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在科研的浩瀚星空中，科学计算一直是探索未知的重要工具。但传统数值计算方法常面临维数高、耗时长、跨尺度的挑战，让人不禁感叹：科研之路，道阻且长！
不过，别担心，今天我们要介绍的PaddleScience，正是击破这些痛点的科研利器！
痛点一：维数高，计算难度大
在进行复杂科学研究时，常常需要处理高维数据，而传统数值计算方法在面对高维数据时，计算效率极低，甚至可能导致计算无法完成。这就像爬山，山越高越陡，攀登的难度就越大。
法宝一：高阶自动微分，简化计算
PaddleScience凭借飞桨深度学习框架的高阶自动微分机制，无需手写高阶微分算子，即可轻松应对高维问题，大大简化了计算过程。
不仅如此， PaddleScience还支持50多个常用API高阶自动微分，并可持续扩展，让你的科研之路更加顺畅。就像有了一把万能钥匙，各种复杂计算都变得游刃有余！
痛点二：耗时长，效率低下
科学计算往往需要花费大量时间收敛、测试、优化，尤其是在处理大规模数据时，计算时间更是漫长。对于科研人，时间就是成本，耗不起啊！
法宝二：分布式并行、编译优化与丰富案例
PaddleScience内置了分布式并行与先进的编译优化技术，通过算子融合、常量折叠等手段，加速模 型训推速度。
同时，它还提供了丰富的场景案例和文档，涵盖流体、结构、气象等领域40+个案例，如2D & 3D圆柱绕流、涡激振动、控制臂正问题求解等。
这些案例都经过精心设计和验证，你可以直接一键运行或二次开发，大大节省了时间和精力。科研小白甚至可以在星河社区notebook领取免费算力在线一键运行经典项目，快速入门科学计算！
▲ 圆柱绕流
▲ 二相流
痛点三：跨尺度，难以统一
在科学研究中，不同尺度的现象和过程往往交织在一起，形成了跨尺度的挑战。而传统数值计算方法在跨尺度问题上往往力不从心，难以得出准确的结果。这就像拼图一样，如果拼块之间的尺寸不匹配，就无法拼出完整的图案。
法宝三：跨尺度求解，一网打尽
PaddleScience支持物理机理、数据驱动等多种范式来求解问题，无论是计算流体力学、气象预测、
还是结构有限元仿真等领域，都能找到适合自己的解决方案。就像给科研人员提供了一个全能的工具箱，无论是宏观还是微观的现象，都能一网打尽。
新增了CNN、 U-Net、Transformer等经典神经网络模型以及FNO算子学习模型，让你的模型选择更加多样化。同时，它还提供了全新设计的API，供你自定义偏微分方程及定义各类边界条件。
这样，你就可以根据自己的科研需求，灵活构建跨尺度的计算模型了！
额外福利：AI for Science 赛事启幕
最近由百度飞桨主办的“飞桨科学计算工具组件开发大赛”就正式拉开了帷幕！
这项赛事旨在加速国产深度学习框架在科学计算领域的适配与发展，推动飞桨这一国内领先的深度学习平台在科学计算生态中的全面布局与深化。
参赛选手将有机会参与高影响力的开源项目，如三维几何、稀疏计算、神经算子、图神经网络等方向的工具组件建设工作，并将成果合并到这些组件的官方仓库或PaddleScience仓库中。
这不仅能够提升飞桨用户在开发科学计算模型时的效率与灵活性，还能为国产深度学习技术的自主创新与发展注入强劲动力！
不仅如此，参赛者还可以通过完成热身打卡活动来轻松领取会员礼品哦！
只需前往PaddleScience的GitHub仓库拉取代码，完成安装并跑通现成的案例，然后截图打卡任务跑通成功的界面并发送邮件，即可获得精美的飞桨周边礼品！这样的机会怎能错过？
礼品领取流程
1、报名比赛
前往官网，完成报名。
报名链接：
https://competition.atomgit.com/competitionInfo? id=805ad94637707d062f24e54265d85731
2、完成热身活动
GitHub拉取仓库代码，完成PaddleScience安装，并跑通现成的 二维薄板弯曲变形案例。
打卡教程：
https://github.com/PaddlePaddle/PaddleScience/issues/372
3、获得算力会员卡/文心一言会员体验卡
截图打卡任务跑通成功的界面+比赛报名界面，参考模版向 ext_paddle_oss@baidu.com 发送邮件，打卡成功后即可获得精美礼品。
总之， PaddleScience凭借其击破科学计算痛点的能力，正在成为科研工作者心中的明星工具。它让AI与科研无缝融合，为科研之路铺平了道路。如果你还在为科学计算中的难题而烦恼，不妨试试PaddleScience吧！相信它一定会给你带来意想不到的惊喜！
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