在当今科学研究领域，从基因组学与蛋白质折叠，到粒子物理模拟、气候建模、天体数据处理，再到分子动力学仿真，科研任务日趋复杂且计算量激增。传统的超级计算虽然能满足高强度任务需求，但高昂的硬件投入、运维成本以及资源利用不均等问题依然困扰着科研机构。与此同时，AI技术的发展正为科研仿真注入新的活力，通过智能算法优化任务调度，极大提升计算效率和预测精度。然而，AI for Science在算力调度过程中也面临多重挑战——资源需求波动、数据传输瓶颈、任务依赖性复杂以及跨平台资源整合难题等。

北京天云融创软件技术有限公司以其自主研发的SkyForm系列产品，构建了一整套超智算融合解决方案，正逐步破解这些难题，为科研仿真与AI辅助创新提供强大支持。

一、应用场景：从生命科学到天文研究，全链路赋能科研

生命科学研究

• 基因组学分析：面对海量DNA测序数据，SkyForm算力调度系统能够智能分配计算资源，实现基因数据的快速处理，从而降低研究周期和成本。
• 蛋白质折叠预测：结合AI模型（如AlphaFold），通过优化训练调度，天云融创的软件平台提升了蛋白质结构预测的准确度，加速药物研发进程。

物理学与材料科学

• 粒子物理模拟：复杂的物理模型需要庞大算力支持，SkyForm智算云平台可动态调度超级计算任务，确保计算资源最优利用。
• 材料发现：在新材料特性模拟中，智能调度系统实现大规模数据并行处理，助力科学家高效筛选潜在材料。

气候建模与天气预报

• 气候变化模拟：多模型并行计算时，智能调度不仅优化算力分配，还能根据实时需求动态调整，提升气候预测精度。
• 灾害预警：通过高性能资源调度，系统能够实现灾害事件的早期识别和预测，为防灾减灾提供有力支持。

天文学与化学反应模拟

• 星系模拟：在天文大数据处理过程中，跨平台协同调度确保海量数据及时计算，为天体建模和宇宙演化研究提供坚实基础。
• 分子动力学模拟：AI辅助调度有效降低计算延迟，提升分子模拟的精度，为化学反应机理探索和新药研发创造条件。

二、面临的挑战

在科研项目中，算力调度面临以下几项主要的挑战：

• 资源调度灵活性不足
• 科研任务负载波动大，传统调度系统往往无法根据实时需求灵活调配算力，容易造成资源浪费或任务延误。
• 数据传输与存储瓶颈
• 海量科研数据频繁传输和存取对带宽和存储性能提出极高要求。
• 任务依赖性和优先级管理
• 复杂科研项目中，任务间存在多层依赖关系。
• 跨平台与异构资源整合
• 科研计算常需在超级计算机、云平台和GPU集群之间无缝切换。

三、天云融创软件：打造超智算融合全链路解决方案

通过对天云融创软件各核心产品通的高度整合，形成了一个端到端的超智算融合平台，实现了科研仿真与AI辅助创新的无缝连接。平台将云端与本地的算力资源高效联动，不仅解决了数据传输、任务依赖和跨平台协同等关键问题，还通过智能调度和资源优化，确保在面对复杂科研任务时能够动态调整算力配置。整体方案既保障了关键数据的安全性和低延迟响应，又大幅降低了硬件投入和运维成本，为科研机构提供了一个灵活、高效、经济的智能算力支撑体系，从而推动科研成果的快速产出和转化。

在“AI for Science”的浪潮中，超智算融合正逐步成为推动科研仿真与AI辅助创新的重要引擎。天云融创软件凭借SkyForm系列核心产品，为科研机构提供了从超级计算到智能调度、从数据管理到AI辅助的一站式全链路解决方案。面对资源波动、数据传输、任务依赖及跨平台协同等多重挑战，这一平台不仅实现了高效、灵活、低成本的算力调度，更为科学研究提供了坚实的智能支撑。