中国发布“异算方舟”全栈平台 打造算法库、大模型、智能体核心能力
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中新网北京6月29日电 (记者 孙自法)中国“异算方舟”国产计算系统软件生态全栈平台6月29日在北京正式发布，围绕算法供给、代码迁移和智能应用三大核心方向，打造算法库、大模型、智能体三项核心能力，为国产图形处理器(GPU)算力设施提供科学软件适配、迁移和落地的一体化解决方案。
打造核心能力全技术链条
“异算方舟”由中国科学院计算机网络信息中心、中国科学技术大学、中国科学院力学研究所和中科曙光等机构联合发布，其聚焦国产异构算力环境下科学计算软件生态建设痛点，以打破算法、代码、应用之间的壁垒为核心目标，搭建起从基础算法能力、到代码转换(适配)能力、再到智能应用能力的完整技术链条，推动国产计算系统从“硬件算力领先”迈向“软件生态完善、开发便捷、应用易用”的新阶段。
6月29日，“异算方舟”国产计算系统软件生态全栈平台在北京正式发布。中新网记者 孙自法 摄
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研发团队介绍说，作为“异算方舟”全栈平台的底层算法，九衍枢算法库汇聚16款高性能求解器，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，所有算法深度适配国产GPU架构，多项核心模块实测性能超10倍以上加速。平台将每一款算法作为独立节点，搭建起整个体系的全域网络，为全链路应用提供最强底层支撑。
“异算方舟”全栈平台基于其强大的代码转换大模型能力，重点攻克统一计算设备架构(CUDA)代码向国产GPU软件环境迁移过程中的核心难题。开发者上传原有 CUDA代码片段或科学计算软件中的关键模块，可依托国产GPU代码知识和规范，智能完成代码转换、环境适配和编译运行，让异构生态无缝互通，相较传统人工迁移和常规转换工具，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。
该平台的自动化仿真智能体则立足真实工程应用场景，基于多智能体架构，聚焦流体仿真的智能化应用。平台打通参数配置、自动求解、故障诊断等关键环节，支持通过自然语言指令完成自动化仿真任务，大幅减少人工操作成本，有效提升国产科学软件的易用性、结果可复现性与落地推广效率，让底层强大的算法与适配能力，真正落地为简单易用的科研工具。
充分释放国产算力潜能
“异算方舟”研发团队称，三项核心能力的深度融合和双向协同、迭代赋能，通过算法库夯实计算内核、代码转换大模型实现跨生态互联互通、自动化仿真智能体完成业务场景落地，可形成算法-代码-应用的完整技术闭环。
这套全栈平台将充分释放国产算力潜能，加速“人工智能驱动科学研究”(AI for Science，AI4S)科研新范式落地，助力打造自主可控、良性发展的国产科学计算生态。
业内专家认为，国产计算系统软件生态建设是一项系统工程，需要算法库、开发工具、代码迁移和应用支撑等多维度协同发力。“异算方舟”全栈平台直击科研与工程实际需求，集高效算法、便捷代码转换与迁移和自动化工具于一体，保障各类科学计算软件顺畅适配国产算力体系。
6月29日，“异算方舟”国产计算系统软件生态全栈平台在北京正式发布，业界专家代表进行圆桌对话。中新网记者 孙自法 摄
该团队透露，未来将继续深耕AI4S、国产GPU适配、高性能科学计算软件和智能化工具链研发，不断迭代升级“异算方舟”全栈平台，面向东方超算、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孙德刚致辞指出，“异算方舟”全栈平台构建了算法适配、代码迁移和自动化仿真三大核心能力，三者协同提供一体化工具支撑，提供更加高效、智能、易用的科学计算集成环境，加速 AI4S科研范式从技术验证走向科研实践。
他强调，国产科学计算软件生态建设离不开产学研用协同发力。后续，“异算方舟”将持续迭代平台能力，联动算力基地、硬件厂商和科研团队，共建自主可控、开放协同的国产科学计算工具生态，让平台真正扎根科研场景、服务科研需求、支撑科学发现。(完)
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