穿越火线加速器攻略指南

位于内蒙古乌兰察布的“切问”一号和坐落于复旦大学江湾校区的“近思”一号，远隔千里，同频共振。

AI（人工智能）渗透万物的当下，数学、物理学、化学、生物学等各传统科研领域正被快速且深刻地影响。

基于CFFF这台科研“超级计算机”，复旦人将可以探索过去无法计算的科研课题，创造全新的科研办法，志之所趋，无远弗届。

怎么推动基础研究高质量发展，提升创新策源能级，更加好服务“国之大者”？面对科学智能（AI for Science）的“时代之问”，复旦人对“心有所信，方能行远”，有了新的诠释。

01 赋能轰鸣低沉，灯光跳动。

如今，在恒温恒湿的复旦大学高端计算中心机房，数排一人多高的深黑色大铁箱昼夜不停运转。

各种数据正通过网络，以超乎想像的速度，奔向复旦的各个角落。

在CFFF内部测试期，复旦大学人工智能创新与产业研究院（以下简称“AI³院”）漆远教授团队联合大气与海洋科学系张峰教授团队，共同训练出拥有45亿参数的伏羲气象大模型。

张峰两周前，喜讯传来。

该模型实现未来15天的全球天气预报，预测效果在公开数据集上首次达到业界领先的ECMWF（欧洲中期天气预报中心）集合平均的水平，并且将预测速度由数值模式的小时级缩短到了3秒内。

这也是CFFF上诞生的第一个科研成果。

李昊“基于CFFF平台的千卡并行智能计算，如此规模的大模型只用一天就完成了训练，这是传统计算平台很难做到的。

”AI³院研究员李昊直言。

在张峰看来，气象数据作为长时间序列、多观测要素的大数据，是人工智能最好的试验场，CFFF能够为气象数据在存储、管理等方面提供支持，促进AI技术在大气科学领域的研究及应用。

同样对AI赋能基础研究充满期待的，还有呢就是中科院院士、计算凝聚态物理学家龚新高教授。

“CFFF刚刚上线，大家一定会把他用好，让AI在帮助基础科学处理疑问的层面上充分发挥作用。

”她说。

龚新高早在2007年，龚新高的老师、计算物理学家Michele Parrinello率先将AI技术应用到凝聚态物理学研究其中。

如今，物理学以及其她许多领域都在体验运用AI的新办法。

“大家既然是用计算的方式研究物理，就要用最先进的机器来做计算。

”前不久，龚新高团队开始借助CFFF重构计算物质科学框架，开展材料量子性质预测，旨在进一步揭秘物质世界、认知物质科学。

对AI在物质科学研究上展现出的巨大潜能，龚新高举例说：“物质世界都是由原子构成的，怎样的排列方式是最优解？这是个非常复杂的疑问。

人们过去做了许多努力，但还是只能处理几十个原子排列疑问，而现如今使用AI的办法，就能够在效率上提高多个量级。

”她进一步观察，AI不仅仅能够帮助提升效率，更可以完成一些“以前不可能完成的工作”。

02 变革AI for Science，到底意味着什么？从通过实验描述自然现象的经验范式，到通过模型或归纳进行研究的理论范式，到应用计算机仿真模拟处理学科疑问的计算范式，再到通过大数据分析研究事物内在关系的数据范式——传统科研范式，已经历了四个阶段的演化发展历程。

作为科研的第五范式，“AI for Science”将人工智能与各个科学领域紧密结合，创造新的科学知识和技术创新，近年在多个领域取得前所未有的突破。

最典型的如Alpha Fold 2能以惊人速度“解锁”几乎所有人类蛋白质结构——而在此前，这一疑问已困扰人类50多年之久。

漆远“今天的AI好比新时代的望远镜和显微镜，让大家注意到更远的地方，也能让大家注意到更小的细微之处。

”漆远打比方道，“在AI赋能科学研究上，技术和科学可谓是大家前进的DNA螺旋上双链中的两个单链，他们互相支撑，共同前进。

”工欲善其事，必先利其器。

作为基础研究见长的高等学府，复旦大学抢抓时机、持续投入，聚焦AI for Science范式和“开放科学”转型，推进算力基础性设施建设，联合阿里云、中国电信建设CFFF。

