AI for Science（AI4S）的中文翻譯應(yīng)該是“人工智能驅(qū)動科學(xué)研究”還是“人工智能賦能科研”，抑或簡譯作“科學(xué)智能”？時至今日，尚無定論。不過，這并不妨礙AI正在給科學(xué)研究帶來越來越深刻的影響。
這也就不難理解，國產(chǎn)算力之光——“海光”會出現(xiàn)在我國力學(xué)界規(guī)模最大的綜合性學(xué)術(shù)盛會“中國力學(xué)大會”上。近日，2025中國力學(xué)大會在湖南長沙舉行，近5000名力學(xué)領(lǐng)域?qū)＜覍W(xué)者、高校師生及產(chǎn)業(yè)界代表參會，規(guī)模空前。海光信息技術(shù)股份有限公司（以下簡稱海光）作為首席贊助單位出現(xiàn)在大會上，分外吸睛。
從傳統(tǒng)的固體力學(xué)、流體力學(xué)到新興的微納米力學(xué)、生物力學(xué)等，力學(xué)學(xué)科包羅萬象，涵蓋從前沿基礎(chǔ)研究到產(chǎn)業(yè)應(yīng)用的各個研究類型。海光出現(xiàn)在如此重量級的學(xué)術(shù)盛會，也昭示著中國一線的科技工作者正在尋求科研范式的變革，積極擁抱AI工具、加速科研進(jìn)程。
“人工智能正通過數(shù)據(jù)驅(qū)動、模擬優(yōu)化和實(shí)驗(yàn)控制等方式深刻改變著力學(xué)科研范式，人工智能驅(qū)動的科學(xué)研究正在向精準(zhǔn)化、效率化、智能化發(fā)展。”海光科研行業(yè)副總經(jīng)理馮洋介紹說，目前海光解決方案以國產(chǎn)C86處理器為計(jì)算核心，提供多核高頻算力，搭配自主研發(fā)的全精度DCU卡（屬于通用圖形處理器，具備強(qiáng)大并行計(jì)算能力，廣泛應(yīng)用于 AI 訓(xùn)練與推理、高端計(jì)算、數(shù)據(jù)中心等領(lǐng)域），可實(shí)現(xiàn)從前處理到計(jì)算、后處理和遠(yuǎn)程可視化的全流程覆蓋，正構(gòu)建面向科學(xué)智能新范式的信息基礎(chǔ)設(shè)施。
國產(chǎn)異構(gòu)算力，助力動力學(xué)仿真效率躍升
流體力學(xué)是探究流體運(yùn)動規(guī)律的基礎(chǔ)學(xué)科，在源環(huán)境、生物醫(yī)學(xué)等眾多領(lǐng)域中發(fā)揮著不可替代的關(guān)鍵作用。以計(jì)算流體動力學(xué)（CFD）為代表的傳統(tǒng)流體力學(xué)仿真方法，始終難以解決計(jì)算成本高、復(fù)雜模型構(gòu)建難度大以及對湍流等復(fù)雜現(xiàn)象模擬精度欠佳等難題。近年來，人工智能與深度學(xué)習(xí)的飛速崛起，為流體力學(xué)仿真注入了新的活力，推動其邁入智能化仿真的全新階段。
在這一變革背后，有提供強(qiáng)力支撐的國產(chǎn)異構(gòu)算力的身影。
在中國力學(xué)大會分論壇上，智能計(jì)算產(chǎn)品事業(yè)部運(yùn)營產(chǎn)品經(jīng)理?xiàng)畛浴皣a(chǎn)異構(gòu)算力助力AI4CFD”為題作報(bào)告，展示海光“CPU+DCU”異構(gòu)算力平臺在AI驅(qū)動CFD領(lǐng)域的應(yīng)用情況。
“將AI，特別是將其深度學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)處理的優(yōu)勢，融入CFD仿真的結(jié)果預(yù)測環(huán)節(jié)，正推動流體力學(xué)研究取得重要進(jìn)展。”楊超說，這種結(jié)合有效提高了仿真的準(zhǔn)確性，提升了計(jì)算效率，并拓展了其應(yīng)用范圍。而海光DCU高算力和兼容CUDA、ROCm主流生態(tài)的優(yōu)勢，不但能夠?yàn)閭鹘y(tǒng)CFD提供數(shù)十倍的加速能力，還能為諸如Transolver、MeshGraphNet、PINNsFormer、DeepFlame等主流AI for CFD應(yīng)用提供優(yōu)異的加速性能和近乎線性的擴(kuò)展比，實(shí)現(xiàn)加速流體力學(xué)從“數(shù)據(jù)驅(qū)動”向“智能驅(qū)動”的范式轉(zhuǎn)變。
