社科在线文/胡月
今年高考作文题目有两篇都涉及人工智能。从刀耕火种到青铜时代，从电气时代到蒸汽时代，如今，从互联网时代又来到了人工智能时代，科学技术的进步赋予人类命运一次次转折性飞跃。
“如果说现有的工业软件是基于传统的牛顿经典力学，那么主导材料性质的就是微观的量子力学”，中国科学院半导体研究所首席科学家、北京龙讯旷腾科技有限公司创始人汪林望教授告诉记者，“大多数人没有意识到，进入人工智能时代，地球上的一切物质及其性质都是可以通过计算来理解与预测的，它们都受量子力学的控制，这也是量子力学的最大成就。”
汪林望长期致力于大尺度材料计算的算法研究及应用，在纳米材料、半导体缺陷及低维结构、半导体器件模拟、能源材料、高性能计算等领域取得了多项具有国际影响力的原创性研究成果。
汪林望认为，如果实验者的准则是“眼见为实”，那么计算学家的口号是“算出为悟”，“一个现象只有在计算中把它复现出来，才能算真正的理解。在这种理解的基础上，才能帮助实验材料学家更快、更好地得把需要的新材料制备出来。”
用“计算法”代替传统的“试错法”，不断提高材料研发效率，是汪林望等理论材料学家一生追求的梦想。
三大法宝
汪林望的研究离不开三大法宝：算法、超算、人工智能。
他最倾心的是发展新的算法去计算新的物理性质，或者去加速已有的算法。汪林望说，他所工作的领域叫第一性原理计算，所用方法叫密度泛函理论，“这是一个近似方法，把原有的多体理论变成一个更容易求解的单体理论。”尽管如此，它要求的计算量仍然是非常巨大的。据估计，它占据了有全世界高性能计算机群的三分之一的资源。所以硬算是不可取的，而一个精巧的算法往往可以把计算资源降低10倍，甚至100倍。 汪林望自主研发了很多这种“精巧的算法”。
因为计算量巨大，怎样把计算搬到超级计算机上，是汪林望另一个研究方向。连续十几年，他都是世界上最大计算机的主要用户之一。他曾经利用这些资源，解决过一个又一个材料问题，是公认的世界级大尺度材料计算专家。
在汪林望的研究生涯中，经历过矢量计算，并行计算，异构加速计算等多次变革。每一次硬件的迭代都需要对软件进行相应的变动和优化。最近中央处理器（CPU）扩展的时代已经结束，新计算时代的引爆点已到来。汪林望作为大尺度材料计算领军人，他十分看好图形处理器（GPU）的潜力。“一般来说，CPU的一个核心只能识别一条指令集。但在GPU里，同一条指令集可以‘指挥’上千个核心去运作。假如说原本是一个计算器在做加减乘除，现在就有了上千个计算器，从不同的数据地址中提取不同的数据，按照统一的准则进行计算，这可以大大加快运算速度。”他所开发的主要程序之一：PWmat, 是世界上最早适配到GPU上的平面波密度泛函代码。
而GPU的兴起得益于人工智能的发展。汪林望早在几年前就应用人工智能方法，开发出机器学习的力场。目前他领导开发的一个新的机器学习平台，可以在很多问题上大大加速大规模分子动力学模拟速度。
强大工具
第一性原理计算是一种基于量子力学理论的计算方法，可以对材料的能带结构、电荷密度、力学性质、光学性质等各种性质进行预测。“原则上，只要是地球上的物质，都可以用它去计算，并且不需要任何经验参数。”汪林望说，“这是一个非常强有力的工具。”
汪林望说，1926年薛定谔方程首次出现，1930年量子力学体系正式创立。“薛定谔方程中多体波函数的变量太多，其计算复杂度与体系大小呈指数级增长关系。在经典计算机上，很难有与之匹配的算力，因此，整个学界都在对其进行改善和简化。”
据汪林望介绍，转机出现在1964年。美国理论物理学家、理论化学家沃尔特·科恩提出，一个量子力学体系的状态可以仅由其电子密度来决定，这个密度函数比多体的电子波函数容易太多，这便是密度泛函理论。
“但最初人们对这一理论没抱太大希望，因为其中重要的密度泛函的具体形式是什么，大家并不知道。直到20世纪80年代初，才发现使用最简单的局域泛函的近似方法，计算出来的很多物理性质居然和实验很接近。”
