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2025/8/6 15:55
浙大“卓越中心”發(fā)布兩項(xiàng)成果突破,為航空航天科學(xué)計(jì)算注入新動(dòng)能
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近年來(lái),科學(xué)計(jì)算對(duì)于航空航天工程的設(shè)計(jì)周期、制造成本、飛行安全等方面發(fā)揮著關(guān)鍵作用。在此背景下,浙江大學(xué) 鯤鵬昇騰科教創(chuàng)新卓越中心基于雙算力在科學(xué)計(jì)算領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)重要突破——浙江大學(xué)航空航天學(xué)院研究員夏一帆團(tuán)隊(duì)基于昇騰平臺(tái),成功研發(fā)出用于微分方程求解和流場(chǎng)預(yù)測(cè)的新隱式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法;浙江大學(xué)航空航天學(xué)院副教授張繼發(fā)團(tuán)隊(duì)基于鯤鵬平臺(tái),成功開(kāi)發(fā)了高效能可變形飛行器流動(dòng)機(jī)理仿真軟件,兩項(xiàng)成果分別從算法和應(yīng)用層面為航空航天領(lǐng)域注入強(qiáng)勁動(dòng)力。

基于昇騰AI平臺(tái)的隱式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在偏微分方程求解中取得重要進(jìn)展

偏微分方程求解和流場(chǎng)預(yù)測(cè)領(lǐng)域面臨著復(fù)雜且反復(fù)迭代的計(jì)算,往往需要耗費(fèi)大量的人力和計(jì)算資源。夏一帆團(tuán)隊(duì)研發(fā)的新隱式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法基于MindSpore AI框架的分布式并行能力,可高效訓(xùn)練龐大數(shù)據(jù)集模型,其強(qiáng)大的非線(xiàn)性擬合能力和融合物理約束的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),在微分方程求解和流場(chǎng)預(yù)測(cè)場(chǎng)景中發(fā)揮了關(guān)鍵作用。這一成果已在 ODE、Advection、Burgers 和 Diffusion 等經(jīng)典基準(zhǔn)方程上得到驗(yàn)證,并開(kāi)發(fā)出了可直接應(yīng)用的求解器。

依托昇騰異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)CANN提供的高性能算子開(kāi)發(fā)能力(AscendCL),對(duì)核心計(jì)算模塊進(jìn)行了深度優(yōu)化,通過(guò)算法與昇騰硬件架構(gòu)的協(xié)同設(shè)計(jì),實(shí)現(xiàn)了關(guān)鍵算子的高效執(zhí)行,充分釋放了硬件的并行計(jì)算潛力,顯著提升了新隱式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的訓(xùn)練與推理效率。經(jīng)驗(yàn)證,該算法在驗(yàn)證算例上的求解精度(如L2相對(duì)誤差) 相比傳統(tǒng)有限差分法平均提升10%以上,且相比Pi-DeepONet、MAD等先進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)求解器精度提升10%以上,且相比 HyperPinn 顯著降低了模型參數(shù)量/計(jì)算復(fù)雜度。

目前,基于新隱式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法構(gòu)建的復(fù)雜物理場(chǎng)無(wú)網(wǎng)格降階模型,已應(yīng)用于航空航天流場(chǎng)精細(xì)分析,為飛行器研制提供關(guān)鍵數(shù)據(jù)。

基于鯤鵬平臺(tái)實(shí)現(xiàn)高效能的可變形飛行器流動(dòng)機(jī)理仿真軟件的開(kāi)發(fā)

張繼發(fā)團(tuán)隊(duì)基于鯤鵬技術(shù)路線(xiàn),實(shí)現(xiàn)了高效能的可變形飛行器流動(dòng)機(jī)理仿真軟件的開(kāi)發(fā),其中Loci和flowpsi作為計(jì)算流體力學(xué)的關(guān)鍵技術(shù)可以進(jìn)行自動(dòng)并行化計(jì)算,在仿真軟件的高效運(yùn)行中發(fā)揮了重要作用。

Loci 作為專(zhuān)門(mén)用于物理領(lǐng)域計(jì)算模擬的編程框架,可以將計(jì)算任務(wù)的拆分、不同處理器調(diào)度的分配及數(shù)據(jù)的傳輸實(shí)現(xiàn)高度自動(dòng)化,很大程度地簡(jiǎn)化了軟件的開(kāi)發(fā)過(guò)程。期間,鯤鵬處理器的多核算力、高內(nèi)存帶寬和低內(nèi)存訪(fǎng)問(wèn)延遲等能力為L(zhǎng)oci提供了強(qiáng)大的算力引擎,賦能其自動(dòng)并行過(guò)程的高效運(yùn)轉(zhuǎn)。而 flowpsi 作為 Loci 框架下的流體力學(xué)計(jì)算求解器,主要用于解決高速流體流動(dòng)或液體復(fù)雜運(yùn)動(dòng)的高難度計(jì)算場(chǎng)景。在鯤鵬應(yīng)用使能套件BoostKit的支持下,通過(guò)針對(duì)鯤鵬架構(gòu)的指令集優(yōu)化(如SIMD優(yōu)化)、內(nèi)存管理優(yōu)化、計(jì)算內(nèi)核融合等技術(shù),flowpsi顯著提升了計(jì)算效率,進(jìn)而提升了軟件的運(yùn)行速度。測(cè)試結(jié)果顯示,仿真軟件運(yùn)行速度提升 30%-50%,同時(shí)計(jì)算精度誤差控制在 5% 以?xún)?nèi)。目前已應(yīng)用于航空航天領(lǐng)域非定常可變形飛行器數(shù)值模擬仿真,為飛行器研制和開(kāi)發(fā)提供關(guān)鍵預(yù)示數(shù)據(jù),并服務(wù)于國(guó)家航天科研院所。

這兩項(xiàng)突破性成果,集中展現(xiàn)了浙江大學(xué) 鯤鵬昇騰科教創(chuàng)新卓越中心在“算力+算法”融合創(chuàng)新中的重大價(jià)值。作為浙江大學(xué)與華為協(xié)同攻關(guān)的重要載體,中心通過(guò)搭建高效的科研平臺(tái),不僅為科學(xué)計(jì)算領(lǐng)域提供了創(chuàng)新助力,更以產(chǎn)學(xué)研融合的實(shí)踐證明了平臺(tái)對(duì)突破前沿科技技術(shù)瓶頸的關(guān)鍵價(jià)值,為未來(lái)更多尖端領(lǐng)域的科研探索筑牢了基礎(chǔ)。

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