申報(bào)書課題背景素材一、封面內(nèi)容

項(xiàng)目名稱：面向下一代高性能計(jì)算的數(shù)據(jù)智能優(yōu)化理論與關(guān)鍵技術(shù)研究

申請人姓名及聯(lián)系方式：張明，zhangming@

所屬單位：國家高性能計(jì)算研究所

申報(bào)日期：2023年10月26日

項(xiàng)目類別：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)算系統(tǒng)的數(shù)據(jù)智能優(yōu)化理論與關(guān)鍵技術(shù)研究，聚焦于解決大規(guī)模并行計(jì)算中數(shù)據(jù)傳輸、存儲與處理效率的瓶頸問題。隨著與高性能計(jì)算的深度融合，傳統(tǒng)優(yōu)化方法已難以滿足未來超算對數(shù)據(jù)智能化的需求。項(xiàng)目將構(gòu)建基于深度學(xué)習(xí)的自適應(yīng)數(shù)據(jù)調(diào)度框架，通過引入強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法動(dòng)態(tài)優(yōu)化數(shù)據(jù)訪問模式，顯著降低計(jì)算節(jié)點(diǎn)間的通信開銷。研究內(nèi)容涵蓋三方面：一是設(shè)計(jì)多層感知機(jī)驅(qū)動(dòng)的數(shù)據(jù)特征提取模型，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)傳輸路徑的智能規(guī)劃；二是開發(fā)面向異構(gòu)計(jì)算環(huán)境的分布式緩存優(yōu)化算法，結(jié)合博弈論模型解決資源分配沖突；三是構(gòu)建端到端的性能預(yù)測系統(tǒng)，利用遷移學(xué)習(xí)技術(shù)將訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的模式遷移至實(shí)際應(yīng)用場景。研究方法將采用混合仿真與實(shí)測相結(jié)合的技術(shù)路線，在百億級浮點(diǎn)運(yùn)算平臺上驗(yàn)證優(yōu)化效果。預(yù)期成果包括：提出可降低40%以上通信負(fù)載的數(shù)據(jù)智能優(yōu)化方案，開發(fā)支持超大規(guī)模數(shù)據(jù)集的實(shí)時(shí)調(diào)度系統(tǒng)原型，形成包含算法庫與評估標(biāo)準(zhǔn)的理論體系。項(xiàng)目成果將直接支撐國家超算中心下一代計(jì)算平臺的建設(shè)，并為算力基礎(chǔ)設(shè)施的標(biāo)準(zhǔn)化提供技術(shù)儲備，具有重要的理論價(jià)值與應(yīng)用前景。

三.項(xiàng)目背景與研究意義

1.研究領(lǐng)域現(xiàn)狀、問題及研究必要性

高性能計(jì)算（High-PerformanceComputing,HPC）作為科學(xué)發(fā)現(xiàn)與工程技術(shù)創(chuàng)新的核心驅(qū)動(dòng)力，其發(fā)展已進(jìn)入數(shù)據(jù)智能化的新階段。當(dāng)前，以（）驅(qū)動(dòng)的超算系統(tǒng)正成為主流形態(tài)，數(shù)據(jù)規(guī)模呈指數(shù)級增長，計(jì)算任務(wù)日趨復(fù)雜化、并行化。然而，傳統(tǒng)HPC優(yōu)化理論在應(yīng)對新一代計(jì)算架構(gòu)時(shí)面臨嚴(yán)峻挑戰(zhàn)，主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：

首先，通信瓶頸日益凸顯。在典型的異構(gòu)計(jì)算環(huán)境中，GPU、CPU、TPU等加速器與主存、網(wǎng)絡(luò)設(shè)備間存在巨大的性能失配。據(jù)實(shí)測數(shù)據(jù)表明，在千萬億次級應(yīng)用中，數(shù)據(jù)傳輸時(shí)間可占總計(jì)算時(shí)間的30%-50%?，F(xiàn)有基于規(guī)則或靜態(tài)分析的調(diào)度策略難以適應(yīng)動(dòng)態(tài)變化的負(fù)載特性與數(shù)據(jù)依賴關(guān)系，導(dǎo)致通信效率長期處于低水平。

其次，數(shù)據(jù)管理復(fù)雜度激增。隨著多模態(tài)數(shù)據(jù)（如高分辨率圖像、時(shí)序序列、基因組測序數(shù)據(jù)）的普及，數(shù)據(jù)特征維度急劇膨脹，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫與文件系統(tǒng)的管理范式已無法滿足超算場景下的隨機(jī)訪問、流式處理需求。特別是在深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練中，參數(shù)更新與數(shù)據(jù)加載之間的動(dòng)態(tài)交互對存儲系統(tǒng)帶寬、延遲提出苛刻要求，現(xiàn)有緩存機(jī)制存在命中率低、更新滯后等問題。

再次，資源利用率存在優(yōu)化空間。在分布式計(jì)算任務(wù)中，節(jié)點(diǎn)間資源（如GPU顯存、計(jì)算核心）的分配與共享仍依賴人工經(jīng)驗(yàn)或簡單輪詢機(jī)制。當(dāng)任務(wù)特征與資源狀態(tài)不匹配時(shí)，會出現(xiàn)部分設(shè)備過載而另一些設(shè)備空閑的"暖備"現(xiàn)象，導(dǎo)致整體算力浪費(fèi)。缺乏智能感知能力的資源調(diào)度難以實(shí)現(xiàn)全局最優(yōu)配置。

上述問題已成為制約高性能計(jì)算效能釋放的關(guān)鍵障礙。究其原因，現(xiàn)有優(yōu)化方法主要基于靜態(tài)假設(shè)或有限樣本訓(xùn)練，缺乏對復(fù)雜系統(tǒng)動(dòng)態(tài)行為的深度理解與自適應(yīng)能力。而技術(shù)，特別是深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)、生成式模型等，為解決這些問題提供了新的可能。通過構(gòu)建能夠?qū)W習(xí)數(shù)據(jù)模式、預(yù)測系統(tǒng)狀態(tài)、自主決策調(diào)度的智能體，有望突破傳統(tǒng)優(yōu)化方法的局限。因此，開展面向下一代高性能計(jì)算的數(shù)據(jù)智能優(yōu)化理論與關(guān)鍵技術(shù)研究，已成為學(xué)術(shù)界與產(chǎn)業(yè)界亟待解決的重大課題。

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

本項(xiàng)目的研究成果將在多個(gè)層面產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響：

在社會價(jià)值層面，項(xiàng)目將直接支撐國家重大科技基礎(chǔ)設(shè)施的升級換代。通過構(gòu)建高效的數(shù)據(jù)智能優(yōu)化系統(tǒng)，可顯著提升科學(xué)工程計(jì)算的運(yùn)行效率，縮短天氣預(yù)報(bào)、藥物研發(fā)、材料設(shè)計(jì)等領(lǐng)域的研發(fā)周期。例如，在氣候模擬中，優(yōu)化后的數(shù)據(jù)傳輸可減少約2周的計(jì)算時(shí)間，加速對極端天氣事件的預(yù)測能力；在蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測任務(wù)中，算力提升將推動(dòng)精準(zhǔn)醫(yī)療的進(jìn)步。此外，項(xiàng)目成果還將助力數(shù)字經(jīng)濟(jì)的智能化轉(zhuǎn)型，為金融風(fēng)控、自動(dòng)駕駛仿真等場景提供高性能計(jì)算支撐，服務(wù)國家創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略。

在經(jīng)濟(jì)價(jià)值層面，項(xiàng)目將形成具有自主知識產(chǎn)權(quán)的核心技術(shù)體系，為我國高性能計(jì)算產(chǎn)業(yè)注入新動(dòng)能。研發(fā)的數(shù)據(jù)智能優(yōu)化框架與算法庫，可轉(zhuǎn)化為商業(yè)化軟件產(chǎn)品，賦能超算中心、云服務(wù)商及科研機(jī)構(gòu)，降低HPC應(yīng)用開發(fā)門檻。據(jù)行業(yè)測算，若本項(xiàng)目提出的優(yōu)化方案在百家中大型超算中心推廣應(yīng)用，每年可節(jié)省電力消耗超5億度，減少硬件折舊成本約15億元。同時(shí)，項(xiàng)目將帶動(dòng)相關(guān)產(chǎn)業(yè)鏈發(fā)展，促進(jìn)芯片、高速互聯(lián)技術(shù)等領(lǐng)域的進(jìn)步，培育新的經(jīng)濟(jì)增長點(diǎn)。

在學(xué)術(shù)價(jià)值層面，項(xiàng)目將豐富和發(fā)展計(jì)算智能理論體系。通過將強(qiáng)化學(xué)習(xí)、遷移學(xué)習(xí)等前沿技術(shù)與計(jì)算優(yōu)化深度融合，將產(chǎn)生一批具有原創(chuàng)性的理論成果，包括：揭示數(shù)據(jù)智能優(yōu)化中的系統(tǒng)動(dòng)態(tài)演化規(guī)律；建立適應(yīng)異構(gòu)環(huán)境的性能預(yù)測模型；提出可解釋的智能調(diào)度決策機(jī)制。這些突破將推動(dòng)計(jì)算智能成為HPC研究的新范式，為相關(guān)領(lǐng)域的博士、碩士研究生提供研究平臺，培養(yǎng)跨學(xué)科復(fù)合型人才。項(xiàng)目還將促進(jìn)學(xué)術(shù)界與產(chǎn)業(yè)界的交流合作，通過舉辦學(xué)術(shù)研討會、開源社區(qū)建設(shè)等方式，提升我國在高性能計(jì)算領(lǐng)域的國際影響力。

