課題申報(bào)書(shū)題目字體一、封面內(nèi)容

項(xiàng)目名稱(chēng)：面向新一代高性能計(jì)算平臺(tái)的異構(gòu)計(jì)算資源協(xié)同優(yōu)化關(guān)鍵技術(shù)研究

申請(qǐng)人姓名及聯(lián)系方式：張明，zhangming@

所屬單位：清華大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)系

申報(bào)日期：2023年10月27日

項(xiàng)目類(lèi)別：應(yīng)用研究

二．項(xiàng)目摘要

本項(xiàng)目旨在面向下一代高性能計(jì)算（HPC）平臺(tái)，深入研究異構(gòu)計(jì)算資源的協(xié)同優(yōu)化關(guān)鍵技術(shù)，以解決多類(lèi)型處理器（CPU、GPU、FPGA、加速器等）在復(fù)雜工作負(fù)載下的資源調(diào)度、任務(wù)卸載與性能瓶頸問(wèn)題。當(dāng)前HPC系統(tǒng)異構(gòu)性日益增強(qiáng)，但現(xiàn)有資源管理方案普遍存在調(diào)度僵化、能耗高、任務(wù)并行度不足等瓶頸，制約了系統(tǒng)整體效能的發(fā)揮。項(xiàng)目將基于深度學(xué)習(xí)與強(qiáng)化學(xué)習(xí)理論，構(gòu)建自適應(yīng)資源感知模型，通過(guò)動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)任務(wù)特征與硬件狀態(tài)，實(shí)現(xiàn)跨層級(jí)的資源協(xié)同調(diào)度。具體方法包括：1）設(shè)計(jì)多目標(biāo)優(yōu)化算法，平衡計(jì)算負(fù)載、能耗與任務(wù)完成時(shí)延；2）開(kāi)發(fā)任務(wù)卸載策略，支持混合精度計(jì)算與數(shù)據(jù)局部性?xún)?yōu)化；3）構(gòu)建硬件-軟件協(xié)同仿真平臺(tái)，驗(yàn)證算法在實(shí)際HPC場(chǎng)景下的性能增益。預(yù)期成果包括：一套支持異構(gòu)計(jì)算的全局優(yōu)化框架、三篇頂級(jí)學(xué)術(shù)會(huì)議論文、一項(xiàng)發(fā)明專(zhuān)利，以及針對(duì)國(guó)家超算中心的典型應(yīng)用案例。本項(xiàng)目成果將顯著提升HPC系統(tǒng)的資源利用率與能效比，為、科學(xué)計(jì)算等領(lǐng)域提供高性能計(jì)算支撐。

三.項(xiàng)目背景與研究意義

1.研究領(lǐng)域現(xiàn)狀、存在問(wèn)題及研究必要性

高性能計(jì)算（High-PerformanceComputing,HPC）作為支撐科學(xué)發(fā)現(xiàn)、工程模擬和大數(shù)據(jù)分析的核心驅(qū)動(dòng)力，其發(fā)展已進(jìn)入異構(gòu)計(jì)算的新時(shí)代?，F(xiàn)代HPC系統(tǒng)普遍集成CPU、GPU、FPGA、加速器等多種計(jì)算單元，以實(shí)現(xiàn)不同類(lèi)型任務(wù)的性能與能耗最優(yōu)匹配。然而，這種異構(gòu)性在帶來(lái)計(jì)算能力飛躍的同時(shí)，也引入了前所未有的資源管理挑戰(zhàn)。當(dāng)前HPC系統(tǒng)的資源調(diào)度與優(yōu)化面臨以下關(guān)鍵問(wèn)題：

首先，異構(gòu)資源調(diào)度缺乏全局優(yōu)化視角?，F(xiàn)有調(diào)度器多基于靜態(tài)任務(wù)特征或局部硬件狀態(tài)進(jìn)行決策，未能有效融合不同計(jì)算單元的特性差異（如CPU擅長(zhǎng)串行計(jì)算、GPU擅長(zhǎng)并行計(jì)算、FPGA支持定制邏輯加速、加速器適用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等）。這種“分而治之”的調(diào)度模式導(dǎo)致資源利用率不均，部分計(jì)算單元（如CPU）可能因GPU等待而閑置，或GPU因缺乏適合的并行任務(wù)而性能未充分發(fā)揮。

其次，任務(wù)卸載策略僵化，未能充分考慮數(shù)據(jù)遷移開(kāi)銷(xiāo)與計(jì)算單元間的協(xié)同潛力。在混合計(jì)算環(huán)境中，將任務(wù)或任務(wù)片段卸載到不同計(jì)算單元執(zhí)行，需要權(quán)衡計(jì)算加速效益與數(shù)據(jù)傳輸成本。現(xiàn)有研究或過(guò)度簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)遷移模型，或僅關(guān)注計(jì)算加速，忽略了數(shù)據(jù)局部性對(duì)能耗和延遲的復(fù)合影響。例如，將大規(guī)模數(shù)據(jù)密集型任務(wù)片段卸載到網(wǎng)絡(luò)延遲敏感的GPU或加速器上，可能因頻繁的數(shù)據(jù)交換導(dǎo)致整體效率下降。

第三，能耗管理機(jī)制滯后于性能提升。隨著異構(gòu)計(jì)算單元密度的增加，HPC系統(tǒng)的總功耗急劇上升，PUE（電源使用效率）普遍較高。當(dāng)前多數(shù)調(diào)度策略以計(jì)算性能最大化為目標(biāo)，未能將能耗作為關(guān)鍵約束或優(yōu)化維度。這不僅增加運(yùn)營(yíng)成本，也限制了HPC系統(tǒng)的可持續(xù)發(fā)展和部署范圍。特別是在邊緣計(jì)算和移動(dòng)超算場(chǎng)景下，能耗約束更為嚴(yán)格。

第四，缺乏面向未來(lái)HPC架構(gòu)的動(dòng)態(tài)適應(yīng)能力。新興計(jì)算技術(shù)（如量子計(jì)算的初步探索、更先進(jìn)的加速器、可編程異構(gòu)互連網(wǎng)絡(luò)等）不斷涌現(xiàn)，使得HPC系統(tǒng)架構(gòu)呈現(xiàn)快速演化的趨勢(shì)?，F(xiàn)有資源管理方案多為針對(duì)特定硬件平臺(tái)的靜態(tài)配置，缺乏對(duì)架構(gòu)演化的前瞻性設(shè)計(jì)，難以適應(yīng)未來(lái)計(jì)算模式的變革。

上述問(wèn)題的存在，嚴(yán)重制約了異構(gòu)HPC系統(tǒng)潛能的發(fā)揮。因此，開(kāi)展面向新一代高性能計(jì)算平臺(tái)的異構(gòu)計(jì)算資源協(xié)同優(yōu)化關(guān)鍵技術(shù)研究，不僅是應(yīng)對(duì)當(dāng)前HPC系統(tǒng)復(fù)雜性的迫切需求，也是推動(dòng)高性能計(jì)算技術(shù)持續(xù)發(fā)展的內(nèi)在要求。本項(xiàng)目旨在通過(guò)理論創(chuàng)新與工程實(shí)踐，突破異構(gòu)資源協(xié)同調(diào)度的核心瓶頸，為構(gòu)建高效、智能、可持續(xù)的下一代HPC系統(tǒng)提供核心技術(shù)支撐。

2.項(xiàng)目研究的社會(huì)、經(jīng)濟(jì)或?qū)W術(shù)價(jià)值

本項(xiàng)目的研究成果預(yù)期在學(xué)術(shù)、經(jīng)濟(jì)和社會(huì)層面產(chǎn)生顯著價(jià)值。

在學(xué)術(shù)價(jià)值方面，本項(xiàng)目將推動(dòng)計(jì)算資源管理領(lǐng)域的基礎(chǔ)理論研究。通過(guò)引入深度學(xué)習(xí)與強(qiáng)化學(xué)習(xí)框架，探索異構(gòu)計(jì)算資源的內(nèi)在關(guān)聯(lián)與優(yōu)化機(jī)理，豐富和發(fā)展了計(jì)算經(jīng)濟(jì)學(xué)、運(yùn)籌優(yōu)化和交叉領(lǐng)域的理論體系。項(xiàng)目提出的多目標(biāo)優(yōu)化算法和硬件-軟件協(xié)同設(shè)計(jì)方法，將超越傳統(tǒng)基于規(guī)則的調(diào)度范式，為智能資源管理提供新的研究范式。研究成果有望在頂級(jí)學(xué)術(shù)期刊（如IEEETPDS,ISCA,HPCA）和會(huì)議（如ASPLOS,ISCA,HPCA）上發(fā)表，促進(jìn)學(xué)術(shù)交流，并可能衍生出新的研究方向，如面向量子計(jì)算的混合異構(gòu)資源管理、基于區(qū)塊鏈的HPC資源可信調(diào)度等。同時(shí)，構(gòu)建的仿真平臺(tái)將作為重要的研究工具，為后續(xù)相關(guān)研究提供共享資源。

在經(jīng)濟(jì)價(jià)值方面，本項(xiàng)目成果具有明確的產(chǎn)業(yè)應(yīng)用前景。高效能、低能耗的HPC系統(tǒng)是支撐數(shù)字經(jīng)濟(jì)、智能制造、生物醫(yī)藥、氣候模擬等國(guó)家重大戰(zhàn)略需求的關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施。通過(guò)本項(xiàng)目研發(fā)的資源優(yōu)化技術(shù)，可以顯著提升現(xiàn)有HPC系統(tǒng)的利用率，降低約15%-30%的運(yùn)營(yíng)成本（包括電費(fèi)和硬件折舊），并提高任務(wù)完成速度，從而提升科研機(jī)構(gòu)的研發(fā)效率和企業(yè)的產(chǎn)品競(jìng)爭(zhēng)力。例如，在生物醫(yī)藥領(lǐng)域，藥物分子模擬任務(wù)通過(guò)優(yōu)化調(diào)度可縮短數(shù)周至數(shù)月的計(jì)算時(shí)間；在金融領(lǐng)域，高頻交易策略回測(cè)的效率提升將直接轉(zhuǎn)化為市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。此外，本項(xiàng)目的技術(shù)方案有望賦能邊緣計(jì)算和云超算平臺(tái)，拓展HPC服務(wù)的商業(yè)模式，創(chuàng)造新的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)點(diǎn)。知識(shí)產(chǎn)權(quán)的轉(zhuǎn)化，如核心算法的授權(quán)或基于本項(xiàng)目的創(chuàng)業(yè)公司，也將帶來(lái)直接的經(jīng)濟(jì)效益。

在社會(huì)價(jià)值方面，本項(xiàng)目緊密契合國(guó)家科技自立自強(qiáng)和綠色發(fā)展的戰(zhàn)略方向。通過(guò)攻克異構(gòu)HPC資源管理的“卡脖子”技術(shù)難題，有助于提升我國(guó)在高性能計(jì)算領(lǐng)域的自主創(chuàng)新能力和國(guó)際影響力。項(xiàng)目成果將支撐國(guó)家重大科技基礎(chǔ)設(shè)施（如國(guó)家超算中心）的服務(wù)能力提升，加速科學(xué)發(fā)現(xiàn)進(jìn)程，例如在氣候模型預(yù)測(cè)、新藥研發(fā)、材料科學(xué)等領(lǐng)域取得突破性進(jìn)展。在綠色計(jì)算日益重要的今天，項(xiàng)目提出的能效優(yōu)化技術(shù)有助于推動(dòng)HPC向綠色化發(fā)展，符合可持續(xù)發(fā)展的全球共識(shí)，為社會(huì)節(jié)約能源資源。此外，培養(yǎng)一批掌握異構(gòu)計(jì)算資源優(yōu)化前沿技術(shù)的專(zhuān)業(yè)人才，也將為我國(guó)信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展提供人才儲(chǔ)備。

四.國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀

1.國(guó)外研究現(xiàn)狀

國(guó)外在異構(gòu)計(jì)算資源優(yōu)化領(lǐng)域的研究起步較早，形成了較為豐富的研究體系，涵蓋了從理論算法到系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)等多個(gè)層面。

在資源調(diào)度策略方面，國(guó)外研究較早探索了基于優(yōu)先級(jí)、時(shí)間片輪轉(zhuǎn)、多級(jí)隊(duì)列等傳統(tǒng)調(diào)度算法在異構(gòu)環(huán)境下的適用性。隨著研究的深入，基于模型的調(diào)度方法受到關(guān)注，如線(xiàn)性規(guī)劃（LP）和混合整數(shù)線(xiàn)性規(guī)劃（MILP）被用于精確優(yōu)化資源分配問(wèn)題，特別是在任務(wù)完成時(shí)間最小化等單目標(biāo)場(chǎng)景下取得了不錯(cuò)效果。代表性工作如MIT的OpenMPTasking調(diào)度框架，以及德國(guó)宇航中心（DLR）提出的OMPT（OpenMPTaskingProfiler）用于任務(wù)特性分析。然而，這些基于模型的調(diào)度方法往往面臨計(jì)算復(fù)雜度高、難以在線(xiàn)實(shí)時(shí)決策、對(duì)模型精度要求高等問(wèn)題，難以應(yīng)對(duì)大規(guī)模、動(dòng)態(tài)變化的異構(gòu)HPC工作負(fù)載。

近年來(lái)，基于機(jī)器學(xué)習(xí)和的調(diào)度方法成為研究熱點(diǎn)。美國(guó)阿貢國(guó)家實(shí)驗(yàn)室提出的MAESTRO調(diào)度系統(tǒng)，利用機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)任務(wù)執(zhí)行時(shí)間和資源需求，實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)調(diào)度。卡內(nèi)基梅隆大學(xué)（CMU）的研究團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)了基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的自適應(yīng)調(diào)度器（如Pegasus的增強(qiáng)調(diào)度），通過(guò)與環(huán)境交互學(xué)習(xí)最優(yōu)調(diào)度策略。斯坦福大學(xué)則研究了利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)任務(wù)特征進(jìn)行自動(dòng)提取和分類(lèi)，以改進(jìn)調(diào)度決策。這些研究顯著提升了調(diào)度的智能化水平，但在模型泛化能力、樣本效率以及與實(shí)際硬件特性的耦合方面仍存在挑戰(zhàn)。例如，多數(shù)調(diào)度器依賴(lài)大量的離線(xiàn)標(biāo)定數(shù)據(jù)，難以適應(yīng)硬件配置頻繁變更或新類(lèi)型計(jì)算單元的加入。

任務(wù)卸載與數(shù)據(jù)管理方面，國(guó)外研究關(guān)注數(shù)據(jù)遷移優(yōu)化和計(jì)算-存儲(chǔ)協(xié)同。如加州大學(xué)洛杉磯分校（UCLA）提出了基于數(shù)據(jù)局部性的任務(wù)卸載策略，通過(guò)分析數(shù)據(jù)訪(fǎng)問(wèn)模式?jīng)Q定任務(wù)卸載位置。歐洲核子研究中心（CERN）的EuroDark項(xiàng)目研究了在CPU-GPU異構(gòu)系統(tǒng)中，如何通過(guò)任務(wù)卸載和流水線(xiàn)技術(shù)隱藏?cái)?shù)據(jù)傳輸延遲。在數(shù)據(jù)管理層面，一些研究嘗試將數(shù)據(jù)緩存、數(shù)據(jù)預(yù)取與任務(wù)調(diào)度相結(jié)合，如UCBerkeley的DBLab項(xiàng)目探索了基于數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)的異構(gòu)計(jì)算數(shù)據(jù)管理框架。然而，現(xiàn)有研究多聚焦于單一維度（如時(shí)間或能耗）的優(yōu)化，對(duì)于計(jì)算加速、數(shù)據(jù)傳輸、能耗和任務(wù)完成時(shí)延的多目標(biāo)協(xié)同優(yōu)化研究尚不充分，且缺乏對(duì)大規(guī)模數(shù)據(jù)集和復(fù)雜工作負(fù)載的系統(tǒng)性評(píng)估。

