近日，北京龙讯旷腾科技有限公司（以下简称龙讯旷腾）使用其自主研发的MatPL机器学习软件，依托超算互联网核心节点的中科曙光scaleX万卡超集群，实现了414.7亿原子规模、第一性原理精度的液态水分子动力学模拟。这一成果刷新了分子动力学模拟规模世界纪录。

龙讯旷腾总经理田洪镇表示，本次成果是继290亿原子模拟之后，国产软硬件协同创新的又一次飞跃，不仅标志着中国在超大规模科学计算领域迈入全球第一梯队，更验证了国家超算互联网在支撑世界级大科学工程上的硬核能力。

据了解，MatPL作为龙讯旷腾推出的开源机器学习力场软件包，其采用神经演化势函数（NEP）技术，通过少量高精度数据训练模型，即可实现媲美传统第一性原理计算的精度。此次，刷新分子动力学模拟纪录的MatPL-2026.3版本，因引入梯度优化器并行训练策略，使得支持亿级原子跨节点并行计算成为可能，进而极大提升了分子动力学模拟规模。

然而，因MatPL是国产机器学习力场软件，它在GPU等海外加速硬件平台进行训练时，始终面临“并行卡越多、效率约低”的应用困境。龙讯旷腾机器学习负责人索鹏飞告诉《中国科学报》，今年2月，团队参与了超算互联网核心节点邀测计划，得到了使用国产万卡超大规模集群的机会。经过软硬件的协同优化，其相关训练通信开销始终<5%，效率远高于海外GPU等硬件，才使突破纪录成为可能。

据了解，长期以来，材料科学领域始终面临“精度与规模不可兼得”的核心困境。第一性原理计算作为材料研究的“金标准”，无需经验参数即可精准预测材料性质，但其却受限于极高的计算量，无法复现百纳米至微米级的真实工业场景；而主流机器学习势函数方案，又普遍存在跨节点并行能力不足、训练效率低的痛点，难以充分释放超算算力价值，基层科研人员更是难以触达高端仿真能力。

“MatPL软件的核心优势就是极致的运行与训练效率，近日发布的新版本进一步优化了NEP势函数的使用体验，实现了五大技术创新，不仅实现跨节点多卡并行训练，单卡模拟规模提升20%，更突破了大规模并行的行业瓶颈。”索鹏飞介绍说，相较于行业主流方案，MatPL实现了数倍至数十倍的训练效率提升，并构建了跨节点并行模拟能力，最终依托曙光的算力底座实现了此次世界纪录的突破。

“我们通过‘存、算、网、管’全栈紧耦合架构，实现了AI算力与科学计算的深度融合。”中科曙光解决方案与创新业务总经理张磊表示，此次突破的核心是国产软硬件的全栈深度协同。在本次模拟中，4096卡规模下仍保持88%以上的并行效率。更重要的是，现在一台双路8卡服务器就能完成上亿原子的模拟，基层科研课题组用少量资源，就能开展世界级的超大规模体系模拟，直接拓宽了科研人员的研究边界。

据悉，针对专业软件操作门槛高、学习周期长的痛点，超算互联网还与龙讯旷腾联合，共同研发基于自然语言驱动的材料模拟科研智能体。未来科研人员不用掌握复杂的操作命令，只用自然语言描述研发需求，智能体就能自动完成全流程计算。超算互联网平台将同步提供7×24小时全流程技术支持，覆盖软件使用、算力调度等环节，解决科研人员“不会用、用不好”的后顾之忧。