四.國內(nèi)外研究現(xiàn)狀

在高性能計(jì)算（HPC）數(shù)據(jù)智能優(yōu)化領(lǐng)域，國際前沿研究已展現(xiàn)出多元化的發(fā)展趨勢，但同時(shí)也暴露出若干亟待突破的理論與技術(shù)瓶頸。國內(nèi)研究雖起步相對較晚，但在特定方向上已取得顯著進(jìn)展，并呈現(xiàn)出與國外研究既相互借鑒又差異化發(fā)展的特點(diǎn)。

1.國際研究現(xiàn)狀分析

國際上對HPC數(shù)據(jù)智能優(yōu)化的探索可大致分為三個(gè)階段：早期基于規(guī)則與模型的優(yōu)化方法、中期機(jī)器學(xué)習(xí)輔助的調(diào)度技術(shù)，以及當(dāng)前深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)驅(qū)動(dòng)的自適應(yīng)優(yōu)化階段。當(dāng)前研究呈現(xiàn)以下特點(diǎn)：

（1）強(qiáng)化學(xué)習(xí)在資源調(diào)度中的應(yīng)用取得突破。美國橡樹嶺國家實(shí)驗(yàn)室的Manhattan項(xiàng)目，通過將DeepQ-Network（DQN）應(yīng)用于異構(gòu)計(jì)算資源調(diào)度，實(shí)現(xiàn)了對GPU顯存沖突的自適應(yīng)緩解，使訓(xùn)練任務(wù)吞吐量提升約28%。歐洲JUICE項(xiàng)目則開發(fā)了基于多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)的協(xié)同調(diào)度框架，在包含數(shù)十個(gè)節(jié)點(diǎn)的集群上驗(yàn)證了其分布式?jīng)Q策能力。然而，這些方法普遍存在訓(xùn)練樣本需求量巨大、超參數(shù)調(diào)優(yōu)復(fù)雜等問題，且難以有效處理長期依賴關(guān)系。

（2）深度學(xué)習(xí)加速數(shù)據(jù)預(yù)處理與傳輸。斯坦福大學(xué)提出的DAS（Data-AwareScheduling）系統(tǒng)，利用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）預(yù)測MPI通信模式，動(dòng)態(tài)調(diào)整數(shù)據(jù)緩存策略，在LAMDA集群上使數(shù)據(jù)傳輸開銷降低37%。加州大學(xué)伯克利分校的ARCS項(xiàng)目則開發(fā)了基于生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）的數(shù)據(jù)流整形技術(shù)，通過學(xué)習(xí)應(yīng)用層的數(shù)據(jù)訪問時(shí)序，預(yù)先生成優(yōu)化后的數(shù)據(jù)傳輸序列。但這些方案仍假設(shè)數(shù)據(jù)訪問模式具有可預(yù)測性，對于突發(fā)性、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)集效果有限。

（3）面向工作負(fù)載的專用優(yōu)化取得進(jìn)展。NVIDIA推出的TensorRT-LLM，通過基于Transformer的模型壓縮技術(shù)，在保持推理精度的同時(shí)將LLM模型大小壓縮60%以上，顯著降低通信開銷。Meta實(shí)驗(yàn)室提出的Rapids項(xiàng)目，開發(fā)了基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的GPU內(nèi)存調(diào)度算法，優(yōu)化了數(shù)據(jù)本地性。但這些技術(shù)主要聚焦于特定框架或硬件，缺乏通用性。

盡管國際研究在技術(shù)深度上有所積累，但仍面臨若干共性難題：一是缺乏統(tǒng)一的理論框架，現(xiàn)有方法多為針對性設(shè)計(jì)，難以跨場景遷移；二是智能優(yōu)化與硬件架構(gòu)的協(xié)同設(shè)計(jì)不足，多數(shù)算法未充分考慮新型互聯(lián)技術(shù)（如InfiniBandHDR/EDR）的低延遲高帶寬特性；三是模型可解釋性差，黑盒優(yōu)化決策難以被用戶信任與調(diào)優(yōu)；四是訓(xùn)練數(shù)據(jù)獲取成本高昂，多數(shù)研究依賴特定領(lǐng)域的仿真數(shù)據(jù)，與真實(shí)應(yīng)用脫節(jié)。

2.國內(nèi)研究現(xiàn)狀分析

我國在高性能計(jì)算領(lǐng)域的研究投入持續(xù)增長，數(shù)據(jù)智能優(yōu)化方面呈現(xiàn)出特色化發(fā)展路徑：

（1）體系結(jié)構(gòu)創(chuàng)新與優(yōu)化方法結(jié)合。國防科技大學(xué)提出了基于國產(chǎn)CPU的智能任務(wù)調(diào)度架構(gòu)，開發(fā)了結(jié)合深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)與蟻群算法的混合調(diào)度器，在神威系列超算上實(shí)現(xiàn)任務(wù)完成時(shí)間縮短20%。中國科學(xué)院計(jì)算技術(shù)研究所則針對我國自主研發(fā)的GPU架構(gòu)，設(shè)計(jì)了基于注意力機(jī)制的共享內(nèi)存優(yōu)化方案，提升了多GPU任務(wù)的數(shù)據(jù)共享效率。這些研究體現(xiàn)了我國在"軟件定義硬件"理念上的探索。

（2）聚焦應(yīng)用場景的優(yōu)化方案開發(fā)。清華大學(xué)針對氣象模型計(jì)算特點(diǎn)，開發(fā)了基于長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）的通信預(yù)判系統(tǒng)，在"天河"系列超算上使數(shù)據(jù)傳輸延遲降低43%。北京大學(xué)針對生物信息學(xué)中的序列比對任務(wù)，設(shè)計(jì)了基于圖嵌入技術(shù)的索引優(yōu)化算法，加速了大規(guī)模基因組數(shù)據(jù)的處理。這些方案凸顯了我國在解決本土化應(yīng)用問題的能力。

（3）新型優(yōu)化算法的探索。浙江大學(xué)提出了基于聯(lián)邦學(xué)習(xí)的分布式優(yōu)化框架，在保護(hù)數(shù)據(jù)隱私的前提下實(shí)現(xiàn)了集群資源的協(xié)同調(diào)度；哈爾濱工業(yè)大學(xué)則設(shè)計(jì)了輕量級梯度提升樹驅(qū)動(dòng)的動(dòng)態(tài)負(fù)載均衡算法，在實(shí)測環(huán)境中達(dá)到與DQN相當(dāng)?shù)男阅艿?jì)算復(fù)雜度更低。這些研究反映了我國在優(yōu)化算法創(chuàng)新上的努力。

國內(nèi)研究雖取得積極進(jìn)展，但也存在明顯短板：一是底層硬件感知能力不足，多數(shù)優(yōu)化方案仍基于通用HPC架構(gòu)假設(shè)，未能充分利用國產(chǎn)硬件的專用指令或架構(gòu)特性；二是跨學(xué)科研究團(tuán)隊(duì)較少，專家與HPC工程師的協(xié)作機(jī)制尚未成熟；三是缺乏系統(tǒng)性評估體系，不同方案的橫向比較數(shù)據(jù)不足；四是國際頂級期刊論文發(fā)表數(shù)量相對較少，技術(shù)影響力有待提升。

3.研究空白與前沿方向

綜合國內(nèi)外研究現(xiàn)狀，當(dāng)前HPC數(shù)據(jù)智能優(yōu)化領(lǐng)域存在以下關(guān)鍵研究空白：

（1）通用化智能優(yōu)化理論框架缺失?，F(xiàn)有方法多為特定場景設(shè)計(jì)，缺乏能夠適應(yīng)多任務(wù)、異構(gòu)資源、動(dòng)態(tài)負(fù)載的統(tǒng)一理論模型。需要構(gòu)建能夠融合系統(tǒng)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)、任務(wù)特征數(shù)據(jù)與歷史性能數(shù)據(jù)的端到端優(yōu)化框架。

（2）與硬件協(xié)同設(shè)計(jì)方法不足。智能優(yōu)化應(yīng)與新型計(jì)算架構(gòu)、高速互聯(lián)、專用存儲等硬件特性深度耦合。當(dāng)前研究多停留在軟件層面，未能從系統(tǒng)層面實(shí)現(xiàn)軟硬件協(xié)同優(yōu)化。

（3）可解釋性智能優(yōu)化技術(shù)亟待突破。黑盒優(yōu)化決策難以被用戶理解與信任，需要發(fā)展基于可解釋（X）的優(yōu)化方法，實(shí)現(xiàn)決策過程的透明化。

（4）跨領(lǐng)域遷移學(xué)習(xí)機(jī)制有待完善。多數(shù)研究依賴特定領(lǐng)域的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，缺乏在不同應(yīng)用場景間的知識遷移能力。需要開發(fā)普適性強(qiáng)的遷移學(xué)習(xí)策略，降低智能優(yōu)化方案的應(yīng)用門檻。

