并行計(jì)算新技術(shù)發(fā)展規(guī)劃一、概述

并行計(jì)算是現(xiàn)代計(jì)算技術(shù)的重要組成部分，通過(guò)同時(shí)執(zhí)行多個(gè)計(jì)算任務(wù)或子任務(wù)，顯著提升計(jì)算效率和性能。隨著硬件架構(gòu)的演進(jìn)和應(yīng)用需求的增長(zhǎng)，并行計(jì)算新技術(shù)不斷涌現(xiàn)，為科學(xué)計(jì)算、人工智能、大數(shù)據(jù)處理等領(lǐng)域提供強(qiáng)有力的支撐。本規(guī)劃旨在分析并行計(jì)算新技術(shù)的現(xiàn)狀、發(fā)展趨勢(shì)及未來(lái)方向，提出相應(yīng)的研發(fā)和推廣策略，以推動(dòng)并行計(jì)算技術(shù)的持續(xù)創(chuàng)新和應(yīng)用落地。

二、并行計(jì)算新技術(shù)現(xiàn)狀

（一）硬件架構(gòu)發(fā)展

1.多核處理器技術(shù)：當(dāng)前主流的多核處理器已達(dá)到數(shù)十核甚至上百核，單芯片多線程（SMT）技術(shù)進(jìn)一步提升了并行處理能力。

2.高性能計(jì)算（HPC）集群：通過(guò)大規(guī)模節(jié)點(diǎn)互聯(lián)，HPC集群在科學(xué)計(jì)算、工程仿真等領(lǐng)域展現(xiàn)出強(qiáng)大的并行處理能力。

3.神經(jīng)形態(tài)計(jì)算：基于類腦結(jié)構(gòu)的計(jì)算單元，神經(jīng)形態(tài)芯片在低功耗并行計(jì)算方面具有獨(dú)特優(yōu)勢(shì)，適用于邊緣計(jì)算場(chǎng)景。

（二）并行編程模型

1.OpenMP：支持共享內(nèi)存并行編程，廣泛應(yīng)用于循環(huán)展開、任務(wù)并行等場(chǎng)景。

2.MPI：分布式內(nèi)存并行編程標(biāo)準(zhǔn)，適用于大規(guī)模高性能計(jì)算任務(wù)。

3.HIP/ROCm：異構(gòu)計(jì)算編程框架，支持GPU與CPU的協(xié)同計(jì)算，提升計(jì)算效率。

（三）應(yīng)用領(lǐng)域拓展

1.人工智能：并行計(jì)算加速深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練與推理，如GPU并行訓(xùn)練、TPU集群化部署。

2.大數(shù)據(jù)分析：分布式計(jì)算框架（如Spark、Flink）通過(guò)數(shù)據(jù)并行和任務(wù)并行處理海量數(shù)據(jù)。

3.科學(xué)計(jì)算：分子動(dòng)力學(xué)模擬、氣候模型等復(fù)雜計(jì)算任務(wù)依賴并行計(jì)算技術(shù)實(shí)現(xiàn)高效求解。

三、并行計(jì)算新技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)

（一）硬件技術(shù)創(chuàng)新

1.超大規(guī)模并行處理器：未來(lái)處理器將集成更多核心，結(jié)合片上網(wǎng)絡(luò)（NoC）優(yōu)化通信效率，支持更精細(xì)的并行任務(wù)劃分。

2.可編程邏輯器件（FPGA）：通過(guò)硬件級(jí)并行加速，F(xiàn)PGA在實(shí)時(shí)計(jì)算、加密等領(lǐng)域具有廣泛應(yīng)用潛力。

3.近數(shù)據(jù)計(jì)算（Near-DataProcessing）：將計(jì)算單元靠近存儲(chǔ)單元，減少數(shù)據(jù)傳輸延遲，提升并行計(jì)算性能。

（二）軟件生態(tài)演進(jìn)

1.自動(dòng)并行化工具：基于程序分析自動(dòng)生成并行代碼，降低并行編程門檻，如AutoTune、IntelTBB。

2.異構(gòu)計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)化：HIP/ROCm等框架將向更高兼容性發(fā)展，支持跨廠商硬件平臺(tái)的并行計(jì)算。

3.邊緣并行計(jì)算：結(jié)合5G、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，邊緣節(jié)點(diǎn)通過(guò)輕量級(jí)并行計(jì)算實(shí)時(shí)處理數(shù)據(jù)，降低延遲。

