人民網濟南11月11日電（逄鑫珊） 超級計算機被譽為國之重器，是世界各國競相角逐的科技制高點，也是一個國家科技實力的重要標志之一。2011年10月，國家超級計算濟南中心（以下簡稱“濟南超算”）由科技部批準成立，是我國首臺完全采用自主處理器研制千萬億次超級計算機的誕生地。

那么，超級計算到底有多快，它又是怎樣為國民經濟建設提供加速度？ 11月10日，“新動能·新山東——第十六屆中國網絡媒體山東行”記者團走進濟南超算，記者感受到了超級計算的速度與激情。

算力 超算算力可達普算幾十倍

從2011年國內首臺完全用自主CPU構建的千萬億次超級計算機“神威藍光”，到2018年實現了從處理器、網絡芯片組、存儲和管理系統等核心器件的完全國產化的“神威E級計算原型機”，再到如今正在建設的百億億次超算平臺、人工智能平臺、工業互聯網平臺、大數據平臺等重大基礎設施，濟南超算已成為山東省新一代信息技術、醫養健康、高端裝備、新能源新材料、智慧海洋等新舊動能轉換重大工程“十強”優勢產業發展的算力引擎。濟南超算常務副主任郭瑩表示，超級計算機比普通計算機的算力能快幾倍到幾十倍。

如今，濟南超算已涵蓋200多種應用，從包括海洋科學等領域的科學計算，到重型機械仿真實驗等在內的工程計算，再到山東省社保、公安、工商等幾大廳局在內的居民數據互聯互通的電子政務……都由濟南超算提供算力支撐。

“算天，算地，再到‘算人’，未來是一切皆可算。”國家超算濟南中心副主任潘景山說。

算天 預測“東邊日出西邊雨”已成現實

11月10日，立冬已過，濟南市民宋大爺每天都會根據天氣預報的情況，決定第二天是否外出鍛煉?！扒靶┠?，北方的冬天有霾，我和老伴兒一冬天幾乎不怎么出門。這幾年環保力度加大，冬天空氣質量比之前好很多，但有時天氣狀況還是不太好，所以天氣預報，尤其是空氣質量預報決定著我們冬天的行程?！?/p>

“大約10年前，山東省的天氣預報可預測5公里范圍，濟南地區的則可以達到3公里內。現在我們已經具備了精準預報到1公里以內的能力。” 濟南超算常委副主任郭瑩坦言，用超算來計算天氣變化情況，實際上是將研究區域進行立體網格化處理，將網格劃得越細密，預報的精確度就越高。從5公里縮至1公里，看似只有4公里的差距，算力卻提高了不止100倍。類似“東邊日出西邊雨”的情形，很容易就被測算了出來。

今年5月份，國家生態環境大數據超算云中心項目落戶山東濟南。濟南超算基于強大計算能力和海量存儲能力將為中國環境監測總站提供數據支撐。屆時，人們可以查詢到未來15天，甚至20天的空氣質量狀況，安排個人行程；政府則可以根據相關預測，為當地產業布局提供決策依據?！惫撜f，如今這項超算技術已廣泛應用于大型賽事場地、舉辦時間等精準預報。

算地 超算讓交通工具更便捷、更安全

上班路上堵不堵車？常用的線路堵了，應該選擇哪條備選方案？近些年，這些問題通過手機導航APP就能解決，這就是超級計算在道路交通方面的應用之一。

很多人出行首選的高鐵，時速已達350公里，遠超飛機起飛時200-300公里的時速。但為什么飛機可以起飛，高鐵卻在軌道上穩穩前行？郭瑩解答了其中的秘密：高鐵在運行前，早已用超算驗證過數種高鐵的外形，怎樣能減少阻力、怎樣能降低風噪、怎樣能安全運行、怎樣能節省電力……

“計算機仿生學的意義就在于，當產品實驗不方便或成本過高時，超算可以通過計算解決這些問題?！惫撆e例說，高鐵建造成何種外形可以抵抗突如其來的橫風？兩條并行的鐵軌間距離究竟多大，既可以避免兩輛高鐵會車時發生碰撞，又不會太遠導致土地浪費……為解決這些問題，如果通過真正的實驗，會遇到大自然的橫風很難模擬以及實驗成本過高等問題，但通過超算，就能高效被解決。

除此之外，如今城市中經常見到的“綠波速度”的推算、汽車外形怎樣才能最節能、行人闖紅燈識別等一系列交通方面內容的背后，都有著超算支撐的身影。

“算人” 幫助病理科醫生定位腫瘤病變區域

“宮頸浸潤性鱗狀細胞癌”，當56歲的劉女士看到檢測報告后，腦中一片空白，很難相信自己罹患了癌癥。而這個檢查結果判定的背后，也有著超級計算的影子。

在山東省的一家大型三甲醫院，已經實現了人工智能模型通過查看病理片子幫助病理科醫生快速定位病變區域的功能，甚至可以計算出發生癌變的細胞數量。

人工智能模型就是濟南超算在人體健康領域的一項新應用?！安±碓\斷是腫瘤診斷的標準，但一名病理科醫生培養周期長，很多基層醫院的病理診斷水平有限，而且在顯微鏡下查看病理，費時又費力，不容易看出來。借助于濟南超算提供算力支撐的病理應用，就可以在很大程度上實現病變區域的定位，雖然目前還無法完全代替人工檢測，但顯著提高了診斷的質量和效率?！惫摻榻B說，近十年來，是我國超級計算迅速發展的時期，超算中心的工作人員研發的人工智能模型可通過大量病理片子的學習，快速準確地識別出癌癥。

目前，人工智能模型已經可以判斷包括宮頸癌等癌癥。將來，人工模型會學習更多種癌癥的圖譜，從而實現更多種癌癥的判定。

[責任編輯：楊凡、崔中連]

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