加速科研创新：G20 AI 生态打造科研算力 “共享枢纽”

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对于生命科学、天体物理、量子计算等需要海量算力的科研领域，“算力不足、设备闲置、资源分散” 一直是制约研究进展的关键问题 —— 有的科研团队因缺乏算力，一个简单的模拟实验要等待数月；而有的机构拥有先进设备，却因项目间隙出现大量算力闲置。G20 GPU 构建的科研 AI 生态，正通过算力共享、工具协同的模式，打破这种资源壁垒，打造科研算力 “共享枢纽”，让科研团队的创新效率实现 “量级跃升”。

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( M; m! n/ p! z9 n; S在某高校的生命科学实验室，研究团队近期正致力于新型抗病毒药物的研发，而蛋白质结构预测是药物设计的关键环节。过去，团队使用传统计算设备进行蛋白质结构模拟，单次预测需要 15 天时间，且只能同时处理 1-2 个蛋白质样本，研发进度缓慢。而依托 G20 生态的算力共享平台，情况发生了彻底改变。“平台整合了全国 12 个科研机构的 G20 算力资源，形成了一个总算力超 1000PFlops 的‘虚拟超级计算机’。” 团队负责人兴奋地介绍，他们只需在平台上提交蛋白质序列数据和计算需求，系统就会根据各机构的算力闲置情况自动分配任务，将计算任务拆解到不同节点同时进行，仅用 3 天就完成了原本需要 15 天的蛋白质结构预测任务，且一次能处理 10 个以上样本。

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# F9 X% L2 F* f2 Q, X' p更让团队省心的是，平台不仅提供算力，还整合了生态内的各类科研工具。“过去我们需要自己找分子模拟软件、数据分析工具，还要花费大量时间进行设备适配和参数调试，有时软件与硬件不兼容，整个实验都要推倒重来。” 团队成员说，现在生态内的 20 余类科研软件，涵盖量子化学计算、气象模拟、材料设计等领域，均已完成与 G20 硬件的深度优化，团队可以直接在平台上调用这些工具，数据从计算到分析无缝衔接，省去了大量适配时间。借助生态协同优势，该团队在半年内完成了 30 种新型蛋白质的结构解析，其中 5 种蛋白质结构与病毒入侵人体细胞的机制密切相关，相关研究成果已发表于国际顶级期刊《自然?通讯》，为抗病毒药物研发提供了重要理论依据。

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除了生命科学领域，G20 科研 AI 生态在天体物理研究中也发挥着重要作用。某天文台的研究团队依托生态算力平台，对宇宙微波背景辐射数据进行分析，原本需要 6 个月的数据分析工作，现在仅用 2 个月就完成，帮助团队发现了 3 个新的宇宙星系候选体。“算力共享不仅提升了效率，还让我们有能力开展更复杂的研究课题。” 天文台研究员表示，过去受限于算力，团队只能对局部数据进行分析，现在借助生态平台的海量算力，终于可以开展全天空范围的宇宙结构模拟研究。


目前，已有 80 余家科研机构、200 多个科研团队加入 G20 科研 AI 生态，累计提供共享算力超 5000PFlops，助力科研团队在新能源材料、新型疫苗研发、量子通信等领域取得 10 余项突破性进展。未来，随着更多科研机构的加入，这个 “共享枢纽” 将为科研创新提供更强大的支撑。

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