在聲學研究的浩瀚領(lǐng)域中，一場由人工智能與國產(chǎn)算力共同驅(qū)動的科研變革正悄然興起。從國產(chǎn)大飛機艙內(nèi)噪音的精準調(diào)控，到家庭影院中環(huán)繞聲場的沉浸式體驗，聲學技術(shù)的每一次進步，都在深刻改變著人類感知與探索世界的方式。

傳統(tǒng)聲學研究長期依賴“實驗驗證+數(shù)值建模”的模式，但隨著問題復雜度的不斷提升，數(shù)據(jù)量與模型規(guī)模的急劇增長，使得傳統(tǒng)計算方式逐漸觸及性能極限。在科研創(chuàng)新的激烈競爭中，科學家們的時間與精力不應(yīng)被底層基礎(chǔ)設(shè)施的調(diào)試與等待所消耗，突破算力瓶頸，成為提升聲學研究效率的關(guān)鍵所在。

中國聲學學會常務(wù)副秘書長王秀明指出，當前聲學研究對算力提出了四大核心需求：極高的計算性能，以應(yīng)對海量實驗與仿真數(shù)據(jù)的處理；更高的計算精度，尤其是雙精度浮點（FP64）格式在關(guān)鍵數(shù)值模擬中的不可或缺性；海量內(nèi)存容量與帶寬，以支撐不斷增長的數(shù)據(jù)規(guī)模；以及底層的數(shù)據(jù)安全，確保科研數(shù)據(jù)的萬無一失。

面對這些挑戰(zhàn)，人工智能與強化學習等新技術(shù)的融入，為聲學研究開辟了新的可能。海光信息科研行業(yè)總經(jīng)理韓美筠強調(diào)：“科研智能化的核心在于算力智能化。”AI模型與高端算力的深度融合，正引領(lǐng)聲學研究邁入“智能驅(qū)動”的新紀元。

在這場變革中，以海光為代表的國產(chǎn)算力憑借其系統(tǒng)級優(yōu)勢，成為聲學科研的“加速器”。海光通過構(gòu)建基于C86處理器與全精度DCU卡的協(xié)同計算架構(gòu)，為聲場模擬、噪聲控制、結(jié)構(gòu)振動分析等復雜任務(wù)提供了高并發(fā)、高能效的算力支持。

在科研實踐中，海光算力的優(yōu)勢得到了充分驗證。例如，在航空噪聲控制領(lǐng)域，傳統(tǒng)數(shù)值模擬需耗時近一個月，而在海光AI算力的加持下，同一任務(wù)可縮短至數(shù)天完成。在水聲工程領(lǐng)域，海光通過AI模型與高端算力的深度融合，實現(xiàn)了仿真效率、特征識別精度與實時響應(yīng)能力的數(shù)量級提升。

除了極致性能，海光算力還具備全面生態(tài)兼容性。其C86處理器兼容x86架構(gòu)，DCU芯片兼容CUDA和ROCm生態(tài)，同時兼容國內(nèi)外主流軟件開發(fā)環(huán)境。這使得科研進展能夠“零成本”平滑遷移至國產(chǎn)算力平臺，科學家們可以將更多精力投入到模型構(gòu)建、訓練優(yōu)化與結(jié)果驗證等核心科研任務(wù)中。

海光DCU提供的全精度覆蓋算力支持，從FP64、FP32到FP16、BF16、INT8等，可全面滿足從模型仿真、數(shù)據(jù)分析到AI推理等多元場景的科研需求，確保科學探索的深度與準度。

在全球科研創(chuàng)新競速的今天，國產(chǎn)算力已成為支撐前沿探索的重要基石。海光成熟的CPU+DCU協(xié)同架構(gòu)，融合了GPUfusion異構(gòu)加速與DeepAI深算智能引擎，構(gòu)建了從底層算子到上層模型的全鏈路支持能力。這不僅解決了國產(chǎn)算力“有沒有”的問題，更在“好不好用”上實現(xiàn)了關(guān)鍵突破。

海光算力的實力已在多個前沿科學領(lǐng)域得到實證。在生命科學領(lǐng)域，海光優(yōu)化版AlphaFold（AF3）在國產(chǎn)平臺上成功復現(xiàn)了國際頂尖算法性能；在材料科學領(lǐng)域，由海光支持的研究論文在《Nature》子刊發(fā)表，創(chuàng)新性地融合了AI高通量篩選與模擬計算，大幅提升了新材料研發(fā)效率。

以海光為代表的國產(chǎn)算力，正逐步演進為支撐科研新生態(tài)的關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施。在流體力學、材料科學、生命科學等多個領(lǐng)域，海光平臺不僅實現(xiàn)了主流CFD求解器性能的顯著提升、分子動力學模擬與晶格結(jié)構(gòu)計算周期的有效縮短、基因比對與蛋白質(zhì)預(yù)測效率的更高提升，更從根本上推動了前沿學科向智能化、高效化研究范式的轉(zhuǎn)型。