科技日报记者 杨雪
近日，中科曙光联合西安交通大学科研团队，依托全国产十万卡AI超集群曙光8000，完成超大规模多喷口超声速射流高精度数值模拟，系目前国际已知规模最大的超声速射流仿真案例。成果面向商业航天可重复使用火箭研究，为结构安全评估与防热设计提供了高精度计算手段，展现了国产算力支撑前沿工程科学研究的能力。
多台发动机并联工作时，喷出的高温、高速尾焰会相互干扰，形成复杂的压力波动与热量分布，影响发动机及箭体结构。这是可重复使用商业运载火箭研发中必须研究清楚的问题，也是评估结构载荷、完善防热设计的重要依据。
依托国产异构计算平台，科研团队完成了33喷口环形阵列的三维高精度模拟，计算网格规模达到6.774万亿单元。模拟复现了多股尾焰交汇、干扰与混合的复杂过程，相当于为发动机群尾焰做了一次“超高清CT扫描”，让难以直接观察的流动细节变得可分析、可研究。
这些数据能够为火箭回收相关方案的分析与改进提供支持。在开展实物试验前，科研人员可以借助数值模拟，预判尾焰干扰带来的压力与局部高温风险，比较不同设计方案，为箭体底部结构和防热设计提供依据。通过在计算机中先行验证，有助于缩小试验范围、减少反复调整，为商业运载火箭的可重复使用研发提供数字实验支撑。
“这次在国产芯片上做到6.774万亿网格、数万卡的规模，说明国产算力已经可以支撑国际领先规模的基于复杂高阶CFD（计算流体力学）算法的流体仿真应用。”在西安交通大学航天航空学院教授、陕西省先进飞行器服役环境与控制重点实验室副主任姬兴看来，国产算力器件已经进入“从可用到好用”的关键阶段。
计算规模达到万亿网格，对系统的计算能力、数据交换和存储提出了综合要求。此次研究围绕国产芯片的架构特点，协同优化高精度求解算法与异构并行框架，减少不必要的数据读写和通信开销，在数万张国产智能芯片上实现大于99%的弱扩展效率。这意味着计算资源与任务规模同步增加时，仍能保持接近理想的扩展效率，为研究更复杂的科学问题提供条件。
姬兴介绍，其研究分为四个阶段——研、算、智、用。“研，是研制基础算法的根技术，就是这口气怎么算、格式怎么构造、并行怎么写，也是最难、最长的一段。算，是算力底座，也就是能不能在国产机器上真跑起来、跑得稳、扩得动。”他说，曙光8000这次的成果，是前两个阶段的里程碑式节点。
接下来的重头戏是“智”和“用”。智，是用智能算法建立高效模型，有了高精度数据，就可以训练出比直接求解快得多的代理模型，把“算一次要很大代价”变成“秒级给出工程可用的估计”。用，是真正用到型号预研里去，为商业航天企业的重型、超重型火箭预研提供基础科学支撑和仿真底座。“我们的预期是形成高精度数据集、建立高效的智能模型、形成自主可控的仿真底座。”姬兴说。
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