曙光 8000 助力又一重要科研成果!支撑可重复使用火箭研发

  • 1小时前

  • 来源:极客公园

近日,中科曙光联合西安交通大学科研团队,依托全国产十万卡 AI 超集群曙光 8000 完成超大规模火箭尾焰高精度数值模拟,计算规模创下国际已知的超声速时空耦合高精度射流仿真纪录,填补国产高端计算平台在多喷口超声速射流超大规模高精度模拟领域的空白。

多喷口极端高温超声速射流的瞬时流场结构

破解火箭回收关键难题

多发动机尾焰干扰是可重复使用火箭研发中的一个关键问题——多台发动机并联工作时,喷出的高温、高速尾焰会相互干扰,形成复杂的压力波动与热量分布。但受极端环境限制,内部流场信息难以通过实物试验完整获取,高精度数值模拟因此成为研究这类问题的重要手段。

研究团队在曙光 8000 上完成 33 喷口环形阵列的三维高精度模拟,复现了多股尾焰交汇、干扰与混合的复杂过程,相当于为发动机群尾焰进行了一次「超高清 CT 扫描」,有助于箭体结构设计、防热方案优化及后续试验开展,推动可重复使用火箭研发。

系统级能力支撑高精度仿真

本次模拟计算规模高达 6.774 万亿网格单元,弱扩展效率达到 99.01%,强扩展效率达到 73%,网格更新吞吐率达到 34.029 万亿单元每秒。这意味着,计算资源和任务规模同步增加时,系统仍能保持理想的计算效率,充分验证了曙光 8000 支撑超大规模并行计算的能力,也为未来更大规模、更高精度的研究创造条件。

超大规模 CFD(计算流体力学)还会产生海量流场数据和中间结果,持续考验存储与通信能力。为此,双方通过优化计算方法,减少不必要的数据读写和通信开销,提升了大规模并行计算效率;另一方面,依托曙光 8000 高速互连、高效存储、资源调度和全链路监测等系统能力,保障复杂任务高效、稳定运行。

持续拓展前沿科研应用

曙光 8000 采用异构计算路线,可在一套系统内同时支撑高精度数值模拟与人工智能训练推理,为 AI for Science(AI4S)等科研范式提供统一算力底座。

此次面向商业航天的高精度仿真,为科研人员在实物试验前开展风险分析、方案比选提供数据支持。后续,这些数据还可进一步结合人工智能方法,探索代理模型、快速预测等研究方向,让需要反复进行的方案筛选效率大幅提升。

目前,曙光 8000 已适配 300 余项行业应用,覆盖 30 余个科研及产业领域。从气象预报、生命科学到商业航天,中科曙光正持续深化产学研合作,推动算法、软件与计算平台协同优化,让先进算力更好服务重大科研任务,支撑前沿探索与产业创新。

来源:互联网

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