来自“神威”团队的中国科学家，成功将现有“海光lite”（Oceanlite）超级计算机与AI结合，实现了真实分子尺度下的复杂量子化学的建模运算。

在量子力学中，用来描述量子态的是波函数（Ψ），它决定了量子系统的所有可能构型及其对应概率，例如分子中电子等粒子的位置、自旋或能级。

对量子态进行建模极具挑战性，因为其状态空间会随粒子数量呈指数级急剧扩张，传统超级计算机很难甚至不可能完成。

为此，科学家们不得不采用多种近似方法，简化量子方程，同时保留描述分子结构、反应、能量所需要的精度，但是现有基于波函数近似的方法在规模上存在局限，只能用于小分子体系。

为了研究具有强电子关联的多体量子系统，比如包含数十个电子、超过100个自旋轨道等，物理学家提出了采用现代机器学习替代神经网络量子态(NNQS)等模型，近似模拟分子内电子的所有可能构型与运动。

这种方法有望将AI扩展性与量子精度结合，突破传统方法的研究领域。

来自中国“神威”团队的研究人员，自主研发了NNQS框架，模拟过程通过训练神经网络来近似分子波函数，进而确定电子最可能出现的位置。

对于每一种采样得到的电子排布，系统会计算局部能量，并调整网络参数，直至其预测结果与分子真实量子能量模式相符。

这款专属NNQS框架是为中国“海光lite”超级计算机量身定制的，它搭载了384核心的申威SW26010-Pro处理器，支持FP16半精度浮点、FP32单精度浮点、FP64双精度浮点数据格式，具备百亿亿次级算力。

不过，它是专为高性能计算（HPC）设计的独特架构，缺乏足够的AI设计，因此研究人员必须考虑负载并行处理方式，以及数据处理机制。

因此，研究人员专门设计了一种分层通信模型，由管理核心协调处理器与节点之间的通信，同时由数百万个轻量级的双路路计算处理单元（CPE）执行局部量子计算，这些单元都配备了512位向量引擎。

此外，他们还开发了动态负载均衡算法，以避免因计算负载不均匀而导致部分核心闲浪费置。

最终，团队在3700万个CPE核心上运行代码，实现了92％的强扩展性、98％的弱扩展性，实现了近乎完美的软硬件协同，对中国超级计算而言是一项重大成就。

截至目前，这项包含120个自旋轨道的分子系统模拟，是全球范围内在传统超级计算机上完成的规模最大的AI驱动量子化学计算，标志着中国在AI与量子科技领域取得了突破性进展。