用上曙光8000之后，这些科学家的心更“野”了

用上曙光8000之后，这些科学家的心更“野”了

最近，清华大学水利水电工程系河流与生态研究所副所长孙健，在“治黄”上的的“野心”越来越大了。他想构建一条米级网格的“数字黄河”，更精准地追踪黄河泥沙运动，给黄河治理更科学的数据支撑。

不止孙健如此——复旦大学类脑智能科学与技术研究院、大数据学院院长冯建峰想在计算机里1:1复刻人脑，人脑想多快，数字脑就算多快；中国农业大学农学院玉米生物育种全国重点实验室研究员赵海楠，想要构建一个数字化的“虚拟玉米”，让任何基因功能实验都能在其中完成；苏州国家实验室人工智能研究部主任研究员丁峰，想从原子尺度上深入理解材料构造过程……

以前，他们这些想法几乎是天方夜谭——既没有足够快的算力可以支撑（算得快），也没有足够精度的计算能力（算得准）。但如今，有了“曙光8000”做倚仗，一切开始不一样了。

部署在国家超算互联网核心节点的曙光AI超集群 “登峰”（即曙光8000） 。图源：超算互联网

瓶颈

近期央视大型纪录片《超级工程》开播，首次将镜头转向超大规模算力基础设施——曙光8000。在第四集《向未来》中，记录了这群科学家如何借助这一国产算力巨兽，把“野心”变成可验证设想的故事。

“黄河的特点是水少沙多。水和沙之间的关系就特别复杂——水流影响泥沙，泥沙影响河床，河床又反过来影响水流。”孙健说，以前的模型因为计算力有限，几十米一个网格，“不能够模拟它们之间的关系”。

一个网格几十米，根本看不到水流中的漩涡等扰动，而它们对河床的影响却非常大。因此，孙健立下一个看似无法实现的目标：把黄河下游约800公里河道，全都做成一米级网格的“数字黄河”，给黄河做个“超级CT”。

而这，意味着巨大的计算量。曙光8000 AI超集群应用优化总负责人卜景德说：“它计算量非常非常大，十米级可能还算得动；到米级，（搁在以前）是不可想象的。”

孙健希望在黄河下游构建“数字黄河”。 中科曙光供图，下同

冯建峰提出的问题更“烧脑”。

人脑仅重约1.4千克，却有860亿个神经元、超100万亿条神经连接，每20毫秒就会完成一次神经链路的动态重塑。它1秒的信息吞吐量，相当于国内三大通信运营商全网流量总和的33倍。

“八几年我就开始做神经网络，当时就很好奇，神经元到底怎么工作的？”带着心底这份好奇，冯建峰上下求索。2024年，他花费7年心血搭建出全球首个全人脑尺度的数字孪生脑。但是，这个数字孪生脑还不够灵光：人脑一秒内完成的思考、判断、感知与神经反应，它需要70秒。

这行不通。“（如果用它）做自动驾驶，我找不到车，（更）不知道开哪去了。”冯建峰说，他想要的，是一比一的全脑复刻。

“类脑有部分计算，90%甚至95%都是通信。”卜景德说，“它对整个（计算系统的）通信的要求是比较高的。”

类似地——构建可以做基因功能实验的“虚拟玉米”，赵海楠必须先过算力“规模关”和“稳定关”；丁峰想要模拟新材料原子间相互作用，要突破计算精度和效率等一系列问题……当科学家们研究的问题规模与复杂度跃升，他们对计算精度、效率和系统稳定性就提出了全新要求。

“超级工程”

央视纪录片将曙光8000定位为超级工程，在于它用十万张智能芯片，把海量计算资源真正组织了起来。

在它高密度的计算单元内，十万张芯片、一万多个计算节点、两三万个器件和超过10亿个零部件精密排布。随着系统规模扩大，这台“算力巨兽”的计算、通信、存储等规模和效率也上升到更高的数量级，它们共同让这十万卡在超大规模下高效协同，把硬件规模转化为真正可用的系统算力。

曙光8000的实力也很快得到检验。不久前，中国气象局地球系统数值预报中心与中科曙光依托曙光8000，实现1小时完成全球5公里分辨率、未来10天的预报计算。高分辨率数值预报需要在有限时间内处理海量数据、完成复杂计算，曙光8000的计算、通信、存储等系统能力经受住了考验。

主题：曙光8000