原标题：百万原子级！DGTDDFT在＂灵晟＂扩展效率达82%，突破从头算电子动力学壁垒

要揭示太阳能电池能量转化、新型半导体与光电子器件的超快过程、生命体系的光合作用机制，需深入解析发生在飞秒（千万亿分之一秒）尺度上的电子运动。为攻克这一极具挑战的计算难题，由中国科学技术大学牵头，联合崂山实验室、中国科学院计算技术研究所、中国科学院大学组成的联合团队开发的DGTDDFT方法在"灵晟"超算上取得了关键突破：实现百万原子级电子动力学模拟，在2048至16384节点的超大规模下，仍保持82%扩展效率，推动相关理论模型真正走向大规模实际应用。

当“量子摄像机”撞上“内存墙”

过去几十年，第一性原理实时含时密度泛函理论（RT-TDDFT）一直是材料与光物理领域的"量子摄像机"——可以在量子力学层面实时追踪电子在光照、电场、激光脉冲下的运动，相当于给电子拍摄一部超慢速高清电影。然而，该方法的模拟规模长期受限，通常仅能处理数千个原子的体系，难以支撑真实复杂材料的研究。其瓶颈在于：主流方法采用均匀网格，依赖全局傅里叶变换（FFT）或大规模稀疏矩阵运算，通信与内存带宽压力极大；高精度混合泛函涉及多中心积分，计算复杂度极高，且需在每个时间步重复计算；波函数投影到实空间网格以计算电子密度的过程（Gemm-Reduce）效率较低，严重制约了模拟规模与精度。

针对上述局限，研发团队提出了DGTDDFT方法，该方法基于DG（间断伽辽金）有限元与自适应局域基组（ALB），兼顾了高精度和局域性。该方法构造出的哈密顿量矩阵具有近三对角块稀疏结构，无需全局FFT，缓解了内存带宽压力。同时，时间依赖的哈密顿量也被构建为规则块稀疏形式，将原本复杂的稀疏矩阵乘法转化为近邻通信与小稠密矩阵运算，消除全局通信需求。通过引入张量压缩技术，避免重复评估多中心积分，降低计算复杂度，实现了近100倍的加速。此外，设计融合Gemm-Reduce操作，显著提升计算效率。

算法与算力的“联合作战”

为充分释放DGTDDFT在现代超算架构上的潜力，团队利用DG基组解决算法可扩展性，针对"灵晟"国产超算系统进行底层指令级优化。

1. GEMM-Reduce操作优化

DGTDDFT的融合Gemm-Reduce操作策略与”灵晟”超算自研BLAS数学库深度结合，并利用”灵晟”LX2 CPU片上内存，直接在片上内存对中间结果分块矩阵直接进行规约，最终只将规约后的结果回写DDR内存，避免了中间结果矩阵的写回，使得访存复杂度从O(n的平方)降至O(n)，消除访存瓶颈，充分释放算力。

2. 哈密顿矩阵的构建优化

针对DG基组在处理长程相互作用时必需的FFT，团队采用"灵晟"超算自研FFT数学库，并为Heffte（Highly Efficient FFT for Exascale）增加了对数学库后端的支持，充分利用"灵晟"LX2 CPU片上内存与矩阵运算性能，显著加速了含时哈密顿量的构建。

基于"灵晟"超算的实测数据显示，在2048至16384节点的超大规模扩展测试中，DGTDDFT并行扩展效率高达82%。与现有最先进的方法相比，DGTDDFT在计算规模上提升了两个数量级（超过200倍），求解速度提高了100倍，峰值性能提升超过三个数量级（高达3800倍以上）。

结语：让“量子摄像机”对准真实世界

该突破首次将电子动力学问题推广至介观尺度，为电子动力学领域提供了前所未有的模拟能力，使理论预测与实验观测能够在更大空间尺度和更长时间尺度上实现深度对接，加速走向大规模实际应用。

其应用前景涵盖多个领域：在微电子领域，可精准模拟二维材料与有机半导体的载流子动力学，加速新一代光电及柔性芯片的研发；在新能源材料领域，可预测钙钛矿电池与锂电池的动态反应机制，赋能技术迭代；在生命科学领域，可解析光合作用与光敏蛋白的能量传递机制，提供全新研究视角；在极端环境领域，可预测材料在超强激光或高能辐照下的响应，在国防安全和聚变能源领域具有重要应用价值。

这不仅是一次算法与算力的突破，更是人类探索微观世界的重要跨越——使我们得以从"看不见"走向"看得清"。