先谈一个值得关注的现象。在化工、材料等流程工业中，高性能计算资源并不匮乏，但通用算力与特定工业应用之间长期缺少有效的衔接桥梁。CANN开源社区最新成立的MCE SIG（材料化学工程特别兴趣小组），正是致力于打通这一关键环节。
该SIG首批推出两款重磅算子——LJForceFused分子动力学算子和耗散粒子动力学（DPD）算子。前者关注微观原子尺度的模拟，后者覆盖介观流体尺度的计算。这标志着在多尺度计算布局上迈出了实质性一步。
●化工催化剂设计、电池材料研发、聚合物加工、油田化学、涂料油墨等多领域受益
从实际应用效果来看，成果十分显著。在催化剂设计、电池材料开发、聚合物加工、油田化学、涂料油墨等多个方向均获得了直接推动。例如在材料设计场景中，LJForceFused算子将部分计算任务耗时从数小时缩短至分钟级别。而DPD算子则为高分子注塑成型、驱油剂配方优化等介观尺度问题提供了切实可行的模拟方案。
产学研联合共建
MCE SIG的成立背景颇具代表性。该SIG由CANN社区联合中石油（北京）数智研究院、中国科学院大连化学物理研究所、厦门大学等机构共同发起。这种产学研协同模式说明其目标并非简单编写代码，而是要将工业真实痛点与学术底层研究能力深度融合。
该SIG聚焦计算仿真与预测优化两大核心场景，目标清晰：让通用算力基础设施真正服务于工业实际需求。
双算子覆盖不同尺度需求
下面具体来看这两款算子的技术特点。
LJForceFused算子，针对分子动力学模拟中的Lennard-Jones力场计算进行了深度优化。它采用融合计算范式，将距离计算、势能计算、力向量计算合并为单次执行。测试数据显示，片上内存访问频次从16次直接降至2次。在256原子规模的测试中，加速比约为206倍，同时力向量最大相对误差仅为0.21%，能量相对误差0.16%。精度与速度二者兼顾，达到了真正的科研级性能水准。
DPD算子，面向耗散粒子动力学模拟，适用于高分子熔体、胶体自组装等介观尺度流体行为研究。其核心技术路径清晰：通过单次邻居遍历同时完成保守力、耗散力、随机力的融合计算；采用Shardlow分裂算法确保能量守恒；同时支持多组分体系的负载均衡。在10万粒子规模测试中，实现了约100倍的加速效果。
技术实现特点
这两款算子的技术路线高度一致——基于Ascend C开发，针对昇腾NPU架构进行全链路优化。具体手段包括：利用片上内存缓存策略降低内存访问频次；通过融合计算、截断距离优化、牛顿第三定律复用等方式降低计算复杂度；全线采用FP32精度，并配合能量守恒验证，满足科学计算对可复现性的严格要求。
值得强调的是，这种优化路径本质上是在解决一个经典矛盾：通用计算架构的灵活性与工业仿真对精度和效率的极致追求。从实际成果来看，这条技术路线已被证明是可行的。
开源与后续规划
MCE SIG的算子遵循Apache 2.0协议开源，开发者可直接在GitCode上获取源码及技术文档。对于关注流程工业仿真的团队而言，这无疑是一个值得关注的起点。
从未来规划看，该SIG还将围绕计算流体力学、反应工程优化等方向持续扩展算子库。多尺度布局只是一个开端，真正的价值在于：当这些底层算子足够丰富、足够成熟时，整个流程工业的仿真能力将迎来一次系统性的升级。
