“算力”即电子设备的计算能力，小到手机、电脑，大到超级计算机，都需要算力支撑其软硬件的正常运行。步入大数据时代，算力成为数字经济发展的基石，算力需求爆发式增长，这一新型基础设施的普惠建设也愈发重要。
然而，当下算力资源的“异构性”特征引发了不少问题。采用不同技术实现的计算能力，往往具备不同的系统架构、指令集等。用户在使用算力执行任务时需要适配不同的算力软硬件，甚至还要为此专门编写软件，不仅使用不便，还产生了大量算力资源浪费。
为了高效利用规模化算力，支撑各领域的计算需求，之江实验室智能计算数字反应堆应运而生。为协同调度算力和算法，数字反应堆“之江瑶光”智能计算操作系统于去年10月启动建设，目前已发布1.0版本，进入了测试阶段。
人工智能技术是“之江瑶光”的核心，以强大智慧，在用户和算力之间“牵线搭桥”。它“包罗万象”，通过一个“资源连接器”，聚合高性能计算集群、智算集群、智能超算等算力资源，其中不乏“之江天目”异构智能计算机、“之江之光”智能超算机等国内新型计算集群，目标聚合损耗低于10%，算力近线性叠加。它又“运筹帷幄”，按策略对数据进行编排调度，把数据高效传达计算集群和节点，让每台智算机物尽其用，协同整合算力可达10EFlops（每秒1000亿亿次浮点运算）。
“‘之江瑶光’是一个易用性很强的通用计算平台。”数字反应堆总架构师潘爱民评价道。这不仅得益于它雄厚的算力基础设施，还离不开平台配备的如科学计算、人工智能算法、大数据算法框架、开源科学计算库等各类算法框架。它们面向不同计算任务，避免了用户的重复开发和不兼容问题。
“瑶光者，资粮万物者也”。基于数字反应堆，天文、制药、育种、材料、基因五大“应用堆”开枝散叶，与智能计算深度融合。数字反应堆对五大平台的“资粮”，一方面在根据已有算法库，为科研人员提供“零代码一键部署”服务，另一方面则能帮助他们根据需要进行低代码自建，即以最少的手动编码创建出功能强大的应用。而随着更多领域的自研算法被引入，“之江瑶光”的算法模块也得到了丰富和扩张。
“我们的首批应用赋能科学研究，未来基于之江瑶光操作系统以及之江实验室的算力基础设施，能够支持各领域用户建设相应的领域计算平台。”潘爱民说。
数字反应堆提供的智能算法与基础科学的第一原理性碰撞，“裂变”出巨大能量。实验无法穷尽的排列组合、方程无法解析的复杂系统，都能在人工智能的协助下一一破解。潘爱民认为，智能算法为科研提供新的工具，拓宽思路，提高效率，从某种意义上说，更有可能催生出数据与领域知识相结合的科学研究第五范式。
“五大平台均诞生了突破性研究成果，无疑是对当下大热的科学智能理念的成功探索。”潘爱民说。
比如，今年6月，之江实验室科学家团队发现了首例持续活跃的快速射电暴，相关成果发表于《自然》杂志。基于“之江瑶光”形成的FAST@LAB智能计算天文平台的作用功不可没。该平台实现了中国天眼FAST数据实时的接入数字反应堆，运用深度学习目标检测算法挖掘观测数据，规模化天体辐射现象，还建立了唯一提供动态图谱和完整物理参数的快速射电暴知识库，引领着国际宇宙“时间前沿”瞬变天体物理研究。
又如CERESLAB智能计算育种开放平台，以“计算选优”代替了传统的“试验选优”。通过现有的基因、分子、环境和表型等多模态、多尺度海量数据集，建立了基于深度学习的精准预测模型，借助基因编辑与合成生物学等先进技术，实现了智能、高效、定向培育新品种。目前，平台已经在中科院东北地理与农业生态研究院、中国水稻研究所开展应用。
算力、算法、数据是驱动人工智能发展的三驾马车。下一步，“之江瑶光”还将强化“云边协同”，除对数据中心“云”的建设外，打造智能数据采集的“边缘平台”。潘爱民介绍：“我们已经在智能育种领域展开实验，在集装箱温室中装配传感器，自动提取作物特征，采集的数据与数字反应堆完全打通，可以自动进行后续计算。”
数字反应堆的生态圈将持续扩大，聚合更强算力，布局更广领域，向“让算力像水电一样，随时随处可得”的美好愿景进发。
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