超级计算机到底能干啥？天气预测、药物研发、人工智能...｜超算系列（三）
【导语】在科技日新月异的今天，超级计算机已成为推动科技进步的重要力量。作为中国自主研发的超级计算机代表，“神威·太湖之光”不仅拥有强大的计算能力，更在气候模拟、新药研发、人工智能等多个领域发挥着举足轻重的作用。本期文章，我们将深入探讨这台“国之重器”如何以其卓越的算力，悄然改变着我们的生活。从精准的天气预报到新药研发的突破，再到人工智能的飞速发展，超级计算机的影响无处不在，成为现代科技社会不可或缺的算力引擎。接下来，让我们一同揭开“神威·太湖之光”的神秘面纱，探索它背后的科技奥秘与社会价值。
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作者：杨超（中国科普作家协会）
监制：中国科普博览
在上一篇文章中，我们揭开了神威·太湖之光的“中国芯”——申威26010处理器的奥秘。但超级计算机的价值，远不止于此。那么，它究竟能做什么？这个庞然大物是否只是科研院所里的高端设备？又或者，它是否离我(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)新药、筛选抗癌分子，甚至在人工智能训练中扮演幕后助手的角色。从自然科学到工程制造，从医疗健康到社会治理，“超算”已成为现代科技社会不可或缺的算力引擎。我们看不见它，却无时无刻不在受益于它。超级计算机就像科学家的“望远镜+加速器+放大镜”三合一工具，帮助人类在不可实验、不易观测、极难预测的问题上，找出答案。
今天，就让我们一起看看，这台“国之重器”如何用算力改变我们的生活。
神威·太湖之光超级计算机
（图片来源：国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(jì)术(shù)难(nán)以(yǐ)实(shí)现(xiàn)一(yī)个(gè)关键突(tū)破(pò)：目(mù)前(qián)的(de)实(shí)验(yàn)手(shǒu)段(duàn)难(nán)以(yǐ)评(píng)估(gū)一(yī)种(zhǒng)药(yào)物(wù)是(shì)否(fǒu)会(huì)与(yǔ)上(shàng)千(qiān)种(zhǒng)人(rén)体(tǐ)受(shòu)体(tǐ)产(chǎn)生(shēng)作(zuò)用(yòng)。这(zhè)正(zhèng)是(shì)超(chāo)级(jí)计(jì)算(suàn)机(jī)可(kě)以(yǐ)大(dà)显(xiǎn)身(shēn)手(shǒu)的(de)地(de)方(fāng)——其(qí)中(zhōng)，分(fēn)子(zi)对(duì)接(jiē)（DOCK）技(jì)术(shù)是(shì)目(mù)前(qián)常(cháng)用(yòng)的(de)一(yī)种(zhǒng)计(jì)算(suàn)方(fāng)法(fǎ)，能(néng)够(gòu)模(mó)拟(nǐ)小(xiǎo)分(fēn)子(zi)药(yào)物(wù)与(yǔ)蛋(dàn)白(bái)质(zhì)受(shòu)体(tǐ)的(de)结(jié)合(hé)情(qíng)况(kuàng)，用(yòng)于(yú)快(kuài)速(sù)筛(shāi)选(xuǎn)潜(qián)在(zài)的(de)药(yào)物(wù)靶(bǎ)点(diǎn)。
以(yǐ)“神(shén)威(wēi)·太(tài)湖(hú)之(zhī)光(guāng)”超(chāo)级(jí)计(jì)算(suàn)机(jī)为(wèi)例(lì)，其(qí)在(zài)分(fēn)子(zi)对(duì)接(jiē)测(cè)试(shì)中(zhōng)的(de)表(biǎo)现(xiàn)非(fēi)常(cháng)出(chū)色(sè)，平(píng)均(jūn)每(měi)个(gè)受(shòu)体(tǐ)在(zài)单(dān)核(hé)上(shàng)的(de)计(jì)算(suàn)时(shí)间(jiān)仅(jǐn)为(wèi)0.0075秒(miǎo)，且(qiě)具(jù)备(bèi)良(liáng)好(hǎo)的(de)并(bìng)行(xíng)处(chù)理(lǐ)能(néng)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(hé)清(qīng)华(huá)大(dà)学(xué)的(de)科(kē)研(yán)团(tuán)队(duì)共(gòng)同(tóng)开(kāi)发(fā)了(le)基(jī)于(yú)“神(shén)威(wēi)•太(tài)湖(hú)之(zhī)光(guāng)”超(chāo)级(jí)计(jì)算(suàn)机(jī)的(de)人(rén)工(gōng)智(zhì)能(néng)平(píng)台(tái)，其(qí)中(zhōng)包(bāo)括(kuò)人(rén)工(gōng)智(zhì)能(néng)专(zhuān)用(yòng)算(suàn)法(fǎ)库(kù)的(de)开(kāi)发(fā)、分(fēn)布(bù)式(shì)机(jī)器(qì)学(xué)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(suàn)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.
