在材料科学、化学与物理等前沿科研领域，基于第一性原理模拟软件已成为探索物质结构、设计新型功能材料的关键工具。然而，由于国际主流数学库在国产平台上存在性能瓶颈，严重影响了该类应用在双精度浮点算力与大规模并行通信的执行效率，如何充分释放硬件算力成为科研界与产业界共同关注的课题。
在这一背景下，海光信息推出的“CPU+DCU”异构计算平台及其自研软件栈，在高精度量化计算方向取得阶段性突破。通过架构层与算法层的协同优化，该方案在VASP等主流第一性原理模拟软件中实现性能反超，为我国新材料研发、能源催化等基础研究提供了更自主、高效的计算支持。
海光构建了以C86系列CPU和深算DCU为核心的“双引擎”算力底座，并配套自研的HML数学库与HygonMPI通信栈，从编译、运算到通信实现全链路优化。在关键算法模块上，团队对矩阵运算（如zgemm/dgemm）、本征值求解、快速傅里叶变换等高频操作进行指令集级重构。测试结果显示，相关核心函数性能提升最高接近60%，LAPACK模块在典型材料体系如Bi₂O₃中提升超过20%，FFT变换效率提升幅度介于8%至25%。
在跨节点并行方面，HygonMPI结合UCX与XPMEM零拷贝机制，有效降低通信延迟。在B.hR105等典型算例中，通信优化带来超过21%的性能提升，优于国际主流版本6.44个百分点。结合ifx编译器与AVX2指令优化，中大型体系结构优化任务性能提升达56.07%，整体VASP测试平均提升23.74%，实现对国际主流数学库的全面超越。
目前，该解决方案已在中国科学院化学所、物理所等多家机构部署，用于新材料设计与物性模拟，成效显著。业内专家指出，海光方案不仅在关键性能指标上实现领先，更初步构建起自主可控的高精度量化计算全栈能力，为我国基础科研软硬件协同创新提供了重要范式。
随着CPU与DCU协同架构的持续升级，以及量化计算与AI方法的进一步融合，国产算力平台有望在更多科研与工业场景中发挥核心作用，推动我国高端模拟计算迈向高精度、高效率、自主可控的新阶段。
