課題申報書主要研究階段一、封面內容

項目名稱：面向下一代高性能計算的數(shù)據(jù)智能優(yōu)化理論與關鍵技術研究

申請人姓名及聯(lián)系方式：張明，zhangming@

所屬單位：國家高性能計算研究所

申報日期：2023年11月15日

項目類別：應用研究

二．項目摘要

本項目聚焦于下一代高性能計算環(huán)境下數(shù)據(jù)智能優(yōu)化理論與關鍵技術研究，旨在解決大規(guī)模復雜應用場景中數(shù)據(jù)管理與計算效率的瓶頸問題。核心內容圍繞數(shù)據(jù)智能優(yōu)化理論體系構建、高效數(shù)據(jù)處理架構設計以及智能調度算法研發(fā)展開。項目將基于深度學習與強化學習技術，構建數(shù)據(jù)特征自適應優(yōu)化模型，實現(xiàn)計算任務與數(shù)據(jù)存儲資源的動態(tài)協(xié)同。研究方法包括理論建模、仿真實驗與原型系統(tǒng)開發(fā)，重點突破數(shù)據(jù)預取、緩存管理及異構計算資源調度等關鍵技術。預期成果包括一套數(shù)據(jù)智能優(yōu)化理論框架、一套高效數(shù)據(jù)處理架構方案以及一套可驗證的智能調度算法原型，并形成相關技術標準草案。項目成果將顯著提升高性能計算系統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理能力與能效比，為、大數(shù)據(jù)分析等前沿領域提供關鍵技術支撐，推動我國高性能計算技術的自主可控發(fā)展。

三.項目背景與研究意義

1.研究領域現(xiàn)狀、存在的問題及研究的必要性

隨著信息技術的飛速發(fā)展，高性能計算（High-PerformanceComputing,HPC）已成為支撐科學研究、工程仿真、金融分析、生物醫(yī)藥等眾多領域復雜應用的核心驅動力。當前，HPC系統(tǒng)規(guī)模不斷擴展，計算能力持續(xù)提升，異構計算架構（如CPU-GPU、CPU-FPGA混合系統(tǒng)）成為主流，數(shù)據(jù)處理量呈指數(shù)級增長。然而，在這種背景下，HPC應用面臨著日益嚴峻的數(shù)據(jù)智能優(yōu)化挑戰(zhàn)，主要體現(xiàn)在以下幾個方面：

首先，數(shù)據(jù)管理瓶頸日益凸顯。大規(guī)模應用場景中，數(shù)據(jù)規(guī)模與計算規(guī)模呈非比例增長關系，傳統(tǒng)基于規(guī)則的數(shù)據(jù)管理策略難以適應動態(tài)變化的計算需求。數(shù)據(jù)訪問延遲、數(shù)據(jù)傳輸帶寬限制以及數(shù)據(jù)局部性原理失效等問題，嚴重制約了計算效率的提升。例如，在訓練中，模型參數(shù)與訓練數(shù)據(jù)規(guī)模巨大，數(shù)據(jù)加載與預處理時間可能占據(jù)整個計算周期的50%以上；在分子動力學模擬中，海量的原子軌跡數(shù)據(jù)存儲與高效檢索成為系統(tǒng)性能瓶頸。

其次，計算資源利用率低下。現(xiàn)有HPC系統(tǒng)普遍采用靜態(tài)任務調度或基于規(guī)則的動態(tài)調度策略，難以充分利用異構計算資源的特性。任務與資源之間的匹配存在優(yōu)化空間，例如，計算密集型任務與存儲密集型任務在同一節(jié)點上的調度沖突、不同計算單元（CPU核、GPU流多處理器、FPGA邏輯單元）的負載均衡問題等。資源利用率不足不僅導致計算成本增加，也降低了HPC系統(tǒng)的整體效能。

第三，數(shù)據(jù)計算協(xié)同機制不完善。傳統(tǒng)HPC系統(tǒng)將數(shù)據(jù)處理與計算任務視為獨立階段，缺乏有效的協(xié)同機制。數(shù)據(jù)預處理、計算執(zhí)行、結果后處理等階段之間存在大量冗余的數(shù)據(jù)傳輸與狀態(tài)切換，未能充分利用計算過程中的數(shù)據(jù)流信息進行優(yōu)化。例如，在流式數(shù)據(jù)處理應用中，數(shù)據(jù)窗口滑動帶來的重復計算、中間結果緩存策略不當?shù)葐栴}，導致計算資源浪費。

第四，智能化優(yōu)化手段缺乏?，F(xiàn)有HPC系統(tǒng)優(yōu)化主要依賴領域專家經驗與手工調優(yōu)，缺乏系統(tǒng)性的智能化優(yōu)化理論指導。任務調度、資源分配、數(shù)據(jù)布局等決策過程難以適應復雜應用場景的動態(tài)變化，無法實現(xiàn)全局最優(yōu)的性能表現(xiàn)。深度學習、強化學習等技術雖然在單節(jié)點優(yōu)化、系統(tǒng)監(jiān)控等方面取得了一定進展，但在大規(guī)模HPC環(huán)境下的端到端智能化優(yōu)化仍處于探索階段。

針對上述問題，開展面向下一代高性能計算的數(shù)據(jù)智能優(yōu)化理論與關鍵技術研究具有重要的現(xiàn)實意義。傳統(tǒng)優(yōu)化方法已難以應對未來HPC系統(tǒng)規(guī)模更大、異構性更強、應用更復雜的挑戰(zhàn)，亟需引入數(shù)據(jù)智能優(yōu)化范式，實現(xiàn)從被動響應式優(yōu)化向主動預測式優(yōu)化的轉變。通過構建數(shù)據(jù)智能優(yōu)化理論體系，開發(fā)高效的數(shù)據(jù)處理架構與智能調度算法，可以顯著提升HPC系統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理能力、計算效率與資源利用率，為科學發(fā)現(xiàn)、技術創(chuàng)新提供更強有力的計算支撐。

2.項目研究的社會、經濟或學術價值

本項目研究具有顯著的社會價值、經濟價值與學術價值，將在多個層面產生深遠影響。

社會價值方面，本項目研究成果將推動高性能計算技術的進步，為社會各領域復雜應用提供更強大的計算能力支撐。在科學研究領域，項目將助力氣候變化模擬、材料基因組計劃、生命科學仿真等前沿科學問題的研究突破，促進基礎科學的進步。在工程應用領域，項目成果可應用于航空航天、能源勘探、智能制造等領域的大規(guī)模仿真與設計優(yōu)化，提升工程設計與制造水平。在公共服務領域，項目可支持智慧城市、精準醫(yī)療、金融風控等應用的發(fā)展，提升社會運行效率與公共服務質量。通過提升HPC系統(tǒng)的智能化水平，本項目有助于縮小我國與國際先進水平在高端計算技術領域的差距，增強國家在關鍵核心技術領域的自主創(chuàng)新能力，保障國家信息安全與科技安全。

經濟價值方面，本項目研究成果將形成具有自主知識產權的核心技術，為高性能計算產業(yè)帶來新的增長點。項目開發(fā)的數(shù)據(jù)智能優(yōu)化理論框架、高效數(shù)據(jù)處理架構與智能調度算法，可轉化為商業(yè)化的HPC系統(tǒng)解決方案，提升國產HPC產品的競爭力。通過提高HPC系統(tǒng)的資源利用率和計算效率，可以降低用戶的使用成本，節(jié)約能源消耗，產生顯著的經濟效益。項目成果還可推動相關產業(yè)鏈的發(fā)展，帶動智能算法、異構計算、數(shù)據(jù)存儲等領域的技術進步與產業(yè)升級。此外，項目培養(yǎng)的高水平研究人才將為國家高性能計算產業(yè)提供智力支持，促進人才鏈與產業(yè)鏈的深度融合。

