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规划. 7 符号· 8 制作技能方面的要求附录A（资料性附录）刚性环支座接受的载荷核算附录B（资料性附录）容器地震效果的核算

—第4部分：支承式支座（NB/T47065.4—2018）； -第5部分：刚性环支座（NB/T47065.5—2018）。本部分是NB/T47065-2018的第5部分：刚性环支座，本部分按GB/T1.1一2009《规范化作业导则第1部分：规范的结构和编写》给出的规矩起草。本部分由全国锅炉压力容器规范化技能委员会（SAC/TC262）提出并归口。本规范由全国锅炉压力容器规范化技能委员会规划分会安排起草。本标部分起草单位：我国石化工程建造有限公司、我国特种设备检测研究院、合肥通用机械研

本部分首要起草人：元少昀、朱国栋、冯清晓、崔军、杨旭。本部分由全国锅炉压力容器规范化技能委员会（SAC/TC262）担任解说。本部分为初次发布。

1规模 1.1本部分规则了刚性环支座的结构型式、类型及选用、规划、符号、制作技能方面的要求。 1.2本部分适用于满意以下条件的立式圆筒形容器：

a）筒体公称直径不小于600且不大于8000mm的容器； b）筒体规划温度不超越200℃且不低于-20℃的容器； c）容器核算高度he与直径D之比不大于10的容器。

下列文件关于本文件的应用是必不可少的。但凡注日期的引证文件，仅注日期的版别适用于本文件。但凡不注日期的引证文件，其最新版别（包含一切的修正单）适用于本文件。

碳素结构钢气焊、焊条电弧焊、气体维护焊和高能束焊的引荐坡口低合金高强度结构钢一般公役未注公役的线性和视点尺度的公役石油化学工业钢制设备抗震规划规范塔式容器

刚性环支座supportlugswithstiffeningrings 由顶环、底环、底板和筋板组成的结构。注：刚性环支座在必要时可设置垫板。

底环bottomring 刚性环支座的底部环形板，焊接于容器筒体或垫板外壁。

支耳 support lug 由1块底板和2块～3块筋板组成的结构，底板与筋板间接连焊接。

下列符号适用于本文件。 a 顶环宽度（不含垫板厚度）（见图2），mm； b一底环宽度（不含垫板厚度）（见图2），mm； Bo—底板外缘到筒体或垫板（如有）外壁的间隔（见图2），mm； C底板的宽度（见图2），mm； Db 支座与根底接触面中心圆直径，mm。可按地脚螺栓中心圆直径核算：

D; -筒体内直径（见图2），mm； D。—筒体外直径，有保温层时取保温层外径，mm； d一地脚螺栓孔中心到筒体或垫板（如有）外壁间隔（见图2），mm；

di- 地脚螺栓孔直径（见图1），mm； Fb- 效果在支耳处的支承反力（见图2），N； G- -两筋板内侧间隔（见图2），mm； Ge 偏疼载荷的巨细（见图1），N； H- 支座高度，包含顶环和底环的厚度（见图2），mm； Hx 容器底部到刚性环支座底板下外表（根底上外表）的间隔，mm； Ho 容器总高度（见图1），mm； he- 容器核算高度，取H和Ho-H的较大值，mm；

底板外缘究竟环外缘的间隔（见图2），mm；加强垫板的高度（见图2），mm；

Mo 由水平地震效果、水平风力和偏疼载荷、管道载荷等附加载荷效果在容器支座处的总外

[Mo]支座答应接受的最大外力矩，N·mm; n- 支耳数量： ni- 每个支耳的螺栓数量； ns- 确认资料许用应力的安全系数，ns≥1.5； p—容器所受的规划水平力，N; R—资料在规划温度下的届服强度下限值，MPa； S- 螺栓孔中心至底板外缘间隔（见图2），mm； Se- 偏疼载荷的偏疼距（见图1），mm；

Ta容器的规划温度，℃； ts——支座的规划温度，℃； W-支座接受的规划竖向载荷，包含壳体、管口、内件、支座、介质、附件（如梯子渠道等）

和保温层的质量，以及笔直地震效果和管道载荷（使支座受压时计入）等引起的附加载荷，N;

[W]一支座答应接受的最大竖向载荷，N; α 筋板斜边倾角（见图2），（°）； Op 支座垫板名义厚度（见图1），mm；当无垫板时，取%=0； 5s—支座处筒体名义厚度（见图1），mm； d 顶（底）环的厚度（见图2），mm； og—筋板的厚度（见图2），mm； [o]—支座的许用应力，取筋板和顶（底）环许用应力的小值，MPa； [o],地脚螺栓室温下的许用拉应力，MPa。

