2025年7月，中国声学学会水声学分会工作会议暨学术报告会在西北工业大学举办。会上，来自中国科学院声学研究所、哈尔滨工程大学、中山大学和西北工业大学等单位的学者分别就智能无人航行器水声探测、深海光纤阵目标测向、物理信息神经网络在水下声场计算中的应用等前沿议题展开报告。这场会议的一个背景是：现代水下航行体的辐射噪声已降至海洋环境噪声水平，传统被动声呐的探测距离急剧衰减，水下目标探测技术正面临”隐身化”与”智能化”的双重挑战。
与此同时，西北工业大学航海学院的水下航行器团队利用三台”勇毅”号自主水下航行器，在浅水濒海区域实现了集群三角队形探测实验。这类集群协同探测模式，要求实时处理多平台、多通道的声学数据，对后端算力提出了极高要求。从单一声呐信号处理到分布式多源融合，从传统物理模型到深度学习目标识别，海洋声学工程正在经历一场由算法驱动的计算革命。
一、从声呐到智能探测：水下目标识别的技术演进
水下目标探测的核心手段是声呐系统。与电磁波在水中剧烈衰减不同，声波是水下唯一能够有效传播远距离的信息载体。按照工作原理，声呐可分为主动声呐和被动声呐两大类：主动声呐通过发射声波并接收目标回波完成探测，其性能高度依赖信号波形设计和回波处理算法；被动声呐则通过分析接收信号中是否含有感兴趣目标的辐射噪声来实现探测，对”安静型”目标的识别尤其困难。
声呐技术的发展推动了成像声呐的诞生。利用波束形成技术或单阵元的指向性，将测向和测距结合，可形成对水下环境的二维乃至三维观测。常见成像声呐包括前视声呐（FLS）、侧扫声呐（SSS）、合成孔径声呐（SAS）、多波束测深仪（MBES）等。其中，合成孔径声呐利用沿直线运动的声基阵在不同时刻发射和接收的回波进行相干处理，形成可变的虚拟大孔径，可实现比侧扫声呐更高的、不随探测距离降低的沿航向分辨率。
近年来，MIMO声呐技术通过多个发射和接收阵元的协同工作，利用波形分集和阵列信号处理等技术构建丰富的传播路径组合，有效克服了传统声呐在分辨率和多目标检测能力上的限制。与此同时，基于深度学习的水声目标识别方法快速发展，卷积神经网络、循环神经网络以及物理信息神经网络（PINN）等模型被广泛应用于水声信号分类、目标特征学习和声场快速预报等任务。
二、海洋声学工程的核心计算挑战
海洋声学工程的研究对象极其复杂。声波在海洋中的传播受到温度、盐度、深度、海底地形、海面状态等多种因素的耦合影响。为了精确描述声场分布，研究人员需要求解波动方程在各种边界条件下的解，这催生了多种数值模拟方法。
2.1 声场数值模拟方法
抛物方程法（PE）是求解水平变化声场的主流方法之一，适用于中远距离声传播预报，计算复杂度相对较低，但在大角度传播和复杂边界条件下精度受限。有限元法（FEM）和边界元法（BEM）能够处理复杂几何边界和非均匀介质，适合近场声辐射和散射问题的精细化计算，但网格剖分带来的自由度数量往往极其庞大。射线追踪法基于高频近似，计算效率高，适用于快速声场评估，但无法准确描述干涉和衍射效应。
对于大规模三维声场预报，通常需要数百万甚至数千万的自由度，涉及大规模稀疏线性方程组的求解。这类计算对CPU的多核并行能力和大容量内存提出了硬性要求。
2.2 阵列信号处理与目标跟踪
波束形成是水声阵列信号处理的基础操作。常规波束形成器（CBF）实现简单，但在低信噪比条件下性能受限；最小方差无失真响应（MVDR）波束形成器通过自适应调整权重来抑制干扰，但计算量更大。超指向性波束形成技术则通过优化波束图控制，在有限孔径条件下获取更高的阵列增益。相位匹配波束形成器（MPBF）能够对水声信道的相位起伏进行补偿，改善阵元接收信号之间的相关性，在复杂波导环境中获得较高的阵增益。
多目标跟踪涉及数据关联、滤波估计和传感器布局优化等多个计算密集型环节。联合概率数据关联法（JPDA）、基于随机有限集的算法等都需要大量的矩阵运算和概率推理。
2.3 深度学习与大数据处理
水声目标识别的深度学习模型需要处理长时间、高采样率的声学数据。一次海上实验可能产生TB级别的原始数据，从中提取特征、训练模型、验证算法，都需要强大的GPU加速能力。物理信息神经网络将物理方程（如Helmholtz方程）作为约束嵌入神经网络训练过程，能够用较少的数据实现声场的快速预报，但其训练过程同样需要大量计算资源。
三、AI大模型本地部署方案
水声领域的AI应用正在向大模型方向发展。本地部署这类模型，既能保护涉密数据不外泄，又能根据具体海域环境进行定制化微调。
