AI重塑量子计算边界：中国超算3700万核心创造分子模拟新纪录

抖音热门 2025年10月25日 20:04 0 aa

中国科学家在量子化学计算领域取得了历史性突破，首次使用人工智能技术在经典超级计算机上成功模拟了120个自旋轨道的分子系统。这项由双威团队完成的研究利用Oceanlite超级计算机的3700万个处理器核心，实现了92%的强扩展效率和98%的弱扩展效率，标志着人工智能与量子科学融合的重要里程碑。该成就不仅创造了经典超算进行量子化学计算的新纪录，更为解决传统方法无法处理的复杂量子系统问题开辟了全新路径。

这一突破的核心在于神经网络量子态技术的创新应用。长期以来，量子力学中的波函数计算面临着状态空间随粒子数量指数级增长的根本性挑战，使得大分子系统的精确模拟在传统超级计算机上几乎不可能实现。研究团队通过开发专门的神经网络框架来近似分子波函数，训练系统识别电子最可能的位置分布，并通过不断调整网络参数直至预测结果与分子真实量子能量模式相匹配。

这种方法的革命性意义在于它将人工智能的可扩展性与量子计算的精确性有机结合。传统的量子化学计算方法在处理具有强电子相关性的多体系统时存在严重局限，而神经网络量子态技术的引入为这一长期困扰科学界的难题提供了解决方案。研究人员成功模拟的120个自旋轨道系统规模远超此前任何经典超算的处理能力，代表了该领域的重大技术跨越。

技术架构创新驱动计算突破

（图片来源：Microsoft）

实现这一突破的关键在于针对中国自主设计的Sunway SW26010-Pro处理器架构进行的深度优化。该处理器基于384核心设计，支持FP16、FP32和FP64多种数据格式，具有专门为高性能计算而非传统人工智能应用定制的独特架构特征。研究团队必须深入理解SW26010-Pro的并行化机制和数据处理方式，才能充分发挥其计算潜力。

为了适配这种特殊架构，科学家们设计了一套创新的分层通信模型。在这个模型中，管理核心负责处理器和节点间的协调工作，而数百万个配备2位矢量引擎的"轻量级"512宽计算处理元件执行局部量子计算任务。这种分工明确的架构设计确保了计算资源的最优配置和利用。

动态负载平衡算法的开发是另一项关键技术创新。量子化学计算往往面临计算负载不均匀的挑战，某些计算任务可能比其他任务需要更多处理时间，导致部分处理核心闲置而影响整体效率。研究团队开发的动态平衡算法能够实时监测各核心的工作负载，并自动调整任务分配，确保所有3700万个核心都能保持高效运行状态。

这种软硬件协同优化的成功体现在令人瞩目的性能指标上。92%的强扩展效率意味着当使用更多处理核心处理同样问题时，计算速度的提升接近理论最优值。98%的弱扩展效率则表明当问题规模和处理核心数量同比例增长时，每个核心的处理效率基本保持不变。对于如此大规模的并行计算系统而言,这样的效率水平堪称卓越。

跨学科融合开创科研新模式

这项成就的深层意义超越了单纯的技术突破，它代表了计算科学、人工智能和量子物理学三大前沿领域的成功融合。传统上，这些领域往往相对独立发展，而中国科学家的工作展示了跨学科协作在解决复杂科学问题方面的巨大潜力。

神经网络量子态技术的成功应用预示着人工智能在基础科学研究中将发挥越来越重要的作用。与传统的简化近似方法不同,基于深度学习的方法能够自动发现和利用量子系统中的复杂模式和相关性,为科学家提供了前所未有的研究工具。这种方法不仅适用于量子化学,还有望在材料科学、药物设计、催化剂开发等多个领域产生重要影响。

从计算架构的角度看,这项研究也为超级计算机的设计和应用提供了新的思路。长期以来,超算主要针对传统的数值计算任务进行优化,而随着人工智能应用的兴起,如何在现有硬件架构上高效运行AI工作负载成为重要挑战。中国团队的成功经验表明,通过精心的算法设计和系统优化,传统超算架构同样可以在AI驱动的科学计算中发挥重要作用。

这一成就对中国在全球科技竞争中的地位具有重要意义。在量子计算和人工智能这两个被视为未来科技制高点的领域,中国科学家通过创新的技术路径实现了重要突破,展示了中国在基础科学研究和技术创新方面的实力。特别是在当前国际科技竞争日趋激烈的背景下,这种自主创新的技术突破具有特殊的战略价值。

然而,这项工作也面临着一些挑战和限制。使用如Oceanlite这样的百亿亿次级超级计算机进行AI驱动的量子物理研究需要消耗巨大的计算资源和能源,其成本效益仍需进一步评估。此外,当前的研究主要集中在方法论验证和技术可行性证明上,要将这些技术应用于实际的科学发现和工程应用,还需要更多的研究和开发工作。

未来发展前景广阔但也充满挑战。随着量子计算硬件技术的不断进步,专用量子计算机可能会在某些特定问题上超越经典超算的性能。但在可预见的未来,经典超算结合人工智能技术仍将在量子科学研究中发挥重要作用,特别是在那些尚不适合现有量子硬件处理的大规模复杂问题上。

这项研究还为计算科学的发展提供了新的方向。传统的高性能计算主要依靠算力的堆叠来解决问题,而AI驱动的方法通过智能算法来提高计算效率,代表了从"暴力计算"向"智能计算"的重要转变。这种转变不仅能够解决传统方法难以处理的问题,还能够在相同的硬件条件下实现更高的计算效率。

从更广阔的视角来看,这项成就体现了中国在基础科学研究领域的战略布局和长期投入的成果。通过持续的技术创新和人才培养,中国正在多个前沿科技领域实现从跟跑到并跑乃至领跑的转变。这不仅为中国的科技发展注入了新的活力,也为全球科学技术进步做出了重要贡献。

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