（三）應(yīng)用場(chǎng)景深化

1.元宇宙與虛擬現(xiàn)實(shí)：大規(guī)模并行渲染技術(shù)提升虛擬場(chǎng)景的實(shí)時(shí)交互能力。

2.量子計(jì)算模擬：并行計(jì)算技術(shù)可用于模擬量子系統(tǒng)，推動(dòng)量子算法的工程化落地。

3.生命科學(xué)：基因測(cè)序、蛋白質(zhì)折疊等計(jì)算密集型任務(wù)依賴并行計(jì)算加速研究進(jìn)程。

四、發(fā)展策略與建議

（一）技術(shù)研發(fā)方向

1.多模態(tài)并行計(jì)算：結(jié)合CPU、GPU、FPGA等異構(gòu)硬件，開發(fā)統(tǒng)一并行計(jì)算框架。

2.能效優(yōu)化技術(shù)：通過(guò)算法級(jí)并行與硬件協(xié)同設(shè)計(jì)，降低并行計(jì)算的能耗比。

3.并行編程工具鏈：完善調(diào)試、性能分析工具，提升開發(fā)者并行編程效率。

（二）產(chǎn)業(yè)生態(tài)建設(shè)

1.開源社區(qū)推動(dòng)：支持OpenMP、MPI等開源項(xiàng)目的持續(xù)發(fā)展，促進(jìn)技術(shù)共享。

2.產(chǎn)學(xué)研合作：高校與企業(yè)聯(lián)合開展并行計(jì)算技術(shù)攻關(guān)，加速成果轉(zhuǎn)化。

3.培訓(xùn)體系完善：培養(yǎng)具備并行計(jì)算能力的復(fù)合型人才，滿足產(chǎn)業(yè)需求。

（三）標(biāo)準(zhǔn)化與安全性

1.制定并行計(jì)算接口標(biāo)準(zhǔn)，確?？缙脚_(tái)兼容性。

2.加強(qiáng)并行計(jì)算數(shù)據(jù)安全研究，防止多任務(wù)環(huán)境下的信息泄露。

3.建立并行計(jì)算性能評(píng)測(cè)體系，提供客觀的技術(shù)評(píng)估基準(zhǔn)。

五、總結(jié)

并行計(jì)算新技術(shù)是推動(dòng)計(jì)算能力躍升的關(guān)鍵，未來(lái)將向更高性能、更低功耗、更廣應(yīng)用的方向發(fā)展。通過(guò)技術(shù)創(chuàng)新、生態(tài)建設(shè)和標(biāo)準(zhǔn)化推進(jìn)，并行計(jì)算技術(shù)有望在更多領(lǐng)域發(fā)揮核心作用，為數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供堅(jiān)實(shí)的技術(shù)支撐。

一、概述

并行計(jì)算是現(xiàn)代計(jì)算技術(shù)的重要組成部分，通過(guò)同時(shí)執(zhí)行多個(gè)計(jì)算任務(wù)或子任務(wù)，顯著提升計(jì)算效率和性能。隨著硬件架構(gòu)的演進(jìn)和應(yīng)用需求的增長(zhǎng)，并行計(jì)算新技術(shù)不斷涌現(xiàn)，為科學(xué)計(jì)算、人工智能、大數(shù)據(jù)處理等領(lǐng)域提供強(qiáng)有力的支撐。本規(guī)劃旨在分析并行計(jì)算新技術(shù)的現(xiàn)狀、發(fā)展趨勢(shì)及未來(lái)方向，提出相應(yīng)的研發(fā)和推廣策略，以推動(dòng)并行計(jì)算技術(shù)的持續(xù)創(chuàng)新和應(yīng)用落地。

二、并行計(jì)算新技術(shù)現(xiàn)狀

（一）硬件架構(gòu)發(fā)展

1.多核處理器技術(shù)：

現(xiàn)狀描述：當(dāng)前主流的服務(wù)器級(jí)CPU已普遍采用64核甚至128核設(shè)計(jì)，消費(fèi)級(jí)產(chǎn)品也常配備6核至16核。多線程（SMT）技術(shù)進(jìn)一步將單個(gè)物理核心虛擬為多個(gè)邏輯核心，提升對(duì)線程級(jí)并行任務(wù)的處理能力。例如，Intel的SunnyCove架構(gòu)通過(guò)改進(jìn)的SMT技術(shù)，將單核線程數(shù)提升至24個(gè)。