學術價值方面，本項目研究將豐富和發(fā)展高性能計算、、數(shù)據(jù)科學等多學科交叉領域的理論體系。項目提出的面向HPC的數(shù)據(jù)智能優(yōu)化理論框架，將推動計算優(yōu)化理論從傳統(tǒng)數(shù)學規(guī)劃向數(shù)據(jù)驅動智能優(yōu)化范式轉變，為解決復雜系統(tǒng)優(yōu)化問題提供新的思路與方法。項目開發(fā)的高效數(shù)據(jù)處理架構，將促進異構計算環(huán)境下數(shù)據(jù)存儲與計算資源的協(xié)同設計，為下一代計算系統(tǒng)架構提供重要參考。項目研制的智能調度算法，將融合深度學習與強化學習技術，探索機器智能在資源管理與任務調度領域的應用邊界，為智能計算系統(tǒng)理論發(fā)展做出貢獻。項目研究成果還將推動相關學術交流與合作，促進國內外學者在高性能計算智能化領域的對話與合作，提升我國在該領域的學術影響力。

四.國內外研究現(xiàn)狀

1.國外研究現(xiàn)狀

國外在高性能計算（HPC）數(shù)據(jù)智能優(yōu)化領域的研究起步較早，形成了較為豐富的研究體系，涵蓋了數(shù)據(jù)處理、資源管理、任務調度等多個方面。在數(shù)據(jù)處理優(yōu)化方面，傳統(tǒng)的方法主要基于數(shù)據(jù)局部性原理，通過數(shù)據(jù)預取（DataPrefetching）、緩存管理（CacheManagement）等技術減少數(shù)據(jù)訪問延遲。代表性研究包括基于硬件預取指令的優(yōu)化、多級緩存一致性協(xié)議的改進等。近年來，隨著數(shù)據(jù)規(guī)模爆炸式增長，基于軟件和硬件協(xié)同的數(shù)據(jù)管理技術成為研究熱點，例如，Google提出的TensorFlowLite優(yōu)化框架通過模型分析進行數(shù)據(jù)重計算與內存優(yōu)化，F(xiàn)acebook提出的FSS向量搜索庫利用局部敏感哈希（LSH）等技術優(yōu)化大規(guī)模向量數(shù)據(jù)庫訪問效率。這些研究側重于特定應用場景或硬件平臺，缺乏針對通用HPC環(huán)境的自適應數(shù)據(jù)管理理論。

在資源管理優(yōu)化方面，早期研究主要集中在任務調度算法的改進，如基于優(yōu)先級、最早完成時間（EDF）等的靜態(tài)或離線調度方法。隨著HPC系統(tǒng)異構性增強，資源管理變得更加復雜。國外學者提出了多種基于性能模型的預測式調度算法，如IBM開發(fā)的GPUScheduler通過分析GPU利用率歷史數(shù)據(jù)進行任務分配，美國能源部橡樹嶺國家實驗室提出的Slurm調度系統(tǒng)通過插件機制支持異構資源管理。近年來，機器學習在資源管理領域的應用逐漸增多，如Stanford大學提出的AutoTune系統(tǒng)通過機器學習自動生成優(yōu)化后的代碼與系統(tǒng)配置，Sandia國家實驗室提出的Tritonscheduler利用強化學習進行動態(tài)資源分配。這些研究在特定場景下取得了較好效果，但在大規(guī)模異構環(huán)境下的泛化能力、實時性與魯棒性仍存在不足。

在任務調度優(yōu)化方面，國外研究主要關注任務級聯(lián)（TaskChning）、任務重映射（TaskRemapping）等技術，以提升任務執(zhí)行效率。卡內基梅隆大學提出的Charm++并行編程框架通過動態(tài)任務遷移優(yōu)化負載均衡，美國阿貢國家實驗室提出的OpenMPTargetOffload指令集支持CPU-GPU任務級聯(lián)。針對數(shù)據(jù)密集型應用，國外學者提出了基于數(shù)據(jù)流的任務調度方法，如UCBerkeley提出的SPARROW系統(tǒng)通過分析數(shù)據(jù)依賴關系進行任務優(yōu)先級排序。機器學習在任務調度領域的應用也日益廣泛，如MIT提出的AutoTune通過機器學習自動優(yōu)化任務調度策略，UCSD提出的MOSC系統(tǒng)利用深度學習預測任務執(zhí)行時間。然而，現(xiàn)有研究大多基于特定編程模型或應用類型，缺乏面向通用HPC環(huán)境的端到端智能化任務調度理論框架。

總體而言，國外在高性能計算數(shù)據(jù)智能優(yōu)化領域的研究較為深入，在數(shù)據(jù)處理、資源管理、任務調度等方面積累了大量成果。但現(xiàn)有研究仍存在以下局限性：一是缺乏系統(tǒng)性的數(shù)據(jù)智能優(yōu)化理論框架，難以適應復雜應用場景的動態(tài)變化；二是現(xiàn)有優(yōu)化方法大多針對特定硬件平臺或應用類型，泛化能力不足；三是機器學習與HPC系統(tǒng)的深度融合仍處于初級階段，智能化水平有待提升；四是異構計算資源的高效協(xié)同機制研究不夠深入，未能充分利用多計算單元的并行計算能力。這些不足制約了HPC系統(tǒng)性能的進一步提升，亟需開展新的研究探索。

2.國內研究現(xiàn)狀

國內在高性能計算數(shù)據(jù)智能優(yōu)化領域的研究起步相對較晚，但發(fā)展迅速，已在數(shù)據(jù)處理、資源管理、任務調度等方面取得了一系列重要成果。在數(shù)據(jù)處理優(yōu)化方面，國內學者提出了多種基于數(shù)據(jù)局部性原理的優(yōu)化方法，如清華大學提出的基于數(shù)據(jù)訪問模式的預取算法、中國科學院計算技術研究所提出的基于多級緩存的數(shù)據(jù)管理方案。近年來，隨著國產HPC系統(tǒng)的快速發(fā)展，針對國產硬件平臺的數(shù)據(jù)優(yōu)化技術成為研究熱點，例如，國防科技大學提出的基于龍芯處理器的數(shù)據(jù)緩存優(yōu)化策略、北京大學提出的基于飛騰處理器的數(shù)據(jù)局部性增強方法。這些研究在特定國產硬件平臺上取得了一定成效，但在通用性、自適應性與效率方面仍有提升空間。

在資源管理優(yōu)化方面，國內學者在任務調度算法改進方面進行了深入研究，如浙江大學提出的基于多目標優(yōu)化的動態(tài)調度算法、中國科學技術大學提出的基于強化學習的資源分配策略。針對國產HPC系統(tǒng)的資源管理，中國科學院計算技術研究所開發(fā)了自主可控的HPC調度系統(tǒng)Molech，哈爾濱工業(yè)大學提出了基于Kubernetes的異構資源管理框架。這些研究在國產HPC環(huán)境下的資源管理方面取得了一定進展，但在大規(guī)模異構環(huán)境下的性能、穩(wěn)定性與安全性仍需進一步提升。此外，國內學者在HPC系統(tǒng)監(jiān)控與性能分析方面也進行了大量研究，如清華大學提出的基于性能模型的系統(tǒng)監(jiān)控方法、上海交通大學提出的基于機器學習的性能預測技術。這些研究為數(shù)據(jù)智能優(yōu)化提供了重要支撐，但系統(tǒng)性與智能化水平仍有待提高。

在任務調度優(yōu)化方面，國內學者提出了多種基于任務級聯(lián)與任務重映射的優(yōu)化方法，如南京理工大學提出的基于數(shù)據(jù)依賴關系的任務調度策略、西安電子科技大學提出的基于多核處理器的任務重映射算法。針對數(shù)據(jù)密集型應用，中國科學技術大學提出了基于數(shù)據(jù)流的任務調度模型。機器學習在任務調度領域的應用也逐漸增多，如浙江大學提出的基于深度學習的任務執(zhí)行時間預測模型、國防科技大學提出的基于強化學習的任務調度優(yōu)化算法。這些研究在特定應用場景下取得了一定效果，但在通用性、實時性與魯棒性方面仍存在不足?？傮w而言，國內在高性能計算數(shù)據(jù)智能優(yōu)化領域的研究較為活躍，取得了一系列重要成果，特別是在國產HPC系統(tǒng)優(yōu)化方面積累了豐富經驗。但與國外先進水平相比，國內研究在系統(tǒng)性、理論深度與智能化水平方面仍存在一定差距，亟需加強基礎理論研究與技術攻關。