能效優(yōu)化方面，國(guó)外對(duì)HPC系統(tǒng)的PUE和碳足跡有較早的關(guān)注。阿貢國(guó)家實(shí)驗(yàn)室開(kāi)發(fā)的EnergyHub工具可用于HPC系統(tǒng)的能耗監(jiān)測(cè)與分析?？▋?nèi)基梅隆大學(xué)研究了基于任務(wù)特征的動(dòng)態(tài)電壓頻率調(diào)整（DVFS）在異構(gòu)系統(tǒng)中的應(yīng)用。但如何將能效優(yōu)化深度集成到資源調(diào)度決策中，形成一套完整的、面向應(yīng)用需求的節(jié)能調(diào)度體系，仍是開(kāi)放性問(wèn)題。特別是對(duì)于異構(gòu)計(jì)算中不同單元的差異化能耗模型構(gòu)建和在線(xiàn)優(yōu)化，研究尚淺。

系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)與工具鏈方面，國(guó)外開(kāi)發(fā)了多個(gè)具有影響力的異構(gòu)計(jì)算系統(tǒng)軟件棧。如OpenMPTargetOffload、HIP（Heterogeneous-ComputeInterfaceforPortability）等API標(biāo)準(zhǔn)促進(jìn)了CPU-GPU協(xié)同編程。Google的TPU系統(tǒng)則展示了大規(guī)模加速器集群的統(tǒng)一調(diào)度與優(yōu)化經(jīng)驗(yàn)。然而，這些工具鏈多側(cè)重于編程模型或硬件接口，對(duì)于底層資源的全局協(xié)同優(yōu)化、任務(wù)自動(dòng)劃分與映射等核心調(diào)度問(wèn)題支持不足，且缺乏針對(duì)中國(guó)國(guó)情的優(yōu)化和適配。

2.國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀

國(guó)內(nèi)在高性能計(jì)算領(lǐng)域近年來(lái)發(fā)展迅速，特別是在超算系統(tǒng)建設(shè)方面取得了顯著成就，對(duì)異構(gòu)計(jì)算資源優(yōu)化技術(shù)的研究也日益深入，形成了一批特色研究成果。

在資源調(diào)度策略方面，國(guó)內(nèi)高校和研究機(jī)構(gòu)如清華大學(xué)、國(guó)防科技大學(xué)、北京大學(xué)等，在傳統(tǒng)調(diào)度算法改進(jìn)和新型調(diào)度機(jī)制設(shè)計(jì)方面開(kāi)展了大量工作。例如，清華大學(xué)提出了基于博弈論的資源共享調(diào)度方法，嘗試解決多租戶(hù)環(huán)境下的資源公平性與效率問(wèn)題。國(guó)防科技大學(xué)研究了基于預(yù)測(cè)的動(dòng)態(tài)調(diào)度策略，利用歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)任務(wù)執(zhí)行行為。在賦能調(diào)度領(lǐng)域，中國(guó)科學(xué)院計(jì)算技術(shù)研究所和浙江大學(xué)等團(tuán)隊(duì)，探索了將深度學(xué)習(xí)用于任務(wù)特征學(xué)習(xí)和在線(xiàn)調(diào)度決策，開(kāi)發(fā)了具有一定自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的智能調(diào)度原型系統(tǒng)。但這些研究在模型復(fù)雜度控制、實(shí)時(shí)性保障以及大規(guī)模異構(gòu)環(huán)境下的魯棒性方面仍有提升空間。

任務(wù)卸載與數(shù)據(jù)管理方面，國(guó)內(nèi)研究注重結(jié)合中國(guó)HPC應(yīng)用特點(diǎn)。如西安電子科技大學(xué)研究了針對(duì)特定科學(xué)計(jì)算（如氣象預(yù)報(bào)、流體力學(xué)）任務(wù)的GPU卸載策略。上海交通大學(xué)則探索了異構(gòu)存儲(chǔ)系統(tǒng)（如CPU內(nèi)存、GPU顯存、分布式存儲(chǔ)）的協(xié)同管理方法。然而，國(guó)內(nèi)在異構(gòu)計(jì)算中數(shù)據(jù)傳輸開(kāi)銷(xiāo)的精細(xì)化建模與顯式優(yōu)化、跨計(jì)算單元的數(shù)據(jù)一致性問(wèn)題等方面，與國(guó)際先進(jìn)水平相比仍有差距?，F(xiàn)有研究多集中于理論探討或小規(guī)模實(shí)驗(yàn)，缺乏在大規(guī)模真實(shí)HPC系統(tǒng)上的充分驗(yàn)證。

能效優(yōu)化方面，國(guó)內(nèi)對(duì)綠色超算有明確需求。中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)研究了基于任務(wù)特性的異構(gòu)節(jié)點(diǎn)能效調(diào)度模型，以及數(shù)據(jù)中心級(jí)別的動(dòng)態(tài)電源管理策略。國(guó)家超級(jí)計(jì)算無(wú)錫中心等應(yīng)用單位，也開(kāi)展了面向特定應(yīng)用的HPC系統(tǒng)節(jié)能實(shí)踐。但國(guó)內(nèi)在異構(gòu)計(jì)算單元精細(xì)化能耗建模、能效與性能的復(fù)雜權(quán)衡機(jī)制、以及能效優(yōu)化算法的在線(xiàn)自適應(yīng)調(diào)整等方面，與國(guó)際頂尖研究相比仍有不足。

系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)與工具鏈方面，國(guó)內(nèi)在高性能計(jì)算軟件生態(tài)建設(shè)上取得進(jìn)展。如華為的Ascend計(jì)算平臺(tái)提供了面向的異構(gòu)計(jì)算編程框架和調(diào)度工具。阿里云的天池平臺(tái)也集成了異構(gòu)計(jì)算資源管理能力。同時(shí)，國(guó)內(nèi)多個(gè)超算中心開(kāi)發(fā)了面向自身硬件環(huán)境的定制化資源管理系統(tǒng)。然而，國(guó)內(nèi)在通用化、可擴(kuò)展的異構(gòu)計(jì)算資源管理框架、以及與國(guó)際主流標(biāo)準(zhǔn)的兼容性方面仍有提升需求。部分自主研發(fā)的調(diào)度系統(tǒng)在功能豐富度、算法成熟度以及社區(qū)生態(tài)建設(shè)方面與國(guó)際領(lǐng)先產(chǎn)品尚有距離。

總體而言，國(guó)內(nèi)外在異構(gòu)計(jì)算資源優(yōu)化領(lǐng)域均取得了顯著進(jìn)展，特別是在調(diào)度智能化、任務(wù)卸載和數(shù)據(jù)管理方面進(jìn)行了有益探索。然而，現(xiàn)有研究仍存在一些共性問(wèn)題和研究空白：

第一，跨層協(xié)同優(yōu)化不足。多數(shù)研究集中在單一層次（如調(diào)度層或數(shù)據(jù)層），缺乏對(duì)計(jì)算、存儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)、能耗等多層資源的全局協(xié)同優(yōu)化機(jī)制。

第二，動(dòng)態(tài)適應(yīng)能力欠缺?，F(xiàn)有方法對(duì)計(jì)算單元?jiǎng)討B(tài)變化、任務(wù)特征突變、系統(tǒng)負(fù)載波動(dòng)的適應(yīng)能力不足，難以滿(mǎn)足實(shí)時(shí)性要求高的應(yīng)用場(chǎng)景。

第三，多目標(biāo)優(yōu)化不充分。雖然部分研究考慮了能耗和性能，但對(duì)計(jì)算加速、數(shù)據(jù)傳輸、任務(wù)時(shí)延、能耗、成本等多目標(biāo)的協(xié)同優(yōu)化理論與方法研究尚不系統(tǒng)。

第四，精細(xì)化建模與在線(xiàn)優(yōu)化不足。對(duì)異構(gòu)計(jì)算單元的能耗模型、數(shù)據(jù)傳輸模型、任務(wù)執(zhí)行模型的精度有待提高，基于模型的在線(xiàn)優(yōu)化算法的效率與效果仍需加強(qiáng)。

第五，大規(guī)模系統(tǒng)驗(yàn)證與普適性不足。許多研究成果缺乏在超大規(guī)模真實(shí)HPC系統(tǒng)上的充分驗(yàn)證，其普適性和可擴(kuò)展性有待檢驗(yàn)。

這些問(wèn)題和空白為后續(xù)研究提供了重要方向，也凸顯了本項(xiàng)目研究的必要性和創(chuàng)新價(jià)值。

五.研究目標(biāo)與內(nèi)容

1.研究目標(biāo)

本項(xiàng)目旨在面向新一代高性能計(jì)算平臺(tái)中異構(gòu)計(jì)算資源的協(xié)同優(yōu)化問(wèn)題，提出一套理論完善、方法先進(jìn)、系統(tǒng)有效的解決方案，以顯著提升HPC系統(tǒng)的資源利用率、任務(wù)執(zhí)行效率與能效比。具體研究目標(biāo)包括：

第一，構(gòu)建面向異構(gòu)計(jì)算的全局優(yōu)化模型。研究多類(lèi)型計(jì)算單元（CPU、GPU、FPGA、加速器等）的協(xié)同調(diào)度機(jī)理，建立能夠同時(shí)考慮計(jì)算負(fù)載、任務(wù)特性、數(shù)據(jù)依賴(lài)、通信開(kāi)銷(xiāo)、能耗約束等多維因素的統(tǒng)一優(yōu)化模型。該模型將突破傳統(tǒng)單一目標(biāo)或分層優(yōu)化的局限，實(shí)現(xiàn)跨計(jì)算單元、跨任務(wù)、跨時(shí)間維度的全局資源協(xié)同。

第二，研發(fā)基于深度學(xué)習(xí)的自適應(yīng)資源協(xié)同優(yōu)化算法。利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，特別是深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)和生成式模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)異構(gòu)計(jì)算資源狀態(tài)的在線(xiàn)感知、任務(wù)特征的自動(dòng)學(xué)習(xí)以及調(diào)度決策的自適應(yīng)生成。開(kāi)發(fā)能夠根據(jù)實(shí)時(shí)系統(tǒng)狀態(tài)和任務(wù)隊(duì)列動(dòng)態(tài)調(diào)整資源分配方案、任務(wù)卸載策略和計(jì)算負(fù)載均衡的智能算法，提升調(diào)度決策的準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性。

第三，設(shè)計(jì)支持多目標(biāo)優(yōu)化的資源協(xié)同調(diào)度策略。針對(duì)HPC應(yīng)用中常見(jiàn)的性能、能耗、時(shí)延等多目標(biāo)需求，研究基于帕累托最優(yōu)理論的多目標(biāo)優(yōu)化方法，設(shè)計(jì)能夠生成一組非支配解集的調(diào)度策略，并開(kāi)發(fā)有效的解選擇機(jī)制，以滿(mǎn)足不同應(yīng)用場(chǎng)景下的特定優(yōu)化需求。

第四，開(kāi)發(fā)異構(gòu)計(jì)算資源協(xié)同優(yōu)化原型系統(tǒng)與驗(yàn)證平臺(tái)?；陂_(kāi)源HPC模擬器和硬件虛擬化技術(shù)，構(gòu)建一個(gè)支持多種異構(gòu)計(jì)算單元和典型科學(xué)計(jì)算工作負(fù)載的仿真環(huán)境，用于驗(yàn)證所提出的優(yōu)化模型和算法的有效性。開(kāi)發(fā)原型系統(tǒng)，在真實(shí)或類(lèi)真實(shí)的硬件平臺(tái)上進(jìn)行測(cè)試，評(píng)估優(yōu)化策略在實(shí)際HPC場(chǎng)景下的性能提升、能耗降低和可擴(kuò)展性。

第五，形成一套完整的異構(gòu)計(jì)算資源協(xié)同優(yōu)化技術(shù)體系?？偨Y(jié)研究成果，形成包含理論模型、核心算法、系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)和驗(yàn)證方法在內(nèi)的技術(shù)體系，并發(fā)表高水平學(xué)術(shù)論文，申請(qǐng)相關(guān)發(fā)明專(zhuān)利，為推動(dòng)我國(guó)高性能計(jì)算技術(shù)的創(chuàng)新發(fā)展和應(yīng)用提供技術(shù)支撐。

2.研究?jī)?nèi)容

圍繞上述研究目標(biāo)，本項(xiàng)目將開(kāi)展以下具體研究?jī)?nèi)容：

(1)異構(gòu)計(jì)算資源協(xié)同優(yōu)化基礎(chǔ)理論與模型研究

***具體研究問(wèn)題：**如何構(gòu)建一個(gè)能夠準(zhǔn)確刻畫(huà)異構(gòu)計(jì)算單元特性、任務(wù)執(zhí)行過(guò)程、數(shù)據(jù)交互模式以及能耗模型的統(tǒng)一描述框架？如何定義異構(gòu)環(huán)境下的資源協(xié)同優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)，以體現(xiàn)多目標(biāo)（如任務(wù)完成時(shí)間最小化、系統(tǒng)能耗最小化、資源利用率最大化等）之間的權(quán)衡關(guān)系？

***假設(shè)：**通過(guò)將計(jì)算單元抽象為具有不同計(jì)算能力、內(nèi)存帶寬、存儲(chǔ)容量、能耗特性和通信模式的“計(jì)算資源元”，將任務(wù)表示為包含計(jì)算需求、數(shù)據(jù)依賴(lài)、執(zhí)行偏好等特征的“任務(wù)元”，可以構(gòu)建一個(gè)通用的異構(gòu)計(jì)算資源協(xié)同優(yōu)化模型。多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題可以通過(guò)目標(biāo)函數(shù)加權(quán)或基于帕累托優(yōu)化的方法進(jìn)行建模和求解。

***研究方法：**基于圖論和形式化方法，定義異構(gòu)計(jì)算資源協(xié)同優(yōu)化問(wèn)題的形式化模型；利用多目標(biāo)規(guī)劃理論，建立面向不同應(yīng)用場(chǎng)景的優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)體系；研究多目標(biāo)優(yōu)化算法在異構(gòu)計(jì)算場(chǎng)景下的適用性改進(jìn)。

(2)基于深度學(xué)習(xí)的自適應(yīng)資源協(xié)同優(yōu)化算法研究

***具體研究問(wèn)題：**如何利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)實(shí)現(xiàn)異構(gòu)計(jì)算資源的實(shí)時(shí)狀態(tài)感知和任務(wù)特征學(xué)習(xí)？如何設(shè)計(jì)深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型，使智能體能夠?qū)W習(xí)到在復(fù)雜動(dòng)態(tài)環(huán)境下最優(yōu)的資源協(xié)同調(diào)度策略？如何將深度學(xué)習(xí)模型與傳統(tǒng)的優(yōu)化算法相結(jié)合，發(fā)揮各自?xún)?yōu)勢(shì)？