技術(shù)特點(diǎn)：核心數(shù)量持續(xù)增加，單核性能穩(wěn)步提升，緩存層級(jí)更加復(fù)雜（如L3/L4緩存），旨在平衡不同并行粒度的數(shù)據(jù)訪問(wèn)需求。

2.高性能計(jì)算（HPC）集群：

現(xiàn)狀描述：HPC集群通過(guò)高速網(wǎng)絡(luò)（如InfiniBand、Omni-Path）連接大量計(jì)算節(jié)點(diǎn)，每個(gè)節(jié)點(diǎn)通常包含多核CPU和/或加速器（如NVIDIAGPU）。國(guó)際TOP500榜單上的超級(jí)計(jì)算機(jī)普遍采用CPU+GPU異構(gòu)架構(gòu)。例如，美國(guó)能源部橡樹嶺國(guó)家實(shí)驗(yàn)室的Frontier超級(jí)計(jì)算機(jī)采用HPECrayEX系統(tǒng)，結(jié)合AMDEPYCCPU和AMDInstinctGPU。

技術(shù)特點(diǎn)：節(jié)點(diǎn)規(guī)模龐大（數(shù)千至數(shù)萬(wàn)核），網(wǎng)絡(luò)帶寬和低延遲是關(guān)鍵瓶頸，異構(gòu)計(jì)算成為主流趨勢(shì)。

3.神經(jīng)形態(tài)計(jì)算：

現(xiàn)狀描述：神經(jīng)形態(tài)計(jì)算基于生物神經(jīng)元結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)計(jì)算單元，具有事件驅(qū)動(dòng)、低功耗、高并行性等特點(diǎn)。英偉達(dá)的Blackwell架構(gòu)中的NVLink互連技術(shù)，以及一些初創(chuàng)公司開發(fā)的專用神經(jīng)形態(tài)芯片，正在探索其在特定AI計(jì)算任務(wù)中的潛力。

技術(shù)特點(diǎn)：計(jì)算與存儲(chǔ)緊密耦合，適合處理具有時(shí)空相關(guān)性的數(shù)據(jù)（如圖像、視頻），能效比遠(yuǎn)超傳統(tǒng)馮·諾依曼架構(gòu)。

（二）并行編程模型

1.OpenMP：

現(xiàn)狀描述：OpenMP主要面向共享內(nèi)存系統(tǒng)，通過(guò)編譯器指令或運(yùn)行時(shí)庫(kù)支持循環(huán)并行（`pragmaompparallelfor`）、任務(wù)并行（`pragmaomptask`）和數(shù)據(jù)并行。其API相對(duì)簡(jiǎn)單，易于在C/C++/Fortran程序中集成。

應(yīng)用場(chǎng)景：適用于負(fù)載均衡的循環(huán)密集型應(yīng)用，如矩陣運(yùn)算、科學(xué)模擬。

2.MPI：

現(xiàn)狀描述：MPI（MessagePassingInterface）是分布式內(nèi)存并行編程的標(biāo)準(zhǔn)化接口，支持進(jìn)程間通過(guò)消息傳遞進(jìn)行通信。新版MPI（如MPI-3.1及以上）增加了集體通信操作（如`MPI_Allreduce`）的優(yōu)化、動(dòng)態(tài)進(jìn)程管理等功能。

應(yīng)用場(chǎng)景：適用于大規(guī)模分布式計(jì)算任務(wù)，如氣象預(yù)報(bào)模型、流體力學(xué)仿真、基因組測(cè)序。

3.HIP/ROCm：

現(xiàn)狀描述：HIP（Heterogeneous-ComputeInterfaceforPortability）是AMD推出的異構(gòu)編程接口，旨在讓CPU代碼能夠更容易地運(yùn)行在GPU上；ROCm（RadeonOpenCompute）是AMD的GPU計(jì)算平臺(tái)，提供驅(qū)動(dòng)、庫(kù)和編譯器支持。NVIDIA的CUDA仍占據(jù)主導(dǎo)地位，但HIP/ROCm憑借其開放性和與AMD硬件的兼容性，正獲得更多關(guān)注。

應(yīng)用場(chǎng)景：適用于需要利用GPU加速的應(yīng)用，如深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練、CUDA加速的物理仿真、高性能數(shù)據(jù)分析。

