從酶催化機制的量子化學計算，到原子尺度自組裝多肽的功能結構；從二維物質演化成三維時的相變路徑追蹤，到日珥精細結構及其動力學的形成機制，這些看似迥異的科學謎題，最終都指向同一個答案：數據洪流中的計算革命。

南京大學高性能計算平臺正是這場革命的加速器，它用每秒數千萬億次的運算能力，將實驗室猜想轉化為數字世界的精準推演，讓跨學科的科研靈感在算力支撐下迸發突破。

01

科研的“催化劑”

自2010年成立以來，南京大學高性能計算中心提供的計算服務已不僅僅是超級計算機的物理范疇，更成為學校科研創新、人才培養和戰略發展不可或缺的核心基礎設施。

南京大學高性能計算中心盛樂標主任介紹說，高性能計算中心在南京大學的發展過程中起到了非常重要的作用，它提供的高性能計算平臺，不僅僅是簡單的超級計算機，更是在科研的促進方面，起到了“催化劑”的作用。

正如南京大學匡亞明學院副院長董昊教授所說，高性能計算已經成為了開展相關理論計算研究的重要的工具。董昊教授強調，

沒有這樣的工具，我們就沒有辦法實現長時間、大尺度體系的深入研究。

南京大學匡亞明學院副院長董昊教授

南京大學高性能計算中心，正是提供了這樣的一個強大的算力支撐和數據存儲的保障，確保了董昊教授他們在復雜體系的化學物理方面的研究。

對于南京大學天文與空間科學學院陳鵬飛教授及其所帶領的研究團隊而言，也同樣如此。陳鵬飛教授表示，數值模擬已經變成了包括天文在內幾乎所有領域最重要的研究手段。所謂數值模擬，就是通過計算機模擬，來試圖解釋觀測到的現象。

南京大學天文與空間科學學院陳鵬飛教授

董昊教授關于功能性多肽自組裝體系的研究，就借助了南京大學高性能計算中心的工具，在原子尺度上，研究了多肽聚集的可能狀態以及結構，揭示了它進行催化反應的分子機制，并通過進一步實驗，驗證了理論預測。最終，相關的研究成果，發表在了德國《應用化學》雜志上。

陳鵬飛教授團隊借助高性能計算中心的算力，對日珥爆發時的波紋明暗與太陽磁力線方向的關系進行了數值模擬，驗證了相關猜想的正確性，該研究結果今年發表在了國際主流天文期刊《天文與天體物理》上。

事實上，這只是高性能計算中心支持科研獲得成果的一個體現。高性能計算中心自成立以來，已經連續支持南京大學科研團隊取得多項突破性成果，其中包括入選“中國十大科技進展”的重大項目。

02

算力“吞噬機”

隨著越來越多的學院都開始利用高性能計算中心的算力進行科研，南京大學高性能計算中心的作業排隊現象逐漸變得十分突出，用戶的計算需求遠超“中心”所能夠提供的計算能力。

盡管自從2010年“南京大學高性能計算中心“正式掛牌成立之后，中心在2015年投入了數千萬元進行了一次大規模的升級，其理論CPU計算峰值高達870萬億次/秒，Linpack實測值79.62%，在2017年6月發布的全球超級計算機Top500排行榜中列第284位。

隨后在2019年、2022年，南京大學高性能計算中心進行了兩次計算節點的擴容，依然無法跟上南京大學科研和教學對于算力的渴求。源源不斷立項的科研項目，依然像是“吞噬機”消耗著增長出來的算力。

陳鵬飛教授介紹了他們項目組此前發表在《自然天文》雜志上的一篇文章，該論文累積使用了高性能計算中心的超過40萬機時才得到了最終所需要的計算結果。

“這還只是二維的數值模擬，真實的空間是三維的，如果要進一步完善模擬效果，將之前二維的工作推廣到三維，那么就意味著更多的計算量，大概要增加40倍。”陳鵬飛教授補充說道。

南京大學天文與空間科學學院陳鵬飛教授

這只是陳鵬飛教授一個項目組對算力需求的變化。事實上，很多科研項目對于算力的需求幾乎是無止境的，只是限于算力的總量，不得不進行平衡和妥協，以達成在某一個階段最合適的效果。

正如南京大學高性能計算中心盛樂標主任所說，用戶總是希望有更新的計算平臺，提供更大的算力，這樣就可以在更短的時間內，完成相關的模擬工作。

南京大學高性能計算中心盛樂標主任

原有的算力已經無法滿足日益增長的科研需要，而高性能計算中心所在的南京大學蒙民偉樓相對比較老舊，中心如果需要擴容的話，不僅面臨著空間有限的挑戰，更是面臨著電力供應的挑戰。

“我們必須在有限的電力情況和有限的空間條件下，來建設更多的算力。”盛樂標強調。

作為南京大學的核心設備供應商，聯想的服務器產品持續支撐著南京大學高性能計算中心的擴容項目，以高可靠、高算力特性贏得了南京大學的信賴。

03

“聯想問天海神”液冷突破算力難題

高性能計算中心的此次算力升級方案，采用的是液冷技術。盛樂標表示，

我們要在30平米的空間內，建設更高密度的服務器，那就必須采用高性能的液冷服務器。不僅能夠應對空間有限的挑戰，更重要的是比風冷方案更為節能，可以以有限的電力支撐更多的算力節點。

