书名：MindSpore科学计算
ISBN：978-7-115-65401-4
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编 著 陈 雷
责任编辑 郭 家
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本书全面、系统地探讨科学计算的背景、机器学习的重要性以及昇思MindSpore框架在科学计算中的广泛应用。科学计算作为一门交叉学科，融合了数学、计算机科学与技术等领域的专业知识，在现代科学研究和工程实践中起着关键作用。本书以MindSpore为平台，深入研究这一全场景AI框架在科学计算中的探索与实践，通过对基础理论、行业应用和实际案例的详细介绍，为读者提供全方位的学习和参考资料。
全书共8章，首先详细介绍科学计算的基础理论，包括数学模型、算法原理等，为读者打下坚实的理论基础。然后，通过MindSpore在电磁学、生物计算、流体力学、气象学、材料化学及量子计算等领域的实际案例，帮助读者深刻理解MindSpore在现实场景中的应用，为未来的科学计算实践提供实际的指导和参考。
本书不仅适合AI、智能科学与技术、计算机科学与技术、电子信息工程、自动化等相关专业的本科生和研究生阅读，也可为软件开发工程师和科研人员提供深入了解MindSpore框架及其实践的丰富资料。
很荣幸能够推荐《MindSpore科学计算》一书。本书作者陈雷深入探讨了科学计算的背景及科学计算如何与机器学习紧密结合，尤其是MindSpore框架在科学计算领域的广泛应用。本书不仅涵盖了科学计算的理论基础，还通过详细的行业应用和实践案例，为读者提供全面的学习和参考资料。
当前，人工智能快速发展，深度学习和大语言模型的兴起为社会各个层面带来了深刻的变革。本书正是在这一背景下应运而生，它不仅为工程实践提供了理论指导，也为学界与业界的交流提供了良好的平台。
本书对于科研人员、软件开发工程师及相关专业的本科生和研究生而言是一份宝贵的参考资料。读者将在阅读过程中深入理解MindSpore框架及其在各个科学计算领域中的应用，进而提升自己的专业技能。
我相信，《MindSpore科学计算》将有力推动科学计算与人工智能技术的融合应用，尤其在高性能计算、数据分析以及复杂系统建模等领域，将为研究人员提供重要的工具和资源。
澳大利亚科学院院士，南洋理工大学教授 陶大程
《MindSpore科学计算》是陈雷教授的最新力作，深入探讨了科学计算在人工智能时代的重要性。本书全面介绍了科学计算的背景、基础理论，以及科学计算在电磁学、生物计算、流体力学等多个领域的应用，揭示了科学计算如何在未来加速推动各学科突破，特别是在解决复杂问题和实现跨领域创新方面发挥着至关重要的作用。通过对各个领域应用实例的深入分析，本书展示了科学计算在各行各业中的潜力，特别是在加速科研与技术创新方面的巨大前景。无论是本科生、研究生，还是科研人员和工程师，都能从本书中获得宝贵的理论指导和实践经验。本书不仅可帮助初学者奠定扎实的理论基础，而且在科研人员和工程师应对日益复杂的科学挑战时能够提供切实可行的解决方案，助力他们在未来的科技发展中抢占先机。
微软亚洲研究院资深首席研究员，ACM Fellow，IEEE Fellow 谢幸
在当今信息时代，深度学习和大语言模型等人工智能技术正在对整个社会产生深远的影响，经济、科技到生活的方方面面都得以革新和提升。这种革新不仅是技术上的进步，更是对人类社会发展的重大推动。
其中，深度学习和大语言模型的兴起为社会带来了前所未有的智能化革命。
通过深度学习技术，计算机能够模仿人类的认知过程，从而完成图像识别、语音识别、自然语言处理等复杂任务。这使得各行各业都能够利用人工智能技术实现效率提升和创新突破。人工智能技术为社会的可持续发展提供了巨大的助力。
大语言模型的兴起正在改变人工智能领域的面貌和应用场景。随着大语言模型的不断成熟和发展，人工智能系统的处理能力和智能水平显著提升。这为自然语言处理、推荐系统、医疗健康等领域的应用带来了更广阔的前景和更深层次的变革，推动了人工智能技术的深度融合和广泛应用。
