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2026年5月11日，国产全功能GPU领军企业摩尔线程与高精度物理仿真服务商光轮智能正式宣布达成深度战略合作，双方联合建成全国产化万卡级GPU一体化仿真算力集群，依托摩尔线程自研MUSA架构全功能GPU硬件底座与光轮智能“求解-测量-生成”全栈自研仿真平台，实现地热资源多物理场梯度仿真全链条自主可控，一举破解地热开发领域大批量多工况同步计算的算力卡点，为我国地热能源勘探、储层开发、地热电站数字孪生提供纯国产高性能算力支撑。
 
行业痛点：地热梯度仿真长期受制于海外算力，大规模并行能力缺失
地热资源开发是国家新型清洁能源战略核心板块，地热储层温度梯度仿真作为地热井布局、储层热演化评估、回灌方案优化的核心技术手段，存在多工况、多尺度、多物理场耦合的刚性计算需求。传统仿真方案普遍依赖海外GPU算力集群，存在三大核心短板：
1. 并行算力规模受限：传统单机/小集群仅能支撑数十组温度工况串行计算，上千组差异化地层、井深、流体参数同步仿真周期长达数周，研发与项目迭代效率极低；
2. 供应链安全风险突出：底层芯片、集群调度、仿真求解软件高度依赖海外厂商，存在算力供给受限、技术封锁、数据外溢等安全隐患；
3. 软硬件适配割裂：海外GPU与国产自主仿真求解器兼容性差，并行通信损耗高，大规模集群下计算效率大幅衰减。
在地热产业规模化发展背景下，行业迫切需要一套从GPU芯片、智算集群、并行调度到物理仿真算法完全自主可控的一体化解决方案。摩尔线程与光轮智能本次协同落地的全国产算力集群，针对性补齐清洁能源仿真领域国产算力基础设施短板。
集群核心能力：万卡并行效率95%，千组地热工况同步计算
本次落地的一体化仿真算力底座，深度融合摩尔线程夸娥（KUAE）国产万卡智算集群与光轮智能三位一体仿真引擎，构建“硬件算力-并行调度-物理求解-数据生成-虚实对标”完整国产化闭环：
一、国产GPU硬件底座，适配地热多物理场复杂计算
集群全部搭载摩尔线程第四代MUSA架构全功能GPU，单卡配备大带宽高速显存，原生支持高精度科学计算、流体传热、固体热传导耦合运算，兼容地热仿真所需的有限元、有限差分求解算法；自研卡间高速互联架构消除万卡规模下的数据通信瓶颈，摆脱海外互联协议限制。
二、万卡级超高线性并行效率，大幅压缩仿真周期
经实测验证，该国产GPU集群万卡规模并行计算效率稳定达到95%，线性扩展性能对标国际顶尖商用算力集群。依托高并发分布式调度框架，集群可同时承接上千组差异化地热温度工况同步并行求解，将原本数周的多方案对比仿真任务压缩至单日完成，极大缩短地热储层建模、井网优化、热衰减预测的研发周期。
三、“求解-测量-生成”一体化仿真闭环，仿真精度全面升级
光轮智能自研“求解-测量-生成”全链路仿真平台深度适配摩尔线程MUSA生态：
1. 求解层：国产GPU加速多尺度地热耦合方程求解，精准模拟地下数千米地层温度梯度、流体渗流、岩层热交换全过程；
2. 测量层：对接实地地热监测传感数据，完成仿真模型与真实地层参数虚实对标校准，消除仿真结果系统误差；
3. 生成层：批量输出海量地热工况仿真数据集，支撑地热开发AI预测模型训练，实现地热资源智能化评估。
整套系统无需依赖任何海外闭源仿真工具、底层加速库，硬件、驱动、调度系统、仿真算法、行业应用软件全部实现国产化自研适配，彻底消除供应链安全隐患。
产业价值：筑牢清洁能源仿真自主算力底座，拓展国产算力应用边界
摩尔线程相关负责人表示，地热梯度大规模仿真属于高负载科学计算典型场景，本次万卡集群的成功落地，充分验证国产全功能GPU在能源工业仿真领域的规模化商用能力。摩尔线程将持续开放MUSA软硬件生态，联合各行业仿真服务商，打造覆盖地热、油气、新能源、航空航天、岩土工程的全国产仿真算力体系。
光轮智能技术负责人指出，此前国内地热高端仿真市场长期被海外算力垄断，本次与摩尔线程共建集群，打通了国产芯片与工业物理仿真的适配壁垒。依托高并行国产算力底座，公司可为全国地热勘察院、能源开发企业、科研院所提供安全、高效、低成本的大规模仿真服务，助力我国地热清洁能源产业自主化发展。
业内专家评价，此次摩尔线程与光轮智能的跨界协同，是国产GPU从通用AI算力走向高端工业科学计算的标志性落地案例。该万卡仿真集群不仅解决地热行业算力瓶颈，更为油气储层模拟、地下工程热仿真、新能源储能热管理等同类多工况并行计算场景提供可复制的全国产解决方案，推动我国高端工业仿真基础设施摆脱外部依赖，夯实能源领域数字自主安全根基。
未来，双方将持续迭代集群架构与仿真协同算法，进一步提升十万卡级大规模并行仿真能力，拓展地热、岩土、电力、冶金等多行业仿真落地场景，构建自主可控、性能领先的国产工业仿真算力生态。