长期以来，沐曦在科学计算这一关键领域，携手新核心软件与硬件大多依赖国外生态体系。推动这一现状，国产不仅在性能优化上存在掣肘，科学也让国产科研面临“算力不可控”的计算现实挑战。如何让国产软件在国产硬件上高效运行，沐曦构建真正自主可控的携手新科学计算生态，成为科研界与产业界共同关注的推动焦点课题。

最近，国产国产开源密度泛函理论软件——原子算筹（ABACUS）发布了最新迭代版v3.9.0.14和v3.9.0.15。科学值得关注的计算是，在这些更新中，沐曦沐曦科学计算团队首次以开发者身份正式加入 ABACUS 社区。携手新

这不仅是推动一项功能优化的升级，更是国产 GPGPU与国产科学计算软件深度融合的重要体现，标志着国产算力生态正在走向新的发展阶段。

1沐曦 —— 赋能科学计算的国产 GPGPU

图 1 MXMACA软件栈

（高度兼容国际主流GPU软件生态）

沐曦专注于高性能通用 GPU（GPGPU）的研发，致力于打造完整、自主可控的国产科学计算生态[1]。在软件生态层面，沐曦推出了兼容国际主流GPU软件生态的MXMACA 软件栈：

兼容国际主流GPU软件生态

使原代码应用能够轻松在沐曦GPGPU 上运行，为国产科学计算软件的迁移和适配提供便利。

自研高性能数学库

包括mcBLAS、mcFFT等，为科学计算提供核心算力保障。

AI4Science支撑[2]

依托MXMACA，在AI4Materials[3]领域，沐曦已覆盖从第一性原理计算、分子动力学到 AI 融合的材料科学应用场景，为 AI4Materials 提供全面支持。更多AI4Science场景请点击下方【阅读原文】。

凭借出色的软件生态兼容性与深厚的团队开发和优化能力，沐曦正在加速推动科学计算领域的国产化进程。

2ABACUS —— 开源开放的国产电子结构软件

图 2 ABACUS软件的框架

来源：ABACUS: An Electronic Structure Analysis Package for the AI Era

ABACUS（中文名：原子算筹）[4,5]作为一款基于第一性原理方法的开源材料计算平台，由中国科学技术大学、中科院物理研究所、北京大学、北京科学智能研究院、合肥综合性科学中心人工智能研究院等多家单位共同开发维护，拥有完全自主的知识产权，主要面向凝聚态材料及高温高压物质模拟计算功能支持：

平面波基组与数值原子轨道基组；

电子结构优化、原子结构弛豫、分子动力学模拟等功能；

从小体系到上千原子的材料模拟计算。

ABACUS 还具备良好的扩展性：

可与DeePMD-kit、DeePKS-kit、DP-GEN、DeepTB、DeepH、HammGNN、Hefei-NAMD、PYATB、APEX、LibRI、LibCOMM、Multiwfn、Candela、ASE、Phonopy、Wannier90、TB2J、ShengBTE、Atomkit、PEXSI、等软件联动[6]；

提供友好的开发者文档、自动化测试与调试工具，方便科研人员快速上手[7]。

ABACUS不仅是一款科学计算软件，更是国产开源科学计算生态的重要基石。

3沐曦 × ABACUS —— 共筑国产科学计算新生态

在 ABACUS 最新版本（v3.9.0.14和v3.9.0.15）的开发中，沐曦科学计算团队首次以开发者身份正式加入社区[8-10]，并取得了显著成果：

快速适配

得益于MXMACA 出色的软件生态兼容性，ABACUS在沐曦GPU上无需改动一行源码即可顺利运行，平面波的CG或Davidson方法求解特征值、LCAO基组求解Kohn-Sham方程等主流算法均已支持。

深度优化

通过沐曦自研求解器实现 DAV 特征值求解，大幅提升求解效率；在沐曦 C 系列硬件的高带宽架构支持下，性能进一步释放。

社区贡献

沐曦科学计算团队积极提交 PR，不仅带来性能优化，也完成了部分 Bug 修复，为 ABACUS 的稳定发展贡献力量。

3.164 GB显存：单卡承载更大材料体系

在处理超大原子体系时，部分软件可能因使用 32 位整型（int）作为数组索引或计数器，在体系规模超过一定阈值后触发整数溢出，进而导致计算崩溃。这一问题通常在显存容量较大的 GPU 上才会暴露——因为只有当单卡能容纳足够大的体系时，相关数据结构的尺寸才会增长到使 int 索引越界；而在显存较小的 GPU 上，由于体系规模受限，往往无法触发该边界条件，因此问题长期隐藏。

