光催化技术的高性能解决方案
光催化技术作为一种高效、环保的绿色技术，在环境治理、能源转换和有机合成等领域具有广泛的应用前景。光催化领域的研究方法主要包括实验研究和理论计算。实验研究主要通过光谱分析、电化学测试、反应动力学等手段，探究光催化反应的机理和动力学过程。理论计算主要采用密度泛函理论（DFT）等方法，对光催化反应的微观过程进行模拟和预测。暨南大学化学与与材料学院某题组、五邑大学某课题组和澳门大学某课题组在Applied Catalysis B: Environmental（中科院化学1区，影响因子：24.319）发表了光催化领域的最新研究成果。科研人员通过双氰胺和邻氨基苯腈（ABN）的共缩合以及NaCl-KCl熔融盐处理后，获得了电子离域性增强和缺陷丰富（-C≡N和N缺陷）的新型聚合氮化碳（PCN）材料，扩展了传统PCN基光催化剂的光学吸收范围和提高了其光生载流子分离率。该复合材料在λ > 500 nm照射下，对双酚A（BPA）的降解和产氢性能均显著增强，优于之前报道的多数PCN基光催化剂。该工作还通过密度泛函理论计算DFT表明，复合材料结构在可见光照射下可以获得更多的光子，并可抑制光生载流子的复合，从而显著提高PHE和BPA的光降解效果。 方案介绍：
在集群架构管理方面，本平台支持 3 层组织架构，如管理员、组织管理员和成员等，通过设定实现对组织及用户的资源配额管理。为了满足用户对深度学习环境的需求，本平台支持用户按需设置深度学习环境，包括深度学习框架、网络模型、CPU 资源。用户可以选择销毁平运行环境，释放计算资源，也可以快速创建深度学习环境。同时，本平台支持 web 及 shell 提交训练任务，用户可实时查看任务运行结果，方便监控任务进度。 该集群还支持可视化作业管理、版本管理、克隆任务（参数管理）等功能，基于参数管理可快速创建任务，提升模型训练任务的迭代效率。此外，本平台支持基于常用算法框架及预先准备好的算法进行多版本任务参数调优，优化并加强机器学习全生命周期管理流程。 在集群支持方面，本平台具备分布式并行训练功能，支持动态申请分布式训练所需的 CPU 数量和节点数量，平台可实时监控每个节点的运行情况。此外，本平台还具备本地镜像仓库，支持镜像分组管理及分享，允许用户上传自定义镜像。 为满足模型训练的迭代需求，本平台支持将用户环境一键打包至镜像仓库，并支持将权限设置为公有或者私有。同时，本平台支持多版本模型的统一管理功能，可集中管理所有在模型训练中得到的模型。 此外该集群还提供了丰富的功能，如 scp 访问/Web 访问/扩容/重命名/修改密码/共享存储/删除等，支持个人用户上传数据集后，多用户同时调用，提高数据集的使用效率。 方案解析： 该集群的理论浮点计算峰值高达 11.6TFlops，具备多层级资源分配机制，实现全局级、用户组级、特定用户等不同维度的业务资源限额配置，从而灵活管理平台资源，最大化提升资源利用率。其计算网络采用高速万兆网络，确保用户在运行计算任务时不受网络带宽限制，实现低延迟、高速度。双层高速网络保证了集群中所有节点的无阻塞、全线速运行，满足高速互联需求。计算节点具备多核心计算能力和大内存运行能力，为苛刻的 HPC 和横向扩展工作负载提供强劲动力。 |
