偏微分方程（PDE）是科学计算领域的核心工具，流体动力学中的Na vier-Stokes方程组、电磁场理论中的Maxwell方程组，以及量子力学中的Schrödinger方程，均依赖PDE对复杂物理模型进行数学描述。然而，高维PDE的求解始终是巨大挑战——传统算法一旦应用，便会遭遇“维度灾难”，计算量呈指数级增长，令研究者和工程师望而生畏。

值得庆幸的是，深度学习正为科学计算注入全新活力。它将数据与物理机理深度融合，使高维PDE的加速求解成为现实，尤其擅长解决工业设计仿真中那些“老大难”——多物理场耦合问题。

利用神经网络求解高维PDE，突破传统计算多项瓶颈

多物理场耦合问题的核心挑战在于：流体与结构之间的复杂相互作用会诱发动态荷载，进而引发抖振、涡振、驰振、颤振等一系列流致振动，显著影响结构安全与服役寿命。传统数值计算高度依赖网格划分，计算量极为庞大，且本质上是一个反复试错的迭代过程，高维求解时维度灾难几乎是难以避免的障碍。

然而，换个思路，借助神经网络强大的高维表征能力，直接建立从高维输入到输出的函数映射，即可有效规避维度灾难。理论早已证实：一个含单隐藏层的神经网络，只要神经元数量足够丰富，就能以任意精度逼近任意函数。用深度学习求解高维PDE，在复杂场景下可以克服传统科学计算面临的难度高、周期长、跨尺度模拟等挑战，进而实现数据与物理机理深度融合的大规模科学计算。

曙光智算&百度飞桨强强联合：突破传统计算限制，加速科学计算进程

在曙光智算AC平台之上，百度飞桨与曙光携手完成了PaddleHelix-PaddleFold的部署。针对2D非定常圆柱绕流流场模拟，成功实现了更精细的网格划分、更少的监督数据需求，以及更长时间尺度的模拟仿真——这一突破在实际工程中具有重大意义。

目前，曙光智算AC平台已顺利接入飞桨计算组件。双方还共同推出了培训课程，并为“先导杯”大赛提供底层平台支撑。通过这些举措，使得广大算力服务用户获得更加流畅的飞桨使用体验，并持续优化这一行业标杆解决方案。