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第664章 激烈争论（第1页）

“我们现有的通用超算，如同用渔网去过滤病毒，工具本身就不匹配。

生命科学的数据具有高度的非结构化、多模态、动态演化的特性。

通用超算的架构，并非为此而生，效率极其低下。”

这时，他才翻开白皮书的核心摘要，开始进行技术层面的精准剖析：

“‘方舟’计划的核心，不是追求绝对峰值速度的纸面数字，而是追求对生命科学特定问题的极致求解效率。

我们规划的架构创新主要体现在三个方面：”

他指向架构图：

“第一，异构融合计算架构。

并非简单堆砌cpU和GpU，而是根据生物计算任务的特点，定制化集成图计算单元用于处理蛋白质相互作用网络、动态规划专用处理器用于分子动力学模拟的关键步骤、以及稀疏矩阵加速单元用于处理海量但稀疏的生物数据，实现‘专用芯片干专事’，从根本上提升能效比。”

“第二，原生多模态数据融合处理引擎。

从硬件层面和底层软件层面，打破基因组、蛋白质结构、冷冻电镜图像、质谱数据、活细胞影像等不同维度数据之间的壁垒，设计统一的数据表达和交换格式，让超算能‘天生’理解并协同处理这些复杂的生物信息。”

“第三，内置AI驱动的研究范式。

将机器学习、人工智能不再是作为外围工具，而是作为核心工作流嵌入系统。

让超算不仅能‘计算’，更能通过分析已有数据‘学习’生物学规律，主动提出可验证的假设，甚至反向指导我们设计下一步的关键实验，形成‘计算-实验-再学习’的智能闭环。”

他列举了几个极具说服力的应用场景：

“例如，在新发突发传染病应急响应中，‘方舟’能快速模拟病毒蛋白与人体受体的结合过程，大幅缩短抗体和药物筛选时间。”

“在精准医疗领域，能整合患者的基因组、蛋白组和临床数据，构建数字孪生模型，为个体化治疗方案提供动态预测。”

“在国家粮食安全层面，能加速我们研究院‘智能沉默弹头’等技术的优化，设计出抗病高产的智能作物。”

汇报持续了近一个小时，陆时羡逻辑清晰，数据翔实，既展现了宏大的科学愿景，又落到了具体的技术创新和国家需求上。

他没有刻意回避投资的巨大，但更强调了其可能带来的颠覆性回报。

汇报完毕，会议室陷入短暂的沉默。

一位来自总装备部的专家沉吟片刻，提了一个关键问题：“陆院士，按此设计，这台超算的算力，将达到何等量级？它对能源、冷却、运维的要求如何？”

陆时羡早有准备：“初步规划，其双精度浮点运算能力需达到10Exaflops（百亿亿次）以上，并在特定生物计算任务上，实际效能相比现有通用超算提升百倍至千倍。”

“我们建议采用液冷为主、风冷为辅的混合冷却方案，并利用江南地区的水网优势，选址靠近大型水体，以降低能耗和冷却成本。

运维团队将由繁缕和合作的计算所共同组建。”

科技部的负责人最后提问，问题直指核心：“国际上有无类似计划？我们是否具备独立实现的技术基础？”

“据我们所知，尚无如此深度定制、目标明确的生物专用超算计划。

米国、欧洲虽有加强生物计算投入的趋势，但大多基于现有通用架构优化软件。”

陆时羡语气坚定，“在E级超算（百亿亿次）设计、异构计算、AI芯片等领域，我国已积累深厚。