從酶催化機制的量子化學計算，到原子尺度自組裝多肽的功能結(jié)構(gòu)；從二維物質(zhì)演化成三維時的相變路徑追蹤，到日珥精細結(jié)構(gòu)及其動力學的形成機制，這些看似迥異的科學謎題，最終都指向同一個答案：數(shù)據(jù)洪流中的計算革命。

南京大學高性能計算平臺正是這場革命的加速器，它用每秒數(shù)千萬億次的運算能力，將實驗室猜想轉(zhuǎn)化為數(shù)字世界的精準推演，讓跨學科的科研靈感在算力支撐下迸發(fā)突破。

01

科研的“催化劑”

自2010年成立以來，南京大學高性能計算中心提供的計算服務(wù)已不僅僅是超級計算機的物理范疇，更成為學?？蒲袆?chuàng)新、人才培養(yǎng)和戰(zhàn)略發(fā)展不可或缺的核心基礎(chǔ)設(shè)施。

南京大學高性能計算中心盛樂標主任介紹說，高性能計算中心在南京大學的發(fā)展過程中起到了非常重要的作用，它提供的高性能計算平臺，不僅僅是簡單的超級計算機，更是在科研的促進方面，起到了“催化劑”的作用。

正如南京大學匡亞明學院副院長董昊教授所說，高性能計算已經(jīng)成為了開展相關(guān)理論計算研究的重要的工具。董昊教授強調(diào)，

沒有這樣的工具，我們就沒有辦法實現(xiàn)長時間、大尺度體系的深入研究。

南京大學匡亞明學院副院長董昊教授

南京大學高性能計算中心，正是提供了這樣的一個強大的算力支撐和數(shù)據(jù)存儲的保障，確保了董昊教授他們在復雜體系的化學物理方面的研究。

對于南京大學天文與空間科學學院陳鵬飛教授及其所帶領(lǐng)的研究團隊而言，也同樣如此。陳鵬飛教授表示，數(shù)值模擬已經(jīng)變成了包括天文在內(nèi)幾乎所有領(lǐng)域最重要的研究手段。所謂數(shù)值模擬，就是通過計算機模擬，來試圖解釋觀測到的現(xiàn)象。

南京大學天文與空間科學學院陳鵬飛教授

董昊教授關(guān)于功能性多肽自組裝體系的研究，就借助了南京大學高性能計算中心的工具，在原子尺度上，研究了多肽聚集的可能狀態(tài)以及結(jié)構(gòu)，揭示了它進行催化反應(yīng)的分子機制，并通過進一步實驗，驗證了理論預測。最終，相關(guān)的研究成果，發(fā)表在了德國《應(yīng)用化學》雜志上。

陳鵬飛教授團隊借助高性能計算中心的算力，對日珥爆發(fā)時的波紋明暗與太陽磁力線方向的關(guān)系進行了數(shù)值模擬，驗證了相關(guān)猜想的正確性，該研究結(jié)果今年發(fā)表在了國際主流天文期刊《天文與天體物理》上。

事實上，這只是高性能計算中心支持科研獲得成果的一個體現(xiàn)。高性能計算中心自成立以來，已經(jīng)連續(xù)支持南京大學科研團隊取得多項突破性成果，其中包括入選“中國十大科技進展”的重大項目。

02

算力“吞噬機”

隨著越來越多的學院都開始利用高性能計算中心的算力進行科研，南京大學高性能計算中心的作業(yè)排隊現(xiàn)象逐漸變得十分突出，用戶的計算需求遠超“中心”所能夠提供的計算能力。

盡管自從2010年“南京大學高性能計算中心“正式掛牌成立之后，中心在2015年投入了數(shù)千萬元進行了一次大規(guī)模的升級，其理論CPU計算峰值高達870萬億次/秒，Linpack實測值79.62%，在2017年6月發(fā)布的全球超級計算機Top500排行榜中列第284位。

隨后在2019年、2022年，南京大學高性能計算中心進行了兩次計算節(jié)點的擴容，依然無法跟上南京大學科研和教學對于算力的渴求。源源不斷立項的科研項目，依然像是“吞噬機”消耗著增長出來的算力。