沐曦科学计算团队不仅协助 ABACUS 团队定位并修复了这一关键 Bug，从根本上消除了大体系计算中的稳定性隐患，更充分发挥沐曦 GPGPU 大显存（64 GB）容量优势——单卡即可承载更大规模的体系，无需过早切分到多卡。这不仅显著降低了对分布式内存和通信的依赖，也让用户能在更稳定、更经济的单机多卡配置下高效完成超大体系的第一性原理模拟。

3.2性能再提速：算子融合 + Batch FFT 优化

在第一性原理计算中，傅里叶变换（FFT）是连接实空间与倒空间的核心操作，贯穿于电子密度构建、势能计算、波函数更新等多个关键步骤。尤其在平面波或数值原子轨道基组框架下，FFT 的调用频次高、数据规模大，成为影响整体性能的重要瓶颈。为此，沐曦科学计算团队对 ABACUS 中的 FFT 相关流程进行了深度优化：

引入 Batch FFT 与算子融合技术：将 real_to_recip（实空间到倒空间）和 recip_to_real（倒空间到实空间）等关键路径中的 FFT 运算重构为Batch FFT模式，将原本逐个执行的多个小规模 FFT 合并为一次批量调用，显著提升了 FFT 部分的计算吞吐与 GPU 利用率。同时，针对这些流程中紧邻 FFT 的其他计算操作（如数据重排，缩放等），沐曦科学计算团队实施了算子融合优化，将多个小 kernel 合并为更高效的执行单元。两项优化协同作用，共同推动 ABACUS 在 沐曦GPGPU 上的整体性能提升。

与此同时，本征态求解是第一性原理计算的另一核心挑战，其算法选择直接影响收敛速度与计算稳定性。相较于传统的共轭梯度（CG）方法，Davidson（DAV）算法往往展现出更优的收敛行为。尽管 DAV 算法在实现上会占用更多显存，但其在 GPU 上的并行潜力巨大。针对这一特点，我们对 DAV 模块进行了优化：

Davidson 对角化算法全面 GPU 化：将原本运行在 CPU上的计算逻辑完整迁移至 GPU 端，结合内存访问优化与自定义融合 kernel，高效实现了梯度计算、向量归一化等操作。

减少 Host-Device 数据拷贝：关键数据全程常驻显存，避免因 CPU 侧辅助计算引发的冗余数据搬运，确保 GPU 计算单元持续满载。

沐曦科学计算团队协同 ABACUS 社区修复多项关键问题，确保生产环境稳定可靠：

修复 USE_ELPA=OFF 且 BUILD_TESTING=ON 时的编译错误；

解决 Debug 模式下多 GPU 并行因设备上下文管理不当导致的崩溃问题

——现在，调试与生产环境同样稳健！

4高效协作，源于优秀的开源工程实践

沐曦科学计算团队能够高效、快速地向 ABACUS 贡献上述优化与修复，离不开 ABACUS 项目本身卓越的软件工程实践。其代码结构清晰、模块解耦良好，GPU 后端采用高度规范化的模板化设计，接口定义明确，文档完善，使得新功能集成与性能调优工作得以顺畅推进。这种对开发者友好的架构，不仅大幅降低了硬件厂商参与适配的门槛，也为国产科学计算软件的可持续演进树立了标杆。正因如此，沐曦科学计算团队才能在短时间内完成从性能分析、算法优化到代码提交的完整闭环，并顺利合入主干，真正实现“软硬协同，快速迭代”。这不仅是一次适配与优化，更是国产 GPGPU 与国产软件深度融合的缩影。

未来，沐曦将继续携手 ABACUS，共同推动 “国产软件 + 国产硬件” 的科学计算新生态，为 AI4Science 时代的突破性研究提供坚实算力支撑。

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