金力谈及布局初衷，中科院院士、复旦大学校长金力阐释：“‘单打独斗’已不适应大科学时代的科技创新，大家现如今常提‘有组织科研’，其最大优势就在于通过布局建设大平台，在重大科学疑问、工程技术难题和产业技术疑问领域凝聚资源，形成科研集群力量长时间持续攻关。

”和以往的大科学装置或其他典型的科研基础设施相比，CFFF不仅是为明白理解决复杂的科学疑问而建造，想要高度的专业知识和技术、跨领域研究能力，以及大量的资金投入、专业技术支持、专门运营维护团队等，还具有大规模、高能级的特点。

一方面，CFFF是中国高校规模最大的云上智算平台，同时也是算力第一的异构智算集群，可实现超1000卡并行智能计算，支持超1000亿参数的大模型训练，在国内高校中尚属首例，将为复旦的基础科学研究提供更强大更稳定、更灵活高效低成本的算力支持。

“切问”一号“近思”一号另一方面，CFFF还可提供更大范围的学科支撑。

“切问”一号 AI for Science计算机群面向全校提供高性能科学与工程计算服务，为重点领域提供大规模计算和存储资源；“近思”一号专用高性能计算机群可满足学校多学科对于高性能计算的需要，提升各学科领域对于大规模数据解决的能力。

两者共同为全校AI for Science的高性能计算提供强大的计算资源，支持AI赋能科学研究的新范式发展，促进基础学科及交叉学科建设。

03 普惠AI终究是人类的延伸，将先进算力转化为科创能力的关键，仍是大家自己。

目前，复旦四校区的所有实验设备都能高速接入CFFF平台。

怎么才能让CFFF更普及、更友好地被使用？该平台将由AI³院负责保障和管理。

在此当中，技术运营组负责平台培训、计算资源管理和安全运营，另有专门团队负责算力优化以及和基础研究团队对接。

除做好技术支撑外，AI³院还会为不熟悉AI算法的研究团队提供架构和代码优化服务，协同提升科研效率。

复旦大学化学系教授刘智攀刚刚开通了平台账号，正与学生们兴致勃勃地研究怎么用好这个新的科研工具。

刘智攀2005年以来，刘智攀课题组在理论计算领域发展了一系列新办法，并开发了全局神经网络势函数大规模原子模拟软件LASP，结合AI技术处理复杂催化疑问。

“以前，我的研究领域叫理论化学，现如今是叫理论计算化学。

经过了几十年发展，大家对计算的需要越来越大。

”为此，课题组已购置很多计算机，也外购其她平台的计算资源。

“现如今，复旦搭建了CFFF这个优质平台，提供好的计算资源，将对大家的研究有极大的促进作用。

”刘智攀期待着，未来的化学研究，不用再重复做实验，枯燥的体力活被AI取代，点点鼠标就能得出结果。

AI时代，是否只有自然科学才想要算力？答案是否定的。

近年来，“因果推断”逐渐兴起并被广泛应用于社会科学研究领域，越来越多学者从定性转向定量研究，引入数据科学相关工具。

周阳“假如大家能对每个人的个体观点、消费行为等进行刻画，那么就能够对整个社会进行推演。

”她说。

和出身于理工科的研究者不同，周阳的同行们在AI的专业技术方面相对陌生。

她希望CFFF可以降低社会科学研究者使用AI的门槛，挖掘数据潜力、跨越学科边界，将灵感变为现实。

“大家要让原来不会用AI工具的人去用最好的AI工具，要让原来不懂AI的人去懂AI。

”金力指出，CFFF不应仅仅作为一个创新工具存在，还要改变创新文化。

在AI时代为科学理念的普及、科学应用的拓展、科学伦理的探讨发挥引领和导向作用，使更多群体、更多领域共享AI时代红利，也是高校的职责所在。

下一步，CFFF平台还将继续扩大算力规模，并有计划地逐步开放算力给上海市的科研力量，共同推动上海市的AI for Science建设。

科学智能，智算未来。

未来已来，远方不远。