多领域模型适配矩阵
太初元碁联合飞桨为百家企业提供高性能AI for Science端到端方案
科学计算与人工智能（AI）的融合正开启科学研究和工程应用的新纪元。太初元碁基于百度飞桨深度学习框架，完成超40个科学计算模型的适配工作，并联合百度相关团队成功实现 AlphaFold3 模型的全复现。这一成果打破了 DeepMind 在该领域的技术垄断，同时完成了商业化落地。
合作亮点
太初元碁与百度飞桨深度协同，构建了覆盖芯片、框架、应用的全链路技术生态，在科学计算与 AI 融合领域实现三大核心突破：
基于飞桨深度学习框架，完成超40个跨学科模型的深度优化，形成覆盖基础科学与工程应用的完整技术栈：
数学领域：拉普拉斯微分方程、亥姆霍兹方程、XPINN等；
生物科学领域：AlphaFold3 蛋白质结构预测模型；
材料科学领域：CGCNN、HPINN等；
流体科学领域：2D达西流、几何体绕流、非定常方腔流等；
气象科学领域：Graphcast、Gencast等；
硬件 - 框架协同优化
在太初 T100 系列芯片上实现 PaddleScience平台的端到端适配，通过两大技术创新提升性能：
高性能算子库：充分考虑硬件特性开发的高性能算子，包括TecoDNN深度学习加速库、TecoBLAS基础线性代数库，以及TCCL集合通信加速库等；
混合精度训练：在保持 0.5% 以内误差率的前提下，显存占用降低 35%；
商业化落地标杆案例
已赋能国家超算无锡中心、国家超算成都中心等百余家企业客户在流体仿真、太空农业、药食同源植物研究、育种机理研究等方向实现技术跃迁。
此次合作不仅验证了国产技术栈的全链路自主可控能力，更通过开源开放策略，为中国 "AI for Science" 生态注入核心技术驱动力。双方将持续深化 "硬件 + 框架 + 应用" 的协同创新，推动更多科学发现与产业变革。
备注：图片来自百度PaddleScience 主页
典型案例
未来展望
未来，飞桨将与太初元碁继续深化在高性能科学计算、智能模拟、自动化研究等方向的联合攻关，共同推动AI for Science从实验室走向产业落地，加速科研范式变革。
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PaddleScience多硬件支持：
https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/zh/multi_device/
直播课程预告
AI for Science × 蛋白质分子预测
飞桨联合国产AI芯片厂商太初元碁，即将推出主题课程 《AlphaFold3模型的全复现工作和商业化落地方案》，将在5月27日晚间19:00直播（飞桨PaddlePaddle 视频号、飞桨B站），面向生物科研人员与AI开发者，聚焦AI模型在国产芯片上的预测能力与实战部署。请扫描下方二维码，报名加入飞桨新硬件用户官方交流群，提前预约直播！
