异算方舟国产计算系统全栈软件生态平台发布

6月29日，中国科学院计算机网络信息中心、中国科学技术大学、中国科学院力学研究所与中科曙光联合推出了一款标志性产品——“异算方舟”国产计算系统软件生态全栈平台。该平台致力于攻克长期制约行业发展的“卡脖子”难题：国产异构算力环境下的科学计算软件生态建设，值得深入探讨。

简而言之，该平台针对算法供给不足、代码迁移困难以及智能应用落地缓慢三大核心痛点，构建了三大核心能力：九衍枢算法库、无界BoundX代码转换大模型以及Agent-HiReFlow自动化仿真智能体。其目标是为国产GPU算力设施提供从软件适配、迁移到落地的一站式解决方案。

全栈平台的概念或许有些抽象。通俗来说，它是一个涵盖软件开发、测试、部署及运维全过程的综合性系统，旨在通过统一环境打通从前端界面到后端逻辑、数据库及基础设施的完整技术链条。“异算方舟”的独特价值在于，它打破了算法、代码与应用之间的壁垒，构建了一个从底层算法能力，经代码适配能力，到智能应用能力的完整闭环。

那么，支撑这一闭环的三大能力具体是哪些？

首先来看底层算法层。九衍枢算法库集成了16款高性能求解器，涵盖线性代数、并行计算、流体仿真、生物计算、深度学习算法等主要应用场景，为整个平台提供了可靠的计算核心。

中间层是无界BoundX，其核心功能是代码转换大模型，可帮助各类成熟软件和存量科研代码快速迁移至国产算力平台。换言之，它能使原本运行在海外硬件上的代码无缝适配国产GPU，实现跨生态系统的互联互通。

最上层是Agent-HiReFlow自动化仿真智能体，采用多智能体架构，专注于流体仿真的智能化应用，直接服务于真实工程场景。简单来说，它使得仿真过程不再依赖大量人工参数调整，而是由智能体自动执行。

这三者并非各自独立运作。九衍枢夯实了计算内核，无界BoundX打通了跨生态连接，Agent-HiReFlow实现了业务场景落地。它们协同迭代、相互赋能，形成完整的技术闭环——这正是打通技术链条“任督二脉”的关键。

中国科学院计算机网络信息中心研究员王彦棡在发布会上指出，团队未来将深耕AI for Science（人工智能驱动的科学研究）、国产GPU适配、高性能科学计算软件及智能化工具链研发，持续迭代升级“异算方舟”全栈平台，面向中试基地及各类科学计算和工程应用场景不断输出能力。