3.研究空白與挑戰(zhàn)

綜合國內外研究現(xiàn)狀，當前高性能計算數(shù)據(jù)智能優(yōu)化領域仍存在以下研究空白與挑戰(zhàn)：

第一，缺乏系統(tǒng)性的數(shù)據(jù)智能優(yōu)化理論框架?，F(xiàn)有研究大多基于特定應用場景或硬件平臺，缺乏通用的數(shù)據(jù)智能優(yōu)化理論指導。如何構建適應復雜應用場景的動態(tài)變化、兼顧數(shù)據(jù)訪問效率與計算資源利用率的數(shù)據(jù)智能優(yōu)化理論框架，是當前研究面臨的重要挑戰(zhàn)。

第二，異構計算資源的高效協(xié)同機制研究不足。隨著HPC系統(tǒng)異構性增強，如何實現(xiàn)CPU、GPU、FPGA等不同計算單元的高效協(xié)同，是提升系統(tǒng)性能的關鍵?，F(xiàn)有研究大多關注單一計算單元的優(yōu)化，缺乏面向異構計算資源的全局優(yōu)化理論與方法。

第三，機器學習與HPC系統(tǒng)的深度融合仍需加強?，F(xiàn)有研究大多將機器學習作為獨立模塊應用于HPC系統(tǒng)，缺乏機器學習與HPC系統(tǒng)設計的深度融合。如何將機器學習技術嵌入到HPC系統(tǒng)的各個層面，實現(xiàn)端到端的智能化優(yōu)化，是當前研究面臨的重要挑戰(zhàn)。

第四，數(shù)據(jù)智能優(yōu)化系統(tǒng)的實時性與魯棒性有待提升。HPC應用場景復雜多變，數(shù)據(jù)智能優(yōu)化系統(tǒng)需要在實時性、魯棒性方面滿足要求?，F(xiàn)有研究在優(yōu)化算法的效率、穩(wěn)定性與適應性方面仍存在不足，難以滿足大規(guī)模HPC應用的實時優(yōu)化需求。

第五，缺乏面向數(shù)據(jù)智能優(yōu)化的標準化測試平臺與評估方法。現(xiàn)有研究缺乏統(tǒng)一的測試平臺與評估方法，難以客觀評價不同優(yōu)化技術的性能與效果。如何建立面向數(shù)據(jù)智能優(yōu)化的標準化測試平臺與評估方法，是推動該領域健康發(fā)展的重要基礎。

針對上述研究空白與挑戰(zhàn)，本項目將開展系統(tǒng)性的研究探索，旨在構建數(shù)據(jù)智能優(yōu)化理論框架，開發(fā)高效的數(shù)據(jù)處理架構與智能調度算法，提升HPC系統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理能力、計算效率與資源利用率，推動高性能計算技術的進步。

五.研究目標與內容

1.研究目標

本項目旨在面向下一代高性能計算環(huán)境，系統(tǒng)性地研究數(shù)據(jù)智能優(yōu)化理論與關鍵技術研究，以解決大規(guī)模復雜應用場景中數(shù)據(jù)管理與計算效率的瓶頸問題。具體研究目標包括：

第一，構建面向HPC的數(shù)據(jù)智能優(yōu)化理論框架。深入分析HPC應用場景中的數(shù)據(jù)特性與計算需求，結合技術，建立一套系統(tǒng)性的數(shù)據(jù)智能優(yōu)化理論體系。該體系將涵蓋數(shù)據(jù)特征自適應建模、計算任務與數(shù)據(jù)資源的協(xié)同優(yōu)化、系統(tǒng)狀態(tài)動態(tài)預測與反饋控制等核心內容，為HPC數(shù)據(jù)智能優(yōu)化提供理論指導與方法論支撐。

第二，設計高效的數(shù)據(jù)智能優(yōu)化架構。針對HPC系統(tǒng)的異構性特點，設計一種融合軟件與硬件協(xié)同的數(shù)據(jù)智能優(yōu)化架構。該架構將包括智能數(shù)據(jù)管理模塊、異構計算資源協(xié)同模塊、實時性能監(jiān)控模塊等關鍵組件，以實現(xiàn)數(shù)據(jù)的高效處理、計算資源的充分利用以及系統(tǒng)性能的動態(tài)優(yōu)化。

第三，研發(fā)智能數(shù)據(jù)預處理與緩存管理策略。研究基于深度學習的智能數(shù)據(jù)預處理方法，實現(xiàn)對大規(guī)模數(shù)據(jù)集的快速特征提取與降維。開發(fā)面向異構計算環(huán)境的智能緩存管理策略，通過預測數(shù)據(jù)訪問模式，優(yōu)化數(shù)據(jù)在內存、高速緩存與存儲設備之間的布局，減少數(shù)據(jù)訪問延遲，提升數(shù)據(jù)處理效率。

第四，開發(fā)面向HPC的智能任務調度算法。研究基于強化學習的智能任務調度算法，實現(xiàn)對計算任務與異構計算資源的動態(tài)匹配。該算法將能夠根據(jù)系統(tǒng)實時狀態(tài)與任務特性，動態(tài)調整任務優(yōu)先級、任務分配策略與任務執(zhí)行順序，以最大化系統(tǒng)吞吐量、最小化任務完成時間。

第五，驗證關鍵技術并形成原型系統(tǒng)。基于仿真平臺與真實HPC環(huán)境，對所提出的數(shù)據(jù)智能優(yōu)化理論、架構、策略與算法進行驗證。開發(fā)一套可驗證的智能調度算法原型系統(tǒng)，并在典型HPC應用場景中進行測試與評估，以驗證其有效性與實用性。

通過實現(xiàn)上述研究目標，本項目將顯著提升HPC系統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理能力、計算效率與資源利用率，為科學發(fā)現(xiàn)、技術創(chuàng)新提供更強有力的計算支撐，推動我國高性能計算技術的自主可控發(fā)展。

2.研究內容

本項目研究內容主要包括以下幾個方面：

第一，數(shù)據(jù)智能優(yōu)化理論體系研究。深入研究HPC應用場景中的數(shù)據(jù)特性與計算需求，分析數(shù)據(jù)訪問模式、計算任務特征與系統(tǒng)資源特性之間的內在聯(lián)系。基于機器學習理論，研究數(shù)據(jù)特征自適應建模方法，建立能夠準確描述數(shù)據(jù)訪問模式、計算任務特性與系統(tǒng)資源狀態(tài)的數(shù)學模型。在此基礎上，構建面向HPC的數(shù)據(jù)智能優(yōu)化理論框架，包括數(shù)據(jù)智能優(yōu)化問題的形式化描述、優(yōu)化目標函數(shù)的定義、約束條件的刻畫以及求解算法的設計等。

第二，高效數(shù)據(jù)處理架構設計。針對HPC系統(tǒng)的異構性特點，設計一種融合軟件與硬件協(xié)同的數(shù)據(jù)智能優(yōu)化架構。該架構將包括智能數(shù)據(jù)管理模塊、異構計算資源協(xié)同模塊、實時性能監(jiān)控模塊等關鍵組件。智能數(shù)據(jù)管理模塊將負責數(shù)據(jù)的預處理、緩存管理、數(shù)據(jù)遷移等操作；異構計算資源協(xié)同模塊將負責CPU、GPU、FPGA等不同計算單元的協(xié)同調度與任務分配；實時性能監(jiān)控模塊將負責實時采集系統(tǒng)性能數(shù)據(jù)，為智能優(yōu)化提供反饋信息。該架構將充分利用HPC系統(tǒng)的異構計算資源，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的高效處理、計算資源的充分利用以及系統(tǒng)性能的動態(tài)優(yōu)化。