2025年9月24日，南京大學高性能計算中心建設的液冷高性能計算平臺——“藍鯨一號”正式建成并投入運行。該平臺集高效計算、綠色節能于一體，將有力支撐學校在前沿科學與工程領域的科研攻關，進一步鞏固了南京大學在高性能計算領域的領先優勢。

04

液冷高性能計算平臺——“藍鯨一號”

據介紹，“藍鯨一號”液冷計算平臺集成了360臺計算節點與2套高性能存儲系統，室內整體占地面積不到三十平方米，展現出卓越的空間利用效率。平臺理論雙精度浮點計算峰值約2580萬億次/秒，在全機實測中表現優異，HPL（高性能Linpack基準測試）效率高達88.25%。

聯想資深HPC&AI架構師張鋒表示，聯想液冷以其高密度低功耗的設計理念著稱，同時兼顧了強大的性能與穩定性，不僅有效地降低了運營成本，更在綠色節能方面樹立了行業標準。張鋒強調，

聯想液冷平臺憑借高性價比的優勢，在兼顧算力和成本控制上均有出色的表現。

聯想資深HPC&AI架構師張鋒

整體的液冷服務器節點的部署效果，非常好的滿足了南京大學高性能計算中心的需求。盛樂標表示，“同樣的360個節點，如果采用風冷，其單機柜功率是20千瓦，遠低于液冷機柜的60千瓦，再加上相關空調的配備，整體需要100平米的占用空間，現在的機房已經沒有這么大的剩余空間。液冷計算平臺很好地滿足了本輪的算力升級需要。”

據張鋒介紹，此次南京大學的“藍鯨一號”液冷計算平臺建設，相比風冷方案，

實現了66%的機房空間節省；

50%能耗節省；

8%的性能提升；

南京大學“藍鯨一號”液冷計算平臺的建成啟用，有效緩解了南京大學日益增長的計算資源需求壓力，使研究人員能夠構建和運行更精細、更大尺度的科學模型，從而加速原創性科研成果的產出，成為推動學校科研發展的新引擎。

05

邁向超智融合

隨著人工智能大模型的發展，南京大學的高性能計算中心開戶課題組已經不僅僅是來自傳統的化學化工、大氣科學、地球科學、物理學院等傳統理工科“算力消耗大戶”，也有來自商學院、社會學院等相關文科學院的研究課題。盛樂標表示，

除了大氣科學學院、物理、化學、地球科學、地質與海洋等學院之外，文科和社會科學很多科研項目的數據量增大之后，也都開始涉及到數據科學方面的計算，因此更多的學院開始借助高性能計算的工具展開科研工作。

不僅有覆蓋范圍的變化，更重要的是算力方式的變化。據盛樂標的觀察，南京大學各學院的科研項目，已經從此前相對單純的以CPU為主的科學計算，逐漸向深度學習和AI大模型為主的科學智能計算轉變。

據陳鵬飛教授介紹，在沒有AI之前，相關的天文模型如果要做模擬，每次都需要重新做。以某需要消耗一萬CPU機時的項目為例，如果調一下項目和參數，那么就需要同樣甚至更多的CPU時間。在引入AI之后，就可以先進行訓練，基于訓練集，在將來再研究其他的日珥爆發現象時候，就可以用AI模型去進行預測，而不需要重新進行計算。

只是在科學計算領域，相當多的程序還沒有GPU化，無法更好地利用AI的優勢，但是整體的趨勢是在向AI方向轉變。

盛樂標也表示，在目前南京大學的科學計算項目中，盡管已經有諸多項目有GPU的需求，但是整體而言，CPU算力需求更為緊張。再加上經費有限，GPU服務器成本遠高于CPU服務器，因此此次的升級中，南京大學新項目選擇以CPU計算節點為主。

他進一步強調說，從科研項目的發展態勢來看，未來，以GPU為核心的AI計算將會與以CPU為主的傳統計算并駕齊驅，共同推動科學研究的發展和突破，南京大學高性能計算中心也將會從傳統的科學計算中心，逐步演進為科學智能計算中心，這是一個不可逆轉的趨勢。

作為核心供應商的聯想，顯然也已經做好了準備。

正如張鋒所說，隨著人工智能應用的規模迅速擴大，包括南京大學在內的許多高校，正面臨著高性能計算集群與智能計算機群并存的局面，聯想萬全異構智算平臺可以統一納管異構算力，能夠更好地應對超智融合的管理挑戰，實現HPC集群與智能計算機群，統一的管理和調度。

南京大學“藍鯨一號”液冷計算平臺的上線，只是聯想高性能計算和智算服務高校的一個縮影。除了南京大學之外，聯想也為北京大學、上海交通大學、南方科技大學等數十所高校打造了高性能計算平臺和智算平臺。

聯想，正以超智融合的卓越算力，推動科研創新，持續助力中國高校科研的高質量發展。