陳鵬飛教授介紹了他們項目組此前發(fā)表在《自然天文》雜志上的一篇文章，該論文累積使用了高性能計算中心的超過40萬機時才得到了最終所需要的計算結(jié)果。

“這還只是二維的數(shù)值模擬，真實的空間是三維的，如果要進一步完善模擬效果，將之前二維的工作推廣到三維，那么就意味著更多的計算量，大概要增加40倍?！标慁i飛教授補充說道。

南京大學天文與空間科學學院陳鵬飛教授

這只是陳鵬飛教授一個項目組對算力需求的變化。事實上，很多科研項目對于算力的需求幾乎是無止境的，只是限于算力的總量，不得不進行平衡和妥協(xié)，以達成在某一個階段最合適的效果。

正如南京大學高性能計算中心盛樂標主任所說，用戶總是希望有更新的計算平臺，提供更大的算力，這樣就可以在更短的時間內(nèi)，完成相關(guān)的模擬工作。

南京大學高性能計算中心盛樂標主任

原有的算力已經(jīng)無法滿足日益增長的科研需要，而高性能計算中心所在的南京大學蒙民偉樓相對比較老舊，中心如果需要擴容的話，不僅面臨著空間有限的挑戰(zhàn)，更是面臨著電力供應(yīng)的挑戰(zhàn)。

“我們必須在有限的電力情況和有限的空間條件下，來建設(shè)更多的算力?！笔窐藦娬{(diào)。

作為南京大學的核心設(shè)備供應(yīng)商，聯(lián)想的服務(wù)器產(chǎn)品持續(xù)支撐著南京大學高性能計算中心的擴容項目，以高可靠、高算力特性贏得了南京大學的信賴。

03

“聯(lián)想問天海神”液冷突破算力難題

高性能計算中心的此次算力升級方案，采用的是液冷技術(shù)。盛樂標表示，

我們要在30平米的空間內(nèi)，建設(shè)更高密度的服務(wù)器，那就必須采用高性能的液冷服務(wù)器。不僅能夠應(yīng)對空間有限的挑戰(zhàn)，更重要的是比風冷方案更為節(jié)能，可以以有限的電力支撐更多的算力節(jié)點。

2025年9月24日，南京大學高性能計算中心建設(shè)的液冷高性能計算平臺——“藍鯨一號”正式建成并投入運行。該平臺集高效計算、綠色節(jié)能于一體，將有力支撐學校在前沿科學與工程領(lǐng)域的科研攻關(guān)，進一步鞏固了南京大學在高性能計算領(lǐng)域的領(lǐng)先優(yōu)勢。

04

液冷高性能計算平臺——“藍鯨一號”

據(jù)介紹，“藍鯨一號”液冷計算平臺集成了360臺計算節(jié)點與2套高性能存儲系統(tǒng)，室內(nèi)整體占地面積不到三十平方米，展現(xiàn)出卓越的空間利用效率。平臺理論雙精度浮點計算峰值約2580萬億次/秒，在全機實測中表現(xiàn)優(yōu)異，HPL（高性能Linpack基準測試）效率高達88.25%。

聯(lián)想資深HPC&AI架構(gòu)師張鋒表示，聯(lián)想液冷以其高密度低功耗的設(shè)計理念著稱，同時兼顧了強大的性能與穩(wěn)定性，不僅有效地降低了運營成本，更在綠色節(jié)能方面樹立了行業(yè)標準。張鋒強調(diào)，

聯(lián)想液冷平臺憑借高性價比的優(yōu)勢，在兼顧算力和成本控制上均有出色的表現(xiàn)。

聯(lián)想資深HPC&AI架構(gòu)師張鋒

整體的液冷服務(wù)器節(jié)點的部署效果，非常好的滿足了南京大學高性能計算中心的需求。盛樂標表示，“同樣的360個節(jié)點，如果采用風冷，其單機柜功率是20千瓦，遠低于液冷機柜的60千瓦，再加上相關(guān)空調(diào)的配備，整體需要100平米的占用空間，現(xiàn)在的機房已經(jīng)沒有這么大的剩余空間。液冷計算平臺很好地滿足了本輪的算力升級需要。”