刚性环支座的型式见图1、图2。支座结构方式宜满意以下规则： a) 顶环和底环的宽度持平，依据本身的需求，也可取底环的宽度大于顶环宽度。本部分取顶环和底

b）当容器公称直径DN≤800mm时，支座可设置2个~3个支耳；当DN>

800mm时，支耳数

量不少于4个，且宜为偶数。 c）J 底板与底环之间衔接的结构见图3、图4。底板与底环间的焊接选用开坡口的对接接头焊

接（见图5）。依据本身的需求，底板上设置1个～2个螺栓孔。 d）当契合以下条件之一时，应设置垫板。垫板的资料与容器筒体相同：

1）圆筒有用厚度小于或等于8mm； 2）当圆筒与刚性环支座的资料不具有相同或附近的化学成分和力学性能时； 3）容器圆筒需热处理时。

f）筋板应与顶环、底环、筒体或垫板和底板接连焊接。本部分取筋板笔直于底板的短边长等

于50mm，见图2。当底板设1个螺栓孔时，每个支耳设置2块筋板，当底板设2个螺栓孔时，支耳可设置3块筋板，见图6。当两相邻支耳沿筒体圆周方向间隔（以弧长核算）大于2000mm时，可在两支耳间至少设置1块中心筋板（见图2）。

按容器公称直径分A型（轻型）、B型（重型）两个系列，其答应载荷规模及结构尺度别离见表1～表4。 5.2支座选用 5.2.1当满意下列要求时，可依据容器的公称直径DN、接受的规划竖向载荷W和外力矩Mo，从

a）规划竖向载荷W小于表1或表2中许用竖向载荷[W]; b）外力矩Mo小于表1或表2中许用力矩[Mo]。

5.2.2各支座的结构尺度及分量见表3、表4，其间支座质量未包含垫板质量。

2025年下半以来年，AI算力市场的“功夫”热词，莫过于超节点（SuperNode/SuperPod）。

7月，在世界人工智能大会（WAIC）上，华为、中兴通讯（000063.SZ）和超聚变数字技术有限公司各自展示了超节点方案；7月27日，紫光股份（000938.SZ）子公司新华三发布了H3CUni-PoD系列超节点；8月，浪潮信息（000977.SZ）推出了元脑SD200超节点；8月28日，百度发布了昆仑芯超节点；9月18日，华为在全联接大会上发布了Atlas950/960超节点；阿里巴巴也在当月的云栖大会上亮出了磐久128超节点；11月6日，中科曙光（603019.SH）在乌镇发布了号称“全球首个单机柜级640卡”的scaleX640；11月13日，百度在北京又拿出了天池256/512超节点。

各家发布的参数一个比一个“猛”，比如在2025年中国国际大数据产业博览会上，华为数字政府系统部CTO马华民表示，华为384超节点服务器的集群算力是英伟达同类设备的1.67倍。

超节点这个听起来技术门槛很高的产品，到底是什么，又为何一夜之间成为国内厂商的标配？

目前，业内对超节点至少有两种层级的划分，一是指在单机柜内部实现高速互联，有厂商称之为“SuperNode”；一种指由跨机柜组成的集群级互联，英伟达最早提出的“SuperPod”就属于这一类。

运行训练参数超过万亿级别的AI大模型，一张芯片装不下、也算不动，唯一的办法是把活儿拆开，大家一起干，这在行业里叫“并行计算”。记者正常采访业内人士了解到，在超高参数级别的大模型训练中，计算单元约40%的时间都在“空等”通信，芯片们不是在“计算”，而是在“排队等消息”。这个瓶颈被业内称为“通信墙”。

目前，行业主要有两种构建大规模GPU（图形处理器）集群的方式：Scale-Out（横向扩展）和Scale-Up（纵向扩展）。其中，Scale-Out是传统办法，简单来说就是把多立的服务器用网线连起来，组成拥有上百台，乃至上千台机器的集群。Scale-Up则是增加单个节点内的资源数量。节点指系统中一个独立的计算单元。在AI训练中，一块GPU或一整台训练服务器都可以称为一个节点。

超节点就是把几十张乃至上百张卡放进一台大机柜，用内部的“高速路”连接起来，让它们像一块超级芯片一样工作。

在超节点的设计中，Scale-Up通过单机柜内集成更多芯片来提升性能，Scale-Out则通过跨机柜互联实现更大规模的集群。

因此，各家厂商在发布超节点产品时所标注的数字，如“384”“640”“512”等，通常指该超节点单机柜或单系统内集成的AI训练芯片（如GPU、NPU等）数量。例如，华为昇腾384超节点就表示在一个超节点单元中集成了384颗昇腾AI芯片。中科曙光scaleX640意味着单个标准机柜内可部署640张AI计算卡。

