信创操作系统适配：scaleX640 筑牢自主可控 “软件底座”

自动驾驶技术的落地，离不开 “海量数据处理” 与 “复杂模型训练” 的算力支撑 —— 例如，一辆 L4 级自动驾驶汽车每天产生 TB 级的路测数据，训练一套完整的自动驾驶模型需要 PB 级数据与千万卡时的算力。2025 世界互联网大会乌镇峰会上，中科曙光 scaleX640 超节点凭借高算力、低时延、大存储的特性，成为自动驾驶行业的 “算力引擎”，助力 “智慧出行” 加速落地。

在自动驾驶数据处理场景中，scaleX640 的超高速正交架构发挥关键作用。路测数据包含高清视频、激光雷达点云等多模态数据，需要快速传输与处理 ——scaleX640 的卡间通信带宽达 100GB/s 以上，可实现多模态数据的并行处理，某自动驾驶企业基于 scaleX640 搭建的数据处理平台，每天可处理 500TB 的路测数据，处理效率提升 40%，数据标注周期缩短 30%，为模型训练提供了充足的数据支撑。

模型训练是自动驾驶的核心环节，需要大规模算力的持续支撑。scaleX640 的千卡级算力与 10 万卡级扩展能力，可满足不同规模的训练需求 —— 例如，训练一套 L3 级自动驾驶模型，采用 scaleX640 的千卡级集群，训练周期从传统的 60 天缩短至 35 天；若需训练更复杂的 L4 级模型，扩展至 10 万卡级集群后，训练周期可进一步缩短至 15 天。“以前训练一套模型需要等待两个多月，现在有了 scaleX640，我们能更快地迭代模型，抢占技术先机。” 某自动驾驶企业研发负责人表示。

此外，scaleX640 的高可靠性确保了训练任务的连续性。自动驾驶模型训练往往需要连续运行数十天，一旦系统中断，将造成巨大的研发损失。scaleX640 通过 30 天 + 长稳运行测试，搭配智能故障恢复机制，可在硬件故障时快速迁移任务 —— 某企业在训练 L4 级模型时，中途出现 2 张加速卡故障，scaleX640 在 1 秒内完成任务迁移，训练未受任何影响，最终按时完成模型开发。

在乌镇峰会的智能交通展区，scaleX640 搭建的自动驾驶演示平台实时展示了 “模型推理” 过程 —— 基于路测数据，平台快速输出车辆控制指令，模拟车辆在复杂路况下的决策与行驶，整个过程响应延迟控制在 50 毫秒以内。现场观众直观感受到了高算力对自动驾驶的支撑价值。

中科曙光还针对自动驾驶场景，为 scaleX640 定制了 “算存一体化” 方案 —— 将超节点与分布式存储系统深度融合，实现数据 “就近处理”，减少数据传输延迟。某企业通过该方案，数据读取速度提升 50%，模型训练效率再提升 15%，进一步缩短了研发周期。

scaleX640 在自动驾驶领域的应用，不仅加速了技术落地，更推动了 “智慧交通” 产业的发展。未来，随着自动驾驶技术向 L5 级迈进，对算力的需求将持续增长，scaleX640 将以更强大的算力支撑，助力构建 “安全、高效、智能” 的智慧出行体系，为国产自动驾驶产业的崛起提供坚实保障。

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