曙光 8000 完成 33 喷口火箭尾焰高精度仿真，支撑可重复使用火箭研发
据 IT之家 10 月 9 日消息，中科曙光近日联合西安交通大学科研团队，依托全国产十万卡 AI 超集群曙光 8000，完成了一项面向可重复使用火箭研发的超大规模尾焰高精度数值模拟。来源显示，该模拟围绕多发动机并联工作时的尾焰干扰问题展开，计算规模创下国际已知的超声速时空耦合高精度射流仿真纪录，也填补了国产高端计算平台在多喷口超声速射流超大规模高精度模拟领域的空白。
这项工作可被理解为对发动机群尾焰进行一次“超高清 CT 扫描”：在真实火箭发动机工作环境中，高温、高速尾焰相互碰撞、混合并形成复杂压力波动和热分布，很多内部流场信息很难通过实物试验完整捕捉。借助高性能计算平台进行高精度数值模拟，科研人员可以在实物试验前更系统地观察风险点，为结构设计、防热方案和试验组织提供依据。
33 喷口三维模拟：复现多股尾焰交汇与混合
来源显示，研究团队此次在曙光 8000 上完成了 33 喷口环形阵列的三维高精度模拟，复现了多股尾焰交汇、干扰与混合的复杂过程。对于可重复使用火箭而言，多发动机并联是常见工程路线，但发动机越多，尾焰之间的相互作用越复杂，可能影响箭体底部受力、热环境和部件可靠性。
传统实物试验能够提供关键验证，但极端温度、速度和压力环境让传感器布设、内部流场观测与全域数据采集面临限制。因此，超大规模 CFD（计算流体力学）模拟成为重要补充。它不是替代试验，而是在试验前帮助研发团队提前筛选方案、定位高风险区域、减少盲目试错。
- 研究对象：多发动机并联工作时的超声速尾焰干扰。
- 模拟形态：33 喷口环形阵列的三维高精度数值模拟。
- 工程价值：为箭体结构、防热设计和后续试验提供数据支撑。
- 平台意义：验证国产高端计算平台在超大规模并行仿真中的能力。
十万卡 AI 超集群为何能支撑这类任务
官方介绍称，本次模拟计算规模达到 6.774 万亿网格单元，弱扩展效率达到 99.01%，强扩展效率达到 73%，网格更新吞吐率达到 34.029 万亿单元每秒。对普通读者来说，这些指标反映的是一个核心问题：当计算任务被拆分到大量计算资源上时，系统能否仍然高效协同，而不是被通信、存储和调度拖慢。
弱扩展效率接近理想水平，意味着在计算资源和任务规模同步增加时，系统仍能保持较高效率；强扩展效率则体现固定规模问题被分配到更多资源后，整体加速效果是否可观。对于火箭尾焰这类多尺度、强耦合、强非定常问题，算力规模只是基础，高速互连、存储吞吐、资源调度和全链路监测同样会决定任务能否稳定完成。
来源还提到，超大规模 CFD 会产生海量流场数据和中间结果，对存储与通信构成持续压力。中科曙光与西安交通大学团队一方面通过优化计算方法，减少不必要的数据读写与通信开销；另一方面依托曙光 8000 的高速互连、高效存储、资源调度和监测能力，保障复杂任务运行。
影响解读：从“算得动”走向“用得上”的商业航天工具链
从产业角度看，这项进展的意义不只在于一次仿真纪录，更在于国产高性能计算平台正在进入商业航天研发中的关键环节。可重复使用火箭研发强调快速迭代，而发动机布局、箭体底部结构、防热方案等都需要大量方案对比。高精度仿真能够把部分风险分析前置，让研发团队在进入昂贵实物试验前获得更充分的数据依据。
更值得关注的是，来源指出后续数据还可进一步结合人工智能方法，探索代理模型、快速预测等方向。也就是说，超大规模仿真生成的高质量数据，未来有机会成为 AI 模型训练和工程快速评估的基础。若代理模型能够在一定范围内替代部分重复计算，方案筛选效率可能显著提升，形成“高精度仿真生成数据—AI 快速预测—工程迭代优化”的闭环。
目前，曙光 8000 已适配 300 余项重点应用，覆盖 30 余个科研及产业领域。此次面向火箭发动机群尾焰的案例，展示了国产算力平台在尖端工程场景中的可用性，也说明 AI 超集群的价值并不局限于大模型训练，科学计算、工业仿真与 AI 方法融合正在成为高端算力的重要应用方向。