南方科技大学牵头建设的深圳材料基因组工程大科学装置，由南方科技大学牵头，联合北京大学深圳研究生院与清华大学深圳国际研究生院共同建设及运营 ，旨在通过“高通量计算 + 高通量实验+材料数据库”的闭环模式，将新材料研发周期和成本双减半。大科学装置以国家“大科学”项目为目标，聚焦解决材料领域的核心技术难题，涵盖仿生材料、新能源、光电信息、生物医药、碳中和、海洋、核电、航空航天等多个关键领域。
材料基因组工程大科学装置集成高通量制备、表征、计算及中子表征四大平台，利用人工智能和大数据替代传统“试错法”，加速新材料发现 。
设计方案主要关注以下三个方向
利用人工智能技术，加速科研发现
针对大量数据进行特征提取或训练过程，使用深度学习方法，快速定位并发现新的科研结果。
利用高性能技术，验证创新结果
使用深度学习发现的结果需要进一步验证和解释，最终需要从原理上进行论证。
利用异构计算技术，提高计算效率
越来越多的应用已经可以通过GPU进行加速，另外目前混合精度计算也成为高性能计算的发展方向之一。
元物质在整体平台架构上采用异构方式，即通过CPU计算节点和GPU计算节点搭配，同时解决高通量计算对双精度的计算需求和深度学习计算对单精度、半精度等需求。计算网络选择HDR技术，满足高性能计算和深度学习对高带宽、低延迟的网络需求。存储系统采用高性能计算领域主流的并行文件系统和存储服务器方式进行搭建，满足大科学装置应用并发IO访问需求，另外，通过制定不同的安全策略可以在性能和可靠性之间做出平衡，灵活的根据实际业务需求进行数据的合理安排。平台管理系统，根据科研人员使用习惯及实际场景，组建了元Space+Slurm的管理调度平台，满足不同科研场景的需求。
全面加速新材料研究由传统“经验指导”向“理论预测与实验验证结合”的范式跃迁。精准达成新材料研究“研发周期缩短一半、研发成本降低一半”的战略目标。