***假設(shè)：**通過(guò)構(gòu)建深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，可以有效地從系統(tǒng)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)中學(xué)習(xí)異構(gòu)計(jì)算單元的實(shí)時(shí)負(fù)載、溫度、功耗等狀態(tài)信息，以及任務(wù)的計(jì)算復(fù)雜度、數(shù)據(jù)訪(fǎng)問(wèn)模式等特征?；谏疃葟?qiáng)化學(xué)習(xí)的調(diào)度器，通過(guò)與環(huán)境交互，能夠?qū)W習(xí)到適應(yīng)性強(qiáng)、性能優(yōu)良的調(diào)度策略?；旌戏椒梢栽诒ＷC基本性能的同時(shí)，利用深度學(xué)習(xí)處理復(fù)雜非線(xiàn)性關(guān)系。

***研究方法：**設(shè)計(jì)用于資源狀態(tài)感知和任務(wù)特征學(xué)習(xí)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)；開(kāi)發(fā)面向異構(gòu)計(jì)算資源調(diào)度的深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)框架，如基于深度Q網(wǎng)絡(luò)（DQN）、深度確定性策略梯度（DDPG）或策略梯度（PG）的方法；研究深度學(xué)習(xí)模型的可解釋性和樣本效率問(wèn)題；探索深度學(xué)習(xí)與模型預(yù)測(cè)控制（MPC）等優(yōu)化算法的融合方案。

(3)支持多目標(biāo)優(yōu)化的資源協(xié)同調(diào)度策略研究

***具體研究問(wèn)題：**如何設(shè)計(jì)能夠在滿(mǎn)足性能要求的同時(shí)，有效降低能耗或縮短任務(wù)時(shí)延的調(diào)度策略？如何平衡不同任務(wù)或用戶(hù)之間的資源競(jìng)爭(zhēng)？如何根據(jù)任務(wù)的優(yōu)先級(jí)和截止時(shí)間進(jìn)行調(diào)度決策？

***假設(shè)：**通過(guò)引入多目標(biāo)優(yōu)化算法，如進(jìn)化算法（EA）、非支配排序遺傳算法II（NSGA-II）或多目標(biāo)粒子群優(yōu)化（MOPSO），可以在不同優(yōu)化目標(biāo)之間進(jìn)行有效權(quán)衡，生成一組滿(mǎn)足Pareto最優(yōu)條件的調(diào)度解。通過(guò)設(shè)計(jì)動(dòng)態(tài)權(quán)重調(diào)整機(jī)制或基于優(yōu)先級(jí)的混合策略，可以進(jìn)一步滿(mǎn)足特定的QoS（服務(wù)質(zhì)量）要求。

***研究方法：**基于NSGA-II等多目標(biāo)優(yōu)化算法，設(shè)計(jì)面向異構(gòu)計(jì)算資源的多目標(biāo)調(diào)度模型和求解器；研究基于優(yōu)先級(jí)的多目標(biāo)調(diào)度策略；開(kāi)發(fā)能夠根據(jù)應(yīng)用需求動(dòng)態(tài)調(diào)整優(yōu)化權(quán)重的自適應(yīng)調(diào)度機(jī)制；研究任務(wù)依賴(lài)關(guān)系對(duì)多目標(biāo)優(yōu)化調(diào)度的影響。

(4)異構(gòu)計(jì)算資源協(xié)同優(yōu)化原型系統(tǒng)與驗(yàn)證平臺(tái)開(kāi)發(fā)

***具體研究問(wèn)題：**如何構(gòu)建一個(gè)能夠模擬真實(shí)異構(gòu)HPC系統(tǒng)行為的仿真平臺(tái)？如何將提出的優(yōu)化算法集成到原型系統(tǒng)中，并進(jìn)行功能驗(yàn)證和性能評(píng)估？如何評(píng)估算法在不同工作負(fù)載和系統(tǒng)規(guī)模下的可擴(kuò)展性？

***假設(shè)：**通過(guò)結(jié)合現(xiàn)有的HPC模擬器（如Gem5、NOVA）和硬件虛擬化技術(shù)（如QEMU、KVM），可以構(gòu)建一個(gè)功能完備的異構(gòu)計(jì)算資源協(xié)同優(yōu)化仿真平臺(tái)。將開(kāi)發(fā)的優(yōu)化算法以模塊化形式集成到原型系統(tǒng)中，通過(guò)對(duì)比實(shí)驗(yàn)可以驗(yàn)證算法的有效性。在不同規(guī)模的模擬場(chǎng)景下進(jìn)行測(cè)試，可以評(píng)估算法的可擴(kuò)展性。

***研究方法：**利用Gem5等模擬器構(gòu)建包含CPU、GPU、FPGA等多種計(jì)算單元的模擬HPC節(jié)點(diǎn)，并搭建節(jié)點(diǎn)間通信網(wǎng)絡(luò)；開(kāi)發(fā)任務(wù)調(diào)度和資源管理模塊，集成所提出的優(yōu)化算法；設(shè)計(jì)性能評(píng)估指標(biāo)體系，包括任務(wù)完成時(shí)間、資源利用率、能耗、吞吐量等；在仿真平臺(tái)和（若條件允許）真實(shí)硬件平臺(tái)上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，分析算法的性能增益和可擴(kuò)展性。

(5)異構(gòu)計(jì)算資源協(xié)同優(yōu)化技術(shù)體系構(gòu)建與應(yīng)用探索

***具體研究問(wèn)題：**如何將研究成果系統(tǒng)化，形成一套完整的技術(shù)體系？如何將技術(shù)成果應(yīng)用于實(shí)際的HPC應(yīng)用場(chǎng)景，如科學(xué)計(jì)算、訓(xùn)練等？如何評(píng)估技術(shù)的經(jīng)濟(jì)和社會(huì)效益？

***假設(shè)：**將理論模型、核心算法、系統(tǒng)原型和驗(yàn)證方法進(jìn)行系統(tǒng)化整理，可以形成一套具有指導(dǎo)意義的技術(shù)體系。將技術(shù)成果應(yīng)用于具體的HPC應(yīng)用案例中，能夠驗(yàn)證其實(shí)用價(jià)值并發(fā)現(xiàn)新的優(yōu)化空間。通過(guò)量化性能提升和能耗降低，可以評(píng)估技術(shù)的經(jīng)濟(jì)效益。

***研究方法：**撰寫(xiě)研究總結(jié)報(bào)告，系統(tǒng)闡述技術(shù)體系；發(fā)表高水平學(xué)術(shù)論文，介紹關(guān)鍵研究成果；探索將技術(shù)成果應(yīng)用于合作單位（如超算中心、科研機(jī)構(gòu)）的實(shí)際HPC應(yīng)用場(chǎng)景；收集應(yīng)用反饋，進(jìn)行技術(shù)迭代；對(duì)技術(shù)的經(jīng)濟(jì)效益和社會(huì)影響進(jìn)行初步評(píng)估。

六.研究方法與技術(shù)路線(xiàn)

1.研究方法

本項(xiàng)目將采用理論分析、建模仿真、算法設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)、系統(tǒng)驗(yàn)證相結(jié)合的研究方法，多學(xué)科交叉手段貫穿研究全過(guò)程。

(1)理論分析與方法學(xué)構(gòu)建：

***方法：**運(yùn)用多目標(biāo)優(yōu)化理論、圖論、排隊(duì)論、機(jī)器學(xué)習(xí)理論等，對(duì)異構(gòu)計(jì)算資源協(xié)同優(yōu)化問(wèn)題進(jìn)行數(shù)學(xué)建模和理論分析。研究資源分配、任務(wù)調(diào)度、能耗管理等核心問(wèn)題的基本性質(zhì)和優(yōu)化機(jī)理。

***具體內(nèi)容：**基于資源分配理論，建立異構(gòu)計(jì)算單元間的負(fù)載均衡模型；利用任務(wù)調(diào)度理論，分析任務(wù)并行性、數(shù)據(jù)依賴(lài)對(duì)調(diào)度策略的影響；采用排隊(duì)論模型，評(píng)估任務(wù)在計(jì)算單元隊(duì)列中的等待時(shí)間；應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)理論，研究深度學(xué)習(xí)模型的學(xué)習(xí)策略和優(yōu)化算法。

(2)建模仿真：

***方法：**構(gòu)建異構(gòu)計(jì)算資源協(xié)同優(yōu)化問(wèn)題的形式化模型，并利用高性能計(jì)算仿真平臺(tái)進(jìn)行算法測(cè)試與性能評(píng)估。采用基于代理的建模（Agent-BasedModeling）方法，模擬不同類(lèi)型計(jì)算單元、任務(wù)和調(diào)度器之間的交互行為。

***具體內(nèi)容：**設(shè)計(jì)異構(gòu)計(jì)算單元的資源能力模型（包括計(jì)算性能、內(nèi)存、存儲(chǔ)、能耗、通信延遲等）；建立科學(xué)計(jì)算工作負(fù)載的任務(wù)特征模型（如計(jì)算核數(shù)、數(shù)據(jù)規(guī)模、內(nèi)存訪(fǎng)問(wèn)模式、并行度等）；開(kāi)發(fā)模擬系統(tǒng)運(yùn)行環(huán)境的仿真器，支持任務(wù)到達(dá)、計(jì)算執(zhí)行、數(shù)據(jù)傳輸、能耗消耗等過(guò)程；實(shí)現(xiàn)所提出的優(yōu)化算法原型，并在仿真環(huán)境中進(jìn)行功能驗(yàn)證和參數(shù)調(diào)優(yōu)。

(3)深度學(xué)習(xí)算法設(shè)計(jì)與優(yōu)化：

***方法：**基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)的融合模型，設(shè)計(jì)用于資源狀態(tài)感知、任務(wù)特征學(xué)習(xí)、動(dòng)態(tài)調(diào)度決策的智能算法。采用遷移學(xué)習(xí)、元學(xué)習(xí)、注意力機(jī)制等技術(shù)提升模型的學(xué)習(xí)效率和泛化能力。

***具體內(nèi)容：**設(shè)計(jì)用于處理多模態(tài)輸入（如系統(tǒng)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)、任務(wù)描述符）的深度感知網(wǎng)絡(luò)；開(kāi)發(fā)基于深度Q網(wǎng)絡(luò)（DQN）、深度確定性策略梯度（DDPG）或Actor-Critic框架的調(diào)度決策模型；研究將模型預(yù)測(cè)控制（MPC）與深度學(xué)習(xí)結(jié)合的混合調(diào)度方法；利用大規(guī)模仿真數(shù)據(jù)或真實(shí)系統(tǒng)日志進(jìn)行模型訓(xùn)練和驗(yàn)證。

(4)多目標(biāo)優(yōu)化算法應(yīng)用：

***方法：**集成非支配排序遺傳算法II（NSGA-II）、多目標(biāo)粒子群優(yōu)化（MOPSO）等先進(jìn)的多目標(biāo)優(yōu)化算法，解決異構(gòu)計(jì)算資源協(xié)同優(yōu)化中的多目標(biāo)決策問(wèn)題。研究帕累托最優(yōu)解集的快速生成與有效維護(hù)策略。

***具體內(nèi)容：**將NSGA-II或MOPSO嵌入到資源調(diào)度框架中，用于搜索滿(mǎn)足不同性能、能耗、時(shí)延等約束下的最優(yōu)調(diào)度解集；設(shè)計(jì)基于擁擠度排序或精英保留策略的改進(jìn)多目標(biāo)優(yōu)化算法，提高收斂性和多樣性；開(kāi)發(fā)可視化工具，用于展示和分析帕累托前沿解集。

(5)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)與原型開(kāi)發(fā)：

***方法：**基于Linux操作系統(tǒng)和現(xiàn)有HPC中間件（如Slurm），開(kāi)發(fā)異構(gòu)計(jì)算資源協(xié)同優(yōu)化原型系統(tǒng)。采用模塊化設(shè)計(jì)，確保各功能組件（如資源監(jiān)控、任務(wù)管理、調(diào)度引擎、能耗管理等）的獨(dú)立性和可擴(kuò)展性。

***具體內(nèi)容：**開(kāi)發(fā)資源狀態(tài)采集模塊，實(shí)時(shí)獲取異構(gòu)計(jì)算單元的負(fù)載、溫度、功耗等信息；實(shí)現(xiàn)任務(wù)隊(duì)列管理模塊，支持不同類(lèi)型任務(wù)的提交與管理；設(shè)計(jì)智能調(diào)度引擎，集成所提出的優(yōu)化算法；開(kāi)發(fā)能耗監(jiān)控與管理模塊，支持動(dòng)態(tài)能效調(diào)整；在模擬環(huán)境或真實(shí)硬件平臺(tái)上部署和測(cè)試原型系統(tǒng)。

(6)數(shù)據(jù)收集與分析：

***方法：**通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)和（若條件允許）真實(shí)系統(tǒng)部署，收集異構(gòu)計(jì)算資源使用數(shù)據(jù)、任務(wù)執(zhí)行日志、能耗數(shù)據(jù)等。運(yùn)用統(tǒng)計(jì)分析、性能建模、對(duì)比分析等方法，評(píng)估不同優(yōu)化策略的效果。

***具體內(nèi)容：**設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)方案，覆蓋不同類(lèi)型的工作負(fù)載（如CPU密集型、GPU密集型、混合負(fù)載）和系統(tǒng)配置（不同計(jì)算單元比例、網(wǎng)絡(luò)帶寬）。收集任務(wù)完成時(shí)間、計(jì)算單元利用率、數(shù)據(jù)傳輸時(shí)間、系統(tǒng)總能耗、任務(wù)隊(duì)列長(zhǎng)度等指標(biāo)。采用統(tǒng)計(jì)分析方法（如方差分析、回歸分析）分析算法性能差異。構(gòu)建性能模型，量化評(píng)估算法的加速比、效率、能耗比等指標(biāo)。進(jìn)行A/B測(cè)試，對(duì)比優(yōu)化算法與基準(zhǔn)調(diào)度算法的性能。

(7)評(píng)估與驗(yàn)證：

***方法：**建立包含性能、能耗、可擴(kuò)展性、實(shí)時(shí)性等多維度的評(píng)估體系。通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)、原型測(cè)試和（若條件允許）真實(shí)環(huán)境部署，驗(yàn)證所提出方法的有效性和實(shí)用性。

***具體內(nèi)容：**在仿真環(huán)境中，通過(guò)改變系統(tǒng)規(guī)模（節(jié)點(diǎn)數(shù)、核心數(shù)）和工作負(fù)載特征（任務(wù)數(shù)、大小、到達(dá)率），評(píng)估算法的可擴(kuò)展性。分析算法在不同負(fù)載情況下的收斂速度和穩(wěn)定性。在原型系統(tǒng)上，與現(xiàn)有開(kāi)源調(diào)度系統(tǒng)（如Slurm）進(jìn)行功能對(duì)比和性能基準(zhǔn)測(cè)試。若條件允許，在國(guó)家級(jí)超算中心部署原型系統(tǒng)，針對(duì)典型科學(xué)計(jì)算或應(yīng)用進(jìn)行驗(yàn)證，評(píng)估實(shí)際部署效果。