该数字也成为衡量超节点规模与算力密度的核心指标，能直观反映相关厂商在系统集成和高速互连能力上的工程水平。

对于英伟达而言，Scale-Up和Scale-Out解决的问题不一样。AI训练中有多种“并行计算”方式。其中，PP（流水线并行）和DP（数据并行）的通信量比较小，可以用Scale-Out的模式处理。但TP（张量并行）和EP（专家并行）的通信量极大，一定要通过Scale-Up的方式解决。此外，两者的性能差距非常大，Scale-Out网络的通信时延通常在10微秒左右，而Scale-Up网络（如英伟达的NVLink）的目标是要做到百纳秒级别。

“通信墙”问题之所以在2025年变得如此尖锐，与AI应用本身的变化也有关系。比如，华南一家芯片企业的工程师王先生和记者说，现在行业对于AI的需求正从“一个模型回答一个问题”，转向需要多个模型协同工作的智能体，即AIAgent；但“智能体”在执行一个复杂任务时，在大多数情况下要同时调用代码模型、逻辑模型和知识模型，并让它们进行实时交互。

这种多模型实时交互的模式，让Token（数据量）的生成规模远超传统方式。这种高频、海量的通信需求，也让Scale-Out网络“10微秒”的通信时延，累积成了性能瓶颈。厂商们必须转向Scale-Up。

如果说英伟达选择超节点是为了追求更极致的性能，国内厂商集体选择这条路，更多是被现实倒逼的选择。

11月12日，野村中国科技及电讯行业分析师段冰在接受经济观察报采访时认为，目前国内单芯片的算力有一定短板，因此就需要通过构建多卡的超节点模式获得整体上算力的供应。

中科曙光总裁助理、智能计算产品事业部总经理杜夏威对记者说：“在单点芯片层面上，我们仍旧是不可以在一定程度上完成超越的。”

单卡追不上的现实迫使相关厂商在系统上寻找优势，超节点成为了破局的关键。“既然单点有差距，（我们）就需要在系统级上有优势。”杜夏威说。

英伟达是超节点概念最早的提出者。当国内厂商集体涌入这条赛道时，对标英伟达甚至是超越英伟达，往往就会成为发布会的主题。

在9月18日的全联接大会上，华为副董事长、轮值董事长徐直军公开了华为的AI算力版图，并宣布华为将于2026年四季度上市的Atlas950超节点（支持8192卡），将“在各项主要能力上都远超业界基本的产品”。

徐直军还给出了对比数据：相比英伟达同样将在明年下半年上市的NVL144，Atlas950超节点卡的规模是其56.8倍，总算力是其6.7倍，内存容量是其15倍，互联带宽是其62倍。

其他厂商也在参数上“寸土不让”。英伟达在售的旗舰产品 GB200NVL72，是将72个GPU（图形处理器）集成到一个液冷机柜中。国内厂商们也纷纷在“单柜集成度”上发起猛攻。

11月6日，中科曙光在乌镇世界互联网大会上发布的scaleX640超节点，宣称是“全球首个单机柜级640卡”集成的产品。

将640张高功率芯片放进一个标准机柜，这在工程上要先解决三个“硬骨头”。

“一是要有非常先进的冷却技术；二是要有非常先进的供电技术；三是要有比较好的硬件架构，能把这么多卡连起来。”杜夏威称，通过这一些系统工程创新，scaleX640实现了“单机柜640卡超高速总线互连”，与业界同种类型的产品相比，单机柜算力密度提升了20倍。

在当前国产AI芯片单卡算力、软件生态尚难与英伟达H100/B100正面硬刚的情况下，“堆量”成为国内厂商相对务实的突围策略：即用更高的集成密度，把更多计算单元放进同一个高速通信域里，从而在整体训练效率和单位算力成本上扳回一城。

此外，AI训练需要芯片间的高频通信。在超节点内部互联层面，行业内也出现了不同的技术路径，一是以英伟达NVL72为代表的高速铜缆（电互联）方案；二是以华为昇腾为代表的“去铜全光”（光互联）方案。

杜夏威说，这是目前行业的主流思路，“柜体内用铜和电，柜间用光”。对于此中原因，杜夏威解释称，光模块的“功耗、可靠性、成本都是没有完全解决的问题”，铜互联（电互联）虽然可靠且成本低，但在传输距离上有限制，高速铜互联的有效距离仅在1米左右。

国产厂商们的思路也因为这样变得清晰：尽可能在1米左右的铜互联范围内塞进更多计算卡。谁塞的卡越多（集成度越高），谁就能用更多的“铜”替代昂贵的“光”，从而在系统总成本和通信效率上获得杜夏威口中的“竞争优势”。

