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出(chū)品(pǐn)：

作(zuò)者(zhě)：杨(yáng)超(chāo)（中(zhōng)国(guó)科(kē)普(pǔ)作(zuò)家(jiā)协(xié)会(huì)）

监(jiān)制(zhì)：中(zhōng)国(guó)科(kē)普(pǔ)博(bó)览(lǎn)

在(zài)上(shàng)一(yī)篇(piān)文章(zhāng)中(zhōng)，我(wǒ)们(men)揭(jiē)开(kāi)了(le)神(shén)威(wēi)·太(tài)湖(hú)之(zhī)光(guāng)的(de)“中(zhōng)国(guó)芯(xīn)”——申(shēn)威(wēi)26010处(chù)理(lǐ)器(qì)的(de)奥(ào)秘(mì)。但(dàn)超(chāo)级(jí)计(jì)算(suàn)机(jī)的(de)价(jià)值(zhí)，远(yuǎn)不(bù)止(zhǐ)于(yú)此(cǐ)。那(nà)么(me)，它(tā)究(jiū)竟(jìng)能(néng)做(zuò)什(shén)么(me)？这(zhè)个(gè)庞(páng)然(rán)大(dà)物(wù)是(shì)否(fǒu)只(zhǐ)是(shì)科(kē)研(yán)院(yuàn)所(suǒ)里(lǐ)的(de)高(gāo)端(duān)设(shè)备(bèi)？又(yòu)或(huò)者(zhě)，它(tā)是(shì)否(fǒu)离(lí)我(wǒ)们(men)的(de)日(rì)常(cháng)生(shēng)活(huó)遥(yáo)不(bù)可(kě)及(jí)？

事(shì)实(shí)上(shàng)，超(chāo)级(jí)计(jì)算(suàn)机(jī)早(zǎo)已(yǐ)悄(qiāo)然(rán)融(róng)入(rù)我(wǒ)们(men)的(de)世(shì)界(jiè)。它(tā)预(yù)测(cè)天(tiān)气(qì)、模(mó)拟(nǐ)台(tái)风(fēng)路径，帮(bāng)助(zhù)科(kē)学(xué)家(jiā)研(yán)发(fā)新(xīn)药(yào)、筛(shāi)选(xuǎn)抗(kàng)癌(ái)分(fēn)子(zi)，甚(shén)至(zhì)在(zài)人(rén)工(gōng)智(zhì)能(néng)训(xun)练(liàn)中(zhōng)扮(ban)演(yǎn)幕(mù)后(hòu)助(zhù)手(shǒu)的(de)角(jiǎo)色(sè)。从(cóng)自(zì)然(rán)科(kē)学(xué)到(dào)工(gōng)程(chéng)制(zhì)造(zào)，从(cóng)医(yī)疗(liáo)健(jiàn)康(kāng)到(dào)社(shè)会(huì)治(zhì)理(lǐ)，“超(chāo)算(suàn)”已(yǐ)成(chéng)为(wèi)现(xiàn)代(dài)科(kē)技(jì)社(shè)会(huì)不(bù)可(kě)或(huò)缺(quē)的(de)算(suàn)力(lì)引(yǐn)擎(qíng)。我(wǒ)们(men)看(kàn)不(bù)见(jiàn)它(tā)，却(què)无(wú)时(shí)无(wú)刻(kè)不(bù)在(zài)受(shòu)益(yì)于(yú)它(tā)。超(chāo)级(jí)计(jì)算(suàn)机(jī)就(jiù)像(xiàng)科(kē)学(xué)家(jiā)的(de)“望(wàng)远(yuǎn)镜(jìng)+加(jiā)速(sù)器(qì)+放(fàng)大(dà)镜(jìng)”三(sān)合(hé)一(yī)工(gōng)具(jù)，帮(bāng)助(zhù)人(rén)类(lèi)在(zài)不(bù)可(kě)实(shí)验(yàn)、不(bù)易(yì)观(guān)测(cè)、极(jí)难(nán)预(yù)测(cè)的(de)问(wèn)题(tí)上(shàng)，找(zhǎo)出(chū)答(dá)案(àn)。

今(jīn)天(tiān)，就(jiù)让(ràng)我(wǒ)们(men)一(yī)起(qǐ)看(kàn)看(kàn)，这(zhè)台(tái)“国(guó)之(zhī)重(zhòng)器(qì)”如(rú)何(hé)用(yòng)算(suàn)力(lì)改(gǎi)变(biàn)我(wǒ)们(men)的(de)生(shēng)活(huó)。

神(shén)威(wēi)·太(tài)湖(hú)之(zhī)光(guāng)超(chāo)级(jí)计(jì)算(suàn)机(jī)

（图(tú)片(piàn)来(lái)源(yuán)：国(guó)家超级计算无锡中心）

气候模拟与天气预报：看得更远，报得更准

当我们用计算机预测天气或模拟气候时，其实是去解一组极其复杂的数学方程——这些方程描述了大气中风速、温度、水汽等变量如何随时间和空间不断变化。这相当于在用计算机重建整个地球的大气，不仅数据量巨大，而且要求精度极高。为此，科研人员在“神威·太湖之光”超级计算机上开发出一套全新的大气模拟求解器，能够高效处理这些极为复杂的计算任务。