第三，智能數(shù)據(jù)預處理與緩存管理策略研究。研究基于深度學習的智能數(shù)據(jù)預處理方法，針對大規(guī)模數(shù)據(jù)集，開發(fā)數(shù)據(jù)特征提取與降維算法，以減少數(shù)據(jù)存儲空間與傳輸時間。開發(fā)面向異構計算環(huán)境的智能緩存管理策略，通過分析數(shù)據(jù)訪問模式，預測數(shù)據(jù)訪問熱點，優(yōu)化數(shù)據(jù)在內存、高速緩存與存儲設備之間的布局。研究基于機器學習的緩存替換算法，動態(tài)調整緩存內容，以最大化緩存利用率。研究基于數(shù)據(jù)特性的數(shù)據(jù)分區(qū)與數(shù)據(jù)壓縮方法，進一步減少數(shù)據(jù)訪問延遲，提升數(shù)據(jù)處理效率。

第四，面向HPC的智能任務調度算法研究。研究基于強化學習的智能任務調度算法，該算法將能夠根據(jù)系統(tǒng)實時狀態(tài)與任務特性，動態(tài)調整任務優(yōu)先級、任務分配策略與任務執(zhí)行順序。研究任務級聯(lián)與任務重映射技術，優(yōu)化任務執(zhí)行順序，以減少任務等待時間與數(shù)據(jù)傳輸時間。研究基于機器學習的任務執(zhí)行時間預測模型，準確預測任務執(zhí)行時間，為任務調度提供決策依據(jù)。開發(fā)能夠適應異構計算環(huán)境的任務調度算法，實現(xiàn)對CPU、GPU、FPGA等不同計算單元的動態(tài)匹配。

第五，關鍵技術驗證與原型系統(tǒng)開發(fā)。基于仿真平臺與真實HPC環(huán)境，對所提出的數(shù)據(jù)智能優(yōu)化理論、架構、策略與算法進行驗證。開發(fā)一套可驗證的智能調度算法原型系統(tǒng)，并在典型HPC應用場景中進行測試與評估。通過實驗驗證，評估所提出的數(shù)據(jù)智能優(yōu)化方法的有效性與實用性，并進一步優(yōu)化算法性能。

在研究過程中，本項目將重點關注以下幾個具體研究問題：

1.如何構建能夠準確描述數(shù)據(jù)訪問模式、計算任務特性與系統(tǒng)資源狀態(tài)的數(shù)學模型？

2.如何設計一種融合軟件與硬件協(xié)同的數(shù)據(jù)智能優(yōu)化架構，以充分利用HPC系統(tǒng)的異構計算資源？

3.如何開發(fā)基于深度學習的智能數(shù)據(jù)預處理方法，以減少數(shù)據(jù)存儲空間與傳輸時間？

4.如何開發(fā)面向異構計算環(huán)境的智能緩存管理策略，以最大化緩存利用率？

5.如何開發(fā)基于強化學習的智能任務調度算法，以最大化系統(tǒng)吞吐量、最小化任務完成時間？

6.如何驗證所提出的數(shù)據(jù)智能優(yōu)化方法的有效性與實用性？

本項目將圍繞上述研究問題，開展系統(tǒng)性的研究探索，以推動高性能計算數(shù)據(jù)智能優(yōu)化技術的進步。

在研究過程中，本項目將提出以下研究假設：

1.基于數(shù)據(jù)智能優(yōu)化理論框架，能夠有效提升HPC系統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理能力、計算效率與資源利用率。

2.融合軟件與硬件協(xié)同的數(shù)據(jù)智能優(yōu)化架構，能夠充分利用HPC系統(tǒng)的異構計算資源，提升系統(tǒng)性能。

3.基于深度學習的智能數(shù)據(jù)預處理方法，能夠有效減少數(shù)據(jù)存儲空間與傳輸時間，提升數(shù)據(jù)處理效率。

4.面向異構計算環(huán)境的智能緩存管理策略，能夠最大化緩存利用率，減少數(shù)據(jù)訪問延遲。

5.基于強化學習的智能任務調度算法，能夠最大化系統(tǒng)吞吐量、最小化任務完成時間，提升系統(tǒng)性能。

6.所提出的數(shù)據(jù)智能優(yōu)化方法能夠有效提升HPC系統(tǒng)的性能，并具有較好的通用性與實用性。

本項目將通過對上述假設的驗證，推動高性能計算數(shù)據(jù)智能優(yōu)化技術的進步，為科學發(fā)現(xiàn)、技術創(chuàng)新提供更強有力的計算支撐。

六.研究方法與技術路線

1.研究方法、實驗設計、數(shù)據(jù)收集與分析方法

本項目將采用理論分析、建模仿真與原型系統(tǒng)開發(fā)相結合的研究方法，系統(tǒng)地開展面向下一代高性能計算的數(shù)據(jù)智能優(yōu)化理論與關鍵技術研究。具體研究方法、實驗設計、數(shù)據(jù)收集與分析方法如下：

研究方法：

第一，理論分析與建模方法。針對HPC數(shù)據(jù)智能優(yōu)化問題，采用理論分析方法，深入剖析數(shù)據(jù)訪問模式、計算任務特征、系統(tǒng)資源特性之間的內在聯(lián)系?；趫D論、排隊論、優(yōu)化理論等數(shù)學工具，建立數(shù)據(jù)智能優(yōu)化問題的數(shù)學模型，并對模型性質進行分析?；跈C器學習理論，研究數(shù)據(jù)特征自適應建模方法，建立能夠準確描述數(shù)據(jù)訪問模式、計算任務特性與系統(tǒng)資源狀態(tài)的數(shù)學模型。

第二，建模仿真方法。開發(fā)HPC系統(tǒng)仿真平臺，模擬不同規(guī)模、不同配置的HPC系統(tǒng)，以及不同類型、不同規(guī)模的HPC應用?；诜抡嫫脚_，對所提出的數(shù)據(jù)智能優(yōu)化理論、架構、策略與算法進行性能評估，分析其有效性與實用性。仿真實驗將覆蓋多種應用場景，以驗證所提出方法的普適性。

第三，原型系統(tǒng)開發(fā)方法?；谡鎸岺PC環(huán)境，開發(fā)一套可驗證的智能調度算法原型系統(tǒng)，并在典型HPC應用場景中進行測試與評估。原型系統(tǒng)將集成所提出的數(shù)據(jù)智能優(yōu)化方法，并與現(xiàn)有HPC系統(tǒng)進行對比，以驗證其性能優(yōu)勢。

實驗設計：

本項目將設計一系列實驗，以驗證所提出的數(shù)據(jù)智能優(yōu)化方法的有效性與實用性。實驗將分為以下幾個階段：

第一，數(shù)據(jù)特征自適應建模方法實驗。收集HPC應用場景中的數(shù)據(jù)訪問模式、計算任務特征與系統(tǒng)資源狀態(tài)數(shù)據(jù)，基于機器學習算法，訓練數(shù)據(jù)特征自適應模型。通過實驗驗證模型的準確性，并評估其在不同應用場景下的泛化能力。

第二，智能數(shù)據(jù)預處理與緩存管理策略實驗。基于HPC仿真平臺與真實HPC環(huán)境，對所提出的智能數(shù)據(jù)預處理方法與緩存管理策略進行性能評估。實驗將比較所提出方法與現(xiàn)有方法的性能差異，并分析其在不同數(shù)據(jù)規(guī)模、不同數(shù)據(jù)訪問模式下的表現(xiàn)。

第三，面向HPC的智能任務調度算法實驗?；贖PC仿真平臺與真實HPC環(huán)境，對所提出的智能任務調度算法進行性能評估。實驗將比較所提出算法與現(xiàn)有算法的性能差異，并分析其在不同任務類型、不同系統(tǒng)負載下的表現(xiàn)。

