6.774万亿网格创仿真纪录 国产算力解出33台火箭发动机尾焰干扰难题

IT时报记者 贾天荣

当SpaceX一次次展示火箭回收技术，巨大的火箭助推器从高空返回地面，发动机重新点火，甚至被发射塔上的机械臂稳稳接住，人们看到的是商业航天正在发生的变化：火箭正从一次性使用的运载工具，向可重复使用的航天运输系统转变。

这场围绕火箭回收的技术竞赛，也正在中国商业航天领域展开。

随着低轨卫星互联网星座建设加速，以及商业航天发射需求不断增长，如何提高火箭运载能力、降低单次发射成本，成为国内航天企业必须面对的问题。

为了运送更多载荷、摊薄发射成本，火箭需要做得足够大，而单台发动机难以提供足够推力，就需要多台发动机并联工作，比如SpaceX星舰的超重型助推器，便采用了33台发动机。

问题随之而来：当33股温度超过2700℃的高速尾焰从火箭底部喷出，它们并不会各走各的路，而是相互碰撞、挤压、干扰，产生复杂的压力波动和高温气流，甚至可能反过来威胁发动机与箭体的安全。

尤其在火箭回收阶段，助推器从高空下落，发动机重新点火，利用反向推力减速。

此时，火箭会不会被自己的尾焰震坏、烧坏？危险究竟发生在哪里，又该如何提前发现？

这不仅是SpaceX等企业在可重复使用火箭研发中需要研究的问题，也是中国商业航天向重型、超重型运载火箭发展时必须面对的工程挑战。

近日，中科曙光联合西安交通大学科研团队，依托国产十万卡级AI超集群曙光8000，完成了33喷口环形阵列的超声速射流三维高精度数值模拟，计算网格规模达到6.774万亿单元，创下国际已知最大规模的同类仿真纪录。

这项研究不仅让科研人员有机会更清楚地观察多发动机尾焰相互作用，也意味着国产算力正在进入商业航天重大工程问题的研究环节。

33台发动机，像一个巨大的“花洒”？

33台发动机同时喷火，究竟会产生多复杂的影响？

“可以想象，拿一个水管或者拿一个花洒，它上头有33个喷口。

”9月28日，在西安交通大学与中科曙光举行的媒体沟通会上，西安交通大学航天航空学院教授姬兴向《IT时报》等媒体记者打了一个比方。

当花洒的多个喷口同时喷水，水流产生的反作用力会让握住花洒的手感受到晃动。

而在火箭底部，33个喷口喷出的不是水，而是温度约3000开尔文（约2700摄氏度）、速度极高的燃气。

这些气流相互干扰，会产生复杂的压力变化，甚至引起发动机喷嘴和箭体结构的振动。

“33个气流相互作用，就会使火箭的底部的喷嘴强烈地振动。

”姬兴说。

对于需要尽可能减轻结构重量的火箭而言，过大的振动和压力载荷可能威胁结构安全。

与此同时，多股尾焰相互作用还可能造成局部高温气体回流，使发动机喷嘴及箭体底部承受额外热负荷。

“你也不知道在哪儿能被烧坏，也不知道什么时候会烧坏。

”姬兴解释了这一研究的必要性。

这并非单纯的理论问题。

姬兴透露，此前团队与中国运载火箭技术研究院开展相关软件项目合作时，就了解到超重型火箭预研对多发动机尾焰干扰仿真存在实际需求。

为什么不直接通过发动机试验解决？一方面，多发动机并联试验成本高昂，难以针对大量不同工况反复开展；另一方面，发动机群内部的高温、高速气流很难直接观测，传感器也无法覆盖所有关键位置。

西安交通大学博士生张红将传统试验的局限概括为九个字：“测不全、抓不住、做不起。

”