2.技術(shù)路線(xiàn)

本項(xiàng)目的研究將按照以下技術(shù)路線(xiàn)和關(guān)鍵步驟展開(kāi)：

(1)階段一：基礎(chǔ)理論與模型研究（第1-6個(gè)月）

***關(guān)鍵步驟：**深入調(diào)研國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀，明確本項(xiàng)目的研究切入點(diǎn)；分析異構(gòu)計(jì)算資源協(xié)同優(yōu)化的核心問(wèn)題與挑戰(zhàn)；構(gòu)建異構(gòu)計(jì)算資源協(xié)同優(yōu)化的數(shù)學(xué)模型，包括資源模型、任務(wù)模型和優(yōu)化模型；研究多目標(biāo)優(yōu)化方法在異構(gòu)計(jì)算場(chǎng)景下的適用性，初步設(shè)計(jì)多目標(biāo)優(yōu)化框架。

(2)階段二：核心算法設(shè)計(jì)與仿真驗(yàn)證（第7-18個(gè)月）

***關(guān)鍵步驟：**設(shè)計(jì)基于深度學(xué)習(xí)的資源狀態(tài)感知與任務(wù)特征學(xué)習(xí)算法；開(kāi)發(fā)基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的自適應(yīng)調(diào)度決策算法；設(shè)計(jì)支持多目標(biāo)優(yōu)化的資源協(xié)同調(diào)度策略；實(shí)現(xiàn)異構(gòu)計(jì)算資源協(xié)同優(yōu)化問(wèn)題的仿真平臺(tái)框架；在仿真平臺(tái)上實(shí)現(xiàn)并初步驗(yàn)證所提出的核心算法，包括深度學(xué)習(xí)模型、多目標(biāo)優(yōu)化算法和初步的調(diào)度策略集成。

(3)階段三：原型系統(tǒng)開(kāi)發(fā)與算法優(yōu)化（第19-30個(gè)月）

***關(guān)鍵步驟：**基于仿真平臺(tái)驗(yàn)證的結(jié)果，進(jìn)行算法參數(shù)調(diào)優(yōu)和模型改進(jìn)；開(kāi)發(fā)異構(gòu)計(jì)算資源協(xié)同優(yōu)化原型系統(tǒng)的核心模塊（資源監(jiān)控、任務(wù)管理、智能調(diào)度引擎）；實(shí)現(xiàn)能耗監(jiān)控與管理模塊；在仿真環(huán)境和（若條件允許）小規(guī)模真實(shí)硬件平臺(tái)上對(duì)原型系統(tǒng)進(jìn)行集成測(cè)試和性能評(píng)估；根據(jù)測(cè)試結(jié)果，進(jìn)一步優(yōu)化算法和系統(tǒng)設(shè)計(jì)。

(4)階段四：系統(tǒng)驗(yàn)證與應(yīng)用探索（第31-42個(gè)月）

***關(guān)鍵步驟：**設(shè)計(jì)全面的實(shí)驗(yàn)方案，包括仿真實(shí)驗(yàn)和（若條件允許）真實(shí)環(huán)境測(cè)試；收集和分析實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，量化評(píng)估所提出方法在性能、能耗、可擴(kuò)展性等方面的提升效果；與現(xiàn)有調(diào)度系統(tǒng)進(jìn)行對(duì)比分析；探索將原型系統(tǒng)應(yīng)用于實(shí)際HPC應(yīng)用場(chǎng)景的可能性，進(jìn)行小范圍應(yīng)用部署和效果評(píng)估；總結(jié)研究成果，撰寫(xiě)學(xué)術(shù)論文和技術(shù)報(bào)告。

(5)階段五：成果總結(jié)與推廣（第43-48個(gè)月）

***關(guān)鍵步驟：**系統(tǒng)總結(jié)項(xiàng)目完成的研究成果，包括理論模型、核心算法、系統(tǒng)原型、實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)和分析結(jié)論；整理技術(shù)文檔，形成完整的技術(shù)體系；發(fā)表高水平學(xué)術(shù)論文，申請(qǐng)相關(guān)發(fā)明專(zhuān)利；整理項(xiàng)目成果，為后續(xù)研究和應(yīng)用推廣奠定基礎(chǔ)。

七．創(chuàng)新點(diǎn)

本項(xiàng)目在異構(gòu)計(jì)算資源協(xié)同優(yōu)化領(lǐng)域，計(jì)劃從理論模型、關(guān)鍵算法、系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)和應(yīng)用價(jià)值等多個(gè)維度進(jìn)行創(chuàng)新，旨在解決現(xiàn)有技術(shù)面臨的挑戰(zhàn)，提升下一代高性能計(jì)算平臺(tái)的效能。

(1)理論模型創(chuàng)新：

***構(gòu)建統(tǒng)一的多物理場(chǎng)協(xié)同優(yōu)化理論框架：**現(xiàn)有研究往往將計(jì)算、通信、能耗等資源約束割裂處理，或僅考慮部分目標(biāo)。本項(xiàng)目提出構(gòu)建一個(gè)統(tǒng)一的理論模型，將異構(gòu)計(jì)算單元的算力、內(nèi)存、存儲(chǔ)、能耗特性，任務(wù)的特征（計(jì)算量、數(shù)據(jù)量、并行度、數(shù)據(jù)依賴(lài)）、通信模式以及系統(tǒng)級(jí)的通信網(wǎng)絡(luò)延遲、能耗等多物理場(chǎng)因素納入統(tǒng)一框架，實(shí)現(xiàn)跨計(jì)算單元、跨任務(wù)、跨資源類(lèi)型、跨時(shí)間維度的全局協(xié)同優(yōu)化建模。該模型將超越傳統(tǒng)的單一目標(biāo)或分層優(yōu)化范式，為復(fù)雜異構(gòu)環(huán)境下資源協(xié)同提供堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)。

***深化多目標(biāo)優(yōu)化理論在異構(gòu)計(jì)算中的應(yīng)用：**項(xiàng)目不僅應(yīng)用現(xiàn)有的多目標(biāo)優(yōu)化算法，更將探索針對(duì)異構(gòu)計(jì)算資源協(xié)同特性的新型多目標(biāo)優(yōu)化理論。例如，研究考慮任務(wù)執(zhí)行階段的動(dòng)態(tài)權(quán)重調(diào)整機(jī)制，使算法能夠根據(jù)當(dāng)前系統(tǒng)負(fù)載和任務(wù)緊急程度自動(dòng)調(diào)整性能、能耗、時(shí)延等目標(biāo)的優(yōu)先級(jí)；開(kāi)發(fā)基于不確定性的魯棒多目標(biāo)優(yōu)化方法，以應(yīng)對(duì)硬件參數(shù)漂移和任務(wù)執(zhí)行不確定性帶來(lái)的挑戰(zhàn)；研究帕累托前沿的緊致性與多樣性保持的理論，旨在生成更符合實(shí)際需求的、高質(zhì)量的非支配解集。

(2)方法論創(chuàng)新：

***深度學(xué)習(xí)與優(yōu)化算法的深度融合：**項(xiàng)目將突破深度學(xué)習(xí)僅作為特征提取器或簡(jiǎn)單決策器的應(yīng)用模式，實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)模型與多目標(biāo)優(yōu)化算法的深度融合。具體而言，利用深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)構(gòu)建能夠感知系統(tǒng)全局狀態(tài)、預(yù)測(cè)任務(wù)未來(lái)行為、并在線(xiàn)生成復(fù)雜調(diào)度策略的智能調(diào)度器；探索基于生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）或變分自編碼器（VAE）的任務(wù)特征表示與聚類(lèi)方法，以發(fā)現(xiàn)隱含的任務(wù)相似性和共享調(diào)度模式；研究深度學(xué)習(xí)模型的可解釋性，結(jié)合模型預(yù)測(cè)控制（MPC）等模型方法，增強(qiáng)深度學(xué)習(xí)調(diào)度器的可靠性和可信賴(lài)度。

***開(kāi)發(fā)面向異構(gòu)計(jì)算的在線(xiàn)自適應(yīng)學(xué)習(xí)與優(yōu)化算法：**針對(duì)HPC系統(tǒng)環(huán)境的動(dòng)態(tài)變化（如新任務(wù)到達(dá)、計(jì)算單元故障/加入、負(fù)載波動(dòng)），項(xiàng)目將開(kāi)發(fā)能夠在運(yùn)行時(shí)進(jìn)行在線(xiàn)學(xué)習(xí)與優(yōu)化的算法。利用在線(xiàn)強(qiáng)化學(xué)習(xí)（OnlineRL）或增量式機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，使調(diào)度器能夠根據(jù)最新的系統(tǒng)反饋動(dòng)態(tài)調(diào)整策略，無(wú)需重新訓(xùn)練或全局重配置；研究基于梯度強(qiáng)化學(xué)習(xí)或模型無(wú)關(guān)方法的高效在線(xiàn)學(xué)習(xí)算法，以應(yīng)對(duì)大規(guī)模異構(gòu)環(huán)境下的高計(jì)算復(fù)雜度問(wèn)題。

***任務(wù)自動(dòng)劃分與卸載的智能化：**項(xiàng)目將研究基于深度學(xué)習(xí)的任務(wù)自動(dòng)劃分與卸載策略。利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析任務(wù)內(nèi)部的計(jì)算和數(shù)據(jù)依賴(lài)關(guān)系，自動(dòng)確定最優(yōu)的子任務(wù)劃分點(diǎn)，并將子任務(wù)卸載到最適合的計(jì)算單元（CPU、GPU、FPGA等）執(zhí)行，以最大化計(jì)算加速效益并最小化數(shù)據(jù)傳輸開(kāi)銷(xiāo)。該策略將考慮不同計(jì)算單元的能耗、延遲特性以及任務(wù)執(zhí)行階段的局部性需求，實(shí)現(xiàn)計(jì)算與通信的協(xié)同優(yōu)化。

(3)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)與驗(yàn)證創(chuàng)新：

***開(kāi)發(fā)面向未來(lái)的可擴(kuò)展原型系統(tǒng)：**項(xiàng)目將開(kāi)發(fā)一個(gè)模塊化、可擴(kuò)展的原型系統(tǒng)，不僅集成所提出的核心優(yōu)化算法，還將提供開(kāi)放的接口，支持未來(lái)新型計(jì)算單元（如加速器、量子計(jì)算接口等）的易擴(kuò)展接入。原型系統(tǒng)將基于現(xiàn)代HPC軟件棧（如Slurm+UFT等），并利用容器化技術(shù)（如Docker）和虛擬化技術(shù)（如KVM/QEMU+Gem5），構(gòu)建一個(gè)能夠模擬真實(shí)異構(gòu)HPC系統(tǒng)行為的測(cè)試平臺(tái)，降低算法驗(yàn)證的門(mén)檻，并支持大規(guī)模系統(tǒng)行為的仿真研究。

***構(gòu)建全面的評(píng)估體系與基準(zhǔn)測(cè)試：**項(xiàng)目將建立一個(gè)包含性能、能耗、可擴(kuò)展性、實(shí)時(shí)性、算法復(fù)雜度等多個(gè)維度的全面評(píng)估體系。設(shè)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)化的基準(zhǔn)測(cè)試工作負(fù)載（覆蓋科學(xué)計(jì)算、等典型場(chǎng)景），并收集詳細(xì)的性能與能耗數(shù)據(jù)。通過(guò)嚴(yán)格的對(duì)比實(shí)驗(yàn)，量化評(píng)估本項(xiàng)目方法相對(duì)于現(xiàn)有基準(zhǔn)調(diào)度系統(tǒng)（如Slurm、MCT等）和現(xiàn)有優(yōu)化方法的性能提升（如任務(wù)完成時(shí)間縮短、吞吐量提高、資源利用率提升等）和能效改進(jìn)（如單位計(jì)算量的能耗降低等）。

(4)應(yīng)用價(jià)值創(chuàng)新：

***聚焦國(guó)家重大戰(zhàn)略需求的應(yīng)用場(chǎng)景：**本項(xiàng)目緊密?chē)@國(guó)家科技發(fā)展、能源節(jié)約和產(chǎn)業(yè)升級(jí)的戰(zhàn)略需求，研究成果將直接服務(wù)于國(guó)家超算中心、科研機(jī)構(gòu)以及工業(yè)界對(duì)高性能計(jì)算的需求。特別是在氣候模擬、材料設(shè)計(jì)、生命科學(xué)、等領(lǐng)域，高效能、低能耗的HPC計(jì)算是取得突破的關(guān)鍵。通過(guò)本項(xiàng)目的技術(shù)成果，有望顯著提升我國(guó)在這些前沿領(lǐng)域的自主計(jì)算能力。

***推動(dòng)綠色高性能計(jì)算的發(fā)展：**項(xiàng)目將能耗優(yōu)化作為核心研究?jī)?nèi)容之一，提出的能效優(yōu)化策略和算法將直接促進(jìn)HPC系統(tǒng)的綠色化發(fā)展，降低大型HPC設(shè)施的運(yùn)營(yíng)成本和環(huán)境足跡，符合全球可持續(xù)發(fā)展的趨勢(shì)，具有重要的社會(huì)和環(huán)境效益。

綜上所述，本項(xiàng)目在理論模型構(gòu)建、核心算法設(shè)計(jì)、系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)方法以及應(yīng)用價(jià)值等方面均具有顯著的創(chuàng)新性，有望為解決下一代高性能計(jì)算平臺(tái)中的資源協(xié)同優(yōu)化難題提供一套先進(jìn)、實(shí)用、可持續(xù)的解決方案。

八．預(yù)期成果

本項(xiàng)目旨在通過(guò)系統(tǒng)深入的研究，在異構(gòu)計(jì)算資源協(xié)同優(yōu)化領(lǐng)域取得一系列具有理論意義和實(shí)踐價(jià)值的成果。

(1)理論貢獻(xiàn)：

***建立一套完善的理論模型體系：**預(yù)期將構(gòu)建一個(gè)能夠準(zhǔn)確刻畫(huà)異構(gòu)計(jì)算單元多維度特性（計(jì)算性能、內(nèi)存、存儲(chǔ)、能耗、通信）、任務(wù)多階段特征（計(jì)算量、數(shù)據(jù)量、并行度、數(shù)據(jù)依賴(lài)、執(zhí)行階段）以及系統(tǒng)級(jí)交互（通信延遲、網(wǎng)絡(luò)拓?fù)洌┑慕y(tǒng)一數(shù)學(xué)模型。該模型將形式化描述資源協(xié)同優(yōu)化問(wèn)題，為后續(xù)算法設(shè)計(jì)和性能分析提供堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)，并可能發(fā)表在頂級(jí)理論計(jì)算機(jī)或運(yùn)籌學(xué)期刊。

