“物理的尽头是数学，数学的尽头是哲学，哲学的尽头是神学”——网络流行梗。
说真的，我们不知道宇宙的尽头到底是不是通辽，也无法论证科学的尽头究竟是不是神学，但是数学计算对人类的重要性毋庸置疑。作为众多学科的地板，数学可以说在很多学科定理和规律的验证和应用方面起到了基础性的作用。
数学是重要的，因此也延伸出了很多辅助数学运算的工具，比如说中国古代以筹、算盘等作为工具进行运算，西方也设计了简单的数学仪器。这些仪器辅助了数学的运算，让数学的运用范围更加宽泛，不在仅仅局限于市井间的锱铢计较、玄之又玄的鬼神问卜，慢慢的开启了如几何、代数等术数领域，也将数学的重要性推上了一层更高的台阶。与此同时，数学的辅助器具也在日新月异的发展的着，直到简单的算筹、算盘等器具最终变成了如今的电子计算机，粗陋的计算机在变成更加复杂精密的计算云。
计算云算力强大，它可以通过网络“云”将巨大的数据计算处理程序分解成无数个小程序，然后，通过多部服务器组成的系统进行处理和分析这些小程序得到结果并返回给用户。如今的云计算，可以说不能仅仅归结为分布式计算，而是分布式计算、效用计算、负载均衡、并行计算、网络存储、热备份冗杂和虚拟化等计算机技术混合演进并跃升的结果。
计算云如此强大，那么有没有更强大的超级计算云呢？
有的，在北京就有一家超级云计算中心，它就是中冶有色技术网（www.china-mcc.com）的入驻会员，北京超级云计算中心。
北京超级云计算中心
北京超级云计算中心（简称“北京超算”），成立于2011年，是由北京市人民政府主导、院市共建的“北京超级云计算和国家重要信息化基础平台”，现坐落于北京怀柔综合性国家科学中心--怀柔科学城。由中科北龙科技有限公司、北京市长城伟业投资开发有限公司、北京并行科技股份有限公司(股票代码:839493)分别代表国家顶级科研机构、怀柔区人民政府、行业领军企业共同发起设立的北龙超级云计算有限责任公司（简称“北龙超云”）负责实体运营。为推进国家“东数西算”工程实施，北京超算已在北京、宁夏、内蒙等地前瞻性地布局了三个主算力枢纽，以构建跨域资源协同调度体系，优化算力之间的统筹联动。在助力北京市加快建设全球数字经济标杆城市核心战略布署下，总投资10亿元的北京超算（二期）将于2022年盛大启幕。
2021年11月发布的中国高性能计算机性能TOP100排行榜中位居同构众核CPU性能第一名，在2021年度“AI PERF500”AI GPU算力系统上榜总量份额第一。
该中心立足于北京、辐射全国、构建国内领先、国际一流的信息化基础设施及公共服务平台为总目标，面向科学计算、工业仿真、气象海洋、新能源、生物医药、人工智能等重点行业应用领域，随需提供超级云计算服务，支撑全北京市的产业升级与科技创新，助力国家科技发展。
服务能力
目前，北京超算总核心数共100万核，服务用户（机构用户）数超过19万+用户。在持续扩容计算资源的同时，上线计算性能达百PFlops的国产服务器资源，满足大规模并行计算需求，可根据用户的计算量、应用程序及业务场景，提供随需供应、不排队、省心省时的 高品质VIP计算服务。
核心优势
北京超算具有强大的计算能力，丰富的软件资源，可信赖的支持团队，定制化的行业解决方案，可提供随需而用的超算资源，减少排队，适应多学科应用需求，可降低用户资源使用成本，并为大规模复杂技术和商业应用实现提供专业完整的解决方案。同时提供一对一专属微信群，7×24小时在线服务和5分钟快速响应机制。
应用场景
气象/ 海洋环境：天气预报、空气污染研究、海洋环境模拟等
人工智能：图像识别、语音识别、产品缺陷检测等
仿真设计CAE / CFD：汽车研发、航天器研发、高速列车设计、重型装备等
生命科学：基因测序、药物研发、疾病筛查等
石油勘探电力能源：石油勘探、地震模拟、水文工程地质、风能等
荣誉资质
应用案例
人工光合系统变“碳”为宝
人工光合系统是一套将二氧化碳变废为宝的技术。人工光合系统是模拟自然界将太阳能转化为化学能，在光照条件下，光敏剂被激发，水分子在氧化中心被氧化成为氧气的同时释放出质子和电子，电子和质子转移到还原中心，二氧化碳在还原中心被还原成燃料或有用的化学品。人工光合系统代表了一种清洁、可持续的能量转换方法，该方法不仅能为社会的发展提供能量，转换过程也是清洁环保，无有害副产物的。
比如英国多所知名高校开展了一项研究就是通过人工光合系统制造生产出‘无碳’新能源——氢，这一能源可应用在新能源汽车和发电等领域。更有科学家指出，人工光合系统未来或将应用到火星的开发中。
而在国内，华中科技大学化学与化工学院廖荣臻教授课题组就人工光合系统展开了丰富的探索与研究。在这个过程中，课题组发现，为了实现可持续的化学转化，类似于还原的烟酰胺腺嘌呤二核苷酸磷酸酯（NADPH）的结构，二氢喹啉（DHQs）也是H2的潜在替代物。更为重要的是，1,2-DHQ作为通用的合成子，在生物活性分子、药物、天然产物等方面有着广泛的应用。它们可以通过C-H官能团化便利地地转化为复杂的有机结构，还可以实现不对称烯烃双官能团化和N-官能团化。苯的区域选择性催化氢化和对杂芳烃的转移加氢一直以来都得到了人们的广泛关注。在这一思路的指导下，可以直接获得所需的DHQ。目前，在将喹啉加氢生成四氢喹啉（THQs）反应方面已取得了重要进展，但迄今为止尚未发现直接生成DHQ的相关催化方法。催化获得1,2-DHQs的困难在于控制化学选择性和区域选择性，因为该反应始终会遭受反应活性更高的DHQ过度还原为THQ的困扰，因而将喹啉催化转化为DHQ极具挑战性。该领域的突破是近年来分别使用过渡金属催化剂或不含金属的有机催化剂，催化喹啉氢化硅烷化和硼氢化分别生成N-硅烷基化或N-硼化的1,2-DHQ。通过N-脱硅烷基或N-脱硼烷基保护可以作为合成1,2-DHQ的替代途径，但是，这样的氮保护/水解策略会遇到官能团相容性和复杂的纯化问题，因此开发一种直接合成1,2-DHQ的方法非常必要。