相比之下，高精度数值模拟可以在计算机中重建三维流场，追踪气流在不同位置、不同时刻的变化，帮助科研人员识别潜在的压力和热负荷风险。

此次研究参考星舰超重型助推器的33台发动机布局，构建了33喷口环形阵列模型，研究多股超声速射流如何相互干扰、混合。

这并不等同于完整模拟星舰的实际回收过程，却为研究多发动机尾焰干扰提供了重要基础。

33团火焰，为什么需要数万张国产芯片？

要在计算机中模拟33股尾焰的相互作用，并不是简单画出33团火焰，而是要精确计算高速气流在空间中每一个位置、每一个时刻的变化。

难点首先在于尺度。

姬兴解释，整个火箭尾焰流场可能覆盖几十米甚至上百米的范围，但其中影响火箭安全的激波、剪切层等细微结构，却可能只有毫米级。

要看清33股尾焰的相互作用，首先得把整个流场划分成足够细小的网格。

这就好比既要看清一座城市的整体道路，又要看清其中每一处细小的路面变化。

“为了同时能够看清楚最细的结构以及涵盖完整的范围，我们就需要非常大的网格规模去堆。

”姬兴说。

按照他的介绍，对于常态化的仿真任务，百亿级网格、上百张计算卡就可以支撑一定规模的计算，有望在一天内获得单个工况的结果。

但如果要对关键工况进行更精细的分析，就可能需要万卡级计算资源。

此次仿真使用了6.774万亿个网格单元，数万张国产智能芯片共同参与计算。

不过，网格多并不代表计算结果一定准确。

“如果算法不够高精度，仅仅靠大的网格量……还是没有办法做到足够准确的仿真。

”因此，这项研究实际上需要同时解决两道难题：一是让足够多的国产芯片协同工作，支撑庞大的计算规模；二是研发适合国产硬件的高精度算法，让这些计算真正具有科学价值。

而第二道难题，恰恰是此次研究最重要的技术突破之一。

数万张智能芯片一起计算，像一群厨师等着上菜？

芯片越多，就一定算得越快吗？张红用“厨房做菜”解释了这个看似矛盾的问题。

“我们把一张加速卡想象成一个厨房，这个厨房里面有冷库，这个冷库是存放我们的数据，我们的厨师就是计算单元。

”