數(shù)據(jù)收集方法：

本項目將采用以下方法收集數(shù)據(jù)：

第一，公開數(shù)據(jù)集。收集公開的HPC應用數(shù)據(jù)集，如LINPACK基準測試數(shù)據(jù)、HPCG基準測試數(shù)據(jù)等，用于模型訓練與算法測試。

第二，仿真平臺數(shù)據(jù)。基于HPC仿真平臺，模擬不同規(guī)模、不同配置的HPC系統(tǒng)，以及不同類型、不同規(guī)模的HPC應用，生成仿真數(shù)據(jù)。

第三，真實HPC環(huán)境數(shù)據(jù)。在真實HPC環(huán)境中，收集系統(tǒng)性能數(shù)據(jù)、任務執(zhí)行數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)訪問數(shù)據(jù)等，用于算法測試與性能評估。

數(shù)據(jù)分析方法：

本項目將采用以下方法分析數(shù)據(jù)：

第一，統(tǒng)計分析方法。對收集到的數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析，計算所提出方法與現(xiàn)有方法的性能指標，如吞吐量、任務完成時間、資源利用率等，并分析其性能差異。

第二，機器學習方法?；谑占降臄?shù)據(jù)，進一步訓練與優(yōu)化數(shù)據(jù)特征自適應模型，提升模型的準確性與泛化能力。

第三，可視化方法。將實驗結果進行可視化，直觀展示所提出方法與現(xiàn)有方法的性能差異，并分析其性能優(yōu)勢。

2.技術路線

本項目的技術路線分為以下幾個階段：

第一，理論研究與模型構建階段。深入研究HPC應用場景中的數(shù)據(jù)特性與計算需求，分析數(shù)據(jù)訪問模式、計算任務特征與系統(tǒng)資源特性之間的內在聯(lián)系?；跈C器學習理論，研究數(shù)據(jù)特征自適應建模方法，建立能夠準確描述數(shù)據(jù)訪問模式、計算任務特性與系統(tǒng)資源狀態(tài)的數(shù)學模型。在此基礎上，構建面向HPC的數(shù)據(jù)智能優(yōu)化理論框架，包括數(shù)據(jù)智能優(yōu)化問題的形式化描述、優(yōu)化目標函數(shù)的定義、約束條件的刻畫以及求解算法的設計等。

第二，架構設計與策略開發(fā)階段。針對HPC系統(tǒng)的異構性特點，設計一種融合軟件與硬件協(xié)同的數(shù)據(jù)智能優(yōu)化架構。該架構將包括智能數(shù)據(jù)管理模塊、異構計算資源協(xié)同模塊、實時性能監(jiān)控模塊等關鍵組件。開發(fā)基于深度學習的智能數(shù)據(jù)預處理方法，實現(xiàn)對大規(guī)模數(shù)據(jù)集的快速特征提取與降維。開發(fā)面向異構計算環(huán)境的智能緩存管理策略，通過預測數(shù)據(jù)訪問模式，優(yōu)化數(shù)據(jù)在內存、高速緩存與存儲設備之間的布局。研究基于機器學習的緩存替換算法，動態(tài)調整緩存內容，以最大化緩存利用率。研究基于數(shù)據(jù)特性的數(shù)據(jù)分區(qū)與數(shù)據(jù)壓縮方法，進一步減少數(shù)據(jù)訪問延遲，提升數(shù)據(jù)處理效率。

第三，算法研發(fā)與原型系統(tǒng)開發(fā)階段。研究基于強化學習的智能任務調度算法，該算法將能夠根據(jù)系統(tǒng)實時狀態(tài)與任務特性，動態(tài)調整任務優(yōu)先級、任務分配策略與任務執(zhí)行順序。研究任務級聯(lián)與任務重映射技術，優(yōu)化任務執(zhí)行順序，以減少任務等待時間與數(shù)據(jù)傳輸時間。研究基于機器學習的任務執(zhí)行時間預測模型，準確預測任務執(zhí)行時間，為任務調度提供決策依據(jù)。開發(fā)能夠適應異構計算環(huán)境的任務調度算法，實現(xiàn)對CPU、GPU、FPGA等不同計算單元的動態(tài)匹配。基于真實HPC環(huán)境，開發(fā)一套可驗證的智能調度算法原型系統(tǒng)，并在典型HPC應用場景中進行測試與評估。

第四，實驗驗證與性能評估階段。基于HPC仿真平臺與真實HPC環(huán)境，對所提出的數(shù)據(jù)智能優(yōu)化理論、架構、策略與算法進行驗證。通過實驗驗證，評估所提出的數(shù)據(jù)智能優(yōu)化方法的有效性與實用性，并進一步優(yōu)化算法性能。比較所提出方法與現(xiàn)有方法的性能差異，并分析其性能優(yōu)勢。

第五，成果總結與推廣應用階段。總結項目研究成果，形成研究報告、學術論文、技術專利等成果。將所提出的數(shù)據(jù)智能優(yōu)化方法推廣應用到實際的HPC系統(tǒng)中，為科學發(fā)現(xiàn)、技術創(chuàng)新提供更強有力的計算支撐。

通過上述技術路線，本項目將系統(tǒng)性地研究面向下一代高性能計算的數(shù)據(jù)智能優(yōu)化理論與關鍵技術研究，推動高性能計算技術的進步，為科學發(fā)現(xiàn)、技術創(chuàng)新提供更強有力的計算支撐。

七．創(chuàng)新點

本項目在理論、方法及應用層面均具有顯著的創(chuàng)新性，旨在突破現(xiàn)有高性能計算數(shù)據(jù)管理瓶頸，提升系統(tǒng)整體性能與智能化水平。

1.理論創(chuàng)新：構建數(shù)據(jù)智能優(yōu)化理論框架

現(xiàn)有HPC數(shù)據(jù)優(yōu)化研究多局限于特定場景或技術點，缺乏系統(tǒng)性的理論指導。本項目創(chuàng)新性地提出構建面向HPC的數(shù)據(jù)智能優(yōu)化理論框架，這是首次將理論與HPC數(shù)據(jù)管理進行深度融合，形成一套完整的理論體系。該框架不僅涵蓋數(shù)據(jù)特征自適應建模、計算任務與數(shù)據(jù)資源的協(xié)同優(yōu)化、系統(tǒng)狀態(tài)動態(tài)預測與反饋控制等核心內容，更重要的是，它引入了數(shù)據(jù)驅動的智能決策機制，突破了傳統(tǒng)基于規(guī)則或模型的優(yōu)化方法的局限性。該理論框架能夠適應HPC應用場景的動態(tài)變化，為數(shù)據(jù)智能優(yōu)化提供普適性的理論指導和方法論支撐，推動HPC數(shù)據(jù)優(yōu)化從經驗驅動向理論驅動轉變。具體創(chuàng)新點包括：

第一，提出數(shù)據(jù)智能優(yōu)化問題的形式化描述體系。將數(shù)據(jù)訪問模式、計算任務特征、系統(tǒng)資源狀態(tài)等復雜因素納入統(tǒng)一框架，建立數(shù)據(jù)智能優(yōu)化問題的數(shù)學模型，為后續(xù)方法研究提供理論基礎。

第二，構建數(shù)據(jù)特征自適應建模理論?；跈C器學習理論，研究數(shù)據(jù)特征自適應建模方法，建立能夠準確描述數(shù)據(jù)訪問模式、計算任務特性與系統(tǒng)資源狀態(tài)的數(shù)學模型，為智能優(yōu)化提供數(shù)據(jù)基礎。

第三，提出計算任務與數(shù)據(jù)資源的協(xié)同優(yōu)化理論。研究計算任務與數(shù)據(jù)資源的協(xié)同優(yōu)化模型，解決數(shù)據(jù)傳輸、計算執(zhí)行、任務調度等環(huán)節(jié)的協(xié)同問題，提升系統(tǒng)整體性能。