據(jù)張鋒介紹，此次南京大學的“藍鯨一號”液冷計算平臺建設(shè)，相比風冷方案，

實現(xiàn)了66%的機房空間節(jié)省；

50%能耗節(jié)省；

8%的性能提升；

南京大學“藍鯨一號”液冷計算平臺的建成啟用，有效緩解了南京大學日益增長的計算資源需求壓力，使研究人員能夠構(gòu)建和運行更精細、更大尺度的科學模型，從而加速原創(chuàng)性科研成果的產(chǎn)出，成為推動學校科研發(fā)展的新引擎。

05

邁向超智融合

隨著人工智能大模型的發(fā)展，南京大學的高性能計算中心開戶課題組已經(jīng)不僅僅是來自傳統(tǒng)的化學化工、大氣科學、地球科學、物理學院等傳統(tǒng)理工科“算力消耗大戶”，也有來自商學院、社會學院等相關(guān)文科學院的研究課題。

盛樂標表示，

除了大氣科學學院、物理、化學、地球科學、地質(zhì)與海洋等學院之外，文科和社會科學很多科研項目的數(shù)據(jù)量增大之后，也都開始涉及到數(shù)據(jù)科學方面的計算，因此更多的學院開始借助高性能計算的工具展開科研工作。

不僅有覆蓋范圍的變化，更重要的是算力方式的變化。據(jù)盛樂標的觀察，南京大學各學院的科研項目，已經(jīng)從此前相對單純的以CPU為主的科學計算，逐漸向深度學習和AI大模型為主的科學智能計算轉(zhuǎn)變。

據(jù)陳鵬飛教授介紹，在沒有AI之前，相關(guān)的天文模型如果要做模擬，每次都需要重新做。以某需要消耗一萬CPU機時的項目為例，如果調(diào)一下項目和參數(shù)，那么就需要同樣甚至更多的CPU時間。在引入AI之后，就可以先進行訓練，基于訓練集，在將來再研究其他的日珥爆發(fā)現(xiàn)象時候，就可以用AI模型去進行預測，而不需要重新進行計算。

只是在科學計算領(lǐng)域，相當多的程序還沒有GPU化，無法更好地利用AI的優(yōu)勢，但是整體的趨勢是在向AI方向轉(zhuǎn)變。

盛樂標也表示，在目前南京大學的科學計算項目中，盡管已經(jīng)有諸多項目有GPU的需求，但是整體而言，CPU算力需求更為緊張。再加上經(jīng)費有限，GPU服務(wù)器成本遠高于CPU服務(wù)器，因此此次的升級中，南京大學新項目選擇以CPU計算節(jié)點為主。

他進一步強調(diào)說，從科研項目的發(fā)展態(tài)勢來看，未來，以GPU為核心的AI計算將會與以CPU為主的傳統(tǒng)計算并駕齊驅(qū)，共同推動科學研究的發(fā)展和突破，南京大學高性能計算中心也將會從傳統(tǒng)的科學計算中心，逐步演進為科學智能計算中心，這是一個不可逆轉(zhuǎn)的趨勢。

作為核心供應(yīng)商的聯(lián)想，顯然也已經(jīng)做好了準備。

正如張鋒所說，隨著人工智能應(yīng)用的規(guī)模迅速擴大，包括南京大學在內(nèi)的許多高校，正面臨著高性能計算集群與智能計算機群并存的局面，聯(lián)想萬全異構(gòu)智算平臺可以統(tǒng)一納管異構(gòu)算力，能夠更好地應(yīng)對超智融合的管理挑戰(zhàn)，實現(xiàn)HPC集群與智能計算機群，統(tǒng)一的管理和調(diào)度。

南京大學“藍鯨一號”液冷計算平臺的上線，只是聯(lián)想高性能計算和智算服務(wù)高校的一個縮影。除了南京大學之外，聯(lián)想也為北京大學、上海交通大學、南方科技大學等數(shù)十所高校打造了高性能計算平臺和智算平臺。

聯(lián)想，正以超智融合的卓越算力，推動科研創(chuàng)新，持續(xù)助力中國高?？蒲械母哔|(zhì)量發(fā)展。