国产算力终于站起来了！异算方舟一出手，算法壁垒直接粉碎

中国国产计算系统软件生态全栈平台“异算方舟”在 6 月 29 日于北京正式发布, 它围绕算法供给等三大核心方向, 着力打造三项核心能力以服务国产图形处理器算力设施, 为其提供一体化解决方案, 这三项核心能力分别涵盖算法库、大模型、智能体，而一体化解决方案包含科学软件适配、迁移和落地等方面。

打造核心能力全技术链条

发布“异算方舟”的机构涵盖中国科学院计算机网络信息中心, 以及中国科学技术大学, 还有中国科学院力学研究所, 另外包括中科曙光等, 它聚焦于国产异构算力环境里科学计算软件生态建设存在那些痛点, 它将打破算法、代码、应用相互之间壁垒当作核心目标所在, 经搭建起从基础算法能力开始, 接着到代码转换（适配）能力, 随后再到智能应用能力的一整套完整技术链条, 以此推动国产计算系统从“硬件算力领先”朝着“软件生态完善、开发便捷、应用易用”的全新阶段迈进。

6月29日, 那个名为“异算方舟”的国产计算系统软件生态全栈平台, 于北京正式开展发布活动, 由中新网记者孙自法进行拍摄。

研发团队讲, 九衍枢算法库是“异算方舟”全栈平台的底层算法, 它汇聚16款高性能求解器, 那些求解器覆盖线性代数、并行计算、流体仿真、生物计算、深度学习算法等主流场景, 并且所有算法深度适配国产GPU架构, 多项核心模块实测性能有超10倍以上的加速。平台把每一款算法当作独立节点, 搭建起整个体系的全域网络, 以此为全链路应用提供最强底层支撑。

“异算方舟”全栈平台, 凭借其强大的代码转换大模型能力, 着重攻克统一计算设备架构（CUDA）代码, 向国产GPU软件环境迁移时的核心难题。开发者上传原有CUDA代码片段, 或者科学计算软件中的关键模块, 可依靠国产GPU代码知识和规范, 智能完成代码转换, 环境适配与编译运行让异构生态无缝互通。相较于传统人工迁移, 以及常规转换工具, 它迁移更高效, 更便捷, 能助力各类成熟软件, 和存量科研代码快速落地国产算力平台。

此平台的自动化仿真智能体, 是立足于真实工程应用场景, 它基于多智能体架构, 将聚焦点放在流体仿真的智能化应用上。该平台把参数配置、自动求解、故障诊断等关键环节打通, 它支持借助自然语言指令来完成自动化仿真任务, 从而大幅削减人工操作成本, 还能有效提升国产科学软件的易用性、结果可复现性以及落地推广效率, 使得底层强大的算法与适配能力, 切实落地成为简单易用的科研工具。

充分释放国产算力潜能

“异算方舟”的研发团队宣称, 三项核心能力存在深度融合, 还有双向协同以及迭代赋能的情况, 借助算法库来夯实计算内核, 利用代码转换大模型达成跨生态互联互通, 依靠自动化仿真智能体促使业务场景落地, 如此便能够形成算法、代码、应用的完整技术闭环。

这套全栈平台, 会全面释放国产算力的潜能, 能够加速“人工智能驱动科学研究”, 也就是AI for Science, 即AI4S这种科研新范式的落地, 还将会助力打造出一种国产科学计算生态, 达到自主可控、并且良性发展。

业内专家觉得, 国产计算系统软件生态建设属于一项系统工程, 这事需要算法库、开发工具、代码迁移以及应用支撑等多维度一块儿协同使劲。“异算方舟”全栈平台直接命中科研与工程实际需求, 它把高效算法、便捷代码转换与迁移还有自动化工具集合在一块, 保证各类科学计算软件能够顺利适配国产算力体系。

6月29日, 国产计算系统软件生态全栈平台“异算方舟”在北京正式发布, 业界专家代表就此进行圆桌对话, 由中新网记者孙自法拍摄。

该团队透露, 未来会持续深入钻研AI4S, 进行国产GPU适配, 开展高性能科学计算软件以及智能化工具链的研发工作, 不断对“异算方舟”全栈平台实施迭代升级, 朝着东方超算、AI4S中试基地以及各类科学计算和工程应用场景持续输出能力, 为构建开放、可用、可持续发展的国产科学计算软件生态贡献力量。

中国科学院计算机网络信息中心党委书记是孙德刚, 他在致辞中指出, “异算方舟”全栈平台构建了三大核心能力, 分别是算法适配, 代码迁移, 自动化仿真, 这三者协同提供一体化工具支撑, 能提供更高效、智能、易用的科学计算集成环境, 进而加速AI4S科研范式从技术验证走向科研实践。

他着重指出, 国产科学计算软件生态的建设, 是离不开产学研用共同发挥力量的, 后续, “异算方舟”会持续性地使平台能力进行优化更新, 其要联动算力基地, 还要与硬件厂商以及科研团队联手合作, 共同构建起自主可控、开放协同的国产科学计算工具的生态, 从而让平台能够切实地在科研场景中稳稳扎根, 能够去服务科研需求, 能够对科学发现起到支撑作用。

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