（三）應(yīng)用領(lǐng)域拓展

1.人工智能：

現(xiàn)狀描述：AI模型的訓(xùn)練和推理高度依賴并行計(jì)算。訓(xùn)練階段常使用單機(jī)多GPU、多機(jī)GPU集群（如使用TPU、VPU等加速器），通過(guò)數(shù)據(jù)并行（將數(shù)據(jù)分批分到不同設(shè)備）和模型并行（將模型分塊到不同設(shè)備）實(shí)現(xiàn)。推理階段則在邊緣設(shè)備（如智能攝像頭）和云服務(wù)器上部署優(yōu)化的并行推理引擎。

技術(shù)特點(diǎn)：自動(dòng)微分庫(kù)（如TensorFlow、PyTorch）簡(jiǎn)化了并行計(jì)算的開發(fā)；混合精度計(jì)算提升訓(xùn)練速度和內(nèi)存效率；張量核心（TensorCore）硬件加速特定運(yùn)算。

2.大數(shù)據(jù)分析：

現(xiàn)狀描述：大數(shù)據(jù)平臺(tái)（如Spark、Flink）采用分布式數(shù)據(jù)并行處理框架，將數(shù)據(jù)切分到集群多個(gè)節(jié)點(diǎn)上并行處理。Spark的RDD（彈性分布式數(shù)據(jù)集）模型和Flink的流處理引擎都內(nèi)建了高效的并行計(jì)算機(jī)制。

技術(shù)特點(diǎn)：數(shù)據(jù)本地化處理減少網(wǎng)絡(luò)傳輸；內(nèi)存計(jì)算（如SparkMemory）提升迭代式算法性能；實(shí)時(shí)流處理與批處理并行化。

3.科學(xué)計(jì)算：

現(xiàn)狀描述：分子動(dòng)力學(xué)模擬（如NAMD、GROMACS）需要處理海量的原子交互，通過(guò)MPI并行計(jì)算實(shí)現(xiàn)；氣候模型（如ECMWF的模型）則依賴大規(guī)模HPC集群進(jìn)行長(zhǎng)期、高精度的并行模擬。

技術(shù)特點(diǎn)：高精度數(shù)值計(jì)算要求；長(zhǎng)時(shí)序模擬需要高并行度和持久化存儲(chǔ)；領(lǐng)域分解（DomainDecomposition）是常用的并行策略。

三、并行計(jì)算新技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)

（一）硬件技術(shù)創(chuàng)新

1.超大規(guī)模并行處理器：

發(fā)展方向：未來(lái)處理器將集成數(shù)十核至數(shù)百核CPU核心，結(jié)合更先進(jìn)的片上網(wǎng)絡(luò)（NoC）設(shè)計(jì)，如基于3D堆疊或光互連的NoC，以縮短核心間通信距離，支持更細(xì)粒度的并行任務(wù)劃分和更復(fù)雜的任務(wù)調(diào)度。預(yù)計(jì)到2030年，單芯片計(jì)算核心數(shù)量可能突破200個(gè)。

關(guān)鍵技術(shù)：異構(gòu)集成技術(shù)將更緊密地結(jié)合CPU、AI加速器、FPGA等；專用計(jì)算單元（如用于量子化學(xué)計(jì)算的單元）可能被集成。

2.可編程邏輯器件（FPGA）：

發(fā)展方向：FPGA的并行處理能力和低延遲特性使其在實(shí)時(shí)計(jì)算、加密、通信等領(lǐng)域備受青睞。未來(lái)FPGA將集成更多軟硬協(xié)同功能，如更高效的片上存儲(chǔ)、專用AI計(jì)算塊（如Turing核的演進(jìn)版）、以及更友好的編程模型（如OpenCL、VHDL/Verilog的易用性提升）。

應(yīng)用場(chǎng)景：邊緣AI推理加速、5G基帶信號(hào)處理、高速數(shù)據(jù)采集與處理、專用硬件加速器。

3.近數(shù)據(jù)計(jì)算（Near-DataProcessing）：

發(fā)展方向：將計(jì)算單元更靠近數(shù)據(jù)存儲(chǔ)單元（如內(nèi)存、存儲(chǔ)設(shè)備內(nèi)部），減少數(shù)據(jù)移動(dòng)帶來(lái)的能耗和延遲。這可能通過(guò)在內(nèi)存中集成計(jì)算邏輯（如Intel的OptaneDCPersistentMemory）或在存儲(chǔ)設(shè)備內(nèi)部集成處理單元來(lái)實(shí)現(xiàn)。

