<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><rss version="2.0"
	xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"
	xmlns:wfw="http://wellformedweb.org/CommentAPI/"
	xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/"
	xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"
	xmlns:sy="http://purl.org/rss/1.0/modules/syndication/"
	xmlns:slash="http://purl.org/rss/1.0/modules/slash/"
	>

<channel>
	<title>ABACUS &#8211; mylogs.cn</title>
	<atom:link href="https://mylogs.cn/tag/abacus/feed/" rel="self" type="application/rss+xml" />
	<link>https://mylogs.cn</link>
	<description>发现、记录、分享</description>
	<lastBuildDate>Sun, 01 Nov 2026 02:15:56 +0000</lastBuildDate>
	<language>zh-Hans</language>
	<sy:updatePeriod>
	hourly	</sy:updatePeriod>
	<sy:updateFrequency>
	1	</sy:updateFrequency>
	
	<item>
		<title>北大团队优化 ABACUS，鲲鹏 920 最高快 10.7 倍</title>
		<link>https://mylogs.cn/%e5%8c%97%e5%a4%a7%e5%9b%a2%e9%98%9f%e4%bc%98%e5%8c%96-abacus%ef%bc%8c%e9%b2%b2%e9%b9%8f-920-%e6%9c%80%e9%ab%98%e5%bf%ab-10-7-%e5%80%8d/</link>
		
		<dc:creator><![CDATA[steve, zhang]]></dc:creator>
		<pubDate>Sun, 01 Nov 2026 02:15:56 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[科技]]></category>
		<category><![CDATA[ABACUS]]></category>
		<category><![CDATA[北京大学]]></category>
		<category><![CDATA[国产算力]]></category>
		<category><![CDATA[密度泛函理论]]></category>
		<category><![CDATA[科学计算]]></category>
		<category><![CDATA[高性能计算]]></category>
		<category><![CDATA[鲲鹏920]]></category>
		<guid isPermaLink="false">https://mylogs.cn/%e5%8c%97%e5%a4%a7%e5%9b%a2%e9%98%9f%e4%bc%98%e5%8c%96-abacus%ef%bc%8c%e9%b2%b2%e9%b9%8f-920-%e6%9c%80%e9%ab%98%e5%bf%ab-10-7-%e5%80%8d/</guid>