海光計(jì)算平臺在力學(xué)應(yīng)用過程中展現(xiàn)出了卓越性能，尤其是在工業(yè)仿真領(lǐng)域。工業(yè)仿真領(lǐng)域涉及大規(guī)模CFD/CAE求解，對計(jì)算性能、內(nèi)存容量/帶寬和高主頻均有苛刻要求。海光工業(yè)仿真解決方案以C86處理器為計(jì)算核心，可提供多核高頻算力，全面支持商業(yè)版工業(yè)軟件，非常適配仿真工作流，適用于匹配飛行器設(shè)計(jì)、能源設(shè)備、汽車仿真等大規(guī)模CAE計(jì)算需求。
例如，在高速列車與整車碰撞仿真場景下，面向汽車、高速列車結(jié)構(gòu)碰撞與安全性分析，海光工業(yè)仿真方案可實(shí)現(xiàn)高并發(fā)仿真與多節(jié)點(diǎn)擴(kuò)展；在民航氣動熱耦合仿真實(shí)驗(yàn)中，海光方案可滿足有限體積法（FVM）等復(fù)雜場求解需求，適用于飛行器、渦輪發(fā)動機(jī)等熱結(jié)構(gòu)流多物理場協(xié)同仿真。此外，在智慧建筑熱舒適性與能耗優(yōu)化仿真、多尺度聲學(xué)與顆粒類仿真研究、電磁器件與芯片級信號仿真等場景中，海光CPU+DCU協(xié)同支持多物理場耦合、多核高頻計(jì)算支撐非結(jié)構(gòu)網(wǎng)格場迭代等特點(diǎn)，使其能異構(gòu)加速大規(guī)模計(jì)算與模擬任務(wù)，提升仿真效率和分辨率。
據(jù)悉，目前海光技術(shù)團(tuán)隊(duì)正與多家高校院所展開深度合作，以加速地球物理流體模型等的研究。
海光在科研，助力AI4S實(shí)踐
近期，北京腦科學(xué)與類腦研究所基因組學(xué)中心主任張力在接受《中國科學(xué)報(bào)》專訪時表示，國產(chǎn)算力硬件已能很好地支持基因組學(xué)科研工作。
他口中的國產(chǎn)算力，正是海光CPU+DCU組成的算力系統(tǒng)。張力在受訪中提到，作為面向疾病預(yù)警、個體化醫(yī)療、藥物研發(fā)等多類場景的生物大數(shù)據(jù)平臺，往往承擔(dān)著海量測序數(shù)據(jù)分析、突變檢測、結(jié)構(gòu)建模與多模態(tài)融合等任務(wù)。這類平臺的開發(fā)與建設(shè)需要滿足“持續(xù)增長的PB級數(shù)據(jù)存儲與調(diào)度壓力”“算法流程對計(jì)算、內(nèi)存、I/O等資源高度敏感”“需支持主流生信工具全流程運(yùn)行”等苛刻要求，而目前，這些要求“國產(chǎn)算力平臺已可支撐”。
“生命科學(xué)計(jì)算通常包含海量數(shù)據(jù)和復(fù)雜算法，既重計(jì)算又重I/O，對計(jì)算性能、內(nèi)存帶寬和并行處理能力要求極高，還需兼顧算法多樣性和穩(wěn)定性。”馮洋介紹說，結(jié)合這些需求，海光依托C86高主頻多核心CPU與DCU異構(gòu)加速架構(gòu)，兼容CUDA生態(tài)，支持Alphafold等主流生物信息學(xué)工具，通過提供強(qiáng)勁算力與高帶寬吞吐能力，支撐復(fù)雜算法高效運(yùn)行。
比海量數(shù)據(jù)和復(fù)雜算法更難“搞定”的問題還有不少，分子動力學(xué)模擬中的數(shù)據(jù)處理與高維張量計(jì)算，就是其一。