第一个代价就是功耗和散热。把几百张高功率芯片塞进一个机柜，产生的热量是惊人的。比如，英伟达的GB200NVL72，单柜72卡的功耗就已达到120千瓦（kW）。这使得“液冷”成为必需品，即将芯片等发热部件直接泡在特殊液体里，依靠液体沸腾蒸发带走热量，达到散热目的。

第二个代价是互连本身的工程复杂度。公开信息数据显示，英伟达的GB200NVL72机柜，为了连接72张卡，内部需要铺设5000多条、总长度接近3200米的独立铜缆。当集成度从72卡提升到128卡、384卡乃至640卡，其内部走线和连接的复杂度可想而知。

另外，在核心的“互联协议”，即芯片间“对话的语言”上，国内厂商也分化出了不同路径。如英伟达的“护城河”就是其私有的NVLink协议。

华为选择自研垂直一体的灵衢（U－nifiedBus）互联协议。徐直军称其目标是“万卡超节点，一台计算机”。灵衢试图做到“统一通信协议与内存编址”，让系统内所有CPU（中央处理器）和NPU（神经网络处理单元）能“听懂彼此的话”，实现全局资源池化。在9月18日的大会上，徐直军宣布将开放灵衢2.0技术规范，目的是让其他厂商能基于此开发产品，共建灵衢的开放生态。

阿里、新华三等则选择了开放兼容。比如阿里的磐久AL128采用非以太的ALink协议，并支持UALink（加速卡超级互联联盟）国际开放标准；新华三也公开表示正热情参加UALink和UEC（超以太联盟）等国际组织的标准建设。

段冰认为，对于当前的超节点而言，硬件层面的功耗、通信效率等问题都是客观存在的，但这些硬件和工程层面的问题“不会是非常大的瓶颈”，随着经验的积累，国内厂商结合之前网络技术方面的优势，可以补上来。

真正的挑战在其它方面，比如软件生态和底层算力交互的软件。段冰认为这些短板在大多数情况下要花更多时间才能补足。

杜夏威表示，用户在选择方案时，首先会考虑这个应用能不能有效落地，能不能跑起来？这里的关键就在于有没有很好的软件生态。他认为硬件参数只是基础，最终效果在于用户能用得起来，而不单单是停留在噱头层面。

硬件参数比拼激烈，软件生态短板明显，谁在为这些动辄数百卡、售价高昂的超节点买单？

在TrendForce集邦咨询资深分析师龚明德看来，从全球AI服务器的需求看，未来两到三年，主导角色还是大型互联网公司，因为这一些企业有客户基础，以及拥有较完整多元的服务形态。

龚明德认为另一个采购主力将是国家主导的主权云服务，这类算力中心的目的是“提供本地化中小企业租赁服务或发展AI使用”。

大型互联网公司和主权云构成了需求的主力，但其中也存在变数：头部互联网公司虽有技术能力消化高端算力，但其资本开支正在趋于理性；主权云虽有政策驱动，却容易陷入“为建而建”的陷阱。

在工信部信息通信经济专家委员会委员盘和林看来，国内AI算力的热度与海外基本同步，并未脱离全球趋势，“随着海外算力出现泡沫，国内当然也会有一些泡沫，但这是全球趋势，并非人的因素”。

盘和林担心的是算力建设的“一厢情愿”。他认为建设算力中心应该是企业和市场决定的事，“政府和国企要避免‘一厢情愿’，比如在不需要算力的地方强行推进算力产业高质量发展”，云计算厂商最懂得在哪些区域建设算力最经济。

这种“一厢情愿”的风险还与AI应用的实际落地情况有关。盘和林说，目前AI算力最大的场景是AIGC（生成式AI），“现阶段落地较快，场景很丰富”，但在其它被寄予厚望的领域，如“AI+”领域的人机一体化智能系统，“对算力的预期和实际之间有落差”。“AIGC会是一种选择，但不会是唯一方案，关键还是要看具体的需求场景。”盘和林说，算力的价值最终将由真实业务来定义，而非相反。

对于AIGC之外更大规模应用场景的爆发，段冰的态度比较乐观。他认为，真正具备长期潜力的方向是机器人、高阶无人驾驶等与先进制造深度绑定的领域，“这些场景一旦跑通，对算力的需求将是持续且刚性的”。

至于金融、医疗等行业，虽然已有不少试点项目，但段冰觉得这一些行业目前仍处于“从单点验证走向规模化复制”的早期阶段。

这意味着国产厂商眼下这场围绕超节点的突围战，除了要解决硬件代差、软件生态等短板，还要耐心等待、甚至主动培育尚未完全到来的大场景需求。

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