从"排队等算力"到"按需用算力"，AIStation为新材料研发做好算力总调度

01 算力供给与资源管理的双重制约

该中心由本部和多处分中心组成，现有人员超过600名，研究小组超过30个，专注于有色金属、电子等领域的新材料研发。但计算资源集中在本部，只有一套小规模集群，部署了VASP、LAMMPS、OpenFOAM等传统HPC软件，30多个研究小组的计算任务都在这套集群上排队。这套平台只能支撑传统数值仿真，而要把AI模型引入研发流程、与传统方法结合实现跨尺度计算，面临算力供给与资源管理的双重制约。

■ 算力供给不足。原有集群性能有限——以高强高导铜合金开发为例，此前单次"成分-工艺"耦合仿真需3-5天，每周仅能完成1-2组方案迭代；更关键的是，集群没有GPU节点，无法支持前沿AI模型的训练与推理；

■ 任务无法按优先级调度，关键课题难获得优先保障。平台管理机制落后，所有的任务统一排队等待，更紧急的任务要优先处理只能人工操作。某课题组承接了一家金属冶炼企业的产线工艺研究项目，交付时间紧，经常性插队，其他课题组意见很大；

■ 缺少专业AI技术力量，科研人员难以自助使用。中心刚成立还没有配置专业AI技术人员，科研人员熟悉材料理论与传统模拟算法，却缺乏GPU资源配置、算力调度管理等经验。

通用算力要提性能，AI算力要从无到有，还要有一套能按优先级调度、让科研人员自助使用的资源管理机制——这是平台升级要解决的关键问题。

02 硬件补齐算力缺口，AIStation统一调度算力

浪潮信息为该中心升级“CPU+GPU”融合计算平台，由通用计算节点、AI计算节点、高性能存储、高速互联网络和人工智能平台AIStation共同构成：

面向算力供给不足，通用计算节点补足传统仿真性能，AI计算节点补上此前缺失的GPU底座，配合高性能存储与高速互联网络，让传统仿真更快，也让AI模型的训练与推理有了硬件支撑。

面向作业管理，AIStation提供租户与优先级管理制度。AIStation可对平台进行统一管控，支持多租户与配额管理，为不同的课题组或者计算任务配置不同的细粒度算力权限与资源配额。各个课题组通过AIStation提前申请资源和权限，获得批准后，计算任务自动进入不同优先级的执行队列。目前，该平台每天执行的计算任务有几十个，经常处于满载状态，但是任务执行有序，未再出现插队现象。

面向资源使用，算力怎么分、任务怎么排，交给平台。

●按需分配。AIStation把通用计算、GPU计算、存储、网络等各类资源统一管理，自动配置，科研人员不用自己选节点、配环境；

●按优先级调度。高峰期优先保障核心课题，低谷期释放给常规任务，保证重点任务交付的同时，也实现了平台的高资源利用率。

03 AI进入研发流程，效率提升10倍以上

新平台上线后，很快融入材料研发流程，研发效率与科研能力同步提升。

计算任务执行时间普遍缩短90%以上，高强高导铜合金单次"成分-工艺"耦合仿真时间缩短至4-6小时，每周可完成10-15组方案对比；

计算准确性大幅提高。研发人员开发核外电子尺度、原子尺度等材料AI模型，与更大尺度的传统材料计算方法结合，实现不同尺度计算方法的协同。例如，原子尺度AI模型辅助铜材料宏观行为模拟，可以分析材料反复弯折过程中原子级缺陷的演化，更好预测其疲劳寿命。

依托新平台，该中心已取得多项研究成果：成功开发出兼具超高强度与高导电性的新型铜合金，相关成果有望在新能源汽车、5G通信、高端电子等领域实现产业化应用；在铜基电子材料微观机理研究中，完成大规模分子动力学模拟与机器学习建模，揭示材料缺陷演化与性能衰减机制，为材料寿命预测与可靠性优化提供理论依据，相关成果已经发表在国际权威期刊。