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	<title>鲲鹏 920 &#8211; mylogs.cn</title>
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		<title>快 10.7 倍：北大把国产 DFT 软件 ABACUS 优化上鲲鹏 920</title>
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		<dc:creator><![CDATA[steve, zhang]]></dc:creator>
		<pubDate>Sun, 01 Nov 2026 02:10:19 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[科技]]></category>
		<category><![CDATA[ABACUS]]></category>
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		<category><![CDATA[密度泛函理论]]></category>
		<category><![CDATA[科学计算]]></category>
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					<description><![CDATA[结论：北京大学陈默涵团队完成国产 DFT 软件 ABACUS 在鲲鹏 920 全系列平台的适配，并优化 19  [&#8230;]]]></description>
										<content:encoded><![CDATA[<p class="wp-block-paragraph"><strong>结论</strong>：北京大学陈默涵团队完成国产 DFT 软件 ABACUS 在鲲鹏 920 全系列平台的适配，并优化 19 类材料核心算子，单节点满核最高快 10.7 倍。<br><strong>关键数字</strong>：19 类算子 / 标准配置快 1.3–3.9 倍 / 单节点最高快 10.7 倍</p>
<p class="wp-block-paragraph">华为计算 2026 年 10 月 31 日发文披露，在北京大学鲲鹏昇腾科教创新卓越中心支持下，北大力学与工程科学学院陈默涵研究员团队完成了这一优化，相关代码已推送到 GitHub 开源社区。</p>
<figure class="wp-block-table"><table><thead><tr><th>配置</th><th>鲲鹏 920 相对主流 x86</th><th>说明</th></tr></thead><tbody><tr><td>28 核 28 进程 SVE 版</td><td>快 1.3–3.9 倍</td><td>标准测试集</td></tr><tr><td>单节点满核 + 矩阵运算单元</td><td>最高快 10.7 倍</td><td>同代硬件对比</td></tr><tr><td>随机轨道 DFT（矩阵版）</td><td>快 6.1–20.1 倍</td><td>sDFT 算例</td></tr><tr><td>广义拉盖尔多项式算子</td><td>快约 8 倍</td><td>百万次调用测试</td></tr></tbody></table></figure>
<h2 class="wp-block-heading">为什么能快：先把闲置的硬件能力用起来</h2>
<p class="wp-block-paragraph">鲲鹏 920 不同型号支持的向量指令集并不一样，分别是 NEON、SVE 与 SVE512，还内置专门做矩阵运算的单元。沿用通用编译选项，这些能力实际一直闲着。</p>
<p class="wp-block-paragraph">团队给三款芯片各适配一条路径：两款用 gcc-openmpi-openblas 编译 NEON 与 SVE 版本，第三款换 clang-hmpi-kblas 编译 SVE512 与矩阵运算版本，并新增 USE_KML 选项接入鲲鹏数学库 KML。</p>
<h2 class="wp-block-heading">19 类算子怎么优化：压掉平方级复杂度</h2>
<p class="wp-block-paragraph">DFT 算力主要花在反复调用的小算子，而通用编译器看不到跨模块重复计算。团队把 19 类核心算子逐个重写。</p>
<p class="wp-block-paragraph">广义拉盖尔多项式原本用递归，低阶结果被反复重算；改成迭代递推、只留三个中间变量后，复杂度降到 O(n)，同一算子百万次调用快了约 8 倍。多项式插值区间查找换成二分法，400 项表平均比较从约 200 次降到 9 次。</p>
<h2 class="wp-block-heading">从手工调优到 DevKit 自动优化：经验能否复用</h2>
<p class="wp-block-paragraph">手工调优的痛点在于换体系、换硬件就要重来。团队用一站式开发套件 DevKit 的源码自动优化能力，让工具自己识别同类瓶颈并给出优化后代码。</p>
<p class="wp-block-paragraph">实测在 920 新型号上，计算 8 原子温稠密碳（sDFT）快 2.28 倍，计算 512 硅原子（LCAO 基组）快 2.66 倍。这套经验可沉淀为其它科学软件也能用的基础工具。</p>
<h2 class="wp-block-heading">所以呢：对国产算力与科学软件意味着什么</h2>
<p class="wp-block-paragraph">ABACUS（原子算筹）是国内自主研发的密度泛函开源软件，国内外用户超 1000 人、应用单位过百家。此次优化证明国产算力经深度适配后能跑赢同代主流硬件。</p>
<p class="wp-block-paragraph">值得注意的是，团队同款工作已凭&#8221;基于鲲鹏高性能平台的极端条件温稠密碳模拟&#8221;获 PAC2026 应用组特等奖。这意味着软硬协同正成为国产科学计算的可复制路径。</p>
<h2 class="wp-block-heading">常见问题</h2>
<h3 class="wp-block-heading">ABACUS 是什么，谁在用？</h3>
<p class="wp-block-paragraph">ABACUS（原子算筹）是研究半导体、金属等材料性质的第一性原理开源软件，由多家单位联合开发，国内外高校与科研机构均有用户。</p>
<h3 class="wp-block-heading">优化后的代码开源了吗？</h3>
<p class="wp-block-paragraph">已开源。相关代码推送到 GitHub 社区，鲲鹏 920 的编译与使用指南也在 ABACUS 项目组渠道发布。</p>
<h3 class="wp-block-heading">这对国产算力意味着什么？</h3>
<p class="wp-block-paragraph">意味着从硬件、基础软件到迁移工具的整链支撑可被激活，大型科学计算软件经调优后能在国产平台上跑得更快。</p>
<p class="wp-block-paragraph"><em>信息来源：华为计算 2026 年 10 月 31 日发文，IT之家 2026 年 11 月 1 日报道；北京大学新闻网 PAC2026 获奖信息。</em></p>]]></content:encoded>
					
		
		
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