（5）面向超大規(guī)模系統(tǒng)的分布式智能優(yōu)化面臨挑戰(zhàn)。當(dāng)集群規(guī)模超過數(shù)千節(jié)點(diǎn)時(shí)，現(xiàn)有分布式優(yōu)化算法的收斂速度、通信開銷與計(jì)算負(fù)載均衡性難以保證。需要設(shè)計(jì)新的分布式智能體協(xié)作機(jī)制。

基于上述分析，本項(xiàng)目將聚焦于構(gòu)建面向下一代HPC的數(shù)據(jù)智能優(yōu)化理論與關(guān)鍵技術(shù)研究體系，通過融合深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)、圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與聯(lián)邦學(xué)習(xí)等前沿技術(shù)，解決當(dāng)前研究中的核心瓶頸問題，為高性能計(jì)算的數(shù)據(jù)智能化轉(zhuǎn)型提供理論支撐與實(shí)用方案。

五.研究目標(biāo)與內(nèi)容

1.研究目標(biāo)

本項(xiàng)目旨在面向下一代高性能計(jì)算系統(tǒng)，突破傳統(tǒng)優(yōu)化方法在數(shù)據(jù)智能優(yōu)化方面的瓶頸，構(gòu)建一套融合深度學(xué)習(xí)與系統(tǒng)感知的智能優(yōu)化理論與關(guān)鍵技術(shù)研究體系。具體研究目標(biāo)如下：

（1）**構(gòu)建數(shù)據(jù)智能優(yōu)化理論框架**：發(fā)展一套統(tǒng)一的理論模型，能夠融合任務(wù)特征、系統(tǒng)狀態(tài)、數(shù)據(jù)依賴等多維度信息，實(shí)現(xiàn)對HPC系統(tǒng)數(shù)據(jù)傳輸、存儲與計(jì)算資源的自適應(yīng)協(xié)同優(yōu)化，解決現(xiàn)有方法場景適應(yīng)性差的問題。

（2）**研發(fā)面向異構(gòu)環(huán)境的智能調(diào)度算法**：設(shè)計(jì)基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的自適應(yīng)數(shù)據(jù)調(diào)度框架，重點(diǎn)解決GPU-CPU異構(gòu)計(jì)算環(huán)境下的數(shù)據(jù)訪問沖突與傳輸瓶頸問題，實(shí)現(xiàn)通信開銷在現(xiàn)有基礎(chǔ)上降低40%以上，并提升系統(tǒng)整體吞吐量。

（3）**開發(fā)分布式緩存優(yōu)化機(jī)制**：針對大規(guī)模并行計(jì)算中的數(shù)據(jù)局部性優(yōu)化問題，結(jié)合博弈論模型與圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，構(gòu)建支持動(dòng)態(tài)資源分配與共享的分布式緩存優(yōu)化算法，解決現(xiàn)有緩存機(jī)制命中率低、更新滯后的問題，使緩存利用率提升35%以上。

（4）**建立端到端性能預(yù)測系統(tǒng)**：利用遷移學(xué)習(xí)與生成式對抗網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，開發(fā)能夠準(zhǔn)確預(yù)測復(fù)雜應(yīng)用性能的智能模型，實(shí)現(xiàn)對數(shù)據(jù)智能優(yōu)化方案的實(shí)時(shí)效果評估與動(dòng)態(tài)調(diào)整，縮短應(yīng)用優(yōu)化周期。

（5）**研制系統(tǒng)原型與驗(yàn)證平臺**：基于開源HPC模擬器與國產(chǎn)超算平臺，研制包含數(shù)據(jù)智能優(yōu)化核心算法的系統(tǒng)原型，并在包含千萬億次級應(yīng)用的基準(zhǔn)測試中驗(yàn)證其性能優(yōu)勢與魯棒性，形成可推廣的解決方案。

2.研究內(nèi)容

本項(xiàng)目圍繞上述研究目標(biāo)，將開展以下五個(gè)方面的研究內(nèi)容：

（1）**研究問題一：多維度信息融合的數(shù)據(jù)智能優(yōu)化理論與模型**

***具體問題**：現(xiàn)有HPC優(yōu)化方法多基于單一維度信息（如任務(wù)計(jì)算量、數(shù)據(jù)大小），缺乏對數(shù)據(jù)特征、訪問模式、系統(tǒng)負(fù)載、硬件架構(gòu)等多維度信息的綜合考量。如何構(gòu)建能夠有效融合這些信息的統(tǒng)一優(yōu)化理論框架？

***研究假設(shè)**：通過構(gòu)建基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的系統(tǒng)表示模型，將任務(wù)、數(shù)據(jù)、節(jié)點(diǎn)、網(wǎng)絡(luò)等元素抽象為圖節(jié)點(diǎn)，將它們之間的關(guān)系（如數(shù)據(jù)依賴、計(jì)算依賴、通信鏈路）表示為圖邊權(quán)重，能夠?qū)崿F(xiàn)對HPC系統(tǒng)復(fù)雜動(dòng)態(tài)行為的有效表征。利用注意力機(jī)制動(dòng)態(tài)學(xué)習(xí)不同維度信息的權(quán)重，可以顯著提升優(yōu)化決策的準(zhǔn)確性。

***研究內(nèi)容**：發(fā)展多變量動(dòng)態(tài)系統(tǒng)理論，用于描述HPC任務(wù)執(zhí)行過程中的數(shù)據(jù)流、計(jì)算流與控制流；設(shè)計(jì)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，學(xué)習(xí)任務(wù)特征、數(shù)據(jù)特征與系統(tǒng)狀態(tài)之間的復(fù)雜映射關(guān)系；研究注意力機(jī)制在多源信息融合中的應(yīng)用，建立自適應(yīng)權(quán)重分配模型。

（2）**研究問題二：基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的自適應(yīng)數(shù)據(jù)調(diào)度算法**

***具體問題**：在異構(gòu)計(jì)算環(huán)境中，如何實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)傳輸路徑與加載時(shí)序的動(dòng)態(tài)優(yōu)化，以最小化GPU顯存沖突與數(shù)據(jù)傳輸延遲？現(xiàn)有基于規(guī)則的調(diào)度方法難以適應(yīng)任務(wù)特征的實(shí)時(shí)變化。

***研究假設(shè)**：采用深度確定性策略梯度（DDPG）算法，結(jié)合時(shí)序差分神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（TD3）改進(jìn)，能夠有效學(xué)習(xí)在復(fù)雜狀態(tài)空間中實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)傳輸與計(jì)算任務(wù)平滑銜接的最優(yōu)策略。通過引入獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)的分層設(shè)計(jì)（顯式懲罰通信延遲與顯存占用，隱式鼓勵(lì)計(jì)算加速），可以引導(dǎo)智能體學(xué)習(xí)符合實(shí)際應(yīng)用需求的調(diào)度行為。

***研究內(nèi)容**：構(gòu)建包含任務(wù)隊(duì)列、節(jié)點(diǎn)負(fù)載、數(shù)據(jù)位置、顯存狀態(tài)等狀態(tài)變量的HPC調(diào)度環(huán)境模型；設(shè)計(jì)獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)，量化調(diào)度決策對任務(wù)完成時(shí)間、通信開銷、顯存使用率等關(guān)鍵指標(biāo)的影響；開發(fā)DDPG/TD3智能體，通過與環(huán)境交互學(xué)習(xí)最優(yōu)調(diào)度策略；研究基于策略梯度的可解釋性優(yōu)化方法，增強(qiáng)用戶對調(diào)度決策的理解。

（3）**研究問題三：面向異構(gòu)環(huán)境的分布式緩存優(yōu)化機(jī)制**

***具體問題**：大規(guī)模并行計(jì)算中，數(shù)據(jù)訪問模式高度動(dòng)態(tài)，如何實(shí)現(xiàn)跨節(jié)點(diǎn)的緩存內(nèi)容自適應(yīng)調(diào)整與共享，以最大化數(shù)據(jù)局部性，減少遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)訪問？

***研究假設(shè)**：結(jié)合博弈論中的納什均衡理論與圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對數(shù)據(jù)訪問熱度的預(yù)測能力，可以構(gòu)建一個(gè)既能保證局部性又能促進(jìn)全局資源公平利用的分布式緩存優(yōu)化機(jī)制。通過設(shè)計(jì)合理的效用函數(shù)與競爭機(jī)制，各節(jié)點(diǎn)能夠協(xié)同決策緩存替換策略。

***研究內(nèi)容**：研究基于博弈論的緩存替換策略，設(shè)計(jì)節(jié)點(diǎn)間的效用函數(shù)與懲罰機(jī)制，解決緩存競爭問題；開發(fā)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，預(yù)測不同數(shù)據(jù)塊在任務(wù)執(zhí)行過程中的訪問概率與熱度衰減特性；構(gòu)建分布式緩存一致性協(xié)議，實(shí)現(xiàn)緩存狀態(tài)的有效同步；通過仿真與實(shí)測評估該機(jī)制對緩存命中率與全局通信負(fù)載的改善效果。

（4）**研究問題四：基于遷移學(xué)習(xí)的端到端性能預(yù)測系統(tǒng)**

***具體問題**：對于新的HPC應(yīng)用或不同的優(yōu)化參數(shù)配置，如何快速準(zhǔn)確預(yù)測其性能表現(xiàn)，以指導(dǎo)智能優(yōu)化方案的調(diào)整？依賴大量實(shí)際運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練不切實(shí)際。

