神威“Oceanlite”超算助力AI驱动量子化学模拟，中国科研团队实现突破性进展
2016至2017年间，神威·太湖之光连续四次登顶全球超级计算机TOP500榜单，成为中国高性能计算领域的里程碑产品。其继任者神威“Oceanlite”自问世以来，虽保持低调，鲜少参与公开跑分排名，但却在科研实战中展现出强大实力。2025年，中国科学技术大学科研团队在“Oceanlite”平台上利用人工智能神经网络，首次实现了真实分子尺度的高精度量子化学模拟，并将成果发表于高性能计算权威期刊IEEE TPDS，标志着我国在该领域跻身世界前沿。
量子化学：理解微观世界的关键
量子化学肩负着解析分子和原子层面微观行为的重任，例如揭示电子云分布、化学键作用机制，帮助科学家理解化学反应中具有决定性意义的“过渡态”。由于电子运动极其迅速，且受限于量子力学“观测即扰动”原理，传统实验手段难以捕捉到这些转瞬即逝的纳米级细节。
理论上，分子的量子行为遵循薛定谔方程。然而，随着系统内电子数量的增加，直接求解该方程所需计算量呈指数级激增。举例而言，一个含十个电子的小分子，其所有可能量子态就逾10万亿种，而现实的药物分子、功能材料分子往往规模更大，复杂程度更高。
过去，研究人员主要依赖密度泛函理论（DFT）等近似算法，虽能应对中等规模系统，但在描述强电子关联、化学键断裂等极端现象时精度有限。量子计算机被寄予厚望，但受限于硬件发展瓶颈，尚无法承担实际科研任务。因此，在可预见的未来，超算与AI结合成为攻克大规模量子化学难题的核心路径。
Oceanlite超算：AI与硬件协同赋能量子化学
此次中国科大团队的核心创新，在于突破性地将Transformer神经网络引入量子波函数建模，通过混合架构有效识别和刻画电子间的复杂多体关联，实现了在大分子体系下的高精度模拟。团队针对神威“Oceanlite”所搭载的新一代SW26010-Pro处理器做出专项适配。该芯片具备高达384核心的单芯片并行能力，整机总核心规模达到4100万，网络通讯和向量计算能力大幅提升。
在具体框架设计上，团队提出了数据并行NNQS-Transformer方案。管理核心（MPE）负责节点间高效协同，512位向量引擎的计算核心（CPE）主攻本地量子采样、能量计算等重负载任务，保证大规模任务拆解与调度的高效性。更难能可贵的是，该组合架构实现了高达92%的强扩展性和98%的弱扩展性，意味着无论是提升问题规模还是增加计算核心数量，系统均能保持几乎线性加速，显著优化了资源利用率。
针对量子化学计算的高度不规则性、复杂随机性，团队在算法和开发语言层面也做了重点突破。采用可移植性极佳且性能优异的Julia语言开发新一代高性能模拟代码，底层配合超算硬件深度优化，使得算法得以充分发挥4100万核心的算力潜能。最终，该团队在超算平台上成功模拟了包含120个自旋轨道的复杂分子系统，创下了经典计算条件下AI驱动量子化学建模的世界纪录。
助力新材料、药物研发，产业应用空间巨大
大规模AI量子化学模拟的实现，直接拓宽了化学、药物、新材料等领域的创新边界。通过精确还原分子反应的微观过程，科学家可以推演化学反应路径、锁定最关键“过渡态”，从而在分子层面为人工光合制氢、绿色能源开发等新兴产业提供原理指导。在药物研发方面，模拟药物分子与疾病靶点间的量子相互作用，有助于精准预测分子结合能力与抑制机制，大大缩短新药筛选周期、提升研发效率。材料科学领域，则可借助分子层面调控，设计具备高导电性、高催化性等特殊性能的新型材料，为固态电池、高效催化剂等前沿技术奠定基础。
生态协同将成中国超算“新方向”
神威“Oceanlite”虽然未继续参与全球超算排名，但实际上正在引领中国企业和科研界从单纯“算力竞赛”转型为“平台落地、软硬协同”的新赛道。这一工程既仰赖于国内自研高性能计算芯片及超算系统在硬件层面持续突破，更需要算法、编程生态的高度适配。中国团队已成功证明，经典超算与人工智能结合，不但在量子计算机大规模应用到来之前仍有极大潜力可挖掘，更将助推我国高端科研、产业创新再上新台阶。