这套求解器采用了先进的“异构多重网格”算法，就像把地球大气分成许多小块，让每块都能被快速高效地并行计算。同时，它还通过一种名为“不完全LU分解”的方法，把每个区域的问题独立处理，大幅提升了并发效率。得益于这些优化设计，“神威·太湖之光”可以实现公里级分辨率（1公里×1公里的精细网格尺度）的模拟。这项成果使其荣获了2016年国际高性能计算领域的最高奖项——“戈登·贝尔奖”。

扩展全球大气动力学全隐式模拟

（图片来源：国家超级计算无锡中心）

除了基础研究，这台超级计算机也直接服务于我们的现实生活。在国家气候中心的牵头下，神威超算平台承载了一套区域精细化气候预测系统。它结合了高性能计算、数值模拟与平台工程技术，能针对我国特定区域进行逐月滚动的气候预测。简单来说，它帮助我们更早、更准确地知道下个月哪里可能下大雨、哪里可能干旱。

这套系统已经连续多年参与我国汛期气候预测的官方会商工作。尤其是在2020年汛期，预测系统输出的降水预测评分高达81分，在历史同类预测中名列前茅，为防灾减灾提供了重要依据。神威·太湖之光正让气候(hou)预测从“经验判断”走向“高精度模拟”，让我们离“看清未来的天气”更进一步。

新药研发与疫情建模：抗疫背后的“算力战”

一款药物是否优秀，并不仅仅取决于它的治疗效果，还要看它是否具备较低的毒副作用——这正是现代药物研发面临的难题之一。如今，科学家已经能较为准确地评估化合物与某些特定靶点的结合能力（即药效），但要全面了解一个药物分子是否会与体内其他蛋白质发生意外作用（即毒性），依然是个不小的挑战。

在毒副作用的研究方面，我们还缺乏真正理性设计的能力，往往只能依赖昂贵且耗时的动物实验来验证。而在后期投入巨大的临床阶段，许多本来被寄予厚望的候选药物，最终却因毒副作用问题而被迫终止，造成巨额的经济损失。

究其根源，是因为现有实验技术难以实现一个关键突破：目前的实验手段难以评估一种药物是否会与上千种人体受体产生作用。这正是超级计算机可以大显身手的地方——其中，分子对接（DOCK）技术是目前常用的一种计算方法，能够模拟小分子药物与蛋白质受体的结合情况，用于快速筛选潜在的药物靶点。

以“神威·太湖之光”超级计算机为例，其在分子对接测试中的表现非常出色，平均每个受体在单核上的计算时间仅为0.0075秒，且具备良好的并行处理能力。这类高性能计算平台正在成为推动药物研发提速的重要工具。

SWDOCK对接结果示例图

（图片来源：国家超级计算无锡中心）

人工智能平台

国家超算无锡中心和清华大学的科研团队共同开发了基于“神威•太湖之光”超级计算机的人工智能平台，其中包括人工智能专用算法库的开发、分布式机器学习、深度学习框架，大数据平台以及应用开发和部署平台等多个关键的软件模块，构成了一套完整的人工智能解决方案。

为支持现有深度学习算法和应用在“神威•太湖之光”上的部署基于申威异构众核处理器(SW26010)，开发了针对卷积、矩阵乘等深度学习核心计算模块的算法库 swDNN。利用采用计算任务划分、计算通信重叠、寄存器通信等优化技术,计算模块达到了60%的计算效率。相比于GPU(K40m)上的cuDNN 算法库，可以取得1.91-9.75倍的双精度浮点数性能优势。

超级计算机或许离我们的生活很远，但它的影响无处不在。它帮助我们预测天气、研发新药、设计新材料、探索宇宙、训练人工智能，已经成为现代科技社会不可或缺的算力引擎。未来的更多突破，也将从“算出来”开始。

在算力爆发的时代，节能与速度一样值得关注。看完“神威”超算的多重用途，你是否还会疑惑：如此强大的计算能力，是否会消耗大量能源？下一期，我们将日常用的笔记本电脑与超级计算机相互对比，一同探索超级计算机的“绿色革命”，看看这些“算力巨兽”如何实现高性能与低能耗的完美平衡。

参考文献：

[1]Yang, Chao, et al. “10M-core scalable fully-implicit solver for nonhydrostatic atmospheric dynamics.” SC'16: Proceedings of the International Conference for High Performance Computing, Networking, Storage and Analysis. IEEE, 2016.

[2] Fu, Haohuan, et al. “Refactoring and optimizing the community atmosphere model (CAM) on the sunway taihulight supercomputer.” SC'16: Proceedings of the International Conference for High Performance Computing, Networking, Storage and Analysis. IEEE, 2016.

[3] Fu, Haohuan, et al. “Redesigning CAM-SE for peta-scale climate modeling performance and ultra-high resolution on Sunway TaihuLight.” Proceedings of the international conference for high performance computing, networking, storage and analysis. 2017.