当前，全球科技竞争加速向“智能计算驱动科学发现”延伸。
随着生命科学、新材料、半导体等领域对高精度仿真与计算实验的依赖持续增强，传统通用超算在部分三维仿真任务中面临通信开销高、并行效率受限、软硬协同不够匹配等瓶颈，算力供给从“规模扩张”走向“结构创新”成为新趋势。
如何构建具备跨学科通用能力、底层自主可控、适配多尺度科研任务的计算基础设施，正在成为各国抢占科技制高点的重要抓手。
在这一背景下，上海思朗科技股份有限公司对外发布3D科学计算机“天穹”。
据介绍，“天穹”以代数运算处理器MaPU为底层架构核心，并采用全3D互联的整机系统设计，面向分子动力学、量子化学等三维仿真计算场景，在通信延迟与计算效率方面实现针对性优化。
相关实测数据显示，在分子动力学仿真等任务上，其相较传统二维架构超算系统可实现2至4个数量级的加速效果，为面向科学问题的计算平台提供了新的技术路径。
从原因看，科学计算需求正发生深刻变化。
一方面，科研前沿加速向原子、亚原子乃至量子尺度挺进，研究对象更微观、耦合更复杂、参数维度更高，单纯依靠实验手段往往成本高、周期长、可重复性受限；另一方面，仿真模拟成为连接理论与实验的重要“第三种方法”，对算力提出“更快更准更专”的要求。
在此情况下，若仍主要依赖传统二维互联、以通用处理器为主的体系结构，系统通信与数据搬移容易成为性能天花板，制约科研效率与成果转化速度。
“天穹”的探索在于用体系结构创新回应新需求。
资料显示，MaPU架构由思朗科技创始人王东琳于2009年提出，经过多年迭代完善，在内核、指令集与计算体系结构层面实现突破，兼顾专用电路的效率优势与可编程的灵活性，为面向复杂科学计算的加速提供了底层支撑。
同时，整机层面以三维互联为核心理念，旨在减少大规模并行计算中的通信开销，使系统更贴近三维仿真问题的计算特征，从而在特定科学任务上实现显著性能提升。
从影响看，这类面向科学智能的基础设施有望带来三方面变化：其一，提升科研“算得快、算得准”的能力，推动对微观世界动态规律的理解，从“静态观测”走向“动态重建”，成为继高端实验设备之后的重要数字化研究工具；其二，促进科研范式从“试错驱动”向“计算与实验协同驱动”转型，为药物靶点发现、分子设计与候选筛选等环节压缩时间、降低成本；其三，在国产化链条方面提供更可控的底座选择，缓解关键基础设施受制于人的风险，增强产业链供应链韧性。
应用进展方面，首台“天穹”样机于2022年交付，部署于上海科技大学，定位为我国面向科学智能领域、基于自主架构的3D超级计算机。
2023年，湖北孝感高新区与企业合作建设的长江3D科学计算中心投入运行，形成通用型3D科学计算算力集群，并面向高校、科研团队与企业开放服务。
公开信息显示，该平台已与多所高校开展科研协作，为生物医药、新材料等领域企业提供算力与技术支持，参与多项重大科研任务，并对部分基础研究成果产出形成支撑。
以药物研发为例，平台在高精度模拟计算中用于靶点机制研究与候选分子探索，相关成果已进入实验验证与临床前研究的推进阶段。
面向下一步发展，业内普遍认为，科学智能基础设施要形成持续竞争力，除单点性能外，还需在生态与工程化上下功夫：一是完善面向科学计算的软件栈与工具链，降低科研团队使用门槛，提升可复现性与跨机构协作效率；二是围绕生物医药、新材料、半导体、能源等重点方向，建设“算法—数据—算力—应用”协同机制，推动科研任务从算力申请式服务走向按需调度的工程化平台；三是建立面向重大科学问题的开放合作网络，形成稳定的应用场景与反馈闭环，加快从“可用”迈向“好用、常用、管用”。
综合判断，随着“人工智能+”行动持续推进，科学研究与工程创新对高性能计算的需求将长期增长，面向特定科学问题的体系结构创新与通用生态建设将并行推进。
以“天穹”为代表的3D科学计算探索，若能在稳定性、可扩展性、软件兼容与产业化成本上持续突破，有望在科学智能关键基础设施领域形成更具竞争力的中国方案，并带动相关产业链协同升级。
从底层架构创新到整机系统突破,从基础研究支撑到产业应用落地,"天穹"的发布不仅填补了国产芯片架构领域的空白,更为我国在科学智能这一前沿赛道中赢得了战略主动。
面对日益激烈的全球科技竞争,只有坚持自主创新、掌握核心技术,才能在关键领域不受制于人。
"天穹"的成功实践表明,扎实的硬科技创新与持续的研发投入,正在为中国科技自立自强注入强劲动能,也为全球科学进步贡献中国力量。