在这个厨房里，厨师数量很多，做菜速度也很快，但负责从冷库搬运食材的人却相对较少。

于是，厨师可能已经做好准备，却迟迟等不到食材，许多计算能力就这样浪费在等待上。

这恰恰是高性能计算面临的现实问题：芯片的计算速度越来越快，但数据搬运速度未必能够同步提升。

因此，当数万张智能芯片同时参与计算时，问题又复杂了一层。

科研人员需要将庞大的计算网格分配给不同芯片，每张芯片负责其中一部分。

但气流并不会按照人为划分的网格边界停止运动，因此相邻芯片必须不断交换数据。

这就像数万个厨房共同准备一桌大餐，每个厨房不仅要做完自己的菜，还要随时与隔壁厨房核对食材和烹饪进度。

如果大家频繁停下来沟通，整个厨房的效率就会下降。

张红解释，随着芯片数量增加，每张芯片承担的计算任务可能减少，但需要与相邻芯片交换的数据并不会同比例减少，通信反而可能成为新的瓶颈。

“我们想要做到的就是，我们能不能一次性地把菜搬完之后，让所有的厨师都分到菜之后，让他们同步地去做，做的同时我们还可以去拿别的菜，让厨师尽量减少他的等待时间。

”翻译成技术语言，就是尽可能减少数据搬运次数，并让计算与通信同时进行。

为此，西安交大团队没有简单沿用传统计算方法，而是重新设计底层算法，将主流的多阶段时间推进方法改为单步时空耦合方法，减少重复的数据读取与通信。

这不是一次普通的软件移植，而是根据国产芯片的特点，重新思考一道科学计算题应该怎样求解。

最终，这套算法在曙光8000上实现了99.01%的弱扩展效率和73%的强扩展效率。

所谓弱扩展效率，可以简单理解为：当计算任务和芯片数量一起增加时，计算系统能否继续保持原有的工作效率。

99.01%意味着，即使扩大到近10万卡规模，系统仍保持了接近理想状态的并行扩展能力。

在姬兴看来，这一结果甚至超出了最初预期。

“首先没想到我们能够把近10万张卡能够跑起来。

”他坦言，团队选择了相当激进的技术方案，从主流的多阶段时间推进改为单步时间推进，而能够在如此大规模的国产计算平台上顺利运行，离不开整个软硬件技术链条的协同。

一张芯片出问题，可能影响数万张芯片的计算

与此同时，如何保证8万余张芯片能稳定地完成同一道计算题，同样是一场考验。

“因为这么大的规模，它其实有一张出现错误了，就会导致所有的结果都会错了，所以它需要很好的稳定性。

”中科曙光研发工程师梁超说。

与普通计算任务不同，数万张芯片并不是各自独立工作，而是共同求解同一个连续变化的流场。

每张芯片都需要按照规定的时间步推进计算，并与其他芯片交换结果。

如果某张芯片运行明显落后，其他芯片可能不得不等待；如果关键计算环节出现错误，整个任务都可能受到影响。

因此，支撑此次研究的不只是芯片，还有高速网络、存储系统、资源调度和运行监测等一整套基础设施。

梁超介绍，曙光8000采用国产高速网络，针对大规模科学计算中频繁发生的数据交换进行优化；存储系统需要承担海量仿真数据的读写，资源调度系统则要尽可能避免局部任务拖慢整体进度。

为了及时发现异常，平台还通过数字孪生系统，对计算、网络、存储等运行状态进行可视化监测，并通过相应机制处理链路异常，降低故障对计算任务的影响。

从单张芯片的计算能力，到数万张芯片之间的通信效率，再到整个系统的散热、调度和稳定性，此次仿真所检验的，实际上是国产算力的一整套技术能力。

算出了火箭尾焰，距离真正用上还有多远？

《IT时报》记者注意到，2026年，中国可重复使用火箭已经迎来多个关键节点。

7月10日，长征十号乙运载火箭成功完成海上网系捕获回收；8月19日，蓝箭航天朱雀三号遥二运载火箭成功实现一子级陆地着陆腿回收。

从海上到陆地，两条不同的技术路线相继取得突破，中国商业航天正在加快跨越火箭“发射出去”到“安全收回来”的技术门槛。

与此同时，随着千帆星座等低轨卫星互联网项目持续推进，市场对火箭运载能力、发射频率和成本控制提出了更高要求。

长征十二号乙、朱雀三号等新一代运载火箭均采用多发动机并联设计，而随着未来火箭运力进一步提升，发动机数量增加带来的复杂流场问题也将更加值得关注。

此次仿真取得突破，是否意味着火箭回收难题已经解决？姬兴把团队的工作概括为“研、算、智、用”四个阶段。

“研”，是研发基础算法，解决复杂气流究竟该怎么算；“算”，是让算法能够在国产计算平台上真正跑起来，而且跑得快、跑得稳。

此次6.774万亿网格的仿真，意味着前两个阶段取得了标志性进展。

接下来，团队还希望迈向“智”和“用”。

姬兴希望，下一步能够利用高精度仿真产生的海量数据，训练出更加轻量化的AI代理模型。

“我们也希望这样大的数据集，海量级别的，几十TB的数据，几百TB的数据，能不能用智能算法建立高效的代理模型。

”

姬兴认为，国产算力正在进入“从可用到好用”的关键阶段。

科研人员已经能够借助国产算力，更深入地看清33股尾焰之间的复杂相互作用。

从把问题算出来，到让计算结果真正进入火箭设计，这正是下一阶段需要跨越的距离。

从玉米到酱椒 乌梁素海南岸再刷内蒙古单产纪录

中新网巴彦淖尔10月10日电 题：从玉米小麦到酱椒 乌梁素海南岸再刷内蒙古单产纪录 中新网记者 张林虎 金秋时节，内蒙古自治区巴彦淖尔市乌拉特前旗乌梁素海南岸现代农业产业园区内，火红的辣椒挂满枝头，工人们穿梭田垄间采摘、装桶、搬运，田间地头一派繁忙景象。