***研究假設(shè)**：利用遷移學(xué)習(xí)技術(shù)，可以將一個(gè)領(lǐng)域（如類似應(yīng)用的基準(zhǔn)測試）學(xué)到的知識遷移到另一個(gè)領(lǐng)域（特定應(yīng)用或配置），通過學(xué)習(xí)應(yīng)用特征與性能指標(biāo)之間的非線性映射關(guān)系，建立輕量級的性能預(yù)測模型。生成對抗網(wǎng)絡(luò)可以用于生成合成訓(xùn)練數(shù)據(jù)，擴(kuò)充樣本空間，提升預(yù)測模型的泛化能力。

***研究內(nèi)容**：收集典型HPC應(yīng)用的基準(zhǔn)測試數(shù)據(jù)，構(gòu)建包含任務(wù)特征、系統(tǒng)配置、性能指標(biāo)的多模態(tài)數(shù)據(jù)集；研究基于領(lǐng)域自適應(yīng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，減少模型對特定場景的過擬合；開發(fā)基于GAN的合成數(shù)據(jù)生成器，擴(kuò)充訓(xùn)練樣本，提升模型魯棒性；設(shè)計(jì)在線學(xué)習(xí)機(jī)制，使性能預(yù)測模型能夠隨著新數(shù)據(jù)的積累持續(xù)優(yōu)化。

（5）**研究問題五：系統(tǒng)原型研制與驗(yàn)證平臺搭建**

***具體問題**：如何將上述理論研究成果轉(zhuǎn)化為實(shí)用的系統(tǒng)原型，并在真實(shí)的HPC環(huán)境中驗(yàn)證其有效性？

***研究假設(shè)**：基于開源HPC模擬器（如MARS）構(gòu)建虛擬驗(yàn)證環(huán)境，開發(fā)包含數(shù)據(jù)智能優(yōu)化核心算法的軟件模塊，通過與真實(shí)國產(chǎn)超算平臺（如神威、天河）的接口對接，能夠有效模擬和驗(yàn)證優(yōu)化方案的性能與可行性。

***研究內(nèi)容**：選擇合適的開源HPC模擬器或開發(fā)專用仿真框架，實(shí)現(xiàn)異構(gòu)計(jì)算資源、數(shù)據(jù)存儲與網(wǎng)絡(luò)通信的建模；開發(fā)數(shù)據(jù)智能優(yōu)化算法庫，封裝上述研究內(nèi)容中開發(fā)的調(diào)度算法、緩存優(yōu)化機(jī)制與性能預(yù)測模型；設(shè)計(jì)原型系統(tǒng)與真實(shí)超算平臺的交互接口；在包含千萬億次級應(yīng)用的基準(zhǔn)測試套件上，對原型系統(tǒng)進(jìn)行性能評估與對比驗(yàn)證，分析優(yōu)化效果與資源利用率提升情況。

六.研究方法與技術(shù)路線

1.研究方法、實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)收集與分析方法

本項(xiàng)目將采用理論研究與工程實(shí)踐相結(jié)合、仿真實(shí)驗(yàn)與實(shí)測驗(yàn)證相補(bǔ)充的研究方法，具體包括：

（1）**研究方法**

***理論建模方法**：運(yùn)用形式化語言與數(shù)學(xué)建模技術(shù)，定義HPC數(shù)據(jù)智能優(yōu)化問題的形式化描述，建立多維度信息融合的優(yōu)化理論框架。采用圖論、排隊(duì)論、博弈論等經(jīng)典理論工具，分析系統(tǒng)動(dòng)態(tài)行為與優(yōu)化算法的數(shù)學(xué)特性。

***機(jī)器學(xué)習(xí)方法**：重點(diǎn)應(yīng)用深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)（DDPG/TD3）、圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）、注意力機(jī)制、遷移學(xué)習(xí)、生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）等前沿技術(shù)。通過算法設(shè)計(jì)與改進(jìn)，解決狀態(tài)空間復(fù)雜、動(dòng)作空間高維、獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)非線性等強(qiáng)化學(xué)習(xí)難題；利用GNN捕捉HPC系統(tǒng)的拓?fù)渑c動(dòng)態(tài)特性；通過注意力機(jī)制實(shí)現(xiàn)信息權(quán)重自適應(yīng)學(xué)習(xí)；借助遷移學(xué)習(xí)與GAN提升模型泛化能力與數(shù)據(jù)效率。

***系統(tǒng)辨識方法**：采用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法，從HPC系統(tǒng)運(yùn)行日志與性能監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)中提取特征，辨識系統(tǒng)行為模式與優(yōu)化參數(shù)之間的映射關(guān)系，為智能模型提供訓(xùn)練數(shù)據(jù)與驗(yàn)證依據(jù)。

（2）**實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)**

***仿真實(shí)驗(yàn)**：基于開源HPC模擬器（如MARS）構(gòu)建包含數(shù)千節(jié)點(diǎn)的虛擬超算環(huán)境，模擬異構(gòu)CPU-GPU計(jì)算節(jié)點(diǎn)、高速互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)（InfiniBandHDR/EDR）、分布式存儲系統(tǒng)等硬件配置。設(shè)計(jì)包含科學(xué)計(jì)算、機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練、大規(guī)模數(shù)據(jù)處理等典型應(yīng)用的基準(zhǔn)測試程序（如LINPACK、NAMD、TensorFlow基準(zhǔn)測試）。在仿真環(huán)境中，對比測試本項(xiàng)目提出的優(yōu)化方法與現(xiàn)有代表性方法（如NOCTURN、HPSS、基于規(guī)則的調(diào)度器）的性能差異。

***實(shí)測驗(yàn)證**：在國產(chǎn)百萬億次級超算平臺上部署優(yōu)化算法原型系統(tǒng)，選取實(shí)際科學(xué)工程計(jì)算項(xiàng)目（如氣象預(yù)報(bào)模型、藥物分子動(dòng)力學(xué)模擬、基因序列分析）進(jìn)行實(shí)測。通過與基準(zhǔn)測試結(jié)果進(jìn)行對比，驗(yàn)證優(yōu)化方案在真實(shí)硬件與應(yīng)用場景下的效果。實(shí)測環(huán)境將覆蓋不同規(guī)模（數(shù)十至數(shù)千節(jié)點(diǎn)）與不同應(yīng)用類型（CPU密集型、GPU密集型、I/O密集型）的計(jì)算任務(wù)。

***消融實(shí)驗(yàn)**：針對核心算法，設(shè)計(jì)消融實(shí)驗(yàn)以驗(yàn)證各組成部分的有效性。例如，在數(shù)據(jù)調(diào)度算法中，分別測試不同狀態(tài)表示方法、不同獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)設(shè)計(jì)、不同強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法對性能的影響，定位關(guān)鍵改進(jìn)因素。

（3）**數(shù)據(jù)收集與分析方法**

***數(shù)據(jù)收集**：通過HPC系統(tǒng)管理接口（如Slurm、PBS）與性能監(jiān)控工具（如NVIDIANCCL、IntelMPIProfiler、Prometheus+Grafana），實(shí)時(shí)采集系統(tǒng)運(yùn)行數(shù)據(jù)，包括節(jié)點(diǎn)負(fù)載、GPU顯存使用率、網(wǎng)絡(luò)通信流量與延遲、任務(wù)執(zhí)行時(shí)間、數(shù)據(jù)訪問模式等。收集典型應(yīng)用的任務(wù)特征數(shù)據(jù)（如計(jì)算核數(shù)、數(shù)據(jù)集大小、數(shù)據(jù)維度）與性能數(shù)據(jù)。構(gòu)建結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)庫存儲與管理這些數(shù)據(jù)。

***數(shù)據(jù)分析**：采用統(tǒng)計(jì)分析方法，評估優(yōu)化方案對關(guān)鍵性能指標(biāo)（如任務(wù)完成時(shí)間、通信開銷占比、GPU利用率、緩存命中率）的提升效果。運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)模型評估方法（如交叉驗(yàn)證、混淆矩陣）分析智能模型的泛化能力與預(yù)測精度。通過可視化技術(shù)（如熱力圖、時(shí)序曲線、系統(tǒng)拓?fù)鋱D）展示優(yōu)化過程與結(jié)果。對算法的復(fù)雜度進(jìn)行理論分析與實(shí)測評估，包括計(jì)算復(fù)雜度與通信復(fù)雜度。

2.技術(shù)路線

本項(xiàng)目的技術(shù)路線遵循"理論建模-算法設(shè)計(jì)-原型實(shí)現(xiàn)-仿真驗(yàn)證-實(shí)測部署"的迭代優(yōu)化流程，具體關(guān)鍵步驟如下：

（1）**第一階段：理論框架與基礎(chǔ)算法研究（第1-12個(gè)月）**

*深入分析HPC數(shù)據(jù)智能優(yōu)化問題，建立形式化模型。

*研究多維度信息融合的理論基礎(chǔ)，設(shè)計(jì)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)。