分子動力學(xué)模擬在物理、化學(xué)與材料研究中廣泛應(yīng)用，而經(jīng)典力場精度有限，難以覆蓋復(fù)雜體系行為。市面上，“深勢科技”的DeePMD-kit作為基于深度學(xué)習(xí)的原子勢能函數(shù)生成框架，可大幅提升精度并支持第一性原理級別的模擬。然而，其訓(xùn)練過程需處理大規(guī)模原子鄰域數(shù)據(jù)與高維張量計(jì)算，對算力平臺提出極高要求，特別是在支持高吞吐推理與訓(xùn)練性能的同時，還需兼容主流CUDA架構(gòu)與深度學(xué)習(xí)框架。
為此，深勢科技攜手海光構(gòu)建了國產(chǎn)DCU異構(gòu)訓(xùn)練平臺，基于并行訓(xùn)練方案成功實(shí)現(xiàn)跨尺度高精度模擬，并實(shí)現(xiàn)了DeePMD高精度原子勢能模型的大規(guī)模并行訓(xùn)練，加速推動AI在分子模擬領(lǐng)域的落地與升級。
這一方案，驗(yàn)證了國產(chǎn)DCU在AI4S應(yīng)用中的通用性與可靠性表現(xiàn)，也為分子模擬場景提供了可替代的訓(xùn)練平臺。此外，海光國產(chǎn)算力還在驅(qū)動高精度氣象模擬與海洋預(yù)報(bào)創(chuàng)新升級等方面顯露“身手”，參與和助力中國AI4S的生動實(shí)踐。
“國產(chǎn)之光”，讓AI觸手可及
有必要再重新介紹一下海光芯片。
海光CPU基于X86架構(gòu)研發(fā)，定位于高端計(jì)算市場，涵蓋服務(wù)器、工作站、移動終端等多種應(yīng)用場景；DCU產(chǎn)品則以GPGPU（通用圖形處理器）架構(gòu)為基礎(chǔ)，兼容“類CUDA”通用環(huán)境，面向數(shù)據(jù)中心和云計(jì)算場景，解決傳統(tǒng)架構(gòu)在大規(guī)模并發(fā)、低延遲和高帶寬需求下的瓶頸問題。
值得一提的是，自今年2月DeepSeek V3和R1模型與海光信息 DCU達(dá)成適配，海光信息的硬件場景優(yōu)勢進(jìn)一步顯現(xiàn)。特別是在DeepSeek側(cè)重于科學(xué)計(jì)算及超融合的場景適配上，海光硬件在此類應(yīng)用中的表現(xiàn)不俗。同時，DeepSeek還通過“多令牌預(yù)測技術(shù)”優(yōu)化數(shù)據(jù)處理流程，這使得海光DCU在單位時間內(nèi)能夠處理更大規(guī)模的數(shù)據(jù)。
換言之，“海光系”面向AI4S領(lǐng)域提供的高端計(jì)算、自主可控的加速解決方案，蘊(yùn)含著團(tuán)隊(duì)專為科研場景如材料科學(xué)、生命科學(xué)、氣候模擬、能源計(jì)算等做的設(shè)計(jì)優(yōu)化，這才能夠快速響應(yīng)不同場景定制化需求，讓AI變得觸手可及。
“AI與科學(xué)研究的深度融合，不僅是工具的升級，更是一場從經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動到‘?dāng)?shù)據(jù)+知識雙驅(qū)動’的范式革命。”馮洋表示，盡管面臨數(shù)據(jù)安全、跨學(xué)科協(xié)同等挑戰(zhàn)，但隨著技術(shù)的選代與生態(tài)的完善，AI將逐步滲透至科研全生命周期——從“一鍵仿真”到“自主優(yōu)化”，從“單物理場分析”到“多尺度系統(tǒng)預(yù)測”……未來，工程師的角色將從重復(fù)性操作中解放，轉(zhuǎn)向更高階的創(chuàng)新設(shè)計(jì)與戰(zhàn)略決策，而科學(xué)智能將成為新時代不可或缺的核心競爭力。
在這場變革中，國產(chǎn)算力作為科學(xué)研究中的關(guān)鍵一環(huán)，正在重新定義計(jì)算在科學(xué)設(shè)施中的地位。它將與算法、人工智能和計(jì)算機(jī)技術(shù)一道，以科學(xué)智能的方式，將物理模擬提升到一個新的境界。
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