国产算力下半场，拼的是科研场景落地
今天在深圳CCF HPC2026现场泡了一上午，海光信息的展区真的刷新我认知，他们不仅集中展示了CPU+DCU产品、软件栈，这次他们还把AI4S的科研落地方案摆得明明白白。
以前总觉得AI for Science离实际应用很远，这次现场看下来，从生命科学的基因测序分析，到材料领域的分子动力学模拟，海光信息都拿出了完整的软硬协同方案。

生命科学侧，冷冻电镜图像原位重构软件DisSPA在海光平台实现多节点并行加速，复杂生物大分子结构解析能更顺畅地跑起来。

材料侧，海光针对MatPL机器学习力场平台以及DeepMD、OpenMM等主流科研软件做了深度适配和性能优化，原子尺度模拟与分子动力学计算效率有所提升。
这些不是单点演示。背后是围绕科研软件实际运行需求做的编译适配、数学库优化、算子加速和并行计算优化，目的是降低科研应用向国产平台迁移的成本，让芯片性能更充分地落到科研效率上。再往外看，地球系统数值模拟、粒子物理分析、工业仿真等任务也有支撑。

一直认为，国产算力下半场，拼的不是峰值参数，而是能不能钻进科研全流程，把算力变成科研产出。这个方向，海光这次展示得比较清楚。
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