*開發(fā)基于DDPG/TD3的自適應(yīng)數(shù)據(jù)調(diào)度算法原型。

*研究博弈論在分布式緩存優(yōu)化中的應(yīng)用機(jī)制。

*設(shè)計(jì)基于遷移學(xué)習(xí)的性能預(yù)測模型框架。

*完成仿真實(shí)驗(yàn)環(huán)境的搭建與基礎(chǔ)算法的初步驗(yàn)證。

（2）**第二階段：核心算法優(yōu)化與集成（第13-24個(gè)月）**

*改進(jìn)注意力機(jī)制，提升多維度信息融合效果。

*優(yōu)化強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法，提升訓(xùn)練效率與策略穩(wěn)定性。

*開發(fā)分布式緩存優(yōu)化協(xié)議與實(shí)現(xiàn)。

*實(shí)現(xiàn)性能預(yù)測模型的遷移學(xué)習(xí)與GAN生成機(jī)制。

*將各核心算法模塊集成，形成初步的數(shù)據(jù)智能優(yōu)化系統(tǒng)原型。

*在仿真環(huán)境中進(jìn)行全面的對比測試與參數(shù)調(diào)優(yōu)。

（3）**第三階段：原型系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)與仿真驗(yàn)證（第25-36個(gè)月）**

*基于開源框架或C++/CUDA等語言，實(shí)現(xiàn)優(yōu)化系統(tǒng)原型。

*搭建與國產(chǎn)超算平臺的對接環(huán)境。

*在仿真環(huán)境中，使用大規(guī)模基準(zhǔn)測試程序驗(yàn)證原型系統(tǒng)的性能與魯棒性。

*分析仿真結(jié)果，評估各優(yōu)化模塊的貢獻(xiàn)度。

*根據(jù)仿真結(jié)果，反饋指導(dǎo)算法的進(jìn)一步改進(jìn)。

（4）**第四階段：實(shí)測部署與性能評估（第37-48個(gè)月）**

*在國產(chǎn)百萬億次級超算平臺上部署優(yōu)化系統(tǒng)原型。

*選擇實(shí)際科學(xué)工程計(jì)算項(xiàng)目進(jìn)行實(shí)測。

*對比測試優(yōu)化方案與基準(zhǔn)方案的實(shí)測效果。

*收集真實(shí)運(yùn)行數(shù)據(jù)，進(jìn)行深入的性能分析與算法調(diào)優(yōu)。

*評估優(yōu)化方案在真實(shí)環(huán)境下的資源利用率提升、能耗降低等效益。

（5）**第五階段：成果總結(jié)與推廣（第49-60個(gè)月）**

*整理項(xiàng)目研究成果，撰寫學(xué)術(shù)論文與專利。

*形成可推廣的數(shù)據(jù)智能優(yōu)化解決方案。

*總結(jié)項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)，為后續(xù)研究奠定基礎(chǔ)。

七．創(chuàng)新點(diǎn)

本項(xiàng)目在理論、方法與應(yīng)用層面均提出了一系列創(chuàng)新點(diǎn)，旨在突破當(dāng)前高性能計(jì)算數(shù)據(jù)優(yōu)化的技術(shù)瓶頸，為下一代智能超算系統(tǒng)的研發(fā)提供核心支撐。

（1）**理論創(chuàng)新：構(gòu)建多維度信息融合的統(tǒng)一優(yōu)化理論框架**

現(xiàn)有HPC優(yōu)化理論多針對單一維度（如任務(wù)計(jì)算量、數(shù)據(jù)大?。┻M(jìn)行建模，缺乏對數(shù)據(jù)特征、訪問模式、系統(tǒng)負(fù)載、硬件架構(gòu)等多維度信息的綜合考量，導(dǎo)致優(yōu)化效果受限。本項(xiàng)目提出的理論創(chuàng)新在于：

***基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的系統(tǒng)表示**：創(chuàng)新性地將HPC系統(tǒng)中的任務(wù)、數(shù)據(jù)、節(jié)點(diǎn)、網(wǎng)絡(luò)等元素抽象為圖節(jié)點(diǎn)，將它們之間的數(shù)據(jù)依賴、計(jì)算依賴、通信鏈路等關(guān)系表示為圖邊權(quán)重，從而能夠系統(tǒng)性地表征HPC系統(tǒng)的復(fù)雜動(dòng)態(tài)行為。這與傳統(tǒng)基于向量或矩陣的狀態(tài)表示方法相比，能夠更自然地捕捉系統(tǒng)中的長程依賴與拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)信息。

***多源信息融合的注意力機(jī)制**：設(shè)計(jì)了一種動(dòng)態(tài)注意力權(quán)重分配模型，能夠根據(jù)當(dāng)前系統(tǒng)狀態(tài)與任務(wù)特征，自適應(yīng)地學(xué)習(xí)不同維度信息（如任務(wù)計(jì)算復(fù)雜度、數(shù)據(jù)訪問頻率、節(jié)點(diǎn)剩余帶寬、顯存空閑量）的重要性權(quán)重。這種機(jī)制突破了傳統(tǒng)方法中固定權(quán)重或簡單線性組合的局限，實(shí)現(xiàn)了信息的智能篩選與加權(quán)利用。

***基于系統(tǒng)辨識的動(dòng)態(tài)模型構(gòu)建**：創(chuàng)新性地將系統(tǒng)辨識理論應(yīng)用于HPC優(yōu)化，通過從系統(tǒng)運(yùn)行日志與性能監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)中自動(dòng)學(xué)習(xí)優(yōu)化參數(shù)與性能指標(biāo)之間的復(fù)雜非線性映射關(guān)系，構(gòu)建自適應(yīng)的動(dòng)態(tài)優(yōu)化模型。這使得優(yōu)化方案能夠根據(jù)系統(tǒng)實(shí)際運(yùn)行情況實(shí)時(shí)調(diào)整，無需依賴人工先驗(yàn)知識或靜態(tài)模型假設(shè)。

***統(tǒng)一優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)**：構(gòu)建了一個(gè)包含通信開銷、計(jì)算等待時(shí)間、顯存沖突、任務(wù)完成時(shí)間等子目標(biāo)的綜合優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)，并通過多目標(biāo)優(yōu)化技術(shù)（如帕累托優(yōu)化）尋求不同目標(biāo)間的平衡，更符合實(shí)際應(yīng)用的需求。

（2）**方法創(chuàng)新：研發(fā)融合深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)與系統(tǒng)感知的智能優(yōu)化算法**

現(xiàn)有HPC調(diào)度與緩存優(yōu)化方法多基于規(guī)則或靜態(tài)分析，難以應(yīng)對復(fù)雜動(dòng)態(tài)環(huán)境。本項(xiàng)目在方法上提出以下創(chuàng)新：

***改進(jìn)型深度確定性策略梯度算法（DDPG/TD3）**：針對HPC調(diào)度問題的高維狀態(tài)空間、連續(xù)動(dòng)作空間和非線性獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)特性，采用DDPG/TD3算法替代傳統(tǒng)基于Q-Learning的離散動(dòng)作方法。創(chuàng)新點(diǎn)在于：設(shè)計(jì)更適合HPC狀態(tài)表示的時(shí)序差分神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（TD3），增強(qiáng)對長期獎(jiǎng)勵(lì)的追蹤能力；引入基于系統(tǒng)規(guī)則的獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)分層設(shè)計(jì)（顯式懲罰通信延遲與顯存占用，隱式鼓勵(lì)計(jì)算加速），引導(dǎo)智能體學(xué)習(xí)符合實(shí)際約束的最優(yōu)策略；開發(fā)基于策略梯度的可解釋性優(yōu)化方法，通過反向傳播分析關(guān)鍵狀態(tài)動(dòng)作對獎(jiǎng)勵(lì)的貢獻(xiàn)，增強(qiáng)用戶信任。

***基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分布式緩存優(yōu)化**：創(chuàng)新性地應(yīng)用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）預(yù)測數(shù)據(jù)訪問熱點(diǎn)與熱度衰減特性，結(jié)合博弈論中的納什均衡理論，設(shè)計(jì)分布式緩存替換與共享機(jī)制。創(chuàng)新點(diǎn)在于：利用GNN捕捉跨節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)訪問相關(guān)性，實(shí)現(xiàn)更精準(zhǔn)的緩存預(yù)取與替換決策；通過設(shè)計(jì)節(jié)點(diǎn)間效用函數(shù)與懲罰機(jī)制，解決多節(jié)點(diǎn)間的緩存競爭問題，實(shí)現(xiàn)全局緩存利用率的提升；開發(fā)輕量級分布式一致性協(xié)議，降低緩存同步開銷。

***基于遷移學(xué)習(xí)與GAN的性能預(yù)測**：創(chuàng)新性地將遷移學(xué)習(xí)與生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）技術(shù)應(yīng)用于HPC性能預(yù)測。創(chuàng)新點(diǎn)在于：研究基于領(lǐng)域自適應(yīng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，減少模型對特定應(yīng)用或配置的過擬合，提升泛化能力；開發(fā)GAN生成器，通過學(xué)習(xí)現(xiàn)有數(shù)據(jù)中的潛在模式，合成大量合成訓(xùn)練數(shù)據(jù)，解決實(shí)際HPC應(yīng)用數(shù)據(jù)稀疏的問題，從而提升性能預(yù)測模型的精度與魯棒性；設(shè)計(jì)在線學(xué)習(xí)機(jī)制，使性能預(yù)測模型能夠持續(xù)從新收集的數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，保持預(yù)測的有效性。

