10月18日,在深圳举办的2026 CCF全国高性能计算学术大会(CCF HPC2026)上,中科曙光集中发布曙光8000十大前沿应用成果。重现宇宙暗物质的演化,看清芯片材料中的原子运动,在计算机里“种”玉米、复刻数字大脑,一批受困于算力的科研与工程难题,正在这台国产超集群上被逐一攻克,多项研究实现“世界首次”突破。据悉,十大成果从中科曙光覆盖的十余个应用领域中遴选,涵盖地球科学、天文物理、材料、生命科学、工业仿真等方向。
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多项纪录在曙光8000上诞生
在基础科学领域,中科曙光联合国家天文台开展的“千衍”宇宙学模拟,以4万亿个暗物质粒子重现宇宙演化,被国际学界评价为“刷新了当前数值宇宙学的发展极限”,也为未来大型巡天工程奠定了良好基础。MatPL机器学习力场软件首次将接近量子力学精度的分子动力学模拟推进至万亿原子规模,刷新多项世界纪录。中科曙光高端计算总工程师卜景德介绍,相比此前的百亿原子规模,万亿原子实现了两个数量级以上的跨越,“从只能‘盲人摸象’式观察局部,到看见纳米级器件的全尺寸,差异非常大”,这为半导体等领域的器件级模拟提供了新的可能。
此外,复旦大学团队构建出世界首个千亿神经元规模的数字孪生脑,中国科学技术大学等单位通过“九章”光量子计算机与曙光8000协同,实现无规相近似(RPA)精度的生物分子模拟,并完成超过50亿原子规模的扩展性验证。
面向民生应用方面,国产AI全球短中期集合预报模型“风清集合V1.0”已投入业务运行,并在台风预报中取得良好效果。全新MCV天气-气候一体化模式在1小时完成全球公里级数值预报计算,我国AI气象预报与数值预报业务化能力双双迈入世界先进水平;swLFS建成全球首个1公里分辨率全球海洋环流预报系统,以高分辨率模式填补海洋观测数据的空白;中国农业大学“虚拟玉米”平台推动育种周期由十余年缩短至数年,较原有分析方案效率提升一个量级。
在工程研究中,多喷口超声速射流模拟以6.77万亿网格的规模,创下国际已知的最大同类仿真纪录。该研究联合西安交通大学开展,可精细模拟火箭尾焰等复杂流场,为可重复使用火箭的结构与流体设计奠定基础。AI辅助壁湍流模拟在国际最高难度的槽道湍流工况下实现高保真求解。深部资源地球物理探测模拟联合中石化胜利油田物探研究院完成百亿级网格点模拟应用,填补国内粘弹性波地震正演大规模工程化应用空白。
国产异构计算,验证下一代算力范式
十大成果在同一平台上落地,验证了国产异构计算系统承接不同科研任务的能力。随着AI深入科研,计算系统需要同时支持模型训练、数据分析与科学模拟,适应多种研究方法协同的需求。CPU与加速器分工协作的异构计算架构,已成为全球新一代顶级计算系统的普遍选择。
曙光8000基于国产芯片异构平台构建,在同一套系统上支持高精度科学计算与AI训练、推理,科学计算、工程计算与智能计算得以统一调度。卜景德表示,与传统“高性能计算+智能计算分区部署”模式不同,曙光8000的芯片在架构层面即可支持FP64、FP32、BF16等多精度计算,从最深层次满足多样化计算需求。目前,曙光8000上超过40%的应用为超智融合类应用。
这种融合进一步延伸到科研方法。MatPL利用机器学习力场兼顾模拟精度与规模,AI辅助流体计算降低计算代价,数字育种将AI分析与生物学建模结合,用于候选方案筛选。在业内人士看来,AI4S正从辅助工具走向第五大科研范式,填补传统科学计算与通用大模型之间的空缺。随着AI的分量持续上升、新型计算走向实用,能够不断接纳新计算单元的异构架构上限更高、空间更大。
系统与服务并进,让创新成果加速涌现
将大规模算力有效用于科研,需要系统能力与应用优化共同推进。计算任务规模扩大后,数据交换、协同效率和运行稳定性都会影响最终结果。曙光8000通过计算、存储、网络、散热与软件协同,为复杂科研任务的大规模运行提供保障。
在此基础上,中科曙光与科研用户联合开展代码移植、性能调优和应用验证,让系统能力与具体研究需求相衔接。目前,已有300余项重点应用在曙光8000上完成深度优化,覆盖30多个科研与产业领域,其中20余项实现整机运行。卜景德透露,针对不同领域应用的深度适配,曙光组建了数十人乃至上百人的联合团队;随着软件栈的持续发展,主流科学计算软件环境已基本实现全覆盖,适配工作量大幅降低。
面向更多创新者,OneScience科学大模型开发平台与科学计算智能体进一步简化模型开发、任务配置和结果分析等操作,用户可通过问答式交互将研究需求快速转化为计算任务。依托国家超算互联网核心节点,科学家、工程师和科技创业团队可以在线获取曙光8000的算力与应用服务,借鉴已有应用经验,推动更多研究设想进入计算验证。中科曙光副总裁曹振南表示,好用、易用和应用门槛正成为科研机构评价算力基础设施的重要指标,曙光8000的众多用户正来自深圳和大湾区。
可以说,曙光8000十大成果展示的不仅是单项纪录的刷新,还是国产超智融合计算平台承接前沿科研任务的整体能力。曹振南认为,国内科研用户从传统科学计算迈向AI4S的速度更快,对算力的要求也更高,硬件平台的迭代将持续促进应用软件的发展,以曙光8000为代表的新型超智融合系统,将为更多创新成果的加速涌现提供支撑。
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