國產計算系統軟件生態迎來重要突破——“異算方舟”全棧平臺近日在北京正式亮相。這一由中國科學院計算機網絡信息中心、中國科學技術大學、中國科學院力學研究所及中科曙光等單位聯合研發的平臺，旨在解決國產異構算力環境下科學計算軟件生態建設的核心痛點，推動國產計算系統從“硬件領先”向“軟件生態完善”轉型。

平臺聚焦算法供給、代碼遷移和智能應用三大方向，構建了覆蓋全技術鏈條的核心能力體系。其中，九衍樞算法庫作為底層支撐，集成了16款高性能求解器，涵蓋線性代數、流體仿真、生物計算等主流場景，所有算法均深度適配國產GPU架構，實測性能較傳統方案提升超10倍。該庫通過節點化設計形成全域網絡，為上層應用提供高效計算內核。

在代碼遷移領域，平臺突破了CUDA代碼向國產GPU環境轉換的關鍵技術瓶頸。開發者僅需上傳原有代碼片段，系統即可基于國產GPU規范自動完成轉換、適配和編譯運行。相較于傳統人工遷移方式，該功能將效率提升數倍，助力存量科研代碼快速落地國產算力平臺，實現異構生態的無縫互通。

針對工程應用場景，平臺推出自動化仿真智能體，采用多智能體架構聚焦流體仿真智能化。通過打通參數配置、自動求解、故障診斷等環節，支持用戶通過自然語言指令完成仿真任務，顯著降低人工操作成本。這一創新使底層算法能力真正轉化為科研人員可便捷使用的工具，提升了國產科學軟件的易用性和結果可復現性。

業內專家指出，國產科學計算軟件生態建設需要算法庫、開發工具、應用支撐等多維度協同。“異算方舟”通過算法-代碼-應用的完整閉環設計，有效解決了科研與工程實際需求中的適配難題，為AI for Science（AI4S）新范式落地提供了關鍵基礎設施。

研發團隊透露，平臺已形成三項核心能力的雙向協同機制：算法庫夯實計算基礎，代碼轉換大模型實現跨生態互聯，自動化仿真智能體推動業務落地。這種設計充分釋放了國產算力潛能，為東方超算、AI4S中試基地等場景提供了可持續迭代的技術支撐。

中國科學院計算機網絡信息中心相關負責人表示，未來將持續深化產學研用合作，聯動算力基地、硬件廠商和科研團隊，共同構建開放協同的國產科學計算工具生態，讓技術創新真正服務于科學發現與工程實踐。