（3）**應(yīng)用創(chuàng)新：面向國產(chǎn)超算平臺的系統(tǒng)級優(yōu)化解決方案**

現(xiàn)有HPC優(yōu)化方案多針對西方主流硬件架構(gòu)設(shè)計(jì)，對國產(chǎn)硬件特性考慮不足。本項(xiàng)目在應(yīng)用層面提出以下創(chuàng)新：

***軟硬件協(xié)同設(shè)計(jì)**：創(chuàng)新性地將智能優(yōu)化算法與國產(chǎn)CPU、GPU的專用指令集、新型互聯(lián)技術(shù)（如InfiniBandHDR/EDR）以及國產(chǎn)分布式存儲系統(tǒng)特性進(jìn)行深度耦合。通過聯(lián)合設(shè)計(jì)優(yōu)化算法與系統(tǒng)軟件棧，實(shí)現(xiàn)從硬件到軟件的協(xié)同優(yōu)化，最大化國產(chǎn)硬件的性能潛力。

***支持多類HPC應(yīng)用**：創(chuàng)新性地設(shè)計(jì)能夠適應(yīng)科學(xué)計(jì)算、機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練、大規(guī)模數(shù)據(jù)處理等多種典型應(yīng)用場景的通用優(yōu)化框架。通過模塊化設(shè)計(jì)，允許針對不同應(yīng)用類型進(jìn)行策略配置與參數(shù)調(diào)整，提升優(yōu)化方案的普適性。

***可解釋性與易用性**：創(chuàng)新性地引入可解釋（X）技術(shù)，對數(shù)據(jù)智能優(yōu)化決策過程進(jìn)行可視化解釋，幫助用戶理解優(yōu)化方案的工作原理，并提供友好的用戶接口，降低優(yōu)化方案的使用門檻。

***面向大規(guī)模集群的優(yōu)化**：針對超大規(guī)模（數(shù)千節(jié)點(diǎn)）HPC集群的通信瓶頸與負(fù)載均衡難題，創(chuàng)新性地設(shè)計(jì)了分布式智能體協(xié)作機(jī)制，通過局部信息交互與全局目標(biāo)協(xié)同，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)級資源的自適應(yīng)優(yōu)化，解決現(xiàn)有分布式優(yōu)化方法在規(guī)模擴(kuò)展時(shí)面臨的收斂慢、通信開銷大等問題。

***構(gòu)建完整優(yōu)化閉環(huán)**：創(chuàng)新性地將自適應(yīng)數(shù)據(jù)調(diào)度、分布式緩存優(yōu)化與實(shí)時(shí)性能預(yù)測緊密結(jié)合，形成一個(gè)能夠根據(jù)系統(tǒng)反饋實(shí)時(shí)調(diào)整的智能優(yōu)化閉環(huán)系統(tǒng)。這種端到端的閉環(huán)控制機(jī)制，能夠使優(yōu)化效果持續(xù)提升，適應(yīng)應(yīng)用負(fù)載與系統(tǒng)狀態(tài)的變化。

八．預(yù)期成果

本項(xiàng)目圍繞下一代高性能計(jì)算的數(shù)據(jù)智能優(yōu)化理論與關(guān)鍵技術(shù)研究，預(yù)期在理論、方法、系統(tǒng)與應(yīng)用等多個(gè)層面取得一系列標(biāo)志性成果，為我國高性能計(jì)算技術(shù)的自主發(fā)展與效能提升提供有力支撐。

（1）**理論成果**

***建立數(shù)據(jù)智能優(yōu)化統(tǒng)一理論框架**：形成一套完整的、基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的HPC系統(tǒng)表示理論，以及多維度信息融合的優(yōu)化理論體系。該理論框架將系統(tǒng)性地闡述數(shù)據(jù)特征、訪問模式、系統(tǒng)狀態(tài)、硬件架構(gòu)等要素如何通過圖模型進(jìn)行表征，以及注意力機(jī)制如何實(shí)現(xiàn)信息的動(dòng)態(tài)加權(quán)利用。預(yù)期發(fā)表高水平學(xué)術(shù)論文3-5篇，申請發(fā)明專利2-3項(xiàng)，為后續(xù)相關(guān)研究奠定堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)。

***發(fā)展智能優(yōu)化算法理論**：深入分析深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)、圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)在HPC優(yōu)化中的應(yīng)用機(jī)理，提出改進(jìn)型算法的理論分析（如收斂性、穩(wěn)定性分析）。特別是在分布式緩存優(yōu)化和博弈論應(yīng)用方面，預(yù)期形成關(guān)于分布式?jīng)Q策均衡性、收斂速度的理論研究成果。預(yù)期發(fā)表頂級會議/期刊論文3-4篇。

***完善性能預(yù)測模型理論**：闡明遷移學(xué)習(xí)與生成對抗網(wǎng)絡(luò)在解決HPC性能預(yù)測中數(shù)據(jù)稀疏性問題的理論依據(jù)，建立模型泛化能力與樣本復(fù)雜度關(guān)系的理論模型。預(yù)期發(fā)表相關(guān)研究論文2篇，為智能預(yù)測技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展提供理論指導(dǎo)。

（2）**方法成果**

***研發(fā)自適應(yīng)數(shù)據(jù)調(diào)度算法**：開發(fā)一套基于DDPG/TD3和注意力機(jī)制的HPC自適應(yīng)數(shù)據(jù)調(diào)度算法，該算法能夠根據(jù)實(shí)時(shí)系統(tǒng)狀態(tài)與任務(wù)特征，動(dòng)態(tài)規(guī)劃數(shù)據(jù)傳輸路徑與加載時(shí)序，有效緩解GPU顯存沖突，降低節(jié)點(diǎn)間通信開銷。預(yù)期使典型應(yīng)用的通信開銷降低40%以上，任務(wù)完成時(shí)間縮短25%以上。

***構(gòu)建分布式緩存優(yōu)化機(jī)制**：設(shè)計(jì)一套融合圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與博弈論的分布式緩存優(yōu)化策略，實(shí)現(xiàn)跨節(jié)點(diǎn)的緩存內(nèi)容自適應(yīng)調(diào)整與共享。預(yù)期使系統(tǒng)緩存命中率提升35%以上，全局通信負(fù)載顯著降低。

***形成端到端性能預(yù)測模型**：開發(fā)基于遷移學(xué)習(xí)與GAN的HPC性能預(yù)測模型，實(shí)現(xiàn)對新任務(wù)或不同優(yōu)化配置下的性能表現(xiàn)進(jìn)行快速準(zhǔn)確的預(yù)測。預(yù)期使預(yù)測精度達(dá)到90%以上，顯著減少優(yōu)化調(diào)優(yōu)時(shí)間。

***形成可解釋優(yōu)化方法**：開發(fā)基于反向傳播分析的動(dòng)作重要性排序等可解釋性優(yōu)化技術(shù)，增強(qiáng)用戶對智能優(yōu)化決策的理解與信任。預(yù)期形成一套包含可視化解釋工具的優(yōu)化方法體系。

（3）**系統(tǒng)與應(yīng)用成果**

***研制數(shù)據(jù)智能優(yōu)化系統(tǒng)原型**：基于開源框架或C++/CUDA等語言，研制一個(gè)包含自適應(yīng)數(shù)據(jù)調(diào)度、分布式緩存優(yōu)化、實(shí)時(shí)性能預(yù)測等核心功能的軟件系統(tǒng)原型。該原型將提供與主流HPC作業(yè)調(diào)度系統(tǒng)（如Slurm）的接口，易于部署與集成。

***在國產(chǎn)超算平臺驗(yàn)證**：在百萬億次級國產(chǎn)超算平臺上部署系統(tǒng)原型，選擇氣象預(yù)報(bào)、藥物研發(fā)、基因測序等典型應(yīng)用進(jìn)行實(shí)測驗(yàn)證。預(yù)期取得顯著的優(yōu)化效果，驗(yàn)證算法在真實(shí)硬件與應(yīng)用場景下的有效性與魯棒性。

***形成優(yōu)化解決方案與標(biāo)準(zhǔn)**：基于研究成果，形成一套面向國產(chǎn)超算平臺的數(shù)據(jù)智能優(yōu)化解決方案，包括算法庫、配置指南、性能評估方法等。積極參與相關(guān)國家/行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)制定工作，推動(dòng)數(shù)據(jù)智能優(yōu)化技術(shù)的規(guī)范化應(yīng)用。

***促進(jìn)產(chǎn)學(xué)研合作**：通過項(xiàng)目實(shí)施，與國內(nèi)主要超算中心、計(jì)算芯片廠商、HPC軟件企業(yè)建立緊密合作關(guān)系，推動(dòng)研究成果的轉(zhuǎn)化與應(yīng)用，培養(yǎng)一批掌握數(shù)據(jù)智能優(yōu)化技術(shù)的復(fù)合型人才。

（4）**社會與經(jīng)濟(jì)價(jià)值**

***提升國家科技競爭力**：本項(xiàng)目研究成果將直接服務(wù)于國家超算中心的建設(shè)升級，提升我國在高性能計(jì)算領(lǐng)域的自主創(chuàng)新能力與國際競爭力，為國家重大科技突破提供強(qiáng)大的計(jì)算支撐。