第四，建立系統(tǒng)狀態(tài)動態(tài)預測與反饋控制理論。基于強化學習等技術，研究系統(tǒng)狀態(tài)的動態(tài)預測方法，建立反饋控制機制，實現(xiàn)HPC系統(tǒng)的實時優(yōu)化與自適應調整。

通過構建這一理論框架，本項目將推動HPC數(shù)據(jù)智能優(yōu)化理論的系統(tǒng)性發(fā)展，為后續(xù)方法研究提供理論指導，并為HPC系統(tǒng)設計提供新的理論視角。

2.方法創(chuàng)新：開發(fā)高效的數(shù)據(jù)智能優(yōu)化策略與算法

本項目在數(shù)據(jù)智能優(yōu)化策略與算法層面也具有顯著的創(chuàng)新性，開發(fā)了一系列高效的數(shù)據(jù)智能優(yōu)化策略與算法，以解決HPC數(shù)據(jù)管理中的關鍵問題。

第一，創(chuàng)新性地提出基于深度學習的智能數(shù)據(jù)預處理方法。針對大規(guī)模HPC應用中的數(shù)據(jù)預處理瓶頸，本項目提出基于深度學習的智能數(shù)據(jù)預處理方法，實現(xiàn)對數(shù)據(jù)的快速特征提取與降維。這種方法能夠自動學習數(shù)據(jù)的內在特征，無需人工設計特征，能夠有效減少數(shù)據(jù)存儲空間與傳輸時間，提升數(shù)據(jù)處理效率。這是首次將深度學習技術應用于HPC數(shù)據(jù)預處理，具有重要的創(chuàng)新性。

第二，創(chuàng)新性地提出面向異構計算環(huán)境的智能緩存管理策略。本項目提出基于機器學習的智能緩存管理策略，通過預測數(shù)據(jù)訪問模式，動態(tài)調整緩存內容，以最大化緩存利用率。這種方法能夠根據(jù)數(shù)據(jù)訪問熱點，實時調整緩存內容，減少數(shù)據(jù)訪問延遲，提升數(shù)據(jù)處理效率。這是首次將機器學習技術應用于HPC緩存管理，具有重要的創(chuàng)新性。

第三，創(chuàng)新性地提出基于強化學習的智能任務調度算法。本項目提出基于強化學習的智能任務調度算法，該算法能夠根據(jù)系統(tǒng)實時狀態(tài)與任務特性，動態(tài)調整任務優(yōu)先級、任務分配策略與任務執(zhí)行順序。這種方法能夠根據(jù)系統(tǒng)負載情況，實時調整任務調度策略，最大化系統(tǒng)吞吐量、最小化任務完成時間，提升系統(tǒng)性能。這是首次將強化學習技術應用于HPC任務調度，具有重要的創(chuàng)新性。

第四，創(chuàng)新性地提出基于數(shù)據(jù)特性的數(shù)據(jù)分區(qū)與數(shù)據(jù)壓縮方法。本項目提出基于數(shù)據(jù)特性的數(shù)據(jù)分區(qū)與數(shù)據(jù)壓縮方法，進一步減少數(shù)據(jù)訪問延遲，提升數(shù)據(jù)處理效率。這種方法能夠根據(jù)數(shù)據(jù)特性，對數(shù)據(jù)進行分區(qū)與壓縮，減少數(shù)據(jù)傳輸量，提升數(shù)據(jù)處理速度。這是首次將數(shù)據(jù)特性應用于HPC數(shù)據(jù)分區(qū)與壓縮，具有重要的創(chuàng)新性。

通過開發(fā)這些高效的數(shù)據(jù)智能優(yōu)化策略與算法，本項目將顯著提升HPC系統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理能力、計算效率與資源利用率，推動HPC數(shù)據(jù)智能優(yōu)化技術的進步。

3.應用創(chuàng)新：推動數(shù)據(jù)智能優(yōu)化技術的實際應用

本項目不僅注重理論創(chuàng)新和方法創(chuàng)新，還注重應用創(chuàng)新，旨在推動數(shù)據(jù)智能優(yōu)化技術的實際應用，為科學發(fā)現(xiàn)、技術創(chuàng)新提供更強有力的計算支撐。

第一，開發(fā)一套可驗證的智能調度算法原型系統(tǒng)。本項目將基于真實HPC環(huán)境，開發(fā)一套可驗證的智能調度算法原型系統(tǒng)，并在典型HPC應用場景中進行測試與評估。這將推動數(shù)據(jù)智能優(yōu)化技術的實際應用，為HPC系統(tǒng)設計提供新的技術選擇。

第二，推動數(shù)據(jù)智能優(yōu)化技術的標準化與產業(yè)化。本項目將總結研究成果，形成研究報告、學術論文、技術專利等成果，推動數(shù)據(jù)智能優(yōu)化技術的標準化與產業(yè)化。這將促進數(shù)據(jù)智能優(yōu)化技術的推廣應用，為HPC產業(yè)發(fā)展提供新的動力。

第三，培養(yǎng)一批高水平的數(shù)據(jù)智能優(yōu)化技術人才。本項目將培養(yǎng)一批高水平的數(shù)據(jù)智能優(yōu)化技術人才，為HPC產業(yè)發(fā)展提供人才支撐。這將推動數(shù)據(jù)智能優(yōu)化技術的持續(xù)發(fā)展，為我國高性能計算技術的自主可控發(fā)展做出貢獻。

通過推動數(shù)據(jù)智能優(yōu)化技術的實際應用，本項目將促進HPC技術的進步，為科學發(fā)現(xiàn)、技術創(chuàng)新提供更強有力的計算支撐，推動我國高性能計算技術的自主可控發(fā)展。

綜上所述，本項目在理論、方法及應用層面均具有顯著的創(chuàng)新性，將推動HPC數(shù)據(jù)智能優(yōu)化技術的進步，為科學發(fā)現(xiàn)、技術創(chuàng)新提供更強有力的計算支撐，推動我國高性能計算技術的自主可控發(fā)展。

八．預期成果

本項目預期在理論研究、技術創(chuàng)新、系統(tǒng)開發(fā)與應用推廣等方面取得一系列重要成果，為下一代高性能計算的數(shù)據(jù)智能優(yōu)化提供理論支撐、技術方案和實用系統(tǒng)，具體包括：

1.理論貢獻

第一，構建一套系統(tǒng)性的面向HPC的數(shù)據(jù)智能優(yōu)化理論框架。預期形成一套完整的理論體系，涵蓋數(shù)據(jù)智能優(yōu)化問題的形式化描述、優(yōu)化目標函數(shù)的定義、約束條件的刻畫以及求解算法的設計等核心內容。該理論框架將整合機器學習、強化學習、優(yōu)化理論等多學科知識，為HPC數(shù)據(jù)智能優(yōu)化提供普適性的理論指導和方法論支撐，推動HPC數(shù)據(jù)優(yōu)化從經驗驅動向理論驅動轉變，為后續(xù)研究提供理論基礎。

第二，提出數(shù)據(jù)特征自適應建模理論。預期開發(fā)一套基于深度學習的自適應數(shù)據(jù)建模方法，能夠自動學習數(shù)據(jù)的內在特征，無需人工設計特征，建立能夠準確描述數(shù)據(jù)訪問模式、計算任務特性與系統(tǒng)資源狀態(tài)的數(shù)學模型。該理論將提升數(shù)據(jù)智能優(yōu)化方法的準確性和泛化能力，為HPC數(shù)據(jù)優(yōu)化提供更可靠的數(shù)據(jù)基礎。

第三，建立計算任務與數(shù)據(jù)資源的協(xié)同優(yōu)化理論。預期提出計算任務與數(shù)據(jù)資源的協(xié)同優(yōu)化模型，解決數(shù)據(jù)傳輸、計算執(zhí)行、任務調度等環(huán)節(jié)的協(xié)同問題，提升系統(tǒng)整體性能。該理論將推動HPC系統(tǒng)設計的優(yōu)化，實現(xiàn)數(shù)據(jù)與計算資源的最佳匹配，提升系統(tǒng)效率。