					<description><![CDATA[密度泛函理论（DFT）是研究半导体、金属等关键材料性质的主流第一性原理方法。ABACUS（原子算筹）是国内自主 [&#8230;]]]></description>
										<content:encoded><![CDATA[<figure data-wp-context="{&quot;imageId&quot;:&quot;6ae751e2e8e05&quot;}" data-wp-interactive="core/image" data-wp-key="6ae751e2e8e05" class="wp-block-image wp-lightbox-container"><img decoding="async" data-wp-class--hide="state.isContentHidden" data-wp-class--show="state.isContentVisible" data-wp-init="callbacks.setButtonStyles" data-wp-on--click="actions.showLightbox" data-wp-on--load="callbacks.setButtonStyles" data-wp-on--pointerdown="actions.preloadImage" data-wp-on--pointerenter="actions.preloadImageWithDelay" data-wp-on--pointerleave="actions.cancelPreload" data-wp-on-window--resize="callbacks.setButtonStyles" src="https://mylogs.cn/wp-content/uploads/2026/11/f89392748c4ad6c5ffba8119a4ec869a_header-1.webp" alt="鲲鹏 920 与 ABACUS 科学计算示意" title="图片来源：华为计算 / IT之家" style="max-width:100%;height:auto;"/><button
			class="lightbox-trigger"
			type="button"
			aria-haspopup="dialog"
			data-wp-bind--aria-label="state.thisImage.triggerButtonAriaLabel"
			data-wp-init="callbacks.initTriggerButton"
			data-wp-on--click="actions.showLightbox"
			data-wp-style--right="state.thisImage.buttonRight"
			data-wp-style--top="state.thisImage.buttonTop"
		>
			<svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" width="12" height="12" fill="none" viewBox="0 0 12 12">
				<path fill="#fff" d="M2 0a2 2 0 0 0-2 2v2h1.5V2a.5.5 0 0 1 .5-.5h2V0H2Zm2 10.5H2a.5.5 0 0 1-.5-.5V8H0v2a2 2 0 0 0 2 2h2v-1.5ZM8 12v-1.5h2a.5.5 0 0 0 .5-.5V8H12v2a2 2 0 0 1-2 2H8Zm2-12a2 2 0 0 1 2 2v2h-1.5V2a.5.5 0 0 0-.5-.5H8V0h2Z" />
			</svg>
		</button></figure>
<p class="wp-block-paragraph">密度泛函理论（DFT）是研究半导体、金属等关键材料性质的主流第一性原理方法。ABACUS（原子算筹）是国内自主研发的密度泛函开源软件，由多家单位联合开发，国内外用户超过一千人，应用单位过百家。它能否在自主算力上跑出同等甚至更优的性能，一直是代码迁移与优化工作的关键命题。</p>
<h2 class="wp-block-heading">全系适配，19 类核心算子逐项优化</h2>
<p class="wp-block-paragraph">华为计算发文称，在北京大学鲲鹏昇腾科教创新卓越中心支持下，北京大学力学与工程科学学院陈默涵研究员团队完成了 ABACUS 在鲲鹏 920 全系列平台上的适配，并把 19 类材料领域核心算子抽出来逐项优化。</p>
<p class="wp-block-paragraph">测试显示，在与业界主流 CPU 相同的 28 核、28 进程 ×1 线程配置下，采用 SVE 指令集的版本在标准测试集上快 1.3 至 3.9 倍；放到单节点满核、启用矩阵运算单元的配置，最高可快 10.7 倍。相关代码已推送到 GitHub 开源社区。</p>
<h2 class="wp-block-heading">芯片能力“闲着也是闲着”：打通编译与数学库</h2>
<p class="wp-block-paragraph">适配的第一个隐蔽问题是：鲲鹏 920 不同型号支持的向量指令集并不一致，分别是 NEON、SVE 和 SVE512，还内置一个专门做矩阵运算的单元。若沿用通用编译选项，程序只会走最基础的那条代码路径，这些硬件能力实际上一直闲置，测出的只是“开箱”成绩。</p>
<p class="wp-block-paragraph">团队为三款芯片各自适配了一条路径：其中两款用 gcc-openmpi-openblas，分别编译出 NEON 和 SVE 版本；第三款换成 clang-hmpi-kblas，编译 SVE512 与矩阵运算指令集版本。另一个改动是新增 USE_KML 编译选项，把鲲鹏数学库（KML）接进 ABACUS；考虑到 KFFT 与开源 fftw3、KScaLAPACK 与开源 ScaLAPACK 在函数签名与默认行为上不完全一致，团队还调整了 FFT 接口的 OMP 配置，以及 abstol、orfac 两个默认值。</p>
<p class="wp-block-paragraph">正确性先行：NEON、SVE 与矩阵运算三个版本均跑通了自带的平面波基组求解 Kohn-Sham DFT、线性组合原子轨道（LCAO）求解 Kohn-Sham DFT、随机波函数 DFT（sDFT）与深度学习泛函 DeePKS 等集成测试，数值结果与业界主流实现一致。</p>
<h2 class="wp-block-heading">算法层下钻：把复杂度从平方压到线性</h2>
<p class="wp-block-paragraph">性能测试覆盖 10 个典型材料体系（GaAs、C2H6O、MoS2、Pt(111)、BaTiO3、Na、Fe、H2O、Li27Ni9O54Mn9Co9、Si），规模从 8 到 216 个原子并采用周期性边界条件。除前述 1.3 至 3.9 倍、最高 10.7 倍的提升外，随机轨道 DFT 算例的差距更明显：SVE 版本快 2.8 至 3.1 倍，矩阵运算指令集版本快 6.1 至 20.1 倍。</p>
<p class="wp-block-paragraph">团队把 19 类核心算子逐个做算法分析再改写，方向大致有三类：最见效的是压掉平方级复杂度——广义拉盖尔多项式原本用递归，改成迭代递推、只留三个中间变量后，复杂度降到 O(n)，同一算子的百万次调用测试快了约 8 倍；多项式插值的区间查找从表头扫到表尾换成二分查找后，400 项的表平均比较次数从约 200 次降到 9 次。第二类是减掉重复运算，用公式化简、三角函数递推、循环不变量外提。第三类针对内存，采用混合精度、调整内存布局与负载均衡并行。</p>
<p class="wp-block-paragraph">为让调优经验可复用，团队还借助一站式开发套件 DevKit 的源码自动优化能力，让工具自动识别同类性能瓶颈并给出优化后的代码。在 920 新型号上实测，8 个原子的温稠密碳（sDFT）算例快了 2.28 倍，512 个 Si 原子的体系（LCAO 基组）快了 2.66 倍。</p>
<h2 class="wp-block-heading">不止于跑得快：国产软件与国产算力协同</h2>
<p class="wp-block-paragraph">此次优化的意义在于，它支撑了数十万行的大型科学计算软件，在适配优化后能够比业界主流硬件跑得更快，相关调优经验还能沉淀为其他科学软件项目可复用的基础工具。依托北京大学鲲鹏昇腾科教创新卓越中心，团队下一步将继续梳理代码中的关键算子、推进代码重构与热点优化，并把鲲鹏平台用到真实材料体系的科学计算研究中。</p>
<p class="wp-block-paragraph">值得一提的是，这支团队凭借“基于鲲鹏高性能平台的极端条件温稠密碳模拟”作品，夺得 2026 第十三届并行应用挑战赛（PAC2026）应用组特等奖。该工作采用 ABACUS 的随机密度泛函理论算法，在密度 500 g/cm³、温度 20 keV（约 2.3 亿开尔文）的极端条件下高效计算碳的状态方程，将计算时间压缩至分钟量级，并在数百节点上实现 95% 以上的弱扩展效率，服务于惯性约束聚变等前沿研究。</p>]]></content:encoded>
					
		
		
			</item>
		<item>
		<title>快 10.7 倍：北大把国产 DFT 软件 ABACUS 优化上鲲鹏 920</title>
		<link>https://mylogs.cn/%e5%bf%ab-10-7-%e5%80%8d%ef%bc%9a%e5%8c%97%e5%a4%a7%e6%8a%8a%e5%9b%bd%e4%ba%a7-dft-%e8%bd%af%e4%bb%b6-abacus-%e4%bc%98%e5%8c%96%e4%b8%8a%e9%b2%b2%e9%b9%8f-920/</link>
		
		<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>
		<category><![CDATA[北京大学]]></category>
		<category><![CDATA[国产算力]]></category>
		<category><![CDATA[密度泛函理论]]></category>
		<category><![CDATA[科学计算]]></category>
		<category><![CDATA[鲲鹏 920]]></category>
		<guid isPermaLink="false">https://mylogs.cn/%e5%bf%ab-10-7-%e5%80%8d%ef%bc%9a%e5%8c%97%e5%a4%a7%e6%8a%8a%e5%9b%bd%e4%ba%a7-dft-%e8%bd%af%e4%bb%b6-abacus-%e4%bc%98%e5%8c%96%e4%b8%8a%e9%b2%b2%e9%b9%8f-920/</guid>

					<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>
					
		
		
			</item>
	</channel>
</rss>
