河北
来源：并行科技
追求高吞吐量的计算，却在每日海量任务的管理中疲于奔命。理想中的高通量计算变为现实里的低效率和高维护率，研究节奏被打乱，时间被浪费，团队无法专注核心科学问题，这似乎是所有高通量材料计算团队的困局。
并行科技凭借强大的资源调度和专业性能优化能力，正在改写这个局面。
跑不动的高通量：
“我们陷入了一个怪圈”
在某双一流高校前沿材料计算课题组，某DFT计算软件是他们的核心研究工具。不同于传统的单个体系研究，他们的工作涉及海量参数组合的系统性计算，对计算资源的效率和稳定性要求极高。然而，大规模计算也带来了前所未有的挑战。
“我们不是算一个两个体系，而是成百上千个参数组合同时推进。”课题组负责人坦言。曾经的日常就是面对海量计算任务的队列拥堵、资源调度僵化，以及频繁的任务失败——有时计算到最后阶段，内存占用会突然飙升，作业因“内存溢出”而崩溃，研发人员不得不投入大量精力进行人工排查与重提计算。这种模式不仅效率低下，更对科研项目的推进周期构成了巨大威胁。
破局关键：
并行科技M9集群的“性能调优组合拳”
为了突破计算瓶颈，该课题组将目光投向了并行科技自建的M9集群，一个采用AMD都灵架构的大规模高性能计算平台。然而，当他们开始在M9上运行计算任务时，问题似乎并没有立刻消失。
并行科技的工程师团队第一时间介入，借助公司自研的应用性能特征分析工具，对任务运行状况进行了全面诊断。
作业异常信息摘要
问题的根源很快被锁定：课题组使用的软件版本无法充分利用新集群的并行规模。在任务运行后期，特别是面对包含超过40个原子的复杂结构算例时，内存占用会出现急剧增长，频繁触发集群的“内存溢出”保护机制，导致作业崩溃。
面对这个棘手的问题，并行科技工程师团队没有选择“头痛医头”，而是实施了一系列深度系统化的性能调优措施：
编译器深度调优：对比了oneAPI、不同版本的intelmpi、openmpi+aocc等多种组合，最终锁定intelmpi 17版本编译的软件——内存使用量最低，稳定性最好，完美适配M9的大规模并行架构。
动态调整作业配比：将单作业从64核调整到96核，在不显著增加预算的前提下，为每个任务争取到更充裕的计算资源。
海量资源弹性协调：依托M9的18万核心池，根据课题组的任务进度，按需灵活调配3~5万核资源，既满足峰值需求，又节约总体成本。
采集作业性能特征监控内存调用
从“救火”到专注研究：
科研节奏的回归
经过这一系列精准的性能优化，成果很快便显现出来。工程师随机测试的10余组算例全部成功运行完成，标志着困扰课题组已久的问题终于得到根本解决。
如今，整个课题组的科研节奏得以回归正轨。一位团队成员感慨：“以前感觉每天都在‘救火’，现在终于可以专注在物理分析本身了。”
材料计算全流程示意图
并行科技核心竞争力：
不仅是算力，更是专家服务
如同此次与某双一流高校课题组的深度合作，并行科技提供的不仅仅是计算资源。无论是针对前沿材料计算场景，还是在人工智能、智能制造等多样化行业，并行科技都致力于为科研用户提供真正“拿得起来、跑得起来、稳定可靠”的一站式HPC云平台。
稳定，比什么都重要。作为国内领先的算力服务提供商，并行科技正通过其深厚的应用性能优化积累与弹性的算力调度能力，让高通量计算从“能不能跑”，变成“跑得稳、跑得快、跑得省心”。
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