中国科学家最近在量子化学计算领域干了件大事双威团队用AI技术，在Oceanlite经典超级计算机上，第一次成功模拟了120个自旋轨道的分子系统。

这台超算可不是吃素的，光处理器核心就有3700万个，最后算出来的效率还特别顶：强扩展效率92%，弱扩展效率98%，直接刷新了经典超算做量子化学计算的纪录。

以前搞量子化学模拟，就是“粒子越多越头疼”。

传统超算碰到大分子系统，比如超过50个自旋轨道的，基本就歇菜了，因为量子里的波函数计算，粒子数量一涨，状态空间就跟翻跟头似的往上涨，根本算不过来。

这次能搞定120个，全靠一个叫“神经网络量子态”的技术，把AI和量子计算的优点捏到一块儿了。

AI教超算“找规律”，不是硬算而是“巧算”

这次突破的核心，就是让AI帮超算“学会猜电子在哪儿”。

传统方法是给超算一个问题，让它死算，算完就把中间的思路扔了，下次碰到类似的还得重新来。

但神经网络量子态技术不一样，它给AI搭了个专属框架，让AI先学分子波函数的规律。

比如算电子的位置，AI不是一个一个试，而是先观察“电子最可能待在哪儿”，然后调整自己的参数，直到预测的能量模式和分子真实情况对上。

这就像学生做题，不是背答案，而是学公式、找思路，下次换个数字也能算对。

之前美国劳伦斯伯克利国家实验室，用经典超算最多模拟68个自旋轨道，效率才81%。

咱们这次120个，效率还接近满分，差距一下就拉开了。

而且这技术不光能算得多，还能用在实处，比如模拟催化剂分子结构。

以前传统方法算不准，工业上好多催化剂研发只能靠试，现在有了这技术，能精准算出来，研发速度能快不少。

本来想觉得超算就是堆算力，核心越多越厉害，后来发现根本不是。

这次要是没AI帮着找规律，就算有3700万核心，也得跟以前一样，算到一半就卡壳。

所以说，AI和超算配合，才是真的强强联合。

自主处理器+聪明算法，没人摸鱼才效率高

光有AI技术还不够，超算的硬件和算法也得跟上。

这次用的SunwaySW26010-Pro处理器，是咱们中国自主设计的，跟那些专门跑AI的处理器不一样，它就是为高性能计算造的，支持好几种数据格式，特别能扛heavy活。

研究团队为了适配这处理器，还搞了个“分层通信模型”。

简单说就是分工明确：有专门的“管理核心”当项目经理，负责协调不同处理器、不同节点之间的数据，别乱传；剩下3700万个“计算核心”就当员工，专门干量子计算的细活，不用管别的。

这样一来，通信和计算不打架，效率自然高。

还有个关键是“动态负载平衡算法”。

量子计算有个毛病，就是有的任务简单，有的难，要是平均分活，容易有的核心闲得慌，有的累死。

这算法就像个监工，实时看每个核心的工作量，哪个闲了就多派点活，保证所有核心都满负荷转，这才拿到98%的弱扩展效率。

自主硬件太重要了。

要是处理器是别人的，底层逻辑搞不懂，想优化都没辙。

这次从处理器到算法全是自己弄，才能把效率拉满。

对比国外有些研究，硬件依赖进口，优化到一半就卡脖子，咱们这自主路线，走得是真对。

当然，这事儿也不是没挑战。

Oceanlite超算单次模拟得耗两万多度电，成本不低，长期用还得想办法降成本。

而且现在还在验证阶段，要用到新药研发、新材料设计上，还得再完善。

比如做新药，要模拟药物分子和靶蛋白的相互作用，现在误差能降到15%以下，但还想再低点儿，这样研发出来的药更靠谱。

这突破不光是技术上的，更说明咱们中国在量子科学、AI、超算这些前沿领域，已经能从跟跑变成并跑，甚至领跑了。

以后要是能把成本降下来，再拓展点应用场景，说不定能帮咱们搞出更多黑科技，比如更耐用的锂电池、更有效的抗癌药。

这事儿不是终点，是起点，值得期待。