7.3.2 大规模仿真优化

文档摘要

7.3.2 大规模仿真优化在高性能计算（HPC）的广袤疆域中，仿真优化从来不是一道选择题，而是一场与物理极限、数值误差、并行开销和工程现实持续角力的硬仗。当“大规模”三个字被冠于其前——意味着千万级网格节点、TB级状态变量、跨十万个CPU核心的协同调度、分钟级单次迭代的求解延迟——传统仿真驱动优化的范式便轰然崩塌。此时，我们面对的已非单纯算法优劣之争，而是计算可扩展性、内存局部性、异构负载均衡、梯度可信传递与多尺度耦合建模五重风暴的叠加冲击。我曾在某国家实验室主导一个超临界CO₂布雷顿循环全工况瞬态仿真优化项目：目标是在3000个运行点上同步优化透平叶型、回热器流道拓扑与主控PID参数，约束涵盖热效率≥48.