随着大数据、人工智能和高性能计算的迅猛发展， 在大数据分析、基因测序、芯片设计、

数据库和 AI 训练等“大计算”应用场景中，计算资源需求呈现爆发式增长态势，而传统

的计算架构在资源利用率、扩展性、IO 性能等方面存在诸多挑战。

为了应对这些挑战， 天翼云提出全新的云计算基础设施产品理念――聚合计算，旨在突破物

理限制， 资源池化分离，聚合异构算力。天翼云聚合计算是由天翼云自主研发的下一代云计

算算力基础设施，面向数据库、芯片设计、大数据、AI 训练等场景，提供超聚合主机、超大

内存主机、内存即服务、池化计算加速 4 种产品和服务。通过高速总线互联技术，聚合计算

不仅继承了传统云主机弹性、高可靠等优势，同时具备内存跨机共享、 vCPU"无限"扩展和内

存空间热变配等特性，为复杂业务场景提供源源不断的算力供给。

依托领先的高速总线互联技术，天翼云聚合计算平台通过“分离”与“聚合”两大创新理念，实

现了计算资源的高效利用和灵活扩展。其中，在分离方面，传统计算架构中的 CPU、内

存和存储资源通常紧密耦合在一起，限制了资源的灵活调度和高效利用，并且传统的

存算分离只是将磁盘存储从计算节点放到远端，形成存储池，内存仍旧在本地计算节

点中。天翼云聚合计算平台在此基础上，将内存也抽离出来，形成独立内存池资源，

具有独立的高可用和弹性优势，从而实现了存算分离架构的“最后五公里”。聚合是指

天翼云聚合计算平台在资源分离基础上实现了资源的按需组合，用户可以根据具体需

求，将 CPU、内存和存储资源灵活组合，形成适合特定任务的计算实例。

基于分布式虚拟化、零数据拷贝总线网络、内存池化与共享等创新技术，天翼云聚合

计算平台在通算、智算、超算、 数据库等多个“大计算”应用场景中展现出强大的优势。

• 在通算的量化交易场景，量化交易需要对交易所每支股票的数据进行独立分析、计算、

预测，从而生成不同的交易策略。 这类计算为非矩阵运算，只能在 CPU 中进行计算，

所以 CPU 的核数越多，并行处理的股票就越多，随之收益就越高。针对股票不同的

投资策略，用户可以通过天翼云超聚合主机自动扩容，充分利用多核算力进行业务加

速。

• 在智算场景，天翼云超聚合主机可以实现大模型分布式训练业务统一内存视图，以及

基于共享内存语义的跨物理主机数据共享。同时，弹性共享内存池可充当存储集群的

缓存，减少大量基于网络的数据搬运开销。

• 在超算场景中，基因测序业务对内存资源的需求量非常大，但是对内存读写时延及带

宽资源不敏感。基于此类需求可以利用天翼云超大内存主机带来的大内存、内存池化

共享的特性实现业务加速。

• 在数据库场景中，通过高速总线互联，天翼云超聚合主机可将多台物理机聚合为一个

主机实例，特别是针对集中式数据库，可显著降低应用程序在不同物理机节点之间及

不同 SQL 节点间通信的开销，有效提升数据库处理效率，从而满足各种高性能和复

杂数据库部署场景需求。

作为云服务国家队，天翼云提出聚合计算理念并推进落地应用，赋能云计算基础设施

全面升级。未来，天翼云将以聚合计算为抓手，继续引领云计算产业变革，为客户提

供更加高效、灵活的计算服务，赋能行业数智化转型升级。