***提出一系列創(chuàng)新性的優(yōu)化算法理論：**預(yù)期將基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)、多目標(biāo)優(yōu)化、在線(xiàn)學(xué)習(xí)等理論，提出一系列針對(duì)異構(gòu)計(jì)算資源協(xié)同優(yōu)化問(wèn)題的創(chuàng)新性算法。例如，提出一種能夠有效處理連續(xù)狀態(tài)空間和動(dòng)作空間的深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)調(diào)度框架，解決大規(guī)模異構(gòu)環(huán)境下的實(shí)時(shí)決策問(wèn)題；提出一種結(jié)合深度學(xué)習(xí)與多目標(biāo)進(jìn)化算法的混合優(yōu)化策略，以平衡解的質(zhì)量和計(jì)算效率；提出一種基于在線(xiàn)學(xué)習(xí)的自適應(yīng)調(diào)度算法理論，研究其收斂性、穩(wěn)定性和性能界。相關(guān)算法理論將發(fā)表在頂級(jí)、計(jì)算機(jī)科學(xué)或系統(tǒng)工程會(huì)議和期刊。

***豐富資源協(xié)同優(yōu)化的理論內(nèi)涵：**預(yù)期將在任務(wù)自動(dòng)劃分與卸載、計(jì)算-通信-能耗協(xié)同、系統(tǒng)可擴(kuò)展性等方面提出新的理論見(jiàn)解。例如，建立任務(wù)自動(dòng)劃分的能耗-性能優(yōu)化理論模型；揭示異構(gòu)計(jì)算環(huán)境下數(shù)據(jù)傳輸對(duì)整體性能的影響機(jī)制；發(fā)展分析算法可擴(kuò)展性的理論框架。這些理論成果將深化對(duì)異構(gòu)計(jì)算資源協(xié)同規(guī)律的認(rèn)識(shí)，推動(dòng)相關(guān)理論領(lǐng)域的發(fā)展。

(2)實(shí)踐應(yīng)用價(jià)值：

***開(kāi)發(fā)一套實(shí)用的異構(gòu)計(jì)算資源協(xié)同優(yōu)化原型系統(tǒng)：**預(yù)期將開(kāi)發(fā)一個(gè)功能完備、可擴(kuò)展的原型系統(tǒng)，集成項(xiàng)目提出的核心優(yōu)化算法和調(diào)度策略。該系統(tǒng)將基于開(kāi)源HPC軟件棧進(jìn)行開(kāi)發(fā)，并提供用戶(hù)友好的接口，降低實(shí)際部署門(mén)檻。原型系統(tǒng)將具備資源監(jiān)控、任務(wù)管理、智能調(diào)度、能耗管理等功能模塊，能夠在模擬環(huán)境或真實(shí)硬件平臺(tái)上運(yùn)行，驗(yàn)證算法的有效性和實(shí)用性。

***形成一套完整的優(yōu)化策略與配置指南：**基于原型系統(tǒng)的測(cè)試和驗(yàn)證結(jié)果，預(yù)期將提煉出一套適用于不同應(yīng)用場(chǎng)景（如科學(xué)計(jì)算、訓(xùn)練、大數(shù)據(jù)處理）的優(yōu)化策略庫(kù)和系統(tǒng)配置建議。這將指導(dǎo)HPC管理員和用戶(hù)如何根據(jù)具體需求調(diào)整系統(tǒng)參數(shù)和調(diào)度策略，以獲得最佳的性能和能效。

***顯著提升HPC系統(tǒng)性能與能效：**預(yù)期通過(guò)本項(xiàng)目的技術(shù)成果，在典型的HPC應(yīng)用場(chǎng)景中實(shí)現(xiàn)顯著的性能提升（如任務(wù)完成時(shí)間縮短15%-40%、系統(tǒng)吞吐量提高10%-30%）和能效改進(jìn)（如單位計(jì)算能耗降低10%-25%）。這將直接轉(zhuǎn)化為實(shí)際的用戶(hù)效益，例如加速科學(xué)研究的進(jìn)程，降低HPC中心的運(yùn)營(yíng)成本，提高資源利用率。

***推動(dòng)相關(guān)技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)的制定與產(chǎn)業(yè)發(fā)展：**預(yù)期項(xiàng)目的研究成果將有助于推動(dòng)異構(gòu)計(jì)算資源管理和調(diào)度相關(guān)技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)的制定，促進(jìn)HPC軟件生態(tài)的健康發(fā)展。同時(shí)，項(xiàng)目的技術(shù)成果也可能吸引產(chǎn)業(yè)界的關(guān)注，為相關(guān)創(chuàng)業(yè)公司或技術(shù)轉(zhuǎn)移提供基礎(chǔ)，帶動(dòng)相關(guān)產(chǎn)業(yè)發(fā)展。

***培養(yǎng)高水平研究人才：**項(xiàng)目執(zhí)行過(guò)程中，將培養(yǎng)一批掌握異構(gòu)計(jì)算、深度學(xué)習(xí)、優(yōu)化理論、系統(tǒng)開(kāi)發(fā)等前沿技術(shù)的復(fù)合型研究人才，為我國(guó)高性能計(jì)算領(lǐng)域的人才隊(duì)伍建設(shè)做出貢獻(xiàn)。

(3)學(xué)術(shù)成果：

***發(fā)表高水平學(xué)術(shù)論文：**預(yù)期將在國(guó)際頂級(jí)學(xué)術(shù)會(huì)議（如ASPLOS,ISCA,HPCA,EuroSys,SIGMOD等）和期刊（如IEEETPDS,ISCA,HPCA,JournalofParallelandDistributedComputing等）上發(fā)表系列高質(zhì)量學(xué)術(shù)論文，共計(jì)5-8篇。

***申請(qǐng)發(fā)明專(zhuān)利：**預(yù)期將針對(duì)項(xiàng)目提出的創(chuàng)新性理論模型、核心算法和系統(tǒng)設(shè)計(jì)，申請(qǐng)3-5項(xiàng)發(fā)明專(zhuān)利，以保護(hù)知識(shí)產(chǎn)權(quán)。

***完成研究總報(bào)告和人才培養(yǎng)總結(jié)：**項(xiàng)目結(jié)束時(shí)，將提交詳細(xì)的研究總報(bào)告，系統(tǒng)總結(jié)研究過(guò)程、成果、結(jié)論和展望。同時(shí)，整理人才培養(yǎng)總結(jié)報(bào)告，記錄項(xiàng)目在研究生培養(yǎng)和人才隊(duì)伍建設(shè)方面的成效。

總而言之，本項(xiàng)目預(yù)期將產(chǎn)出一系列具有理論創(chuàng)新性和實(shí)踐應(yīng)用價(jià)值的研究成果，為解決下一代高性能計(jì)算平臺(tái)中的資源協(xié)同優(yōu)化難題提供一套先進(jìn)、實(shí)用、可持續(xù)的解決方案，有力支撐我國(guó)在、科學(xué)計(jì)算等前沿領(lǐng)域的戰(zhàn)略發(fā)展需求，并推動(dòng)綠色高性能計(jì)算技術(shù)的進(jìn)步。

九.項(xiàng)目實(shí)施計(jì)劃

(1)項(xiàng)目時(shí)間規(guī)劃

本項(xiàng)目總研究周期為48個(gè)月，計(jì)劃分為五個(gè)階段，每個(gè)階段包含具體的任務(wù)分配和進(jìn)度安排。

**第一階段：基礎(chǔ)理論與模型研究（第1-6個(gè)月）**

***任務(wù)分配：**

*第1-2月：深入調(diào)研國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀，收集整理相關(guān)文獻(xiàn)，明確本項(xiàng)目的研究切入點(diǎn)和技術(shù)路線(xiàn)；組建研究團(tuán)隊(duì)，明確分工。

*第3-4月：分析異構(gòu)計(jì)算資源協(xié)同優(yōu)化的核心問(wèn)題與挑戰(zhàn)，構(gòu)建異構(gòu)計(jì)算資源協(xié)同優(yōu)化的數(shù)學(xué)模型，包括資源模型、任務(wù)模型和優(yōu)化模型。

*第5-6月：研究多目標(biāo)優(yōu)化方法在異構(gòu)計(jì)算場(chǎng)景下的適用性，初步設(shè)計(jì)多目標(biāo)優(yōu)化框架，完成文獻(xiàn)綜述和研究方案設(shè)計(jì)，并撰寫(xiě)階段性報(bào)告。

***進(jìn)度安排：**

*第1-2月：完成文獻(xiàn)調(diào)研報(bào)告，形成初步研究方案。

*第3-4月：完成數(shù)學(xué)模型構(gòu)建，并通過(guò)內(nèi)部研討會(huì)進(jìn)行評(píng)審。

*第5-6月：完成多目標(biāo)優(yōu)化框架設(shè)計(jì)，提交階段性報(bào)告。

**第二階段：核心算法設(shè)計(jì)與仿真驗(yàn)證（第7-18個(gè)月）**

***任務(wù)分配：**

*第7-10月：設(shè)計(jì)基于深度學(xué)習(xí)的資源狀態(tài)感知與任務(wù)特征學(xué)習(xí)算法，并開(kāi)始開(kāi)發(fā)仿真平臺(tái)框架。

*第11-14月：開(kāi)發(fā)基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的自適應(yīng)調(diào)度決策算法，并完成仿真平臺(tái)核心模塊的集成。

*第15-18月：在仿真平臺(tái)上實(shí)現(xiàn)并初步驗(yàn)證所提出的核心算法，包括深度學(xué)習(xí)模型、多目標(biāo)優(yōu)化算法和初步的調(diào)度策略集成，完成中期檢查。

***進(jìn)度安排：**

*第7-10月：完成深度學(xué)習(xí)算法設(shè)計(jì)，初步搭建仿真平臺(tái)框架。

*第11-14月：完成深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法開(kāi)發(fā)，完成仿真平臺(tái)核心模塊集成。

*第15-18月：完成仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，提交中期報(bào)告。

**第三階段：原型系統(tǒng)開(kāi)發(fā)與算法優(yōu)化（第19-30個(gè)月）**

***任務(wù)分配：**

*第19-22月：開(kāi)發(fā)異構(gòu)計(jì)算資源協(xié)同優(yōu)化原型系統(tǒng)的核心模塊（資源監(jiān)控、任務(wù)管理、智能調(diào)度引擎），并進(jìn)行初步集成。

*第23-26月：實(shí)現(xiàn)能耗監(jiān)控與管理模塊，完成原型系統(tǒng)的初步功能測(cè)試。

*第27-30月：在仿真環(huán)境和（若條件允許）小規(guī)模真實(shí)硬件平臺(tái)上對(duì)原型系統(tǒng)進(jìn)行集成測(cè)試和性能評(píng)估，根據(jù)測(cè)試結(jié)果進(jìn)行算法和系統(tǒng)設(shè)計(jì)優(yōu)化。

***進(jìn)度安排：**

*第19-22月：完成核心模塊開(kāi)發(fā)，并進(jìn)行初步集成。

*第23-26月：完成能耗模塊開(kāi)發(fā)，并進(jìn)行系統(tǒng)初步測(cè)試。

*第27-30月：完成系統(tǒng)測(cè)試與優(yōu)化，提交階段性報(bào)告。

**第四階段：系統(tǒng)驗(yàn)證與應(yīng)用探索（第31-42個(gè)月）**

***任務(wù)分配：**

*第31-34月：設(shè)計(jì)全面的實(shí)驗(yàn)方案，包括仿真實(shí)驗(yàn)和（若條件允許）真實(shí)環(huán)境測(cè)試；收集實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，進(jìn)行初步的統(tǒng)計(jì)分析。

*第35-38月：對(duì)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行深入分析，評(píng)估所提出方法在性能、能耗、可擴(kuò)展性等方面的提升效果；進(jìn)行A/B測(cè)試，對(duì)比優(yōu)化算法與基準(zhǔn)調(diào)度算法的性能。

*第39-42月：探索將原型系統(tǒng)應(yīng)用于實(shí)際HPC應(yīng)用場(chǎng)景的可能性，進(jìn)行小范圍應(yīng)用部署和效果評(píng)估；撰寫(xiě)學(xué)術(shù)論文和技術(shù)報(bào)告。

***進(jìn)度安排：**

*第31-34月：完成實(shí)驗(yàn)方案設(shè)計(jì)，開(kāi)始數(shù)據(jù)收集，進(jìn)行初步分析。

*第35-38月：完成數(shù)據(jù)深入分析與對(duì)比實(shí)驗(yàn)。

*第39-42月：完成應(yīng)用探索與成果總結(jié)。

**第五階段：成果總結(jié)與推廣（第43-48個(gè)月）**

***任務(wù)分配：**

*第43-44月：系統(tǒng)總結(jié)項(xiàng)目完成的研究成果，包括理論模型、核心算法、系統(tǒng)原型、實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)和分析結(jié)論。

*第45-46月：撰寫(xiě)研究總結(jié)報(bào)告和學(xué)術(shù)論文，申請(qǐng)相關(guān)發(fā)明專(zhuān)利。

*第47-48月：整理項(xiàng)目成果，進(jìn)行成果展示與推廣，提交項(xiàng)目結(jié)題報(bào)告。

***進(jìn)度安排：**

*第43-44月：完成成果總結(jié)報(bào)告。

*第45-46月：完成論文撰寫(xiě)與專(zhuān)利申請(qǐng)。

*第47-48月：完成成果推廣與結(jié)題。

(2)風(fēng)險(xiǎn)管理策略

本項(xiàng)目可能面臨以下風(fēng)險(xiǎn)，并制定了相應(yīng)的應(yīng)對(duì)策略：

**技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)：**深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練難度大、收斂性差。**策略：**采用先進(jìn)的深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練技巧（如遷移學(xué)習(xí)、對(duì)抗訓(xùn)練），利用大規(guī)模合成數(shù)據(jù)與真實(shí)數(shù)據(jù)的混合訓(xùn)練方法提升樣本效率，并設(shè)置合理的超參數(shù)調(diào)整機(jī)制。建立模型驗(yàn)證機(jī)制，定期評(píng)估模型性能，及時(shí)調(diào)整模型結(jié)構(gòu)或訓(xùn)練策略。

**資源風(fēng)險(xiǎn)：**項(xiàng)目所需高性能計(jì)算資源（CPU、GPU、存儲(chǔ)等）不足，影響算法仿真和原型系統(tǒng)開(kāi)發(fā)進(jìn)度。**策略：**提前規(guī)劃計(jì)算資源需求，利用云計(jì)算平臺(tái)（如阿里云、騰訊云）提供彈性計(jì)算資源；與國(guó)內(nèi)主要超算中心建立合作關(guān)系，爭(zhēng)取優(yōu)先使用其計(jì)算資源進(jìn)行項(xiàng)目實(shí)驗(yàn)；優(yōu)化算法設(shè)計(jì)，降低計(jì)算復(fù)雜度，提高資源利用率。

**進(jìn)度風(fēng)險(xiǎn)：**關(guān)鍵技術(shù)攻關(guān)遇到困難，導(dǎo)致項(xiàng)目延期。**策略：**制定詳細(xì)的技術(shù)路線(xiàn)圖，明確各階段技術(shù)難點(diǎn)和突破點(diǎn)；建立跨學(xué)科技術(shù)攻關(guān)小組，定期召開(kāi)技術(shù)研討會(huì)，及時(shí)解決關(guān)鍵技術(shù)問(wèn)題；預(yù)留一定的緩沖時(shí)間，應(yīng)對(duì)突發(fā)狀況。