在经济领域，深度学习和大语言模型将推动产业结构优化和经济增长模式的转变，通过智能化的生产、管理和服务，提高资源利用效率和经济效益，助力经济发展进入新的增长阶段。在科技领域，深度学习和大语言模型将推动科学研究和技术创新的突破，通过挖掘大数据的潜力、提高智能算法的能力，推动科技领域的前沿研究和应用创新，为人类社会带来更多的科技成果和福祉。
正是在这样的背景下，“MindSpore 计算与应用丛书”深入探讨了MindSpore框架在深度学习、大语言模型和科学计算领域的原理、方法及应用，为读者提供更加系统、全面的学习和实践指导，通过对数据处理、网络构建、分布式并行、性能优化等关键技术的详细介绍，帮助读者深入理解深度学习和大语言模型的核心思想、实现方法，从而将其更好地应用于实际项目和科学研究中。本丛书还整理了丰富的实例代码和案例分析，为读者提供丰富的实践经验和应用指导，帮助读者在人工智能领域取得更大的成就和发展。希望“MindSpore 计算与应用丛书”的出版将有助于推动人工智能技术在各个领域的创新和应用，促进社会的智能化进程和科技发展，为构建智慧社会做出更大的贡献。
陈雷
2024 年9 月
在这个充满活力和创新的时代，AI（Artificial Intelligence，人工智能）作为一项前沿技术，近年来取得了一系列辉煌成就。AI不仅深刻地改变了人们的日常生活，还在生物学、医学、物理学、化学等领域发挥着越来越重要的作用。AI的广泛应用引发了人们的好奇心，让人们纷纷探寻AI背后的奥秘。究竟是什么高级技术让AI取得了如此辉煌的成就呢？
本书正是为了回答这个问题而创作的。在科学计算这一领域，我们迎来了MindSpore这个全场景AI框架，它在科学计算领域展开了广泛的探索和实践。在本书中，我们将共同深入研究科学计算和MindSpore，并看看它们是如何共同推动AI发展的。
科学计算作为一门交叉学科，融合了数学、计算机科学与技术等领域的专业知识，致力于解决科学和工程领域中的复杂问题。近年来，随着数据量的急剧增加和计算能力的提升，科学计算的应用范围也得到了扩展。它不只是理论上的概念，而是一种实际可行的工具，可用于解决天文学、气象学、生物学等领域的各种问题。
科学计算的核心思想是通过数值模拟和实验，获取对真实世界中复杂系统行为的理解。从材料科学到流体力学，从生物学到天文学，科学计算无处不在。在科学计算崛起的背景下，MindSpore的引入使得科学计算更加高效和便捷。MindSpore作为全场景AI框架，具备灵活的自动混合并行能力，为科学计算的实践提供了全新的可能性。
MindSpore框架的引入为科学计算注入了新的活力。它凭借多维度自动混合并行能力从众多AI框架中脱颖而出，与科学计算相得益彰。它不仅支持当前主流的分布式训练范式，还具备一套自动混合并行解决方案，包括数据并行、算子并行、混合专家模型并行、异构计算等关键技术，使得科研人员和工程师能够更快、更好地构建复杂的科学计算模型。
此外，MindSpore提供了业界领先的数据集、基础模型、预置高精度模型以及前后处理工具，构建了一整套完备的科学计算行业套件。这些工具的集成不仅提高了科学计算的效率，还使得应用开发变得更加便捷。
本书分为8章。首先，本书将深入介绍科学计算的基础理论，以便读者对科学计算有全面认识。然后，本书将聚焦MindSpore框架，分析其特点与优势，并解释为何这个框架成为科学计算的理想选择。接下来的章节将围绕MindSpore在电磁学、生物计算、流体力学、气象学、材料化学及量子计算等领域的应用实践展开介绍。通过深入的案例研究，本书将揭示MindSpore如何应用于不同领域的科学计算场景，并让读者了解其广泛的应用潜力。
本书附带基于MindSpore实现的科学计算应用实践的样例代码，旨在帮助读者提升将理论知识转化为实践应用的能力，从而更好地掌握科学计算和MindSpore的应用。
本书适合各类院校的AI、智能科学与技术、计算机科学与技术、电子信息工程、自动化等相关专业的本科生和研究生阅读，也可为软件开发工程师和科研人员提供丰富的实践资料。