从20世纪90年代起，汪林望的研究渐入佳境。他开始研究线性标度O(N)电子结构计算，并开发了折叠能谱方法，将非自洽电子结构计算的极限从100个原子的体系扩充到数千个原子的体系。
那时正值纳米材料科学的兴起，汪林望用线性标度法研究了诸多的纳米材料，如量子点（2023年诺贝尔奖获奖团队与汪林望教授有过多次探讨经历），量子线等，后来他逐渐发展了一整套十多种的系列方法和软件，这些成果至今仍被广泛使用。其中，汪林望研发的线性标度三维分块算法荣获了2008年戈登·贝尔奖。这一奖项被誉为“超级计算应用领域的诺贝尔奖”，汪林望是第一位获此殊荣的领头华人科学家。
“这个方法现在还在用。它的原理就是‘分而治之’。”汪林望告诉记者，在超大规模计算机软件设计时，关键是减少全局通信，将通信限制在局域处理器内部。量子力学效应其实是短程的， 这一局域性可让人把一个大的体系划分成很多小块，各个击破。因为直接的密度泛函计算的计算量与体系大小的三次方成正比，当把它分解成很多碎片后，计算量就只与碎片数，也就是体系大小成正比了。当然，其中的技巧在于怎样把碎片拼接起来，“我们不是第一个做线性标度的团队，但我们采用分而治之的方法，能够降低计算的复杂度，也很容易进行并平行化扩展，达到非常好的并平行化线性度，所以这是一个双重线性标度方法。这样做的好处是，只要有更多的计算机资源，便可以在相同的时间计算更大的体系，这非常适合应用于工业材料设计仿真。”
踏上征程
2021年，汪林望从美国劳伦斯伯克利国家实验室退休。回国之后，“闲不下来”的他，接过中国科学院半导体研究所的橄榄枝，聚焦大规模原子级TCAD仿真中的一些物理基础问题，踏上一段科研新征程。
随着芯片设计的复杂程度不断提升，电子设计自动化（EDA）与产业链结合愈加紧密，已经成为提高设计效率、加速技术进步的关键推手。作为EDA的关键技术分支，TCAD工具则主要应用在工艺及器件仿真领域。当前半导体器件尺寸越缩越小，传统基于连续介质模型的TCAD工具不再适用，应对后摩尔时代器件，迫切需要发展原子级TCAD仿真工具，而发展这些仿真工具，首先需要解决其中的一些基本物理问题，从方法和理论上创新。
在国家自然科学基金委重大项目课题的支持下，汪林望将带领团队围绕4个科学问题进行攻关。他们希望能够通过量子输运理论研究、算法创新、异构加速等手段，提出面向大规模原子级别TCAD仿真的新理论和新方法，同时，基于非平衡格林函数（NEGF）和平面波散射态两种方法，设计出能够计算2万原子规模的纳米器件第一性原理模拟软件；他们希望开发出能针对复杂边界条件的非平衡态系统计算电子结构计算的方法，特别是通过自洽计算得到具有原子层面屏蔽效应的哈密顿势能；他们将研究电声相互作用在纳米器件中的效应，发展一套基于波包的量子输运描述方式，连接从弹性散射到漂移-扩散的电子输运模式；他们还将研究单原子级别的缺陷对器件性能的影响，评估不同器件设计的可靠性及可能的良率大小等。 “我们一定要把大规模原子级别TCAD做好，在后摩尔时代，这将是一个非常重要的工具。无论是对先进技术节点器件研究，还是对新兴材料和器件的研究，它都具有重要意义。”汪林望说。
由汪林望教授主导研发的PWmat是世界上率先利用GPU进行全面加速的平面波密度泛函软件，速度远超同类软件。汪林望说，借助GPU的并行计算能力，可以将计算任务分解为多个独立的子任务，当这些子任务被并行执行时，计算速度和效率就会大幅度提高。“PWmat可以在GPU集群上以第一性原理计算精度实现5000原子规模体系的计算模拟，如果使用线性标度法，则可以实现超1000万原子体系的计算。同样的，25年前计算一个100原子的体系要花费一周时间，而现在甚至不超过半分钟，这是其他同类代码不具备的能力。”
目前，PWmat已成为北京龙讯旷腾科技有限公司的核心产品，用户超过200余家，涵盖国内几十所主流材料研究机构。“这样的代码和数值算法开发，完全改变了这个领域的面貌。”汪林望说。而今，他和龙讯旷腾团队不仅致力于将软件推向科研用户，也将其推广到全球的企业用户。