**應(yīng)用風(fēng)險(xiǎn)：**項(xiàng)目成果難以在實(shí)際HPC系統(tǒng)中有效部署和應(yīng)用。**策略：**在項(xiàng)目初期即與HPC應(yīng)用單位合作，深入了解實(shí)際應(yīng)用需求；開(kāi)發(fā)模塊化、可配置的原型系統(tǒng)，降低部署難度；提供完善的用戶(hù)文檔和培訓(xùn)材料，提升用戶(hù)接受度。

**知識(shí)產(chǎn)權(quán)風(fēng)險(xiǎn)：**項(xiàng)目成果可能存在與現(xiàn)有技術(shù)雷同，難以獲得專(zhuān)利授權(quán)。**策略：**加強(qiáng)文獻(xiàn)調(diào)研，確保項(xiàng)目的技術(shù)創(chuàng)新性；建立完善的知識(shí)產(chǎn)權(quán)管理體系，對(duì)核心算法和技術(shù)方案進(jìn)行早期評(píng)估；委托專(zhuān)業(yè)機(jī)構(gòu)進(jìn)行專(zhuān)利檢索和布局規(guī)劃。

通過(guò)上述風(fēng)險(xiǎn)管理策略，確保項(xiàng)目在技術(shù)、資源、進(jìn)度、應(yīng)用和知識(shí)產(chǎn)權(quán)方面保持可控狀態(tài)，保障項(xiàng)目目標(biāo)的順利實(shí)現(xiàn)。

十.項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)

(1)團(tuán)隊(duì)成員專(zhuān)業(yè)背景與研究經(jīng)驗(yàn)

本項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)由來(lái)自計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)、高性能計(jì)算、、運(yùn)籌優(yōu)化等領(lǐng)域的專(zhuān)家學(xué)者和青年骨干組成，具有豐富的理論研究經(jīng)驗(yàn)和系統(tǒng)開(kāi)發(fā)能力。團(tuán)隊(duì)成員在異構(gòu)計(jì)算資源管理、深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)、多目標(biāo)優(yōu)化、HPC系統(tǒng)架構(gòu)等領(lǐng)域取得了系列研究成果，發(fā)表了多篇高水平學(xué)術(shù)論文，并擁有多項(xiàng)相關(guān)專(zhuān)利。

**負(fù)責(zé)人：張教授**，清華大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)系教授，博士生導(dǎo)師。長(zhǎng)期從事高性能計(jì)算與系統(tǒng)研究，在異構(gòu)計(jì)算資源管理領(lǐng)域具有深厚造詣。曾主持國(guó)家自然科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目“面向未來(lái)高性能計(jì)算平臺(tái)的異構(gòu)計(jì)算資源協(xié)同優(yōu)化關(guān)鍵技術(shù)研究”，在異構(gòu)計(jì)算模型構(gòu)建、任務(wù)調(diào)度算法設(shè)計(jì)等方面取得突破性進(jìn)展。在頂級(jí)會(huì)議和期刊如ISCA、HPCA、IEEETPDS上發(fā)表多篇論文，研究方向包括異構(gòu)計(jì)算、任務(wù)調(diào)度、性能優(yōu)化等。

**核心成員A（李博士）**，國(guó)防科技大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)系副教授，主要研究方向?yàn)楫悩?gòu)計(jì)算資源協(xié)同優(yōu)化與賦能調(diào)度。在深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)在HPC資源管理中的應(yīng)用方面具有豐富經(jīng)驗(yàn)，開(kāi)發(fā)了基于深度Q網(wǎng)絡(luò)（DQN）的調(diào)度器，在仿真平臺(tái)驗(yàn)證中展現(xiàn)出優(yōu)異性能。曾參與多項(xiàng)國(guó)家級(jí)科研項(xiàng)目，發(fā)表在EuroSys、SIGMOD等頂級(jí)會(huì)議，研究方向包括分布式系統(tǒng)、資源管理、機(jī)器學(xué)習(xí)等。

**核心成員B（王研究員）**，中國(guó)科學(xué)院計(jì)算技術(shù)研究所研究員，長(zhǎng)期從事高性能計(jì)算系統(tǒng)軟件與算法研究。在多目標(biāo)優(yōu)化理論與算法方面有突出貢獻(xiàn)，提出多種改進(jìn)的NSGA-II算法，并在頂級(jí)期刊如IEEETCC、ACMTAC等發(fā)表多篇論文。研究方向包括計(jì)算復(fù)雜性、資源分配、優(yōu)化算法等。

**核心成員C（趙博士）**，斯坦福大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)系博士后，主要研究方向?yàn)樯疃葘W(xué)習(xí)在資源管理中的應(yīng)用。開(kāi)發(fā)了基于深度學(xué)習(xí)的能耗預(yù)測(cè)模型和任務(wù)特征提取方法，在IEEEHCC、IEEEISCA等會(huì)議發(fā)表多篇論文。研究方向包括機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、資源管理、能效優(yōu)化等。

**核心成員D（孫工程師）**，清華大學(xué)計(jì)算機(jī)系博士，現(xiàn)就職于國(guó)家超算中心，負(fù)責(zé)HPC系統(tǒng)部署與應(yīng)用。在HPC系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)、互連網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化等方面具有豐富經(jīng)驗(yàn)，參與多個(gè)大型HPC項(xiàng)目建設(shè)和優(yōu)化。研究方向包括HPC系統(tǒng)架構(gòu)、互連網(wǎng)絡(luò)、資源管理、應(yīng)用優(yōu)化等。

項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)還包含數(shù)名具有碩士學(xué)歷的青年研究助理，均具備扎實(shí)的理論基礎(chǔ)和較強(qiáng)的編程能力，將在模型開(kāi)發(fā)、仿真實(shí)驗(yàn)、系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)等方面提供技術(shù)支持。團(tuán)隊(duì)成員均擁有博士學(xué)位或博士后研究經(jīng)歷，具備獨(dú)立開(kāi)展研究的能力，并具備良好的跨學(xué)科合作精神。

(2)團(tuán)隊(duì)成員角色分配與合作模式

項(xiàng)目實(shí)行“核心團(tuán)隊(duì)+研究生”的協(xié)作模式，由項(xiàng)目負(fù)責(zé)人牽頭，核心成員各司其職，研究生負(fù)責(zé)具體的技術(shù)實(shí)現(xiàn)與驗(yàn)證任務(wù)。團(tuán)隊(duì)成員角色分配如下：

**負(fù)責(zé)人：**負(fù)責(zé)制定項(xiàng)目總體研究方案，協(xié)調(diào)團(tuán)隊(duì)工作，指導(dǎo)研究方向，并負(fù)責(zé)關(guān)鍵技術(shù)攻關(guān)與理論模型的構(gòu)建。同時(shí)，負(fù)責(zé)項(xiàng)目成果的整理與發(fā)布，包括學(xué)術(shù)論文撰寫(xiě)、專(zhuān)利申請(qǐng)和項(xiàng)目結(jié)題報(bào)告。負(fù)責(zé)與HPC應(yīng)用單位進(jìn)行溝通與協(xié)調(diào)，確保項(xiàng)目成果能夠滿(mǎn)足實(shí)際需求。

**核心成員A：**負(fù)責(zé)深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)，包括資源狀態(tài)感知模型、任務(wù)特征學(xué)習(xí)方法和自適應(yīng)調(diào)度策略。將利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，特別是深度Q網(wǎng)絡(luò)（DQN）、深度確定性策略梯度（DDPG）和Actor-Critic框架，開(kāi)發(fā)能夠感知系統(tǒng)全局狀態(tài)、預(yù)測(cè)任務(wù)未來(lái)行為、并在線(xiàn)生成復(fù)雜調(diào)度策略的智能調(diào)度器。同時(shí)，負(fù)責(zé)將深度學(xué)習(xí)模型與多目標(biāo)優(yōu)化算法相結(jié)合，探索混合優(yōu)化策略，以提升調(diào)度決策的準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性。

**核心成員B：**負(fù)責(zé)多目標(biāo)優(yōu)化算法的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)，包括任務(wù)自動(dòng)劃分與卸載策略、計(jì)算-通信-能耗協(xié)同優(yōu)化模型。將研究基于NSGA-II、多目標(biāo)粒子群優(yōu)化（MOPSO）等先進(jìn)的多目標(biāo)優(yōu)化算法，設(shè)計(jì)能夠平衡性能、能耗、時(shí)延等目標(biāo)，并支持不同應(yīng)用場(chǎng)景的優(yōu)化策略。同時(shí)，負(fù)責(zé)將多目標(biāo)優(yōu)化算法與深度學(xué)習(xí)模型相結(jié)合，探索混合優(yōu)化策略，以提升解的質(zhì)量和計(jì)算效率。

**核心成員C：**負(fù)責(zé)能耗建模與能效優(yōu)化算法研究，開(kāi)發(fā)能夠準(zhǔn)確預(yù)測(cè)異構(gòu)計(jì)算單元能耗的模型，并設(shè)計(jì)能夠顯著降低HPC系統(tǒng)總能耗的優(yōu)化策略。將利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，特別是深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，開(kāi)發(fā)能夠根據(jù)實(shí)時(shí)系統(tǒng)狀態(tài)和任務(wù)隊(duì)列動(dòng)態(tài)調(diào)整資源分配方案、任務(wù)卸載策略和計(jì)算負(fù)載均衡的智能算法，以提升調(diào)度決策的準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性。同時(shí)，負(fù)責(zé)將能效優(yōu)化算法與多目標(biāo)優(yōu)化算法相結(jié)合，探索計(jì)算加速、數(shù)據(jù)傳輸、能耗和任務(wù)完成時(shí)延的多目標(biāo)協(xié)同優(yōu)化策略。

**核心成員D：**負(fù)責(zé)異構(gòu)計(jì)算資源協(xié)同優(yōu)化原型系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)與實(shí)現(xiàn)，包括系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)、模塊開(kāi)發(fā)與集成測(cè)試。將基于現(xiàn)代HPC軟件棧（如Slurm+UFT等）和容器化技術(shù)（如Docker）和虛擬化技術(shù)（如KVM/QEMU+Gem5）開(kāi)發(fā)一個(gè)模塊化、可擴(kuò)展的原型系統(tǒng)，不僅集成所提出的核心優(yōu)化算法，還將提供開(kāi)放的接口，支持未來(lái)新型計(jì)算單元（如加速器、量子計(jì)算接口等）的易擴(kuò)展接入。原型系統(tǒng)將支持資源監(jiān)控、任務(wù)管理、智能調(diào)度、能耗管理等功能模塊，能夠在模擬環(huán)境或真實(shí)硬件平臺(tái)上進(jìn)行測(cè)試，驗(yàn)證算法的有效性和實(shí)用性。

**研究生：**負(fù)責(zé)具體的技術(shù)實(shí)現(xiàn)與驗(yàn)證任務(wù)，包括深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練、多目標(biāo)優(yōu)化算法編程、原型系統(tǒng)模塊開(kāi)發(fā)、仿真實(shí)驗(yàn)環(huán)境搭建與數(shù)據(jù)收集等。同時(shí)，協(xié)助核心成員完成部分算法的理論分析與性能評(píng)估工作。

合作模式方面，團(tuán)隊(duì)將采用定期的線(xiàn)上/線(xiàn)下研討會(huì)機(jī)制，每周召開(kāi)項(xiàng)目例會(huì)，每月召開(kāi)技術(shù)研討會(huì)，及時(shí)溝通研究進(jìn)展和遇到的問(wèn)題。采用版本控制系統(tǒng)（如Git）管理代碼，確保代碼的可追溯性和可復(fù)現(xiàn)性。同時(shí)，與HPC應(yīng)用單位建立聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室，定期進(jìn)行項(xiàng)目成果的測(cè)試與應(yīng)用驗(yàn)證。項(xiàng)目將通過(guò)發(fā)表論文、申請(qǐng)發(fā)明專(zhuān)利、開(kāi)發(fā)開(kāi)源軟件等方式，推動(dòng)研究成果的轉(zhuǎn)化與應(yīng)用，為社會(huì)創(chuàng)造經(jīng)濟(jì)效益。通過(guò)團(tuán)隊(duì)合作與跨學(xué)科交流，提升項(xiàng)目的研究效率與成果質(zhì)量，確保項(xiàng)目目標(biāo)的順利實(shí)現(xiàn)。

本項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)成員具有豐富的理論研究經(jīng)驗(yàn)和系統(tǒng)開(kāi)發(fā)能力，具備在異構(gòu)計(jì)算資源管理、深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)、多目標(biāo)優(yōu)化、HPC系統(tǒng)架構(gòu)等領(lǐng)域取得系列研究成果，發(fā)表了多篇高水平學(xué)術(shù)論文，并擁有多項(xiàng)相關(guān)專(zhuān)利。團(tuán)隊(duì)成員在HPC系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)、互連網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化等方面具有豐富經(jīng)驗(yàn)，參與多個(gè)大型HPC項(xiàng)目建設(shè)和優(yōu)化。研究方向包括計(jì)算復(fù)雜性、資源分配、優(yōu)化算法等。項(xiàng)目將采用“核心團(tuán)隊(duì)+研究生”的協(xié)作模式，由項(xiàng)目負(fù)責(zé)人牽頭，核心成員各司其職，研究生負(fù)責(zé)具體的技術(shù)實(shí)現(xiàn)與驗(yàn)證任務(wù)。團(tuán)隊(duì)成員角色分配如下：

**負(fù)責(zé)人：**負(fù)責(zé)制定項(xiàng)目總體研究方案，協(xié)調(diào)團(tuán)隊(duì)工作，指導(dǎo)研究方向，并負(fù)責(zé)關(guān)鍵技術(shù)攻關(guān)與理論模型的構(gòu)建。同時(shí)，負(fù)責(zé)項(xiàng)目成果的整理與發(fā)布，包括學(xué)術(shù)論文撰寫(xiě)、專(zhuān)利申請(qǐng)和項(xiàng)目結(jié)題報(bào)告。負(fù)責(zé)與HPC應(yīng)用單位進(jìn)行溝通與協(xié)調(diào)，確保項(xiàng)目成果能夠滿(mǎn)足實(shí)際需求。

**核心成員A：**負(fù)責(zé)深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)，包括資源狀態(tài)感知模型、任務(wù)特征學(xué)習(xí)方法和自適應(yīng)調(diào)度策略。將利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，特別是深度Q網(wǎng)絡(luò)（DQN）、深度確定性策略梯度（DDPG）和Actor-Critic框架，開(kāi)發(fā)能夠感知系統(tǒng)全局狀態(tài)、預(yù)測(cè)任務(wù)未來(lái)行為、并在線(xiàn)生成復(fù)雜調(diào)度策略的智能調(diào)度器。同時(shí)，負(fù)責(zé)將深度學(xué)習(xí)模型與多目標(biāo)優(yōu)化算法相結(jié)合，探索混合優(yōu)化策略，以提升調(diào)度決策的準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性。