關(guān)鍵技術(shù)：內(nèi)存計(jì)算技術(shù)（MemoryCompute）、存儲(chǔ)級(jí)計(jì)算（Storage-ClassComputing）、非易失性內(nèi)存（NVM）的應(yīng)用。

（二）軟件生態(tài)演進(jìn)

1.自動(dòng)并行化工具：

發(fā)展方向：自動(dòng)并行化工具（如IntelParallelStudioXE、PGAS/OpenACC編譯器）將利用程序分析技術(shù)，自動(dòng)識(shí)別代碼中的并行機(jī)會(huì)，生成并行代碼（如OpenMP、MPI、CUDA代碼），降低并行編程的門檻和開發(fā)成本。未來(lái)工具將支持更復(fù)雜的并行模式（如任務(wù)并行、負(fù)載自適應(yīng)并行）。

實(shí)現(xiàn)步驟：

(1)程序理解與分析：工具分析源代碼，識(shí)別可并行化的計(jì)算模式、數(shù)據(jù)依賴關(guān)系。

(2)并行策略生成：根據(jù)分析結(jié)果，選擇合適的并行編程模型（如循環(huán)并行、任務(wù)并行），確定線程/進(jìn)程分配、同步策略。

(3)代碼生成與優(yōu)化：生成并行代碼，并進(jìn)行優(yōu)化（如循環(huán)展開、數(shù)據(jù)重用、通信優(yōu)化）。

(4)性能調(diào)優(yōu)與反饋：提供性能分析工具，幫助開發(fā)者根據(jù)實(shí)際運(yùn)行情況進(jìn)一步調(diào)優(yōu)并行代碼。

2.異構(gòu)計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)化：

發(fā)展方向：HIP/ROCm、AMDInfinityFabric、NVIDIANVLink等異構(gòu)互連標(biāo)準(zhǔn)將向更高兼容性、更低延遲、更易用的方向發(fā)展，支持跨廠商硬件平臺(tái)的并行計(jì)算。開放標(biāo)準(zhǔn)（如OpenCL）在GPU、FPGA、DSP等異構(gòu)設(shè)備上的統(tǒng)一編程也將繼續(xù)發(fā)展。

關(guān)鍵技術(shù)：統(tǒng)一內(nèi)存訪問(wèn)（UnifiedMemoryAccess）、顯式的硬件互連管理、標(biāo)準(zhǔn)化的API和驅(qū)動(dòng)模型。

3.邊緣并行計(jì)算：

發(fā)展方向：結(jié)合5G的高帶寬低延遲特性、物聯(lián)網(wǎng)（IoT）的海量傳感器數(shù)據(jù)以及邊緣計(jì)算設(shè)備（如邊緣服務(wù)器、智能終端）的處理能力，在邊緣節(jié)點(diǎn)通過(guò)輕量級(jí)并行計(jì)算（如基于多核CPU的并行處理、基于FPGA的硬件加速）實(shí)時(shí)處理數(shù)據(jù)，減少數(shù)據(jù)回傳云端的需要，降低延遲，增強(qiáng)隱私性。

應(yīng)用場(chǎng)景：智能交通（實(shí)時(shí)信號(hào)處理）、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)（實(shí)時(shí)設(shè)備監(jiān)控與預(yù)測(cè)性維護(hù)）、AR/VR（本地渲染加速）、智能家居（本地決策）。

（三）應(yīng)用場(chǎng)景深化

1.元宇宙與虛擬現(xiàn)實(shí)：

發(fā)展方向：大規(guī)模并行渲染技術(shù)是構(gòu)建沉浸式元宇宙體驗(yàn)的關(guān)鍵。需要GPU集群進(jìn)行場(chǎng)景的實(shí)時(shí)渲染，同時(shí)在邊緣設(shè)備上進(jìn)行部分渲染任務(wù)以降低延遲。光場(chǎng)顯示、全息成像等新技術(shù)也需要強(qiáng)大的并行計(jì)算支持進(jìn)行圖像生成與處理。

技術(shù)需求：超高分辨率并行渲染、實(shí)時(shí)物理模擬（碰撞、光照、流體）、視點(diǎn)自適應(yīng)渲染、分布式渲染。

2.量子計(jì)算模擬：

發(fā)展方向：并行計(jì)算技術(shù)可用于模擬量子系統(tǒng)，為量子計(jì)算的算法開發(fā)和驗(yàn)證提供支持。特別是分子動(dòng)力學(xué)和材料科學(xué)領(lǐng)域的量子化學(xué)計(jì)算，需要巨大的計(jì)算量，適合用并行計(jì)算加速。