经测产，园区选育种植的酱椒品种“北星一号”，亩产达到4559公斤，刷新内蒙古酱椒亩产纪录。

这是继玉米接连打破内蒙古单产纪录后，乌拉特前旗又一次刷新农作物高产纪录。

图为辣椒采收现场。

　王泽浩 摄 良种配良法，辣椒创高产 乌梁素海是我国八大淡水湖之一，既是地球上同纬度最大的湿地，也是黄河流域最大的草原湖泊，素有“塞外明珠”的美誉。

在乌梁素海南岸现代农业产业园区辣椒种植基地，红艳饱满的辣椒长势喜人。

连日来，工人们正抢抓农时进行集中采摘。

“今年园区优选‘红龙23’‘北星一号’‘北星六号’等高产优质辣椒品种，并配套试种部分试验品种，依托科学化田间管理、标准化种植技术，辣椒长势远超往年，产量、品质实现双提升。

其中，‘北星一号’在测产中亩产达到4559公斤。

”内蒙古禾兴农牧业有限责任公司(以下简称禾兴农牧业)董事长白恩泽说。

乌拉特前旗农牧业技术推广中心主任刘俊介绍，园区依托乌梁素海南岸的水土光热资源，持续开展耕地改良、土壤培肥，提升耕地地力，同时深度对接多家科研院所，坚持自主选育与引进筛选并举，筛选适配河套灌区气候土壤的高抗、高产、高色价辣椒良种。

“园区还创新推行科学化、标准化种植模式，重点开展辣椒宜机化增密丰产种植模式试验，探索沟膜垄植栽培、平作和起垄覆膜增密丰产等模式，构建起辣椒机械化、高密度、高产能种植技术体系。

”刘俊说。

图为工人将辣椒装车。

　高睿煊 摄 科技进田间，品质产量升 在园区管理中，科技手段得到了广泛应用。

“园区今年引进了无人机自主巡田、智能病虫害检测和智能水肥一体化精准灌溉系统，又联合科研院所、高校院所引进了先进种植模式，如起垄、平作、一膜四行等，通过这些技术让园区作物的产量跟品质都有了很大提高。

经测算，产量能够提高10%。

”禾兴农牧业副总经理王文琦说。

王文琦介绍，目前园区辣椒已形成成熟的内外双向销售格局，鲜椒主要销往四川、贵州等地，用于酱料加工制作，部分干椒出口至印度、欧美，广泛应用于天然色素提取。

图为工人在采摘辣椒。

　高睿煊 摄 纪录频刷新，科技助振兴 近年来，乌拉特前旗持续开展良种攻关与集成技术示范，多次创下内蒙古农作物单产新高。

2023年，大佘太镇玉米示范田亩产首次打破内蒙古玉米亩产1400公斤大关；2024年，大佘太镇百亩玉米示范田亩产达1473.27公斤，万亩连片玉米亩产1266.2公斤，再次改写内蒙古玉米单产纪录。

2025年，苏独仑镇、额尔登布拉格苏木百亩、千亩玉米田分别亩产1480.34公斤、1421.77公斤，第三次刷新内蒙古玉米高产纪录。

今年，园区辣椒品种刷新酱椒亩产纪录，实现了从粮食作物向特色经济作物高产新突破。

刘俊介绍，一项项新纪录背后，是无人机巡田、智能水肥一体化精准灌溉系统等科技力量的支撑，也离不开高校院所的联合攻关、良田提质、良种筛选、良法集成、多方协同的系统发力。

“从靠经验种地到靠数据深耕，乌拉特前旗持续优化种植结构、推广先进种植技术、延伸农业产业链条，拓宽国内外销售渠道，提升特色作物种植效益，把科研攻关取得的高产纪录转化为农户实实在在的收益，让科技赋能农业的成效持续显现。

”刘俊说。

(完)

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” 三十多年前，作家魏巍以军人的铁血与诗人的赤诚，在稿纸上“重走”了那场人类精神的远征。

一座横江而过的铁索桥，一瓢盛满心意的黄豆，一句简单的“北上无音讯”，一首深情的缅怀诗篇……在这条穿越时空的“红飘带”上，他们以热血、勇气、执着与牺牲，丈量心中永恒的信仰。

当鞋底被磨穿、粮草将殆尽、生命遭吞没，他们靠什么笃信脚下的这条路，一定通向光明？ 答案就在他们始终如一的信念里——跟着党，就有路；为人民，无畏惧。

九十多年光阴荏苒，这条“地球的红飘带”，依然滚烫。