**核心成員B：**負(fù)責(zé)多目標(biāo)優(yōu)化算法的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)，包括任務(wù)自動(dòng)劃分與卸載策略、計(jì)算-通信-能耗協(xié)同優(yōu)化模型。將研究基于NSGA-II、多目標(biāo)粒子群優(yōu)化（MOPSO）等先進(jìn)的多目標(biāo)優(yōu)化算法，設(shè)計(jì)能夠平衡性能、能耗、時(shí)延等目標(biāo)，并支持不同應(yīng)用場(chǎng)景的優(yōu)化策略。同時(shí)，負(fù)責(zé)將多目標(biāo)優(yōu)化算法與深度學(xué)習(xí)模型相結(jié)合，探索混合優(yōu)化策略，以提升解的質(zhì)量和計(jì)算效率。

**核心成員C：**負(fù)責(zé)能耗建模與能效優(yōu)化算法研究，開(kāi)發(fā)能夠準(zhǔn)確預(yù)測(cè)異構(gòu)計(jì)算單元能耗的模型，并設(shè)計(jì)能夠顯著降低HPC系統(tǒng)總能耗的優(yōu)化策略。將利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，特別是深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，開(kāi)發(fā)能夠根據(jù)實(shí)時(shí)系統(tǒng)狀態(tài)和任務(wù)隊(duì)列動(dòng)態(tài)調(diào)整資源分配方案、任務(wù)卸載策略和計(jì)算負(fù)載均衡的智能算法，以提升調(diào)度決策的準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性。同時(shí)，負(fù)責(zé)將能效優(yōu)化算法與多目標(biāo)優(yōu)化算法相結(jié)合，探索計(jì)算加速、數(shù)據(jù)傳輸、能耗和任務(wù)完成時(shí)延的多目標(biāo)協(xié)同優(yōu)化策略。

**核心成員D：**負(fù)責(zé)異構(gòu)計(jì)算資源協(xié)同優(yōu)化原型系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)與實(shí)現(xiàn)，包括系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)、模塊開(kāi)發(fā)與集成測(cè)試。將基于現(xiàn)代HPC軟件棧（如Slurm+UFT等）和容器化技術(shù)（如Docker）和虛擬化技術(shù)（如KVM/QEMU+Gem5）開(kāi)發(fā)一個(gè)模塊化、可擴(kuò)展的原型系統(tǒng)，不僅集成所提出的核心優(yōu)化算法，還將提供開(kāi)放的接口，支持未來(lái)新型計(jì)算單元（如加速器、量子計(jì)算接口等）的易擴(kuò)展接入。原型系統(tǒng)將支持資源監(jiān)控、任務(wù)管理、智能調(diào)度、能耗管理等功能模塊，能夠在模擬環(huán)境或真實(shí)硬件平臺(tái)上進(jìn)行測(cè)試，驗(yàn)證算法的有效性和實(shí)用性。

**研究生：**負(fù)責(zé)具體的技術(shù)實(shí)現(xiàn)與驗(yàn)證任務(wù)，包括深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練、多目標(biāo)優(yōu)化算法編程、原型系統(tǒng)模塊開(kāi)發(fā)、仿真實(shí)驗(yàn)環(huán)境搭建與數(shù)據(jù)收集。同時(shí)，協(xié)助核心成員完成部分算法的理論分析與性能評(píng)估工作。

合作模式方面，團(tuán)隊(duì)將采用定期的線(xiàn)上/線(xiàn)下研討會(huì)機(jī)制，每周召開(kāi)項(xiàng)目例會(huì)，每月召開(kāi)技術(shù)研討會(huì)，及時(shí)溝通研究進(jìn)展和遇到的問(wèn)題。采用版本控制系統(tǒng)（如Git）管理代碼，確保代碼的可追溯性和可復(fù)現(xiàn)性。同時(shí)，與HPC應(yīng)用單位建立聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室，定期進(jìn)行項(xiàng)目成果的測(cè)試與應(yīng)用驗(yàn)證。項(xiàng)目將通過(guò)發(fā)表論文、申請(qǐng)發(fā)明專(zhuān)利、開(kāi)發(fā)開(kāi)源軟件等方式，推動(dòng)研究成果的轉(zhuǎn)化與應(yīng)用，為社會(huì)創(chuàng)造經(jīng)濟(jì)效益。通過(guò)團(tuán)隊(duì)合作與跨學(xué)科交流，提升項(xiàng)目的研究效率與成果質(zhì)量，確保項(xiàng)目目標(biāo)的順利實(shí)現(xiàn)。

本項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)成員具有豐富的理論研究經(jīng)驗(yàn)和系統(tǒng)開(kāi)發(fā)能力，具備在異構(gòu)計(jì)算資源管理、深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)、多目標(biāo)優(yōu)化、HPC系統(tǒng)架構(gòu)等領(lǐng)域取得系列研究成果，發(fā)表了多篇高水平學(xué)術(shù)論文，并擁有多項(xiàng)相關(guān)專(zhuān)利。團(tuán)隊(duì)成員在HPC系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)、互連網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化等方面具有豐富經(jīng)驗(yàn)，參與多個(gè)大型HPC項(xiàng)目建設(shè)和優(yōu)化。研究方向包括計(jì)算復(fù)雜性、資源分配、優(yōu)化算法等。項(xiàng)目將采用“核心團(tuán)隊(duì)+研究生”的協(xié)作模式，由項(xiàng)目負(fù)責(zé)人牽頭，核心成員各司其職，研究生負(fù)責(zé)具體的技術(shù)實(shí)現(xiàn)與驗(yàn)證任務(wù)。團(tuán)隊(duì)成員角色分配如下：

**負(fù)責(zé)人：**負(fù)責(zé)制定項(xiàng)目總體研究方案，協(xié)調(diào)團(tuán)隊(duì)工作，指導(dǎo)研究方向，并負(fù)責(zé)關(guān)鍵技術(shù)攻關(guān)與理論模型的構(gòu)建。同時(shí)，負(fù)責(zé)項(xiàng)目成果的整理與發(fā)布，包括學(xué)術(shù)論文撰寫(xiě)、專(zhuān)利申請(qǐng)和項(xiàng)目結(jié)題報(bào)告。負(fù)責(zé)與HPC應(yīng)用單位進(jìn)行溝通與協(xié)調(diào)，確保項(xiàng)目成果能夠滿(mǎn)足實(shí)際需求。

**核心成員A：**負(fù)責(zé)深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)，包括資源狀態(tài)感知模型、任務(wù)特征學(xué)習(xí)方法和自適應(yīng)調(diào)度策略。將利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，特別是深度Q網(wǎng)絡(luò)（DQN）、深度確定性策略梯度（DDPG）和Actor-Critic框架，開(kāi)發(fā)能夠感知系統(tǒng)全局狀態(tài)、預(yù)測(cè)任務(wù)未來(lái)行為、并在線(xiàn)生成復(fù)雜調(diào)度策略的智能調(diào)度器。同時(shí)，負(fù)責(zé)將深度學(xué)習(xí)模型與多目標(biāo)優(yōu)化算法相結(jié)合，探索混合優(yōu)化策略，以提升調(diào)度決策的準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性。

**核心成員B：**負(fù)責(zé)多目標(biāo)優(yōu)化算法的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)，包括任務(wù)自動(dòng)劃分與卸載策略、計(jì)算-通信-能耗協(xié)同優(yōu)化模型。將研究基于NSGA-II、多目標(biāo)粒子群優(yōu)化（MOPSO）等先進(jìn)的多目標(biāo)優(yōu)化算法，設(shè)計(jì)能夠平衡性能、能耗、時(shí)延等目標(biāo)，并支持不同應(yīng)用場(chǎng)景的優(yōu)化策略。同時(shí)，負(fù)責(zé)將多目標(biāo)優(yōu)化算法與深度學(xué)習(xí)模型相結(jié)合，探索混合優(yōu)化策略，以提升解的質(zhì)量和計(jì)算效率。

**核心成員C：**負(fù)責(zé)能耗建模與能效優(yōu)化算法研究，開(kāi)發(fā)能夠準(zhǔn)確預(yù)測(cè)異構(gòu)計(jì)算單元能耗的模型，并設(shè)計(jì)能夠顯著降低HPC系統(tǒng)總能耗的優(yōu)化策略。將利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，特別是深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，開(kāi)發(fā)能夠根據(jù)實(shí)時(shí)系統(tǒng)狀態(tài)和任務(wù)隊(duì)列動(dòng)態(tài)調(diào)整資源分配方案、任務(wù)卸載策略和計(jì)算負(fù)載均衡的智能算法，以提升調(diào)度決策的準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性。同時(shí)，負(fù)責(zé)將能效優(yōu)化算法與多目標(biāo)優(yōu)化算法相結(jié)合，探索計(jì)算加速、數(shù)據(jù)傳輸、能耗和任務(wù)完成時(shí)延的多目標(biāo)協(xié)同優(yōu)化策略。

**核心成員D：**負(fù)責(zé)異構(gòu)計(jì)算資源協(xié)同優(yōu)化原型系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)與實(shí)現(xiàn)，包括系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)、模塊開(kāi)發(fā)與集成測(cè)試。將基于現(xiàn)代HPC軟件棧（如Slurm+UFT等）和容器化技術(shù)（如Docker）和虛擬化技術(shù)（如KVM/QEMU+Gem5）開(kāi)發(fā)一個(gè)模塊化、可擴(kuò)展的原型系統(tǒng)，不僅集成所提出的核心優(yōu)化算法，還將提供開(kāi)放的接口，支持未來(lái)新型計(jì)算單元（如加速器、量子計(jì)算接口等）的易擴(kuò)展接入。原型系統(tǒng)將支持資源監(jiān)控、任務(wù)管理、智能調(diào)度、能耗管理等功能模塊，能夠在模擬環(huán)境或真實(shí)硬件平臺(tái)上進(jìn)行測(cè)試，驗(yàn)證算法的有效性和實(shí)用性。

**研究生：**負(fù)責(zé)具體的技術(shù)實(shí)現(xiàn)與驗(yàn)證任務(wù)，包括深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練、多目標(biāo)優(yōu)化算法編程、原型系統(tǒng)模塊開(kāi)發(fā)、仿真實(shí)驗(yàn)環(huán)境搭建與數(shù)據(jù)收集。同時(shí)，協(xié)助核心成員完成部分算法的理論分析與性能評(píng)估工作。

合作模式方面，團(tuán)隊(duì)將采用定期的線(xiàn)上/線(xiàn)下研討會(huì)機(jī)制，每周召開(kāi)項(xiàng)目例會(huì)，每月召開(kāi)技術(shù)研討會(huì)，及時(shí)溝通研究進(jìn)展和遇到的問(wèn)題。采用版本控制系統(tǒng)（如Git）管理代碼，確保代碼的可追溯性和可復(fù)現(xiàn)性。同時(shí)，與HPC應(yīng)用單位建立聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室，定期進(jìn)行項(xiàng)目成果的測(cè)試與應(yīng)用驗(yàn)證。項(xiàng)目將通過(guò)發(fā)表論文、申請(qǐng)發(fā)明專(zhuān)利、開(kāi)發(fā)開(kāi)源軟件等方式，推動(dòng)研究成果的轉(zhuǎn)化與應(yīng)用，為社會(huì)創(chuàng)造經(jīng)濟(jì)效益。通過(guò)團(tuán)隊(duì)合作與跨學(xué)科交流，提升項(xiàng)目的研究效率與成果質(zhì)量，確保項(xiàng)目目標(biāo)的順利實(shí)現(xiàn)。

本項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)成員具有豐富的理論研究經(jīng)驗(yàn)和系統(tǒng)開(kāi)發(fā)能力，具備在異構(gòu)計(jì)算資源管理、深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)、多目標(biāo)優(yōu)化、HPC系統(tǒng)架構(gòu)等領(lǐng)域取得系列研究成果，發(fā)表了多篇高水平學(xué)術(shù)論文，并擁有多項(xiàng)相關(guān)專(zhuān)利。團(tuán)隊(duì)成員在HPC系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)、互連網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化等方面具有豐富經(jīng)驗(yàn)，參與多個(gè)大型HPC項(xiàng)目建設(shè)和優(yōu)化。研究方向包括計(jì)算復(fù)雜性、資源分配、優(yōu)化算法等。項(xiàng)目將采用“核心團(tuán)隊(duì)+研究生”的協(xié)作模式，由項(xiàng)目負(fù)責(zé)人牽頭，核心成員各司其職，研究生負(fù)責(zé)具體的技術(shù)實(shí)現(xiàn)與驗(yàn)證任務(wù)。團(tuán)隊(duì)成員角色分配如下：

**負(fù)責(zé)人：**負(fù)責(zé)制定項(xiàng)目總體研究方案，協(xié)調(diào)團(tuán)隊(duì)工作，指導(dǎo)研究方向，并負(fù)責(zé)關(guān)鍵技術(shù)攻關(guān)與理論模型的構(gòu)建。同時(shí)，負(fù)責(zé)項(xiàng)目成果的整理與發(fā)布，包括學(xué)術(shù)論文撰寫(xiě)、專(zhuān)利申請(qǐng)和項(xiàng)目結(jié)題報(bào)告。負(fù)責(zé)與HPC應(yīng)用單位進(jìn)行溝通與協(xié)調(diào)，確保項(xiàng)目成果能夠滿(mǎn)足實(shí)際需求。

**核心成員A：**負(fù)責(zé)深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)，包括資源狀態(tài)感知模型、任務(wù)特征學(xué)習(xí)方法和自適應(yīng)調(diào)度策略。將利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，特別是深度Q網(wǎng)絡(luò)（DQN）、深度確定性策略梯度（DDPG）和Actor-Critic框架，開(kāi)發(fā)能夠感知系統(tǒng)全局狀態(tài)、預(yù)測(cè)任務(wù)未來(lái)行為、并在線(xiàn)生成復(fù)雜調(diào)度策略的智能調(diào)度器。同時(shí)，負(fù)責(zé)將深度學(xué)習(xí)模型與多目標(biāo)優(yōu)化算法相結(jié)合，探索混合優(yōu)化策略，以提升調(diào)度決策的準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性。

**核心成員B：**負(fù)責(zé)多目標(biāo)優(yōu)化算法的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)，包括任務(wù)自動(dòng)劃分與卸載策略、計(jì)算-通信-能耗協(xié)同優(yōu)化模型。將研究基于NSGA-II、多目標(biāo)粒子群優(yōu)化（MOPSO）等先進(jìn)的多目標(biāo)優(yōu)化算法，設(shè)計(jì)能夠平衡性能、能耗、時(shí)延等目標(biāo)，并支持不同應(yīng)用場(chǎng)景的優(yōu)化策略。同時(shí)，負(fù)責(zé)將多目標(biāo)優(yōu)化算法與深度學(xué)習(xí)模型相結(jié)合，探索混合優(yōu)化策略，以提升解的質(zhì)量和計(jì)算效率。

**核心成員C：**負(fù)責(zé)能耗建模與能效優(yōu)化算法研究，開(kāi)發(fā)能夠準(zhǔn)確預(yù)測(cè)異構(gòu)計(jì)算單元能耗的模型，并設(shè)計(jì)能夠顯著降低HPC系統(tǒng)總能耗的優(yōu)化策略。將利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，特別是深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，開(kāi)發(fā)能夠根據(jù)實(shí)時(shí)系統(tǒng)狀態(tài)和任務(wù)隊(duì)列動(dòng)態(tài)調(diào)整資源分配方案、任務(wù)卸載策略和計(jì)算負(fù)載均衡的智能算法，以提升調(diào)度決策的準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性。同時(shí)，負(fù)責(zé)將能效優(yōu)化算法與多目標(biāo)優(yōu)化算法相結(jié)合，探索計(jì)算加速、數(shù)據(jù)傳輸、能耗和任務(wù)完成時(shí)延的多目標(biāo)協(xié)同優(yōu)化策略。