对于水声信号处理和目标识别任务，推荐部署以下类型的大模型：
- 音频基础模型：基于Whisper或Wav2Vec 2.0架构的预训练模型，用于水声信号的自动标注和特征提取。14B参数级别的模型可在单卡RTX 5090D v2 24GB上流畅运行推理。
- 时序分析模型：基于Transformer架构的时序预测模型，用于海洋环境参数和声传播损失的长时序预报。30B参数级别的模型需要至少48GB显存，建议使用RTX Pro 5000 48GB或更高规格显卡。
- 物理信息神经网络（PINN）：将声学波动方程嵌入神经网络，用于替代传统数值求解器进行快速声场预报。这类模型通常需要与科学计算软件联动，对CPU和GPU的协同计算能力要求较高。
本地部署建议配置至少128GB系统内存，以支持大模型的加载和批量推理。如果涉及多模态数据融合（声学+水文+地形），内存需求可能提升至256GB以上。同时，建议配备高速NVMe SSD存储，用于快速读写海量声学数据集。
四、水声工程领域核心软件介绍
水声工程研究和工程实践依赖一系列专业软件工具：
- COMSOL Multiphysics：多物理场仿真平台，其声学模块支持压力声学、声-结构相互作用、热声学等多种分析类型，适合复杂边界条件下的精细化声场计算。
- KRAKEN / BELLHOP：经典的水声传播模型程序。KRAKEN基于耦合简正波理论，BELLHOP基于高斯波束射线追踪，广泛用于海洋声传播的快速预报。
- MATLAB：水声信号处理的主流开发环境，提供丰富的信号处理、阵列处理和机器学习工具箱，是许多水声研究机构的标准工作平台。
- Python生态系统：NumPy、SciPy用于数值计算，PyTorch和TensorFlow用于深度学习模型开发，xarray和netCDF4用于海洋数据管理。
- ANSYS Mechanical / LS-DYNA：用于声呐换能器和结构件的有限元分析，评估压电材料在发射和接收过程中的力学响应。
这些软件的计算特性各有侧重：COMSOL和ANSYS偏向CPU密集型有限元求解，BELLHOP和KRAKEN对单核性能敏感，MATLAB和Python的深度学习任务则需要GPU加速。
五、高性能计算配置推荐
水声工程的计算需求跨度极大——从单通道信号处理的轻量任务，到千万自由度声场仿真的超算级挑战，不同场景对硬件的要求差异显著。以下按照计算强度由低到高给出配置建议。
方案A：轻量级信号处理与教学实验
适用场景：水声信号基础处理、小型阵列波束形成、算法原型验证、课程教学实验。
推荐机型：A350 15064-MBX
- 价格区间：2~4万
- CPU：Intel Ultra 7 265K（20核，8性能核全核5.1GHz）+ 水冷
- GPU：RTX 5060Ti 16GB
- 内存：64GB DDR5
- 系统盘：4TB NVMe SSD（14GB/s）
- 显存带宽：448.0 GB/s
这套配置足以流畅运行MATLAB/Python信号处理脚本，支持中等规模（数十通道）阵列数据的实时处理，也可承担轻量级的深度学习模型训练任务。RTX 5060Ti 16GB的显存容量能够加载中小型神经网络，适合作为入门学习和算法验证的主力机型。
方案B：中规模声场仿真与阵列数据处理
适用场景：中等规模有限元声场计算、合成孔径声呐成像处理、多目标跟踪算法开发、物理信息神经网络训练。
推荐机型：AE450 145128-MCA
- 价格区间：9~12万
- CPU：AMD霄龙9275F（24核4.5GHz）+ 水冷
- GPU：RTX A400（仅显示用，计算主要依赖CPU）
- 内存：128GB DDR5
- 系统盘：4TB NVMe SSD
- 显存带宽：96.0 GB/s
AMD霄龙9275F的高主频（4.5GHz全核）对COMSOL有限元求解和MATLAB矩阵运算有明显的加速效果。128GB内存可以支持百万自由度级别的三维声场网格计算。如果需要GPU加速深度学习训练，可升级至RTX 5090D级别显卡。
方案C：大规模多物理场耦合与集群式探测数据处理
适用场景：大规模声-结构耦合仿真、分布式多平台声呐数据融合、深海声场精细化预报、TB级声学数据集分析。
推荐机型：EX660 227384-MCB
- 价格区间：18~23万
- CPU：2×Xeon金牌6554s（72核2.7GHz）+ 工业水冷
- GPU：RTX A2000（显示用）
