在声学研究的浩瀚领域中，一场由人工智能与国产算力共同驱动的科研变革正悄然兴起。从国产大飞机舱内噪音的精准调控，到家庭影院中环绕声场的沉浸式体验，声学技术的每一次进步，都在深刻改变着人类感知与探索世界的方式。
传统声学研究长期依赖“实验验证+数值建模”的模式，但随着问题复杂度的不断提升，数据量与模型规模的急剧增长，使得传统计算方式逐渐触及性能极限。在科研创新的激烈竞争中，科学家们的时间与精力不应被底层基础设施的调试与等待所消耗，突破算力瓶颈，成为提升声学研究效率的关键所在。
中国声学学会常务副秘书长王秀明指出，当前声学研究对算力提出了四大核心需求：极高的计算性能，以应对海量实验与仿真数据的处理；更高的计算精度，尤其是双精度浮点（FP64）格式在关键数值模拟中的不可或缺性；海量内存容量与带宽，以支撑不断增长的数据规模；以及底层的数据安全，确保科研数据的万无一失。
面对这些挑战，人工智能与强化学习等新技术的融入，为声学研究开辟了新的可能。海光信息科研行业总经理韩美筠强调：“科研智能化的核心在于算力智能化。”AI模型与高端算力的深度融合，正引领声学研究迈入“智能驱动”的新纪元。
在这场变革中，以海光为代表的国产算力凭借其系统级优势，成为声学科研的“加速器”。海光通过构建基于C86处理器与全精度DCU卡的协同计算架构，为声场模拟、噪声控制、结构振动分析等复杂任务提供了高并发、高能效的算力支持。
在科研实践中，海光算力的优势得到了充分验证。例如，在航空噪声控制领域，传统数值模拟需耗时近一个月，而在海光AI算力的加持下，同一任务可缩短至数天完成。在水声工程领域，海光通过AI模型与高端算力的深度融合，实现了仿真效率、特征识别精度与实时响应能力的数量级提升。
除了极致性能，海光算力还具备全面生态兼容性。其C86处理器兼容x86架构，DCU芯片兼容CUDA和ROCm生态，同时兼容国内外主流软件开发环境。这使得科研进展能够“零成本”平滑迁移至国产算力平台，科学家们可以将更多精力投入到模型构建、训练优化与结果验证等核心科研任务中。
海光DCU提供的全精度覆盖算力支持，从FP64、FP32到FP16、BF16、INT8等，可全面满足从模型仿真、数据分析到AI推理等多元场景的科研需求，确保科学探索的深度与准度。
在全球科研创新竞速的今天，国产算力已成为支撑前沿探索的重要基石。海光成熟的CPU+DCU协同架构，融合了GPUfusion异构加速与DeepAI深算智能引擎，构建了从底层算子到上层模型的全链路支持能力。这不仅解决了国产算力“有没有”的问题，更在“好不好用”上实现了关键突破。
海光算力的实力已在多个前沿科学领域得到实证。在生命科学领域，海光优化版AlphaFold（AF3）在国产平台上成功复现了国际顶尖算法性能；在材料科学领域，由海光支持的研究论文在《Nature》子刊发表，创新性地融合了AI高通量筛选与模拟计算，大幅提升了新材料研发效率。
以海光为代表的国产算力，正逐步演进为支撑科研新生态的关键基础设施。在流体力学、材料科学、生命科学等多个领域，海光平台不仅实现了主流CFD求解器性能的显著提升、分子动力学模拟与晶格结构计算周期的有效缩短、基因比对与蛋白质预测效率的更高提升，更从根本上推动了前沿学科向智能化、高效化研究范式的转型。