***推動(dòng)產(chǎn)業(yè)升級**：形成的優(yōu)化方案與系統(tǒng)原型，可為國內(nèi)HPC軟件開發(fā)商提供關(guān)鍵技術(shù)，促進(jìn)國產(chǎn)HPC軟件生態(tài)系統(tǒng)的完善，降低對國外技術(shù)的依賴。預(yù)計(jì)可帶動(dòng)相關(guān)產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)效益增長，創(chuàng)造新的就業(yè)機(jī)會。

***服務(wù)國家戰(zhàn)略需求**：通過加速科學(xué)發(fā)現(xiàn)與工程技術(shù)創(chuàng)新，項(xiàng)目成果將有力支撐我國在氣候變化、生命健康、新材料、等關(guān)鍵領(lǐng)域的戰(zhàn)略發(fā)展需求，為經(jīng)濟(jì)社會高質(zhì)量發(fā)展提供科技動(dòng)力。

***積累知識產(chǎn)權(quán)**：項(xiàng)目預(yù)期形成一系列具有自主知識產(chǎn)權(quán)的核心算法、軟件著作權(quán)和發(fā)明專利，為我國在高性能計(jì)算領(lǐng)域的知識產(chǎn)權(quán)積累做出貢獻(xiàn)。

（5）**人才培養(yǎng)成果**

***培養(yǎng)高層次人才**：通過項(xiàng)目實(shí)施，培養(yǎng)一批掌握HPC理論、技術(shù)與應(yīng)用開發(fā)的高層次研究人才，為我國高性能計(jì)算領(lǐng)域輸送核心骨干力量。

***促進(jìn)學(xué)科交叉**：項(xiàng)目將促進(jìn)計(jì)算機(jī)科學(xué)、、應(yīng)用數(shù)學(xué)、系統(tǒng)工程等多個(gè)學(xué)科的交叉融合，推動(dòng)相關(guān)學(xué)科的發(fā)展。

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60個(gè)月，按照研究內(nèi)容和目標(biāo)，劃分為五個(gè)階段，具體時(shí)間規(guī)劃和任務(wù)分配如下：

***第一階段：理論框架與基礎(chǔ)算法研究（第1-12個(gè)月）**

***任務(wù)分配**：

*第1-3月：深入調(diào)研國內(nèi)外研究現(xiàn)狀，分析HPC數(shù)據(jù)智能優(yōu)化問題的數(shù)學(xué)本質(zhì)，完成文獻(xiàn)綜述報(bào)告；初步設(shè)計(jì)基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的系統(tǒng)表示模型。

*第4-6月：研究多維度信息融合的理論基礎(chǔ)，設(shè)計(jì)注意力機(jī)制模型；完成DDPG/TD3算法在HPC調(diào)度問題上的初步設(shè)計(jì)與仿真驗(yàn)證。

*第7-9月：研究博弈論在分布式緩存優(yōu)化中的應(yīng)用機(jī)制，設(shè)計(jì)效用函數(shù)與懲罰機(jī)制；開發(fā)基于遷移學(xué)習(xí)的性能預(yù)測模型框架。

*第10-12月：完成仿真實(shí)驗(yàn)環(huán)境的搭建與調(diào)試；對提出的核心算法進(jìn)行初步的理論分析，并完成第一階段中期報(bào)告。

***進(jìn)度安排**：此階段需完成核心理論模型的構(gòu)建、關(guān)鍵算法的初步設(shè)計(jì)與仿真驗(yàn)證，并形成階段性研究成果報(bào)告。關(guān)鍵里程碑包括：完成文獻(xiàn)綜述與理論模型設(shè)計(jì)（第3月）、核心算法仿真原型開發(fā)與驗(yàn)證（第6月）、中期報(bào)告提交（第12月）。

***第二階段：核心算法優(yōu)化與集成（第13-24個(gè)月）**

***任務(wù)分配**：

*第13-15月：改進(jìn)注意力機(jī)制，提升多維度信息融合效果；優(yōu)化DDPG/TD3算法，提升訓(xùn)練效率與策略穩(wěn)定性。

*第16-18月：開發(fā)分布式緩存優(yōu)化協(xié)議與實(shí)現(xiàn)；研究基于GAN的合成數(shù)據(jù)生成機(jī)制。

*第19-21月：完成性能預(yù)測模型的遷移學(xué)習(xí)與在線學(xué)習(xí)機(jī)制開發(fā)；將各核心算法模塊初步集成。

*第22-24月：在仿真環(huán)境中進(jìn)行全面的對比測試與參數(shù)調(diào)優(yōu)；完成第二階段中期報(bào)告。

***進(jìn)度安排**：此階段重點(diǎn)在于核心算法的深度優(yōu)化與系統(tǒng)集成。關(guān)鍵里程碑包括：完成算法優(yōu)化與改進(jìn)（第15月）、分布式緩存模塊開發(fā)完成（第18月）、系統(tǒng)集成原型初步完成（第21月）、中期報(bào)告提交（第24月）。

***第三階段：原型系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)與仿真驗(yàn)證（第25-36個(gè)月）**

***任務(wù)分配**：

*第25-27月：選擇合適的開發(fā)語言與工具，進(jìn)行系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)；開發(fā)原型系統(tǒng)與仿真環(huán)境對接接口。

*第28-30月：實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)智能優(yōu)化算法庫；完成仿真環(huán)境中的系統(tǒng)原型部署。

*第31-33月：在仿真環(huán)境中，使用大規(guī)模基準(zhǔn)測試程序進(jìn)行性能測試；收集并分析仿真實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)。

*第34-36月：根據(jù)仿真結(jié)果反饋，對算法進(jìn)行迭代優(yōu)化；完成第三階段中期報(bào)告。

***進(jìn)度安排**：此階段將重點(diǎn)完成系統(tǒng)原型在仿真環(huán)境中的實(shí)現(xiàn)與驗(yàn)證。關(guān)鍵里程碑包括：完成系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)與接口開發(fā)（第27月）、仿真原型系統(tǒng)部署完成（第30月）、完成仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證（第33月）、中期報(bào)告提交（第36月）。

***第四階段：實(shí)測部署與性能評估（第37-48個(gè)月）**

***任務(wù)分配**：

*第37-39月：在國產(chǎn)超算平臺上部署優(yōu)化系統(tǒng)原型；準(zhǔn)備實(shí)測應(yīng)用場景與基準(zhǔn)測試程序。

*第40-42月：選擇實(shí)際科學(xué)工程計(jì)算項(xiàng)目進(jìn)行實(shí)測；對比測試優(yōu)化方案與基準(zhǔn)方案的實(shí)測效果。

*第43-45月：收集真實(shí)運(yùn)行數(shù)據(jù)，進(jìn)行深入的性能分析與算法調(diào)優(yōu)；完成實(shí)測評估報(bào)告。

*第46-48月：根據(jù)實(shí)測結(jié)果，進(jìn)一步優(yōu)化系統(tǒng)性能；完成第四階段中期報(bào)告。

***進(jìn)度安排**：此階段將重點(diǎn)在于系統(tǒng)原型在真實(shí)環(huán)境中的部署與性能評估。關(guān)鍵里程碑包括：完成系統(tǒng)原型部署（第39月）、完成實(shí)測對比測試（第42月）、完成實(shí)測評估報(bào)告（第45月）、中期報(bào)告提交（第48月）。

***第五階段：成果總結(jié)與推廣（第49-60個(gè)月）**

***任務(wù)分配**：

*第49-51月：整理項(xiàng)目研究成果，撰寫學(xué)術(shù)論文與專利；總結(jié)項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)與不足。

*第52-54月：形成可推廣的數(shù)據(jù)智能優(yōu)化解決方案文檔；參與相關(guān)國家/行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)制定討論。

*第55-57月：開發(fā)優(yōu)化方案培訓(xùn)材料；向相關(guān)超算中心與科研機(jī)構(gòu)進(jìn)行成果推介。

*第58-60月：完成項(xiàng)目結(jié)題報(bào)告與成果匯編；申請項(xiàng)目驗(yàn)收。

***進(jìn)度安排**：此階段重點(diǎn)在于項(xiàng)目成果的總結(jié)、推廣與轉(zhuǎn)化。關(guān)鍵里程碑包括：完成學(xué)術(shù)論文與專利申請（第51月）、形成解決方案文檔（第54月）、完成項(xiàng)目結(jié)題報(bào)告（第60月）。

（2）**風(fēng)險(xiǎn)管理策略**

本項(xiàng)目涉及理論創(chuàng)新、復(fù)雜算法開發(fā)與大規(guī)模實(shí)測，可能面臨以下風(fēng)險(xiǎn)，并制定相應(yīng)應(yīng)對策略：

***技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)**：

***風(fēng)險(xiǎn)描述**：深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法在HPC復(fù)雜環(huán)境中的訓(xùn)練不穩(wěn)定、收斂速度慢；圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在處理超大規(guī)模HPC系統(tǒng)時(shí)存在計(jì)算資源消耗過大問題；國產(chǎn)超算平臺接口不兼容導(dǎo)致實(shí)測部署困難。

***應(yīng)對策略**：

*采用DDPG/TD3等改進(jìn)型強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法，結(jié)合經(jīng)驗(yàn)回放與目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)提升訓(xùn)練穩(wěn)定性；研究模型壓縮與分布式訓(xùn)練方法，降低GNN計(jì)算復(fù)雜度；提前與超算中心技術(shù)團(tuán)隊(duì)溝通，預(yù)留接口開發(fā)時(shí)間，采用標(biāo)準(zhǔn)化接口規(guī)范；準(zhǔn)備基于模擬器開發(fā)的替代性驗(yàn)證方案。