- 内存：384GB DDR5
- 系统盘：4TB NVMe Gen5 SSD
- 显存带宽：288.0 GB/s
双路Xeon平台提供72个物理核心和384GB大容量内存，适合运行大规模稀疏矩阵求解器，是COMSOL多物理场仿真和KRAKEN大规模简正波计算的理想平台。双路架构的内存带宽优势对于需要频繁访问大型数据集的水声信号处理流程同样关键。
方案D：超大规模声场预报与AI训练推理一体化
适用场景：千万自由度以上三维声场预报、多模态水声大模型训练、实时多目标识别推理、海洋声学数字孪生平台建设。
推荐机型：AlphaPro660 241768-MDA
- 价格区间：45~55万
- CPU：2×AMD霄龙9755（256核4.1GHz）
- 图形卡：RTX 1000
- 计算卡：A100 80GB + 水冷
- 内存：768GB DDR5
- 系统盘：8TB NVMe SSD（14GB/s）
- 数据盘：20TB SATA
- 显存带宽：1.94 TB/s / 2.04 TB/s（A100 80GB）
256核AMD霄龙9755配合768GB内存，可以支撑超大规模有限元网格的并行求解。A100 80GB计算卡的1.94 TB/s显存带宽和80GB大显存，能够高效训练水声目标识别的大模型，也可作为物理信息神经网络的加速引擎。这套配置既是科学计算服务器，也是AI训练推理平台，适合建设海洋声学工程的高性能计算中心。
六、常见问题FAQ
Q1：水声工程计算对CPU主频和核心数哪个更敏感？
这取决于具体任务。有限元求解和射线追踪对单核性能敏感，高主频CPU更有优势；大规模阵列信号处理和蒙特卡洛仿真则可以充分利用多核并行，核心数越多越好。建议优先选择高主频多核的均衡型处理器，如AMD霄龙9475F或Intel Xeon铂金系列。
Q2：做声场数值模拟需要多大内存？
内存需求与网格规模和自由度数量直接相关。经验法则：每百万自由度约需816GB内存。一个中等复杂度的三维声场模型（500万自由度）需要64128GB内存；超大规模模型（5000万自由度以上）则需要512GB甚至更多。建议为内存预留50%以上的余量。
Q3：水声领域的深度学习必须配高端GPU吗？
不一定。如果仅使用预训练模型进行推理，中端GPU如RTX 4090或RTX Pro 5000即可满足需求。但若要训练自定义的水声目标识别模型，尤其是处理长时间序列数据时，建议使用A100或H100这类数据中心级GPU，其大显存和高带宽能够显著缩短训练周期。
Q4：双CPU平台相比单CPU平台的优势在哪里？
双CPU平台的优势主要体现在内存容量和内存通道数的翻倍上。对于COMSOL等有限元软件，更大的内存意味着可以求解更精细的网格；更多的内存通道意味着更高的内存带宽，对数据密集型计算有明显加速。此外，双路平台的PCIe通道数更多，方便扩展多张GPU或多块高速存储卡。
Q5：海上实验采集的原始数据量很大，存储怎么配？
一次典型海上实验可能产生数百GB到数TB的原始声学数据。建议采用分层存储策略：系统盘用高速NVMe SSD（4TB以上）存放操作系统和常用软件；数据盘用大容量SATA HDD（20TB以上）存放原始实验数据；如果预算允许，可增加一块8TB NVMe SSD作为计算缓存盘，加速数据预处理流程。
Q6：水声软件和通用仿真软件有什么区别？需要都装吗？
水声专用软件如KRAKEN、BELLHOP针对海洋波导环境做了特殊优化，计算效率高但适用范围有限。通用多物理场软件如COMSOL则更加灵活，可以处理声-结构-流体耦合等复杂问题，但计算成本更高。两者并非替代关系，而是互补——快速评估用专用软件，精细化分析用通用软件。实际工作中通常都需要。
结语
从马远良院士开创的超指向性波束形成理论，到今天基于深度学习的智能水声探测系统，海洋声学工程的每一次突破都离不开算力的支撑。当”勇毅”号水下航行器集群在深海协同探测时，当物理信息神经网络在秒级时间内预报出声场分布时，背后都是高性能计算平台在无声运转。
水下目标探测正在从单一的声呐回波解析，走向多源融合的全域环境认知。这条技术进路的每一步，都需要更强大的算力基础设施作为底座。选择一套与科研需求匹配的工作站配置，不仅是提升效率的手段，更是决定研究边界的关键因素。高性能计算平台将继续支撑海洋声学工程向更深、更远、更智能的方向推进。
如果您有任何配置疑问欢迎加微信沟通~
微信号：maxftxwx
fuyiqin@xasun.com
