第664章 激烈争论

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“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

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