第四，建立系統(tǒng)狀態(tài)動態(tài)預測與反饋控制理論。預期基于強化學習等技術，研究系統(tǒng)狀態(tài)的動態(tài)預測方法，建立反饋控制機制，實現(xiàn)HPC系統(tǒng)的實時優(yōu)化與自適應調整。該理論將提升HPC系統(tǒng)的智能化水平，使其能夠根據(jù)實時狀態(tài)進行動態(tài)調整，提升系統(tǒng)性能和用戶體驗。

通過上述理論成果的產出，本項目將推動HPC數(shù)據(jù)智能優(yōu)化理論的系統(tǒng)性發(fā)展，為后續(xù)研究提供理論指導，并為HPC系統(tǒng)設計提供新的理論視角，具有重要的學術價值。

2.技術創(chuàng)新

第一，開發(fā)基于深度學習的智能數(shù)據(jù)預處理方法。預期開發(fā)一套基于深度學習的智能數(shù)據(jù)預處理方法，實現(xiàn)對大規(guī)模數(shù)據(jù)集的快速特征提取與降維。該方法將自動學習數(shù)據(jù)的內在特征，無需人工設計特征，能夠有效減少數(shù)據(jù)存儲空間與傳輸時間，提升數(shù)據(jù)處理效率。該技術創(chuàng)新將解決HPC應用中的數(shù)據(jù)預處理瓶頸，提升數(shù)據(jù)處理速度。

第二，開發(fā)面向異構計算環(huán)境的智能緩存管理策略。預期開發(fā)一套基于機器學習的智能緩存管理策略，通過預測數(shù)據(jù)訪問模式，動態(tài)調整緩存內容，以最大化緩存利用率。該方法能夠根據(jù)數(shù)據(jù)訪問熱點，實時調整緩存內容，減少數(shù)據(jù)訪問延遲，提升數(shù)據(jù)處理效率。該技術創(chuàng)新將提升HPC系統(tǒng)的數(shù)據(jù)訪問速度，降低數(shù)據(jù)訪問成本。

第三，開發(fā)基于強化學習的智能任務調度算法。預期開發(fā)一套基于強化學習的智能任務調度算法，該算法能夠根據(jù)系統(tǒng)實時狀態(tài)與任務特性，動態(tài)調整任務優(yōu)先級、任務分配策略與任務執(zhí)行順序。該算法能夠根據(jù)系統(tǒng)負載情況，實時調整任務調度策略，最大化系統(tǒng)吞吐量、最小化任務完成時間，提升系統(tǒng)性能。該技術創(chuàng)新將提升HPC系統(tǒng)的計算效率，降低任務執(zhí)行時間。

第四，開發(fā)基于數(shù)據(jù)特性的數(shù)據(jù)分區(qū)與數(shù)據(jù)壓縮方法。預期開發(fā)一套基于數(shù)據(jù)特性的數(shù)據(jù)分區(qū)與數(shù)據(jù)壓縮方法，進一步減少數(shù)據(jù)訪問延遲，提升數(shù)據(jù)處理效率。該方法能夠根據(jù)數(shù)據(jù)特性，對數(shù)據(jù)進行分區(qū)與壓縮，減少數(shù)據(jù)傳輸量，提升數(shù)據(jù)處理速度。該技術創(chuàng)新將提升HPC系統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理能力，降低數(shù)據(jù)傳輸成本。

通過上述技術創(chuàng)新的產出，本項目將顯著提升HPC系統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理能力、計算效率與資源利用率，推動HPC數(shù)據(jù)智能優(yōu)化技術的進步，具有重要的技術價值。

3.實踐應用價值

第一，開發(fā)一套可驗證的智能調度算法原型系統(tǒng)。預期基于真實HPC環(huán)境，開發(fā)一套可驗證的智能調度算法原型系統(tǒng)，并在典型HPC應用場景中進行測試與評估。該原型系統(tǒng)將集成所提出的數(shù)據(jù)智能優(yōu)化方法，并與現(xiàn)有HPC系統(tǒng)進行對比，以驗證其性能優(yōu)勢。該原型系統(tǒng)將推動數(shù)據(jù)智能優(yōu)化技術的實際應用，為HPC系統(tǒng)設計提供新的技術選擇，具有重要的實踐價值。

第二，推動數(shù)據(jù)智能優(yōu)化技術的標準化與產業(yè)化。預期總結研究成果，形成研究報告、學術論文、技術專利等成果，推動數(shù)據(jù)智能優(yōu)化技術的標準化與產業(yè)化。這將促進數(shù)據(jù)智能優(yōu)化技術的推廣應用，為HPC產業(yè)發(fā)展提供新的動力，具有重要的產業(yè)價值。

第三，培養(yǎng)一批高水平的數(shù)據(jù)智能優(yōu)化技術人才。預期培養(yǎng)一批高水平的數(shù)據(jù)智能優(yōu)化技術人才，為HPC產業(yè)發(fā)展提供人才支撐。這將推動數(shù)據(jù)智能優(yōu)化技術的持續(xù)發(fā)展，為我國高性能計算技術的自主可控發(fā)展做出貢獻，具有重要的社會價值。

通過上述實踐應用價值的產出，本項目將促進HPC技術的進步，為科學發(fā)現(xiàn)、技術創(chuàng)新提供更強有力的計算支撐，推動我國高性能計算技術的自主可控發(fā)展，具有重要的應用價值和社會意義。

綜上所述，本項目預期在理論研究、技術創(chuàng)新、系統(tǒng)開發(fā)與應用推廣等方面取得一系列重要成果，為下一代高性能計算的數(shù)據(jù)智能優(yōu)化提供理論支撐、技術方案和實用系統(tǒng)，推動HPC技術的進步，為科學發(fā)現(xiàn)、技術創(chuàng)新提供更強有力的計算支撐，推動我國高性能計算技術的自主可控發(fā)展。

九.項目實施計劃

1.項目時間規(guī)劃

本項目計劃執(zhí)行周期為三年，共分為六個階段，具體時間規(guī)劃如下：

第一階段：理論研究與模型構建（第1-6個月）

任務分配：深入研究HPC應用場景中的數(shù)據(jù)特性與計算需求，分析數(shù)據(jù)訪問模式、計算任務特征與系統(tǒng)資源特性之間的內在聯(lián)系?；跈C器學習理論，研究數(shù)據(jù)特征自適應建模方法，建立能夠準確描述數(shù)據(jù)訪問模式、計算任務特性與系統(tǒng)資源狀態(tài)的數(shù)學模型。在此基礎上，構建面向HPC的數(shù)據(jù)智能優(yōu)化理論框架，包括數(shù)據(jù)智能優(yōu)化問題的形式化描述、優(yōu)化目標函數(shù)的定義、約束條件的刻畫以及求解算法的設計等。

進度安排：前兩個月主要進行文獻調研和理論分析，明確研究方向和技術路線；后四個月進行模型構建和理論框架設計，完成初步的理論研究成果。

第二階段：架構設計與策略開發(fā)（第7-18個月）

任務分配：針對HPC系統(tǒng)的異構性特點，設計一種融合軟件與硬件協(xié)同的數(shù)據(jù)智能優(yōu)化架構。該架構將包括智能數(shù)據(jù)管理模塊、異構計算資源協(xié)同模塊、實時性能監(jiān)控模塊等關鍵組件。開發(fā)基于深度學習的智能數(shù)據(jù)預處理方法，實現(xiàn)對大規(guī)模數(shù)據(jù)集的快速特征提取與降維。開發(fā)面向異構計算環(huán)境的智能緩存管理策略，通過預測數(shù)據(jù)訪問模式，優(yōu)化數(shù)據(jù)在內存、高速緩存與存儲設備之間的布局。研究基于機器學習的緩存替換算法，動態(tài)調整緩存內容，以最大化緩存利用率。研究基于數(shù)據(jù)特性的數(shù)據(jù)分區(qū)與數(shù)據(jù)壓縮方法，進一步減少數(shù)據(jù)訪問延遲，提升數(shù)據(jù)處理效率。

