在聲學研究的浩瀚領域中，一場由人工智能與國產算力共同驅動的科研變革正悄然興起。從國產大飛機艙內噪音的精準調控，到家庭影院中環繞聲場的沉浸式體驗，聲學技術的每一次進步，都在深刻改變著人類感知與探索世界的方式。

傳統聲學研究長期依賴“實驗驗證+數值建模”的模式，但隨著問題復雜度的不斷提升，數據量與模型規模的急劇增長，使得傳統計算方式逐漸觸及性能極限。在科研創新的激烈競爭中，科學家們的時間與精力不應被底層基礎設施的調試與等待所消耗，突破算力瓶頸，成為提升聲學研究效率的關鍵所在。

中國聲學學會常務副秘書長王秀明指出，當前聲學研究對算力提出了四大核心需求：極高的計算性能，以應對海量實驗與仿真數據的處理；更高的計算精度，尤其是雙精度浮點（FP64）格式在關鍵數值模擬中的不可或缺性；海量內存容量與帶寬，以支撐不斷增長的數據規模；以及底層的數據安全，確保科研數據的萬無一失。

面對這些挑戰，人工智能與強化學習等新技術的融入，為聲學研究開辟了新的可能。海光信息科研行業總經理韓美筠強調：“科研智能化的核心在于算力智能化。”AI模型與高端算力的深度融合，正引領聲學研究邁入“智能驅動”的新紀元。

在這場變革中，以海光為代表的國產算力憑借其系統級優勢，成為聲學科研的“加速器”。海光通過構建基于C86處理器與全精度DCU卡的協同計算架構，為聲場模擬、噪聲控制、結構振動分析等復雜任務提供了高并發、高能效的算力支持。

在科研實踐中，海光算力的優勢得到了充分驗證。例如，在航空噪聲控制領域，傳統數值模擬需耗時近一個月，而在海光AI算力的加持下，同一任務可縮短至數天完成。在水聲工程領域，海光通過AI模型與高端算力的深度融合，實現了仿真效率、特征識別精度與實時響應能力的數量級提升。

除了極致性能，海光算力還具備全面生態兼容性。其C86處理器兼容x86架構，DCU芯片兼容CUDA和ROCm生態，同時兼容國內外主流軟件開發環境。這使得科研進展能夠“零成本”平滑遷移至國產算力平臺，科學家們可以將更多精力投入到模型構建、訓練優化與結果驗證等核心科研任務中。

海光DCU提供的全精度覆蓋算力支持，從FP64、FP32到FP16、BF16、INT8等，可全面滿足從模型仿真、數據分析到AI推理等多元場景的科研需求，確保科學探索的深度與準度。

在全球科研創新競速的今天，國產算力已成為支撐前沿探索的重要基石。海光成熟的CPU+DCU協同架構，融合了GPUfusion異構加速與DeepAI深算智能引擎，構建了從底層算子到上層模型的全鏈路支持能力。這不僅解決了國產算力“有沒有”的問題，更在“好不好用”上實現了關鍵突破。

海光算力的實力已在多個前沿科學領域得到實證。在生命科學領域，海光優化版AlphaFold（AF3）在國產平臺上成功復現了國際頂尖算法性能；在材料科學領域，由海光支持的研究論文在《Nature》子刊發表，創新性地融合了AI高通量篩選與模擬計算，大幅提升了新材料研發效率。

以海光為代表的國產算力，正逐步演進為支撐科研新生態的關鍵基礎設施。在流體力學、材料科學、生命科學等多個領域，海光平臺不僅實現了主流CFD求解器性能的顯著提升、分子動力學模擬與晶格結構計算周期的有效縮短、基因比對與蛋白質預測效率的更高提升，更從根本上推動了前沿學科向智能化、高效化研究范式的轉型。