技術(shù)需求：高效的量子態(tài)演化算法并行化、分子軌道基組擴(kuò)展下的并行計(jì)算、量子蒙特卡洛方法的并行實(shí)現(xiàn)。

3.生命科學(xué)：

發(fā)展方向：基因測(cè)序、蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)與折疊、藥物分子對(duì)接等計(jì)算密集型任務(wù)對(duì)并行計(jì)算的需求持續(xù)增長(zhǎng)。例如，AlphaFold2的突破很大程度上得益于GPU并行計(jì)算能力的提升。未來(lái)，對(duì)更大規(guī)模生物數(shù)據(jù)集的分析（如空間轉(zhuǎn)錄組學(xué)）將需要更強(qiáng)大的并行計(jì)算能力。

技術(shù)需求：生物信息學(xué)算法的并行化（如序列比對(duì)、系統(tǒng)發(fā)育樹構(gòu)建）、大規(guī)模分子動(dòng)力學(xué)模擬、高通量虛擬篩選。

四、發(fā)展策略與建議

（一）技術(shù)研發(fā)方向

1.多模態(tài)并行計(jì)算：

具體措施：

(1)研發(fā)統(tǒng)一的并行編程框架，支持CPU、GPU、FPGA、NPU等多種計(jì)算單元的協(xié)同工作。

(2)開發(fā)智能任務(wù)調(diào)度算法，根據(jù)任務(wù)特性、硬件負(fù)載動(dòng)態(tài)分配計(jì)算資源。

(3)研究?jī)?nèi)存一致性模型和數(shù)據(jù)管理機(jī)制，簡(jiǎn)化異構(gòu)系統(tǒng)上的并行編程。

2.能效優(yōu)化技術(shù)：

具體措施：

(1)開發(fā)面向并行計(jì)算的編譯器優(yōu)化技術(shù)，如循環(huán)調(diào)度優(yōu)化、數(shù)據(jù)重用、內(nèi)存訪問(wèn)模式優(yōu)化，減少不必要的計(jì)算和數(shù)據(jù)傳輸。

(2)研究低功耗硬件設(shè)計(jì)技術(shù)，如動(dòng)態(tài)電壓頻率調(diào)整（DVFS）在并行計(jì)算中的精細(xì)控制、專用低功耗計(jì)算單元。

(3)探索計(jì)算與通信的協(xié)同優(yōu)化，減少并行計(jì)算中的通信能耗。

3.并行編程工具鏈：

具體措施：

(1)開發(fā)集成化的并行編程IDE，提供代碼編輯、調(diào)試、性能分析、自動(dòng)并行化建議等功能。

(2)建立標(biāo)準(zhǔn)化的性能分析模型和基準(zhǔn)測(cè)試（Benchmark），量化并行程序的性能和效率。

(3)培養(yǎng)在線資源和社區(qū)，提供并行編程教程、案例庫(kù)和問(wèn)題解答。

（二）產(chǎn)業(yè)生態(tài)建設(shè)

1.開源社區(qū)推動(dòng)：

具體措施：

(1)支持和資助關(guān)鍵并行計(jì)算軟件項(xiàng)目（如OpenMP、MPI、HIP/ROCm）的開源社區(qū)發(fā)展。

(2)鼓勵(lì)企業(yè)、高校和研究機(jī)構(gòu)向開源社區(qū)貢獻(xiàn)代碼和文檔。

(3)建立開源代碼的版本控制和協(xié)作流程，確保代碼質(zhì)量和可維護(hù)性。

2.產(chǎn)學(xué)研合作：

具體措施：

(1)設(shè)立聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室，共同開展并行計(jì)算關(guān)鍵技術(shù)攻關(guān)，如異構(gòu)計(jì)算優(yōu)化、自動(dòng)并行化算法等。

(2)開展人才培養(yǎng)合作，共建課程體系，聯(lián)合培養(yǎng)既懂硬件又懂軟件的并行計(jì)算人才。

(3)促進(jìn)科研成果轉(zhuǎn)化，將實(shí)驗(yàn)室的并行計(jì)算新技術(shù)應(yīng)