進度安排：前六個月主要進行架構設計，完成架構方案初稿；后十二個月進行策略開發(fā)，完成智能數(shù)據(jù)預處理、緩存管理策略、緩存替換算法和數(shù)據(jù)分區(qū)與壓縮方法的設計與初步實現(xiàn)。

第三階段：算法研發(fā)與原型系統(tǒng)開發(fā)（第19-30個月）

任務分配：研究基于強化學習的智能任務調度算法，該算法將能夠根據(jù)系統(tǒng)實時狀態(tài)與任務特性，動態(tài)調整任務優(yōu)先級、任務分配策略與任務執(zhí)行順序。研究任務級聯(lián)與任務重映射技術，優(yōu)化任務執(zhí)行順序，以減少任務等待時間與數(shù)據(jù)傳輸時間。研究基于機器學習的任務執(zhí)行時間預測模型，準確預測任務執(zhí)行時間，為任務調度提供決策依據(jù)。開發(fā)能夠適應異構計算環(huán)境的任務調度算法，實現(xiàn)對CPU、GPU、FPGA等不同計算單元的動態(tài)匹配。基于真實HPC環(huán)境，開發(fā)一套可驗證的智能調度算法原型系統(tǒng)，并在典型HPC應用場景中進行測試與評估。

進度安排：前六個月主要進行智能任務調度算法的研究與設計，完成算法原型初稿；后十二個月進行原型系統(tǒng)開發(fā)與測試，完成原型系統(tǒng)的集成與初步測試。

第四階段：實驗驗證與性能評估（第31-42個月）

任務分配：基于HPC仿真平臺與真實HPC環(huán)境，對所提出的數(shù)據(jù)智能優(yōu)化理論、架構、策略與算法進行驗證。通過實驗驗證，評估所提出的數(shù)據(jù)智能優(yōu)化方法的有效性與實用性，并進一步優(yōu)化算法性能。比較所提出方法與現(xiàn)有方法的性能差異，并分析其性能優(yōu)勢。

進度安排：前三個月主要進行實驗方案設計，確定實驗場景和測試指標；后九個月進行實驗驗證和性能評估，完成實驗數(shù)據(jù)和結果分析。

第五階段：成果總結與推廣應用（第43-48個月）

任務分配：總結項目研究成果，形成研究報告、學術論文、技術專利等成果。將所提出的數(shù)據(jù)智能優(yōu)化方法推廣應用到實際的HPC系統(tǒng)中，為科學發(fā)現(xiàn)、技術創(chuàng)新提供更強有力的計算支撐。

進度安排：前三個月主要進行研究成果總結，撰寫研究報告和學術論文；后六個月進行成果推廣應用，提供技術支持和培訓。

第六階段：項目結題（第49-52個月）

任務分配：完成項目結題報告，進行項目驗收和總結評估。

進度安排：一個月內完成項目結題報告，進行項目驗收和總結評估。

2.風險管理策略

第一，技術風險。由于本項目涉及多項前沿技術，存在技術路線不確定性風險。應對策略包括：加強技術預研，選擇成熟穩(wěn)定的技術路線；建立技術風險評估機制，定期進行技術風險評估；組建高水平技術團隊，確保技術攻關能力。

第二，進度風險。由于項目周期較長，存在進度滯后風險。應對策略包括：制定詳細的項目進度計劃，明確各階段的任務分配和進度要求；建立項目進度監(jiān)控機制，定期進行進度檢查和調整；采用敏捷開發(fā)方法，靈活應對需求變化。

第三，人員風險。由于項目涉及多學科交叉，存在人員技能不足風險。應對策略包括：加強人員培訓，提升團隊的技術水平和創(chuàng)新能力；引入外部專家，提供技術支持和指導；建立人才激勵機制，激發(fā)團隊成員的積極性和創(chuàng)造力。

第四，資金風險。由于項目執(zhí)行過程中可能存在資金缺口，存在資金風險。應對策略包括：制定詳細的預算計劃，合理分配資金；積極爭取多方資金支持，確保項目資金充足；建立資金使用監(jiān)管機制，確保資金使用效率。

通過上述風險管理策略的實施，本項目將有效降低項目風險，確保項目順利實施，取得預期成果。

十.項目團隊

1.項目團隊成員的專業(yè)背景與研究經驗

本項目團隊由來自高性能計算、、計算機體系結構、軟件工程等多個領域的專家學者組成，團隊成員均具有豐富的科研經驗和深厚的學術造詣，具備完成本項目所需的專業(yè)知識和研究能力。

項目負責人張明博士，計算機科學領域教授，主要研究方向為高性能計算與。在HPC數(shù)據(jù)智能優(yōu)化領域具有超過10年的研究經驗，曾主持多項國家級科研項目，發(fā)表高水平學術論文50余篇，擁有多項發(fā)明專利。研究方向包括數(shù)據(jù)預處理、任務調度、資源管理等，具有深厚的理論基礎和豐富的項目經驗。

技術負責人李強博士，計算機體系結構領域研究員，主要研究方向為異構計算與存儲系統(tǒng)。在HPC系統(tǒng)架構設計方面具有超過8年的研究經驗，曾參與多項HPC系統(tǒng)研發(fā)項目，發(fā)表高水平學術論文30余篇，擁有多項技術專利。研究方向包括HPC系統(tǒng)架構設計、數(shù)據(jù)智能優(yōu)化架構、智能緩存管理等，具有豐富的技術積累和創(chuàng)新能力。

算法研究組組長王偉博士，領域副教授，主要研究方向為機器學習與強化學習。在HPC任務調度、資源管理等領域具有超過6年的研究經驗，曾主持多項省部級科研項目，發(fā)表高水平學術論文40余篇，擁有多項軟件著作權。研究方向包括基于深度學習的智能數(shù)據(jù)預處理、基于強化學習的智能任務調度等，具有扎實的算法研究基礎和豐富的項目經驗。

系統(tǒng)開發(fā)組組長趙敏碩士，軟件工程領域工程師，主要研究方向為分布式計算與系統(tǒng)開發(fā)。在HPC系統(tǒng)開發(fā)方面具有超過5年的工程經驗，曾參與多個大型HPC系統(tǒng)開發(fā)項目，擁有豐富的工程實踐能力。研究方向包括HPC系統(tǒng)開發(fā)、分布式計算框架設計等，具有扎實的工程基礎和高效的系統(tǒng)開發(fā)能力。

項目秘書周紅碩士，項目管理領域專家，主要研究方向為項目規(guī)劃與風險管理。在HPC項目管理方面具有超過7年的經驗，曾參與多個大型HPC項目管理項目，具有豐富的項目管理知識和經驗。

2.團隊成員的角色分配與合作模式

本項目團隊實行分工協(xié)作與交叉融合的科研模式，團隊成員根據(jù)各自的專業(yè)背景和研究經驗，承擔不同的研究任務，同時通過定期溝通與協(xié)作，實現(xiàn)優(yōu)勢互補，共同推進項目研究。

項目負責人張明博士負責項目整體規(guī)劃與協(xié)調，把握研究方向和技術路線，并負責項目成果的總結與推廣。同時，負責與項目資助方、合作單位等外部機構進行溝通與協(xié)調，確保項目順利實施。

技術負責人李強博士負責HPC數(shù)據(jù)智能優(yōu)化架構設計，包括智能數(shù)據(jù)管理模塊、異構計算資源協(xié)同模塊、實時性能監(jiān)控模塊等關鍵組件的設計。同時，負責HPC系統(tǒng)仿真平臺的建設與維護，為項目研究提供技術支撐。

算法研究組組長王偉博士負責HPC數(shù)據(jù)智能優(yōu)化算法研究，包括基于深度學習的智能數(shù)據(jù)預處理算法、基