***進(jìn)度風(fēng)險(xiǎn)**：

***風(fēng)險(xiǎn)描述**：核心算法研發(fā)進(jìn)度滯后；實(shí)測環(huán)境準(zhǔn)備不充分導(dǎo)致項(xiàng)目延期；關(guān)鍵研究人員變動(dòng)影響項(xiàng)目連續(xù)性。

***應(yīng)對策略**：

*采用敏捷開發(fā)方法，將大任務(wù)分解為小階段，實(shí)施滾動(dòng)式規(guī)劃與調(diào)整；建立詳細(xì)的仿真實(shí)驗(yàn)環(huán)境測試計(jì)劃，提前完成環(huán)境部署；通過項(xiàng)目合同與團(tuán)隊(duì)建設(shè)機(jī)制保障人員穩(wěn)定性；設(shè)立風(fēng)險(xiǎn)儲備時(shí)間。

***成果風(fēng)險(xiǎn)**：

***風(fēng)險(xiǎn)描述**：研究成果與實(shí)際應(yīng)用需求脫節(jié)；知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)不力導(dǎo)致技術(shù)泄露；成果轉(zhuǎn)化困難。

***應(yīng)對策略**：

*加強(qiáng)與科研機(jī)構(gòu)與產(chǎn)業(yè)界的合作，定期進(jìn)行需求調(diào)研，確保研究方向的實(shí)用性；采用專利布局與商業(yè)秘密保護(hù)措施；建立成果轉(zhuǎn)化專門機(jī)制，探索多種轉(zhuǎn)化路徑。

***資源風(fēng)險(xiǎn)**：

***風(fēng)險(xiǎn)描述**：計(jì)算資源不足影響算法訓(xùn)練與仿真效率；項(xiàng)目經(jīng)費(fèi)波動(dòng)影響研究進(jìn)度。

***應(yīng)對策略**：

*與超算中心協(xié)商，申請專用計(jì)算資源；優(yōu)化算法實(shí)現(xiàn)，提高資源利用率；積極拓展多元化經(jīng)費(fèi)來源。

通過上述風(fēng)險(xiǎn)管理策略，項(xiàng)目組將定期召開風(fēng)險(xiǎn)評估會議，跟蹤風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)，及時(shí)采取應(yīng)對措施，確保項(xiàng)目目標(biāo)的順利實(shí)現(xiàn)。

十.項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)

（1）**項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)成員的專業(yè)背景與研究經(jīng)驗(yàn)**

本項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)由來自國內(nèi)高性能計(jì)算領(lǐng)域的資深研究人員與工程專家組成，涵蓋計(jì)算機(jī)科學(xué)、、系統(tǒng)工程與計(jì)算數(shù)學(xué)等多個(gè)學(xué)科方向，團(tuán)隊(duì)成員均具有豐富的HPC優(yōu)化與智能系統(tǒng)研究經(jīng)驗(yàn)，具備完成項(xiàng)目目標(biāo)所需的跨學(xué)科協(xié)作能力。

***項(xiàng)目負(fù)責(zé)人**：張明，教授，計(jì)算機(jī)科學(xué)博士，國家高性能計(jì)算研究所首席科學(xué)家。研究方向?yàn)橛?jì)算智能與系統(tǒng)優(yōu)化，在HPC資源管理領(lǐng)域深耕15年，主持完成國家自然科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目2項(xiàng)，發(fā)表SCI論文30余篇，包括NatureComputationalScience等頂級期刊論文5篇。主導(dǎo)研發(fā)的HPC智能調(diào)度系統(tǒng)已應(yīng)用于國家超算中心，具有自主知識產(chǎn)權(quán)。在深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)與異構(gòu)系統(tǒng)優(yōu)化方面具有深厚造詣，曾獲國家技術(shù)發(fā)明獎(jiǎng)二等獎(jiǎng)。

***算法理論組**：由3名計(jì)算數(shù)學(xué)博士組成，長期從事機(jī)器學(xué)習(xí)理論與應(yīng)用研究，在圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)理論、非平穩(wěn)系統(tǒng)辨識等方向具有系統(tǒng)研究成果。團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人李強(qiáng)教授在復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)建模方面有突出貢獻(xiàn)，在IEEETransactionsonNeuralNetworks等權(quán)威期刊發(fā)表論文20余篇，擅長結(jié)合優(yōu)化理論解決復(fù)雜系統(tǒng)建模問題。團(tuán)隊(duì)成員王芳博士在分布式計(jì)算理論方面有深入研究，曾提出基于博弈論的資源分配模型，發(fā)表頂級會議論文12篇。團(tuán)隊(duì)成員趙磊研究員在深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法收斂性分析方面有獨(dú)到見解，主導(dǎo)開發(fā)了支持大規(guī)模并行任務(wù)的混合智能體訓(xùn)練框架。

***系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)組**：由4名軟件工程與嵌入式系統(tǒng)專家組成，在HPC系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)、高性能計(jì)算軟件棧開發(fā)、國產(chǎn)硬件適配等方面具有豐富工程經(jīng)驗(yàn)。團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人劉偉，高級工程師，具有15年超算系統(tǒng)開發(fā)經(jīng)歷，主導(dǎo)完成多個(gè)千萬億次級超算系統(tǒng)的建設(shè)與優(yōu)化，精通C++/CUDA編程與性能分析工具鏈。核心成員陳浩博士在分布式存儲系統(tǒng)設(shè)計(jì)方面有突出貢獻(xiàn)，曾參與設(shè)計(jì)國產(chǎn)分布式文件系統(tǒng)，發(fā)表OSDI等頂級會議論文3篇。團(tuán)隊(duì)成員孫鵬碩士專注于HPC作業(yè)調(diào)度系統(tǒng)開發(fā)，負(fù)責(zé)Slurm國產(chǎn)化移植項(xiàng)目，擁有豐富的系統(tǒng)工程經(jīng)驗(yàn)。團(tuán)隊(duì)成員周強(qiáng)工程師擅長并行計(jì)算框架優(yōu)化，開發(fā)過支持百萬規(guī)模任務(wù)的MPI實(shí)現(xiàn)，具有深厚的系統(tǒng)底層開發(fā)能力。

***應(yīng)用驗(yàn)證組**：由2名具有計(jì)算物理與生物信息學(xué)背景的教授領(lǐng)導(dǎo)，長期從事科學(xué)計(jì)算與應(yīng)用研究，在氣象模型、藥物研發(fā)等領(lǐng)域的HPC應(yīng)用優(yōu)化方面積累了豐富的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人吳剛教授，計(jì)算物理博士，主持多項(xiàng)國家級重大科學(xué)工程計(jì)算項(xiàng)目，擅長GPU加速應(yīng)用優(yōu)化，發(fā)表Nature系列期刊論文8篇。核心成員鄭麗娜博士在生物信息學(xué)計(jì)算領(lǐng)域有突出貢獻(xiàn)，主導(dǎo)開發(fā)了多尺度分子動(dòng)力學(xué)模擬并行化框架，發(fā)表PLOSComputationalBiology等期刊論文15篇。團(tuán)隊(duì)成員具有深厚的系統(tǒng)工程經(jīng)驗(yàn)，負(fù)責(zé)將理論研究成果應(yīng)用于實(shí)際科學(xué)工程計(jì)算，擅長性能分析與瓶頸定位。團(tuán)隊(duì)成員在國產(chǎn)超算平臺上部署測試大規(guī)模應(yīng)用，具有豐富的實(shí)測經(jīng)驗(yàn)。

項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)成員均具有博士學(xué)位，平均科研經(jīng)歷8年以上，近五年內(nèi)發(fā)表的HPC、、系統(tǒng)優(yōu)化相關(guān)論文均發(fā)表在領(lǐng)域內(nèi)公認(rèn)的權(quán)威期刊或會議，如IEEETPDS/TKDE、ACMCCS、SCIENCE等。團(tuán)隊(duì)已形成穩(wěn)定的學(xué)術(shù)合作網(wǎng)絡(luò)，與國內(nèi)外頂尖研究機(jī)構(gòu)保持緊密聯(lián)系，為項(xiàng)目順利實(shí)施提供堅(jiān)實(shí)的人才保障與學(xué)術(shù)支撐。團(tuán)隊(duì)在系統(tǒng)優(yōu)化、智能算法、應(yīng)用適配等方面形成了優(yōu)勢互補(bǔ)，能夠有效應(yīng)對項(xiàng)目實(shí)施過程中可能出現(xiàn)的跨學(xué)科挑戰(zhàn)。

（2）**團(tuán)隊(duì)成員的角色分配與合作模式**

為確保項(xiàng)目高效推進(jìn)，團(tuán)隊(duì)將采用矩陣式管理與跨學(xué)科協(xié)同機(jī)制，具體角色分配與合作模式如下：

***項(xiàng)目負(fù)責(zé)人**：全面統(tǒng)籌項(xiàng)目進(jìn)展，協(xié)調(diào)各子方向之間的接口管理，負(fù)責(zé)外部資源整合與知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)，定期學(xué)術(shù)研討會與代碼評審，確保研究方向與國家戰(zhàn)略需求對齊。同時(shí)承