曙光8000以“超高清CT”支撑可重复使用火箭研发：面向发动机群尾焰的高精度仿真

曙光 8000 支撑可重复使用火箭研发，为发动机群尾焰进行“超高清 CT 扫描” — ithome.com · 10 小时前 · 🤖 AI / ML

可重复使用火箭在研发阶段面临的一个关键难题是多发动机并联工作时，喷出的高温高速尾焰相互作用所导致的干扰效应难以通过试验手段充分观测。中科曙光联合西安交通大学团队，借助全国产十万卡AI超集群曙光8000，完成面向多喷口超声速射流与尾焰干扰的超大规模高精度数值模拟，以在实物试验之前获得更可靠的流场规律。该工作在曙光8000上实现针对33喷口环形阵列的三维高精度计算，复现多股尾焰交汇、压力波动与掺混等复杂过程，并将其类比为对发动机群尾焰进行一次“超高清CT扫描”。在规模指标上，本次计算达到6.774万亿网格单元，弱扩展效率达到99.01%，强扩展效率为73%，网格更新吞吐率达到34.029万亿单元每秒。作者认为，仿真通过更高分辨率的三维CFD把难以获取的内部流场信息“数字化”出来，为箭体结构设计与防热方案优化提供可用于方案比选的数据支撑，从而降低试验盲区并缩短迭代周期。同时，面对超大规模CFD会带来海量流场数据与中间结果的存储、通信与调度压力，团队从计算方法层面减少不必要的数据读写与通信开销，并依托曙光8000的高速互连、高效存储、资源调度与全链路监测，保证任务稳定高效运行。总体结论是：国产高端计算平台已具备支撑高精度、超大规模并行流体仿真的能力，可进一步与后续快速预测手段结合，提高商业航天中高成本方案筛选的效率。当前，曙光8000已适配300余项重点应用，覆盖30余个科研与产业领域。

核心信息

多发动机尾焰干扰是可重复使用火箭工程化的高风险点：并联喷口会让高温高速度尾焰发生相互作用，诱导复杂压力波动与热量重新分布，而内部流场在极端工况下难以被完整测量，因此高精度CFD数值模拟成为获取机理与边界条件的关键手段。
本次仿真以33喷口环形阵列为算例，完成三维高精度模拟以再现多股尾焰交汇、干扰以及掺混的演化过程；作者把该过程类比为对尾焰进行“超高清CT扫描”，意在强调通过高分辨率计算把原本难以观测的流动细节数字化输出，为后续设计与防热评估提供依据。
计算规模指标体现了系统并行能力与算例可扩展性：本次达到6.774万亿网格单元，弱扩展效率99.01%表明在规模同步增大时仍保持接近理想的并行效率；强扩展效率73%说明在更激进的规模扩张下仍具备可用的吞吐表现。
为应对超大规模CFD带来的海量数据与中间结果压力，团队采取减少冗余读写与通信的优化策略，同时依托曙光8000的高速互连、算力调度与全链路监测能力保障稳定运行；高网格更新吞吐率达到34.029万亿单元每秒，使得计算资源可以更快推动方案筛选与风险分析流程。

💡 为什么值得读: 因为它用国产超算在多喷口尾焰干扰这一高风险问题上实现了可扩展的高精度超大规模仿真，为防热与结构设计提供了可量化的前置依据。

✍️ 小编看法: 从工程落地的角度看，这类“把不可观测变成可计算”的能力，其价值往往不在漂亮的可视化，而在于它能把试验资源从盲测变成定向验证：尾焰干扰会同时牵涉压力、温度场与结构载荷的联合作用，若没有足够分辨率的流场数据，防热与结构设计就更依赖经验外推，迭代成本会随着试验次数上升而快速膨胀。曙光8000在33喷口环形阵列上跑出6.774万亿网格的高精度三维结果，并给出弱扩展效率99.01%、强扩展效率73%以及34.029万亿单元每秒的吞吐表现，本质上是在证明两件事：一是算得动、二是扩得开。对读者或行业而言，这意味着多喷口、多工况的仿真不必再被“算力瓶颈”卡在早期粗网格阶段，可以更靠近真实物理分辨率来做风险前置。

我觉得仍需要警惕的“被忽略的代价”在于数据流本身：超大规模CFD往往会把存储、通信与后处理的成本推到显著位置，甚至抵消部分计算效率。文中提到通过减少不必要的数据读写通信来缓解压力，这很关键，但后续更值得关注的是：当算例规模继续提升或要做多参数扫描时，数据治理与可复现流程是否跟得上。否则，计算结果可能在“能跑通”之后又卡在“能不能高效提取可用结论”。

下一步我更建议行业把目光放到两条线上：第一，把这些高精度结果沉淀成可复用的验证基准，用于缩短后续设计的试错半径；第二，把快速预测能力与代理建模、参数化策略结合时，重点评估误差边界与适用工况范围，而不是只追求速度。可重复使用火箭越强调快速迭代，越需要在“高精度算力—快速决策—可控误差”的闭环上形成工程化流程。

🏷️ HPC, rocket simulation, CT scan