在科学计算与MindSpore的实践之路上，我们期待着更多的人加入。随着AI技术的不断发展，科学计算将成为推动未来科学研究和工程实践的重要引擎。我们相信，通过学习本书，读者能够更好地理解科学计算和应对科学计算的挑战，为构建更智能、更高效的科学计算模型贡献自己的力量。
与我们一同踏上这段令人兴奋的科学计算之旅，探索MindSpore的强大应用，共同推动AI的不断进步吧！通过理论和实践的结合，我们可以共同构建一个更智能、更具创新性和可持续性的未来。
科学计算在现代科学研究和工程实践中发挥着重要的作用，为科研人员和工程师提供了强大的工具和方法来理解自然现象、优化设计和实现预测模拟。科学计算的背景可以追溯到20世纪40年代左右，当时计算机技术刚刚起步，科研人员已意识到计算机可以帮助他们解决数值计算和模拟问题。在此之前，科学研究主要依赖于理论分析和实验观测，而数值计算的引入为科学研究提供了一种全新的方法。早期的科学计算主要关注的是通过数值方法来处理数学方程和模型，包括差分法、有限元法、数值积分和数值优化等。这些方法基于离散化和近似来处理复杂的数学方程，从而获得数值解并进行分析和解释。后来，在各个领域逐步形成了计算机学科分支，包括计算力学、计算物理、计算化学、计算生物学、计算地震学等。这些学科利用计算机和数值方法，通过模拟、仿真和数据分析来解决复杂的科学和工程问题，推动了各领域的发展以及技术成果在生产和生活中的应用。
从世界上第一台电子计算机ENIAC诞生到如今的近80年时间里，计算机的计算速度已提高了上亿倍。早期的电子计算机采用电子管作为计算和存储元件，体积庞大、功耗高、故障率高等问题限制了其广泛应用。随着半导体技术的发展，晶体管取代了电子管，使得电子计算机实现了小型化，且更节能、高效。进入20世纪70年代，个人计算机的出现使得电子计算机更加普及。随后，微处理器的发展推动了计算机的快速发展，使得计算机具备了更高的计算效率和更强大的处理能力。近年来，随着计算机架构的不断创新和并行化计算的应用，如多核处理器和图形处理单元（Graphics Processing Unit，GPU）的诞生，计算机的计算能力和计算效率又得到了大幅提升。同时，云计算和超级计算机的兴起为大规模数据处理和复杂计算提供了强大支持，进一步推动了计算效率的提升。随着计算机硬件和软件技术的不断发展，科学计算进入了一个全新的时代。计算机的计算速度和存储容量大大提高，使得科研人员能够处理更大规模的问题和数据集。传统的物理驱动的方法通常基于物理（化学）原理和数学模型，通过数值方法进行模拟和求解，以获得科学和工程问题的解析结果。然而，随着计算能力的不断增强，科研人员逐渐认识到通过对大规模数据进行处理和分析，可以从数据中挖掘出更多有价值的信息和发现模式。数据驱动的方法注重从大规模数据中挖掘信息、发现模式和预测模拟。它借助机器学习等技术，能够处理复杂的非线性问题和大规模数据，为人们提供了一种全新的视角和工具来应对科学和工程中的挑战。同时，计算机编程语言和科学计算软件的发展也为科学计算的广泛应用提供了便利，科学计算的应用范围日益扩大，涉及物理学、化学、生物学、医学、地球科学、工程学等多个领域，在理论验证、实验设计、数据处理、模型构建和仿真等方面发挥着重要作用。通过科学计算，科研人员能够模拟和预测自然现象，从宏观到微观层面深入研究物理、化学和生物系统等。例如，在天文研究中，科学计算可以帮助天文学家模拟星系的演化和行星的轨道运动；在药物研发中，科学计算可以加速蛋白质类药物筛选和分子动力学模拟进程，研发更有效的治疗方法；在气候监测中，科学计算可以模拟地球的气候系统，预测气候变化的趋势和影响。除了在学术界的应用，科学计算在工业和商业领域也发挥了重要作用。在工程设计和优化中，科学计算可以帮助工程师进行结构分析、流体动力学模拟和材料特性预测等。例如，制药公司利用科学计算来模拟分子结构、预测化合物的生物活性、评估药物相互作用以及进行虚拟筛选，从而加速药物研发进程并降低成本。
