通信世界网特约报导：MatPL让超大规模科学计算领域迈入全球第一梯队
媒体：通信世界网
记者：梅雅鑫
精度与规模双重革命，414.7亿原子模拟登顶全球
本次联合攻关最核心、最震撼的成果，是在4096张国产异构加速卡并行支撑下，使用NEP机器学习力场完成414.7亿原子液态水分子动力学模拟， 这一规模是此前机器学习力场分子动力学模拟领域公开世界纪录290亿原子的1.43倍。这意味着科学家可首次在接近真实尺度的体系上，以量子力学精度研究复杂材料、电池界面、生物大分子等前沿问题，为“AI for Science”打开全新可能。
龙讯旷腾高级研究员、机器学习研发总监索鹏飞博士介绍：MatPL软件采用的是一种机器学习力场的路线，即先通过少量高精度第一性原理计算数据训练模型，再据此推算超大规模体系中原子的受力情况。MatPL最核心的优势就是效率。材料领域的分子动力学模拟不同于大模型对话，往往需要百万步迭代，效率直接决定科研能否落地。我们在训练、推理、内存、并行扩展四个维度全面优化，最终在曙光硬件上跑出了世界纪录。
要知道，在材料科学、半导体、新能源、生物医药等领域，大量卡脖子问题源于微观机理不清、介观行为难测、宏观性能难控。过去，第一性原理计算精度高但尺度极小，分子动力学尺度大但精度不足，两者之间长期存在难以跨越的“介观鸿沟”。
索鹏飞在采访中明确指出：本次突破的真正价值，是第一次用机器学习力场，把第一性原理的精度、分子动力学的速度、超大规模的并行能力三者打通。700纳米尺度，正好覆盖半导体器件、固态电池界面、合金多晶结构、催化表面等工业最核心场景。这些过去实验难以观测、计算无法模拟的“黑箱区域”，现在可以被精准还原。
这意味着，从7nm/5nm先进制程芯片的缺陷与热输运问题，到固态电池电极—电解质界面的衰减机制，再到高端合金的晶界与位错行为，都可在本次模拟支撑下实现从试错研发到预测研发的范式转变。
龙讯旷腾MatPL，五大创新激活超算潜能
索鹏飞对MatPL软件进行了系统科普：“材料研发经历了经验、理论、计算、大数据四大范式，当前最核心的路线，是第三范式计算科学与第四范式数据科学融合。MatPL就是为这一融合而生的机器学习力场开源软件。”
其核心逻辑是用MLFF学习海量第一性原理数据，得到高精度力场，再用于分子动力学模拟，兼顾第一性原理的精度与分子动力学的速度，解决传统方法“算得准但算不大、算得大但算不准”的矛盾。
索鹏飞详细拆解了MatPL本次的关键升级，正是这五大创新，让超大规模模拟成为可能：
实测数据显示，MatPL中实现的NEP力场在固体、液体、多元合金等多种体系中，训练效率较传统方案提升数倍至几十倍，分子动力学模拟效率在全原子规模区间均保持明显领先。此外，开源策略极大降低了全球科研团队的使用成本，也让国产科学软件走向世界。
龙讯旷腾总经理田洪镇强调：MatPL从诞生之初就坚持开源路线，采用GNU GPL3.0开源协议，向全世界科研人员免费开放。我们不希望软件成为科研的门槛，真正的价值是用软件解决材料研发问题。”
MatPL全程开源，免除高额软件许可费用，让经费有限的高校、研究所、小课题组也能使用世界顶级模拟工具，推进自然语言驱动的材料智能体，未来科研人员只需用自然语言提出需求，系统自动调度算力、调用软件、执行模拟、输出报告，彻底消除专业门槛。“不懂代码、不懂超算的材料学家，也能轻松使用。”田洪镇说。
“过去我们适配国外硬件，成本高、限制多。现在曙光硬件让我们适配无感、迁移无感、性能翻倍，这是国产算力最珍贵的价值。未来我们会全面拥抱国产硬件，共建生态。”田洪镇总结道。
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