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算力芯片|北大团队让华为芯片跑出材料计算新速度:国产软件+硬件真能协同突围?

北京大学陈默涵研究员团队完成ABACUS国产第一性原理计算软件对华为鲲鹏920处理器的全系列适配与深度优化,19类核心算子性能提升1.3至10.7倍,全部代码已开源。

2026-11-01 · 1258 字 · 脑机网信息截止 2026-11-01

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发生了什么

2026年11月1日,IT之家报道了一则看似低调、实则关键的技术进展:北京大学力学与工程科学学院陈默涵研究员团队,在华为计算与北京大学鲲鹏昇腾科教创新卓越中心支持下,完成了国产第一性原理计算软件ABACUS(原子算筹)对华为鲲鹏920处理器的全系列适配与深度优化。

ABACUS是国内自主研发的密度泛函理论(DFT)开源软件,由多家单位联合开发,目前已在国内外拥有超千名用户、服务百家以上应用单位。DFT是探索半导体、高温超导体、新型电池材料等底层物质性质的核心工具,也是芯片、新能源、生物医药等产业研发的“数字显微镜”。

此次优化并非简单移植,而是将19类材料领域最常用、计算最密集的核心算子逐项拆解、重写、向量化。团队特别利用鲲鹏920内置的SVE(可伸缩向量扩展)指令集,让原本为x86架构设计的算法,在ARM架构上真正“跑顺”。

测试结果显示:在相同配置(28核、28进程×1线程)下,优化后的ABACUS比业界主流CPU平台快1.3至3.9倍;若启用单节点满核并激活矩阵运算单元,最高性能提升达10.7倍。所有优化代码已推送到GitHub开源社区,任何研究者或企业均可直接下载、验证、复用。

为什么这不是一次普通适配

过去五年,“国产替代”常被理解为“换芯”或“换系统”,但真正的卡点,从来不在硬件清单上,而在软件栈的深度咬合里。一块芯片再强,若没有匹配的数值算法、编译器支持、数学库调优和领域知识嵌入,它只是功耗表上的一个数字。

ABACUS与鲲鹏920的这次协同,恰恰击中了这个深层瓶颈。它不是把一套成熟软件“塞进”新硬件,而是以材料计算科学家的视角,重新定义算子边界、重写内存访问模式、重平衡计算与通信负载。这种工作,需要同时懂固体物理、高性能计算、ARM架构指令集和开源软件工程——三者缺一不可。

更值得注意的是,这是一次“双向奔赴”的成果:华为提供真实芯片平台、工具链与工程支持;北大团队贡献领域知识、算法洞察与开源文化。它打破了“高校只发论文、企业只卖硬件”的旧分工,形成了科研—工程—生态的闭环。代码开源,意味着下游企业可直接部署、二次开发、嵌入自有研发流程。

对普通人和产业的真实影响

有人会问:材料计算离日常生活太远。但事实是,你正在使用的手机芯片制程是否能推进到2纳米,取决于半导体材料的界面态模拟精度;你家电动车充电是否更快、冬天掉电是否更少,取决于正负极材料的离子扩散路径建模;甚至一款新药能否跳过动物实验直接进入临床,也依赖蛋白质-小分子结合能的DFT预测可靠性。

ABACUS+鲲鹏920的组合,正在降低这些关键研发环节的时间与试错成本。过去需在超算中心排队数周的单次材料模拟,现在可能压缩至本地服务器几小时完成;过去依赖进口商业软件许可(动辄百万级年费)的中小企业,如今可用零成本开源工具启动材料初筛。

这不是“替代国外软件”的口号,而是在真实研发流水中,让国产工具第一次具备了可比的工程交付能力。它不追求参数榜单第一,但追求“今天下午交需求,明天上午出结果”的确定性。这种确定性,正是制造业升级最渴求的底层支点。

更深远的影响在于生态惯性。当越来越多材料实验室、芯片设计公司、电池厂商开始习惯使用ABACUS跑通首个项目,他们积累的脚本、模板、案例库、培训体系,就会自然沉淀为国产技术栈的“肌肉记忆”。这种记忆,比任何补贴或政策都更难被逆转。

国产软硬协同的突围,从来不是靠某次发布会的参数碾压,而是靠一个个像ABACUS这样的工具,在真实的实验室灯光下、工程师的键盘敲击中、一次次成功收敛的自洽迭代里,默默长出来的。

*本文事实来源:IT之家,2026-11-01《北大团队让华为鲲鹏芯片跑出超一流材料计算:国产软件+国产硬件真能协同突围?》 | [查看原文](https://www.ithome.com/1/020/650.htm)*

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