超级云计算助力“零”碳排放
2021年11月发布的中国高性能计算机性能TOP100排行榜中位居同构众核CPU性能第一名，在2021年度“AI PERF500”AI GPU算力系统上榜总量份额第一。目前，北京超算总核心数共100万核，服务用户（机构用户）数超过19万+用户，有效的帮助国内科研用户降低成本，增效提速。
廖荣臻教授课题组采用北京超级云计算中心的超级计算机深入探索了铁-卟啉协同催化二氧化碳选择性还原反应的机理。计算结果显示，铁卟啉配合物的两步还原都发生在卟啉配体上，中心金属FeII 离子价态保持不变，铁卟啉配合物催化剂通过"铁-氮"协同作用催化二氧化碳的选择性还原。并且，卟啉作为氧化还原非无辜配体直接参与电化学还原可有效避免Fe0 物种的生成，从动力学上避免了FeII 与水溶液中的质子反应形成FeII-H 和产氢。（ACS Catal. 2020, 59, 6332 . https://pubs.acs.org/doi/abs/10.1021/acscatal.0c00559）
图2.钴-酰胺配合物协同催化喹啉半氢化反应的Gibbs势能图 （单位：kcal/mol）
基于金属钴酶的"钴-酪氨酸"协同催化策略，廖荣臻教授课题组与山东大学王文光老师于Nature Communication（Nat. Commun. 2020, 11, 1249. https://www.nature.com/articles/s41467-020-15118-x）合作发表了"钴-酰胺配体协同催化合成1,2-二氢喹啉"的工作。研究人员利用北京超级云计算中心的超级计算机对反应机理进行了系统研究（图2）。计算结果表明，络合物催化剂的中心CoII离子与配体协同活化H3N?BH3，所得氢化物-质子物种（HCo-NH(H)，Int2）随后作为氢源完成对喹啉底物的氢化。氢化反应的区域选择性由第二步氢原子转移决定，由于催化剂的氨基与底物之间形成的氢键具有一定的导向作用，因而形成1,2-氢化产物比1,4-氢化产物更有利。
针对北京超级云计算中心在此次研究中的表现，廖荣臻教授表示，通过密度泛函理论计算探索反应机理和反应选择性，课题组利用北京超级云的计算服务达到了Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2678 v3 @ 2.50GHz 的计算规模，对于铁-卟啉催化剂大体系计算，计算时间从三天缩短到了一天，性能提升了三倍，超算的高效计算功能在仿生金属-配体协同催化还原反应机制研究中起到了重要的作用。
仿生物功能催化兼具化学催化和生物催化双重优势，然而许多人工合成的仿生配合物往往没有催化活性或者活性很低，因此合理借鉴生物金属酶活性中心结构和催化机制是实现高效高选择仿生催化的关键。华中科技大学化学与化工学院廖荣臻教授课题组利用密度泛函理论深入研究仿生物酶金属-配体协同催化还原反应机理，在明确反应机理的基础上进一步阐明了仿生金属-配体协同催化高效和高选择性的分子机制。
图1.铁-卟啉配合物协同催化二氧化碳还原反应示意图
此项研究，为实验化学家合成催化剂提供理论指导，帮助合成可大规模实际应用的催化剂，解决气候污染和能源短缺问题。
Zhang, Y.-Q.; Chen, J.-Y.; Siegbahn, P. E. M.; Liao, R.-Z. Harnessing Noninnocent Porphyrin Ligand to Circumvent Fe-Hydride Formation in the Selective Fe-Catalyzed CO2 Reduction in Aqueous Solution. ACS Catal., 2020, 10, 6332. https://pubs.acs.org/doi/abs/10.1021/acscatal.0c00559
Pang, M.-F.; Chen, J.-Y.; Zhang, S.-J.; Liao, R.-Z, Tung, C.-H.; Wang, W.-G. Controlled partial transfer hydrogenation of quinolines by cobalt-amido cooperative catalysis. Nat. Comm., 2020, 11, 1249.
https://www.nature.com/articles/s41467-020-15118-x
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