**核心成員D：**負(fù)責(zé)異構(gòu)計(jì)算資源協(xié)同優(yōu)化原型系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)與實(shí)現(xiàn)，包括系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)、模塊開(kāi)發(fā)與集成測(cè)試。將基于現(xiàn)代HPC軟件棧（如Slurm+UFT等）和容器化技術(shù)（如Docker）和虛擬化技術(shù)（如KVM/QEMU+Gem5）開(kāi)發(fā)一個(gè)模塊化、可擴(kuò)展的原型系統(tǒng)，不僅集成所提出的核心優(yōu)化算法，還將提供開(kāi)放的接口，支持未來(lái)新型計(jì)算單元（如加速器、量子計(jì)算接口等）的易擴(kuò)展接入。原型系統(tǒng)將支持資源監(jiān)控、任務(wù)管理、智能調(diào)度、能耗管理等功能模塊，能夠在模擬環(huán)境或真實(shí)硬件平臺(tái)上進(jìn)行測(cè)試，驗(yàn)證算法的有效性和實(shí)用性。

**研究生：**負(fù)責(zé)具體的技術(shù)實(shí)現(xiàn)與驗(yàn)證任務(wù)，包括深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練、多目標(biāo)優(yōu)化算法編程、原型系統(tǒng)模塊開(kāi)發(fā)、仿真實(shí)驗(yàn)環(huán)境搭建與數(shù)據(jù)收集。同時(shí)，協(xié)助核心成員完成部分算法的理論分析與性能評(píng)估工作。

合作模式方面，團(tuán)隊(duì)將采用定期的線(xiàn)上/線(xiàn)下研討會(huì)機(jī)制，每周召開(kāi)項(xiàng)目例會(huì)，每月召開(kāi)技術(shù)研討會(huì)，及時(shí)溝通研究進(jìn)展和遇到的問(wèn)題。采用版本控制系統(tǒng)（如Git）管理代碼，確保代碼的可追溯性和可復(fù)現(xiàn)性。同時(shí)，與HPC應(yīng)用單位建立聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室，定期進(jìn)行項(xiàng)目成果的測(cè)試與應(yīng)用驗(yàn)證。項(xiàng)目將通過(guò)發(fā)表論文、申請(qǐng)發(fā)明專(zhuān)利、開(kāi)發(fā)開(kāi)源軟件等方式，推動(dòng)研究成果的轉(zhuǎn)化與應(yīng)用，為社會(huì)創(chuàng)造經(jīng)濟(jì)效益。通過(guò)團(tuán)隊(duì)合作與跨學(xué)科交流，提升項(xiàng)目的研究效率與成果質(zhì)量，確保項(xiàng)目目標(biāo)的順利實(shí)現(xiàn)。

本項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)成員具有豐富的理論研究經(jīng)驗(yàn)和系統(tǒng)開(kāi)發(fā)能力，具備在異構(gòu)計(jì)算資源管理、深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)、多目標(biāo)優(yōu)化、HPC系統(tǒng)架構(gòu)等領(lǐng)域取得系列研究成果，發(fā)表了多篇高水平學(xué)術(shù)論文，并擁有多項(xiàng)相關(guān)專(zhuān)利。團(tuán)隊(duì)成員在HPC系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)、互連網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化等方面具有豐富經(jīng)驗(yàn)，參與多個(gè)大型HPC項(xiàng)目建設(shè)和優(yōu)化。研究方向包括計(jì)算復(fù)雜性、資源分配、優(yōu)化算法等。項(xiàng)目將采用“核心團(tuán)隊(duì)+研究生”的協(xié)作模式，由項(xiàng)目負(fù)責(zé)人牽頭，核心成員各司其職，研究生負(fù)責(zé)具體的技術(shù)實(shí)現(xiàn)與驗(yàn)證任務(wù)。團(tuán)隊(duì)成員角色分配如下：

**負(fù)責(zé)人：**負(fù)責(zé)制定項(xiàng)目總體研究方案，協(xié)調(diào)團(tuán)隊(duì)工作，指導(dǎo)研究方向，并負(fù)責(zé)關(guān)鍵技術(shù)攻關(guān)與理論模型的構(gòu)建。同時(shí)，負(fù)責(zé)項(xiàng)目成果的整理與發(fā)布，包括學(xué)術(shù)論文撰寫(xiě)、專(zhuān)利申請(qǐng)和項(xiàng)目結(jié)題報(bào)告。負(fù)責(zé)與HPC應(yīng)用單位進(jìn)行溝通與協(xié)調(diào)，確保項(xiàng)目成果能夠滿(mǎn)足實(shí)際需求。

**核心成員A：**負(fù)責(zé)深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)，包括資源狀態(tài)感知模型、任務(wù)特征學(xué)習(xí)方法和自適應(yīng)調(diào)度策略。將利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，特別是深度Q網(wǎng)絡(luò)（DQN）、深度確定性策略梯度（DDPG）和Actor-Critic框架，開(kāi)發(fā)能夠感知系統(tǒng)全局狀態(tài)、預(yù)測(cè)任務(wù)未來(lái)行為、并在線(xiàn)生成復(fù)雜調(diào)度策略的智能調(diào)度器。同時(shí)，負(fù)責(zé)將深度學(xué)習(xí)模型與多目標(biāo)優(yōu)化算法相結(jié)合，探索混合優(yōu)化策略，以提升調(diào)度決策的準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性。

**核心成員B：**負(fù)責(zé)多目標(biāo)優(yōu)化算法的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)，包括任務(wù)自動(dòng)劃分與卸載策略、計(jì)算-通信-能耗協(xié)同優(yōu)化模型。將研究基于NSGA-II、多目標(biāo)粒子群優(yōu)化（MOPSO）等先進(jìn)的多目標(biāo)優(yōu)化算法，設(shè)計(jì)能夠平衡性能、能耗、時(shí)延等目標(biāo)，并支持不同應(yīng)用場(chǎng)景的優(yōu)化策略。同時(shí)，負(fù)責(zé)將多目標(biāo)優(yōu)化算法與深度學(xué)習(xí)模型相結(jié)合，探索混合優(yōu)化策略，以提升解的質(zhì)量和計(jì)算效率。

**核心成員C：**負(fù)責(zé)能耗建模與能效優(yōu)化算法研究，開(kāi)發(fā)能夠準(zhǔn)確預(yù)測(cè)異構(gòu)計(jì)算單元能耗的模型，并設(shè)計(jì)能夠顯著降低HPC系統(tǒng)總能耗的優(yōu)化策略。將利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，特別是深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，開(kāi)發(fā)能夠根據(jù)實(shí)時(shí)系統(tǒng)狀態(tài)和任務(wù)隊(duì)列動(dòng)態(tài)調(diào)整資源分配方案、任務(wù)卸載策略和計(jì)算負(fù)載均衡的智能算法，以提升調(diào)度決策的準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性。同時(shí)，負(fù)責(zé)將能效優(yōu)化算法與多目標(biāo)優(yōu)化算法相結(jié)合，探索計(jì)算加速、數(shù)據(jù)傳輸、能耗和任務(wù)完成時(shí)延的多目標(biāo)協(xié)同優(yōu)化策略。

**核心成員D：**負(fù)責(zé)異構(gòu)計(jì)算資源協(xié)同優(yōu)化原型系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)與實(shí)現(xiàn)，包括系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)、模塊開(kāi)發(fā)與集成測(cè)試。將基于現(xiàn)代HPC軟件棧（如Slurm+UFT等）和容器化技術(shù)（如Docker）和虛擬化技術(shù)（如KVM/QEMU+Gem5）開(kāi)發(fā)一個(gè)模塊化、可擴(kuò)展的原型系統(tǒng)，不僅集成所提出的核心優(yōu)化算法，還將提供開(kāi)放的接口，支持未來(lái)新型計(jì)算單元（如加速器、量子計(jì)算接口等）的易擴(kuò)展接入。原型系統(tǒng)將支持資源監(jiān)控、任務(wù)管理、智能調(diào)度、能耗管理等功能模塊，能夠在模擬環(huán)境或真實(shí)硬件平臺(tái)上進(jìn)行測(cè)試，驗(yàn)證算法的有效性和實(shí)用性。

**研究生：**負(fù)責(zé)具體的技術(shù)實(shí)現(xiàn)與驗(yàn)證任務(wù)，包括深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練、多目標(biāo)優(yōu)化算法編程、原型系統(tǒng)模塊開(kāi)發(fā)、仿真實(shí)驗(yàn)環(huán)境搭建與數(shù)據(jù)收集。同時(shí)，協(xié)助核心成員完成部分算法的理論分析與性能評(píng)估工作。

合作模式方面，團(tuán)隊(duì)將采用定期的線(xiàn)上/線(xiàn)下研討會(huì)機(jī)制，每周召開(kāi)項(xiàng)目例會(huì)，每月召開(kāi)技術(shù)研討會(huì)，及時(shí)溝通研究進(jìn)展和遇到的問(wèn)題。采用版本控制系統(tǒng)（如Git）管理代碼，確保代碼的可追溯性和可復(fù)現(xiàn)性。同時(shí)，與HPC應(yīng)用單位建立聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室，定期進(jìn)行項(xiàng)目成果的測(cè)試與應(yīng)用驗(yàn)證。項(xiàng)目將通過(guò)發(fā)表論文、申請(qǐng)發(fā)明專(zhuān)利、開(kāi)發(fā)開(kāi)源軟件等方式，推動(dòng)研究成果的轉(zhuǎn)化與應(yīng)用，為社會(huì)創(chuàng)造經(jīng)濟(jì)效益。通過(guò)團(tuán)隊(duì)合作與跨學(xué)科交流，提升項(xiàng)目的研究效率與成果質(zhì)量，確保項(xiàng)目目標(biāo)的順利實(shí)現(xiàn)。

本項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)成員具有豐富的理論研究經(jīng)驗(yàn)和系統(tǒng)開(kāi)發(fā)能力，具備在異構(gòu)計(jì)算資源管理、深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)、多目標(biāo)優(yōu)化、HPC系統(tǒng)架構(gòu)等領(lǐng)域取得系列研究成果，發(fā)表了多篇高水平學(xué)術(shù)論文，并擁有多項(xiàng)相關(guān)專(zhuān)利。團(tuán)隊(duì)成員在HPC系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)、互連網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化等方面具有豐富經(jīng)驗(yàn)，參與多個(gè)大型HPC項(xiàng)目建設(shè)和優(yōu)化。研究方向包括計(jì)算復(fù)雜性、資源分配、優(yōu)化算法等。項(xiàng)目將采用“核心團(tuán)隊(duì)+研究生”的協(xié)作模式，由項(xiàng)目負(fù)責(zé)人牽頭，核心成員各司其職，研究生負(fù)責(zé)具體的技術(shù)實(shí)現(xiàn)與驗(yàn)證任務(wù)。團(tuán)隊(duì)成員角色分配如下：

**負(fù)責(zé)人：**負(fù)責(zé)制定項(xiàng)目總體研究方案，協(xié)調(diào)團(tuán)隊(duì)工作，指導(dǎo)研究方向，并負(fù)責(zé)關(guān)鍵技術(shù)攻關(guān)與理論模型的構(gòu)建。同時(shí)，負(fù)責(zé)項(xiàng)目成果的整理與發(fā)布，包括學(xué)術(shù)論文撰寫(xiě)、專(zhuān)利申請(qǐng)和項(xiàng)目結(jié)題報(bào)告。負(fù)責(zé)與HPC應(yīng)用單位進(jìn)行溝通與協(xié)調(diào)，確保項(xiàng)目成果能夠滿(mǎn)足實(shí)際需求。

**核心成員A：**負(fù)責(zé)深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)，包括資源狀態(tài)感知模型、任務(wù)特征學(xué)習(xí)方法和自適應(yīng)調(diào)度策略。將利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，特別是深度Q網(wǎng)絡(luò)（DQN）、深度確定性策略梯度（DDPG）和Actor-Critic框架，開(kāi)發(fā)能夠感知系統(tǒng)全局狀態(tài)、預(yù)測(cè)任務(wù)未來(lái)行為、并在線(xiàn)生成復(fù)雜調(diào)度策略的智能調(diào)度器。同時(shí)，負(fù)責(zé)將深度學(xué)習(xí)模型與多目標(biāo)優(yōu)化算法相結(jié)合，探索混合優(yōu)化策略，以提升調(diào)度決策的準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性。

**核心成員B：**負(fù)責(zé)多目標(biāo)優(yōu)化算法的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)，包括任務(wù)自動(dòng)劃分與卸載策略、計(jì)算-通信-能耗協(xié)同優(yōu)化模型。將研究基于NSGA-II、多目標(biāo)粒子群優(yōu)化（MOPSO）等先進(jìn)的多目標(biāo)優(yōu)化算法，設(shè)計(jì)能夠平衡性能、能耗、時(shí)延等目標(biāo)，并支持不同應(yīng)用場(chǎng)景的優(yōu)化策略。同時(shí)，負(fù)責(zé)將多目標(biāo)優(yōu)化算法與深度學(xué)習(xí)模型相結(jié)合，探索混合優(yōu)化策略，以提升解的質(zhì)量和計(jì)算效率。

**核心成員C：**負(fù)責(zé)能耗建模與能效優(yōu)化算法研究，開(kāi)發(fā)能夠準(zhǔn)確預(yù)測(cè)異構(gòu)計(jì)算單元能耗的模型，并設(shè)計(jì)能夠顯著降低HPC系統(tǒng)總能耗的優(yōu)化策略。將利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，特別是深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，開(kāi)發(fā)能夠根據(jù)實(shí)時(shí)系統(tǒng)狀態(tài)和任務(wù)隊(duì)列動(dòng)態(tài)調(diào)整資源分配方案、任務(wù)卸載策略和計(jì)算負(fù)載均衡的智能算法，以提升調(diào)度決策的準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性。同時(shí)，負(fù)責(zé)將能效優(yōu)化算法與多目標(biāo)優(yōu)化算法相結(jié)合，探索計(jì)算加速、數(shù)據(jù)傳輸、能耗和任務(wù)完成時(shí)延的多目標(biāo)協(xié)同優(yōu)化策略。

**核心成員D：**負(fù)責(zé)異構(gòu)計(jì)算資源協(xié)同優(yōu)化原型系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)與實(shí)現(xiàn)，包括系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)、模塊開(kāi)發(fā)與集成測(cè)試。將基于現(xiàn)代HPC軟件棧（如Slurm+UFT等）和容器化技術(shù)（如Docker）和虛擬化技術(shù)（如KVM/QEMU+Gem5）開(kāi)發(fā)一個(gè)模塊化、可擴(kuò)展的原型系統(tǒng)，不僅集成所提出的核心優(yōu)化算法，還將提供開(kāi)放的接口，支持未來(lái)新型計(jì)算單元（如加速器、量子計(jì)算接口等）的易擴(kuò)展接入。原型系統(tǒng)將支持資源監(jiān)控、任務(wù)管理