材料是科技和產業革命的先導，如同硅之于信息時代、功能陶瓷之于手機、鋼筋混泥土之于高樓大廈，可以說，人類史實際上就是一部材料發現史。
所謂“一代材料，一代技術，一代產業”，材料制造是產業鏈中的關鍵一環，其上游涉及各類原材料，下游則涵蓋建材、光伏、醫療器械、航空航天、新能源汽車、消費電子、半導體等多個應用領域。這些領域市場需求的持續上漲，吸引著投資人們對材料項目的青睞，也推動著產業界對新材料研發的加大投入。
前景固然廣闊，但材料研發之艱難也是行業公認的。
新材料研發的技術壁壘高，人力物力的投入成本高，研發周期也非常長。作個比較，了解醫藥領域的人應該知道“雙十定律”，即一種新藥的研發基本上需要耗時十年、耗資十億美元，而對于新材料研發而言，成本要再高50%以上，成功率也更低。要跑完“開發階段-實驗工廠階段（小試）一示范生產線（中試）—示范工廠一工廠量產”所有環節，耗時可高達20年。
為了打破材料研發效率低、成本高的瓶頸，產學界做了長久的探索。
早期，材料研發過程緩慢而艱苦，如愛迪生試驗燈絲一般，實驗人員采用簡單循環試錯的方式去發現材料，然后對所獲材料做結構屬性分析和電化學性能測試。這種方式嚴重依賴經驗積累，科學性較差，且存在偶然性，耗時耗力不說，還不一定能獲取最優目標。
20世紀計算化學的興起，為“手工作坊”模式的材料研發打開了現代計算的大門。科學家建立理論模型，從材料最基本的電子結構出發做第一性原理計算，運用密度泛函理論、采用高通量的實驗方法等手段來輔助篩選、設計和分析新材料，一定程度上節約了試錯成本。但對于復雜真實材料的開發，仍缺少合適的算法。
近年來，計算模擬仿真的方法越來越開始廣泛地被使用，利用計算機模型和虛擬環境，在較短時間內完成特定體系的原子尺度的模擬計算，在結構設計、制備工藝、性能測試和狀態評估等環節都能提供有益指導。比如要研究一種新材料的導電性能，建立數學模型和物理方程后，通過對材料的電子結構和運動方式進行模擬計算，就能在實際合成材料前就預測其導電性能，從而優化材料設計。
遺憾的是，計算仿真也仍然有其局限性：首先是計算速度仍較慢，通過計算模擬來完成新材料的篩選、性能預測和優化設計，仍要做大量的實驗，研發周期較長。因為從計算架構角度看，傳統的計算仿真主要采用二維計算系統架構，即服務器之間兩兩通過交換機或路由器線性相連，因此在處理三維空間的計算問題時，會產生大量額外的通信工作量，計算的復雜程度也會成倍增加。
其次，計算的規模較小、精度較低。仿真技術基于計算機模型，與真實環境本就存在一定誤差，難以準確地捕捉高維對象的運動過程，所以它對材料分子和原子的模擬精度是不夠的，無法在最大程度上還原研究對象在特定情境下的性質。
市場需求往往催生技術創新，下游市場對產品需求的增長，正推動許多材料制造企業嘗試突破計算模擬仿真技術的上述瓶頸，以搶占行業風口。
一個更強大的技術路線，就是利用超級計算機來進行新材料研發。
這里有兩個實力玩家非常值得介紹，一個是日本的住友橡膠工業有限公司（SRI），在2014年就運用超算取得了輪胎材料的技術突破。
住友橡膠提出了“4D NANO DESIGN”技術，利用當時世界第一超算“京”（K Computer)，在納米級尺度上高精度模擬了橡膠分子結構和運動形態，從而優化了輪胎性能，包括濕地抓地力、耐磨性和燃油效率等。
比如橡膠發熱問題，與填充物二氧化硅的網絡行為、交聯結構和二氧化硅界面聚合物行為都密切相關，如果橡膠材料在加工過程中出現不完全交聯，內部分子鏈運動就會受限制，能量聚集產生內應力，進而導致輪胎發熱。而二氧化硅可以吸收硅橡膠中游離的硅烷，增強硅烷之間的交聯，使得硅橡膠分子更穩定，輪胎耐溫性能也就更好。研究人員正是基于對此化學過程的模擬計算，成功提升了輪胎的耐磨、耐熱性能。
這項黑科技的進階版“ADVANCED 4D NANO DESIGN”，后續還在歐洲“2017年輪胎技術博覽會”上榮獲了“年度輪胎技術”獎。
ADVANCED 4D NANO DESIGN技術中尖端研究設備的協同運用
另外，專做汽車輪胎的住友子公司Falken，也在借助2020年曾問鼎全球超算TOP500榜首的富岳超算（Falken），持續推進橡膠材料模擬的技術研發，成為富岳的首批工業領域用戶。值得一提的是，富岳的產業應用場景還在不斷擴大，比如田邊三菱制藥使用富岳分析藥品的晶體結構、日本汽車零部件制造商電裝借助富岳研究汽車內預防傳染病的空氣流動特征等等。
另一個不得不提的是材料化學制造業巨頭巴斯夫。2017年，巴斯夫首次啟動其超級計算機“Quriosity”，它的計算速度為1.75petaflop，在各個業務線都得到了充分利用，平均每天執行20,000個任務，全球400多名員工都在使用，已經成為全球化工行業最強大的計算機。憑借這臺超算，研究人員能夠建立更復雜的模型，允許更多參數的變化，更精準地預測材料性能。