本书旨在详细介绍科学计算在电磁学、生物计算、流体力学、气象学、材料化学及量子计算等多个学科中的理论基础和应用实践。上述学科涉及复杂的物理现象和多尺度问题，传统的物理驱动的方法虽然能够利用数值分析等手段对实验结果进行描述，但在某些情况下存在局限性。随着高性能计算机系统的涌现和计算速度的显著提升，科学计算进入了一个全新的时代。数据驱动的方法为模拟和理解复杂现象提供了高效的方式，能够揭示实验现象背后的规律。本书将重点关注电磁学、生物计算、流体力学、气象学、材料化学和量子计算中的科学计算方法和技术的最新进展，通过对物理驱动和数据驱动的方法进行比较、探讨，展示科学计算如何在这些学科中发挥关键作用，为读者理解和解决实际问题提供强大的工具、方法。此外，本书还将探索高性能计算机系统、并行化计算和机器学习等领域的发展对科学计算的影响，展望科学计算在未来流体力学、生物计算和电磁学中的潜在应用和挑战。
中国非常重视计算数学和科学计算的发展，并在多个重大项目中给予支持。早在1956年制定的《1956—1967年科学技术发展远景规划》中，计算数学的发展和计算机在科学技术中的应用被同时列为重要的研究方向。这表明中国在部署科技规划早期就已经清楚地认识到了计算数学和科学计算的重要性。20世纪70年代，中国开始发展自己的计算机产业，并在1983年推出了第一台自主研制的超级计算机——“银河-1”。这标志着中国计算机技术发展到了一个新阶段，并为高性能计算的发展奠定了基础。20世纪90年代，科学技术部连续资助了两期“攀登计划”项目，其中之一是“大规模科学与工程计算的方法和理论”。该项目的目标是研究和发展适用于大规模科学和工程计算的方法和理论，以应对日益复杂的科学和工程问题。1999年起，科学技术部将“大规模科学计算研究”“高性能科学计算研究”“适应于千万亿次科学计算的新型计算模式”作为973计划项目，予以连续支持。2011年，国家自然科学基金委员会启动了“高性能科学计算的基础算法与可计算建模”重大研究计划。该计划致力于解决基础算法和实际问题解决之间的“两张皮”问题，研究领域涉及计算数学、计算物理、计算力学、材料科学、生物信息学等。
2015年4月，美国政府宣布，把与超级计算机相关的4家中国机构列入限制出口名单，目的就在于通过限售，限制中国超级计算机快速发展的脚步。科学技术部、工业和信息化部通过“核高基”重大专项，支持国产核心电子器件、高端通用芯片及基础软件产品的研发。“申威26010”就是该专项的重大研究成果，并成功应用于“神威·太湖之光”超级计算机。“神威·太湖之光”位于清华大学委托运营的国家超级计算无锡中心，能够提供超级计算资源和技术支持。2017年6月，在德国法兰克福召开的国际超级计算大会（ISC2017）上，“神威·太湖之光”超级计算机以每秒12.5亿亿次的峰值计算能力以及每秒9.3亿亿次的持续计算能力，再次斩获世界超级计算机排名榜单TOP500第一名，实现三连冠。“神威·太湖之光”具有强大的计算能力，可用于解决复杂的科学和工程问题，已在众多领域应用。中国于2016年启动了国家重点研发计划“高性能计算”重点专项。该重点专项在高性能计算应用方面启动了2个数值装置、4个行业与领域应用软件和1个应用软件编程框架的研发，4个并行应用软件覆盖复杂工程力学、流体机械设计、海洋环境数值模拟和材料科学等领域。此外，该重点专项推动了3个E级（百亿亿次级）原型机系统的建设——神威E级原型机、“天河三号”E级原型机和曙光E级原型机。E级超算是指每秒可进行百亿亿次数学运算的超级计算机，被全世界公认为“超级计算机界的下一顶皇冠”，它将在解决人类共同面临的能源危机、污染和气候变化等重大问题上发挥巨大作用。
此外，中国还积极参与国际科学计算项目。例如，中国科学院参与了“国际人类蛋白质组计划”，通过科学计算方法研究蛋白质组学，探索蛋白质功能和相互作用网络。中国还参与了“国际热核聚变实验堆计划”，该计划利用高性能计算和科学计算方法模拟核聚变反应，为核聚变的研究提供支持。2022年，中国科研人员主导并发起了“人体蛋白质组导航国际大科学计划”（简称π-HuB计划），旨在使用新一代科学计算手段，如大数据分析、云计算、AI等，寻找新的蛋白质型，解码人类蛋白质组，探索全新的理论。参与和实施这些项目，不仅加强了中国在科学计算领域的研究和创新能力，还为各领域的科研人员和工程师提供了强大的工具和平台，以解决复杂的科学和工程问题。通过积极参与国内外科学计算项目，中国的计算数学和科学计算的水平不断提升，并推动了相关领域的发展和进步。