Quriosity擁有超過1000個計算節點和3000兆字節的存儲容量，圖為其中一個計算節點特寫
得益于超算的支持，巴斯夫首次對中間產品環氧乙烷生產中使用的催化劑數據進行了系統研究，發現了催化劑的配方和應用特性之間存在相關性，從而更精確、更快速地獲取到了催化劑的性能和壽命預測。在農作物保護產品的開發中，也利用超算進行分子建模，迅速確定了有效且對環境無害的化合物。
巴斯夫的研發人員如今已經將基于超算的計算模擬作為重要的技術手段，而很少再待在實驗室里，比如巴斯夫的一位量子化學專家安東尼·德貝利斯（Anthony Debellis），平日工作就是在超級計算機上做分子模擬，從數千種模擬結果中篩選出幾種最優材料。目前，他已經在Quriosity上運用量子化學模擬計算成功支持了一個紫外線吸收劑的研發項目，推動了該吸收劑在汽車涂料、防曬霜和個人護理產品等方面的應用。
當超算提供的強大算力的同時，計算架構理念也在不斷升級，推動材料研發效率的再提升。一種新興的3D科學計算范式，在解決計算效率難題方面已經顯示出了極大潛力。
3D科學計算，顧名思義是一種能夠模擬真實世界中三維對象的計算方式，即在計算機上建立原子的三維空間坐標，并用復雜的物理公式計算特定時間下原子坐標的位置變化，再加上超算的輔助，就能比傳統科學計算算得更快、更準。具體到材料計算場景，運用3D科學計算可以從原子和電子級別模擬材料的結構、性質和動態演化過程，從而幫助預測新材料的多種性能，篩選和設計新材料。
之所以能夠實現三維計算模擬，計算架構上的改變是必然的，這當中最核心的就是通信方式的變化：在空間維度上布局服務器，縮短其物理距離和數據傳輸路徑，有效降低了通信延遲；而且，流量是分散在多層級網絡上的，單點的數據傳輸壓力得到緩解，數據傳輸的流暢性大大提升。
這本質上是由于計算機可以同時處理多個并行的模擬計算任務，類似的原理在人工智能計算領域也得到了運用，例如，英偉達提出的加速計算（Accelerated Computing）概念，就是在具有超多核心的GPU上做大規模的并行計算，加速大模型的訓練和推理。
而在生物計算領域，也有一個案例堪稱應用3D科學計算理念的典范——安騰超級計算機（Anton）。
安騰由美國D. E. Shaw研究所打造，2007年首次發布，專門用于模擬生物分子運動和相互作用，它的出現顛覆了過去人們對生物計算的認知，為藥物發現、疾病治療等研究領域做出了極大的貢獻。
我們知道，蛋白質的一次折疊就包含海量的動態信息，如果用靜態影像去獲取這些信息，至少需要十億張“照片”，而安騰作為一臺“計算機顯微鏡”，能夠在短時間內模擬大體系規模的生物大分子運動。對于一個100萬原子級的蛋白質在0.001秒內的運動的模擬，安騰只需要短短10天即可完成計算，它的計算效率比全球最強的通用超算Frontier都要快50倍！
安騰的計算速度能夠如此驚人，是由其軟硬件系統架構決定的，尤其是它的芯片分布結構。安騰采用的是ASIC專用芯片，芯片之間通過一個高速三維環形網絡互聯起來，形成一個環面拓撲結構，整個服務器被緊密排放一個正方體機箱當中。
安騰ASIC芯片通過高速通道連接形成三維環形拓撲結構
在這種排布下，機箱中的每個計算節點與周圍最近的8個節點以及其他2的倍數距離的節點建立連接，任意兩個節點間的通信通過最多不超過??(log???)步跳轉，那么在進行大規模并行計算時，節點之間的通信復雜度就低得多，也就能加快分子動力學模擬這種通訊密集型計算的速度。
事實證明，基于3D科學計算理念的安騰超算在產業應用上大獲成功，掀起了新藥研發行業的革命。美國明星制藥公司Relay憑借發現一款膽管癌治療藥物 RLY-4008 的結構，在全球制藥界橫空出世、一戰成名，背后借助的就是安騰。該藥物結構的確認僅僅用了18個月，成本不到1億美元，顛覆了制藥行業的“雙十定律”。
如今，3D科學計算的理念已經逐漸深入應用到各個科學計算場景，在復雜系統模擬、高維數據處理以及大規模并行計算等問題上提供了更好更快的解法。而說回到材料研發行業，技術的迭代速度很大程度上決定了新材料的研發速度和市場紅利的周期，我們期待產學界能更多地利用基于3D科學計算架構的超級計算機，以更快的計算速度，獲取更多前沿新材料研發成果，在產業應用中占據先發優勢。
本文轉載自：，不代表科技訊之立場。原文鏈接：http://show.wolaioa.com.cn/preview/6hBQnRISzYIFWWWHdVEkuw.html
