提升科學(xué)計算性能課題申報書一、封面內(nèi)容

項目名稱：提升科學(xué)計算性能研究

申請人姓名及聯(lián)系方式：張明，zhangming@

所屬單位：中國科學(xué)院計算技術(shù)研究所

申報日期：2023年10月26日

項目類別：應(yīng)用研究

二．項目摘要

本項目旨在探索技術(shù)在高性能科學(xué)計算領(lǐng)域的應(yīng)用，通過融合機器學(xué)習(xí)與計算數(shù)學(xué)方法，顯著提升科學(xué)計算模型的效率與精度。當(dāng)前科學(xué)計算在氣象預(yù)報、流體力學(xué)模擬、材料設(shè)計等領(lǐng)域面臨計算資源與時間成本的挑戰(zhàn)，傳統(tǒng)計算方法難以滿足復(fù)雜模型的實時性需求。本項目將以深度學(xué)習(xí)為核心，構(gòu)建智能計算優(yōu)化框架，重點研究神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器、自適應(yīng)計算調(diào)度及模型壓縮技術(shù)，以降低計算復(fù)雜度并提高并行處理能力。研究將基于大規(guī)模數(shù)值模擬案例，開發(fā)智能參數(shù)優(yōu)化算法，實現(xiàn)計算任務(wù)與硬件資源的動態(tài)匹配，并通過強化學(xué)習(xí)優(yōu)化計算路徑，減少冗余計算。預(yù)期成果包括一套智能科學(xué)計算軟件原型，支持復(fù)雜物理模型的實時模擬，以及一系列理論分析報告，闡述技術(shù)對計算性能提升的量化效果。本項目不僅推動科學(xué)計算向智能化轉(zhuǎn)型，也為高性能計算領(lǐng)域提供新的技術(shù)范式，具有重要的學(xué)術(shù)價值與工程應(yīng)用前景。

三.項目背景與研究意義

科學(xué)計算作為現(xiàn)代科學(xué)研究的重要支撐手段，在天氣預(yù)報、氣候模擬、航空航天設(shè)計、生物醫(yī)藥研發(fā)、材料科學(xué)探索等關(guān)鍵領(lǐng)域發(fā)揮著不可替代的作用。隨著計算科學(xué)的發(fā)展，科學(xué)計算模型日益復(fù)雜，計算規(guī)模不斷擴大，對計算性能的要求也隨之水漲船高。然而，傳統(tǒng)科學(xué)計算方法在處理大規(guī)模、高維度、強耦合問題時，往往面臨計算效率低下、資源消耗巨大、模型訓(xùn)練成本高昂等瓶頸，這些瓶頸嚴(yán)重制約了科學(xué)研究的深入和工程應(yīng)用的拓展。

當(dāng)前，高性能計算（HPC）技術(shù)雖然不斷發(fā)展，但硬件成本的持續(xù)攀升和能耗問題的日益突出，使得單純依靠增加計算資源來提升科學(xué)計算性能的路徑逐漸受限。同時，科學(xué)計算模型的高度復(fù)雜性和非線性特性，使得傳統(tǒng)優(yōu)化算法難以在有限時間內(nèi)找到最優(yōu)解，甚至導(dǎo)致計算任務(wù)失敗。此外，科學(xué)計算資源往往呈現(xiàn)時空分布不均的特點，如何在有限的計算資源下實現(xiàn)高效的計算任務(wù)調(diào)度和資源分配，也是當(dāng)前亟待解決的問題。

在這樣的背景下，（）技術(shù)的快速發(fā)展為提升科學(xué)計算性能提供了新的思路和解決方案。技術(shù)，特別是機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等分支，在模式識別、數(shù)據(jù)分析、預(yù)測建模等方面展現(xiàn)出強大的能力，這些能力與科學(xué)計算中的問題求解、數(shù)據(jù)處理、模型優(yōu)化等環(huán)節(jié)高度契合。將技術(shù)引入科學(xué)計算領(lǐng)域，有望實現(xiàn)計算過程的智能化，從而顯著提升科學(xué)計算的效率、精度和可靠性。

具體而言，技術(shù)可以從以下幾個方面提升科學(xué)計算性能：

1.**模型加速**：利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)對科學(xué)計算模型進行加速，例如通過構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)代理模型來替代部分耗時較長的科學(xué)計算模塊，或者利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來預(yù)測計算結(jié)果，從而減少實際計算量。

2.**自適應(yīng)計算**：基于技術(shù)實現(xiàn)計算任務(wù)的自適應(yīng)調(diào)整，根據(jù)計算資源的實時狀態(tài)和計算任務(wù)的特性，動態(tài)調(diào)整計算策略，例如選擇合適的計算算法、調(diào)整計算精度、分配計算資源等，以實現(xiàn)計算效率的最大化。

3.**智能優(yōu)化**：利用機器學(xué)習(xí)算法對科學(xué)計算模型中的參數(shù)進行優(yōu)化，例如通過強化學(xué)習(xí)來優(yōu)化計算路徑，或者通過深度學(xué)習(xí)來優(yōu)化計算模型的結(jié)構(gòu)，以提升模型的計算性能和預(yù)測精度。

4.**資源調(diào)度**：基于技術(shù)實現(xiàn)計算資源的智能調(diào)度，根據(jù)計算任務(wù)的需求和計算資源的特性，動態(tài)分配計算資源，以提升計算資源的利用率和計算任務(wù)的執(zhí)行效率。

5.**異常檢測**：利用技術(shù)對科學(xué)計算過程進行監(jiān)控，及時發(fā)現(xiàn)計算過程中的異常情況，例如數(shù)值溢出、收斂失敗等，并采取相應(yīng)的措施進行干預(yù)，以保證計算任務(wù)的順利進行。

因此，開展提升科學(xué)計算性能的研究具有重要的理論意義和實際應(yīng)用價值。本項目的研究將推動技術(shù)與科學(xué)計算領(lǐng)域的深度融合，為解決科學(xué)計算中的瓶頸問題提供新的技術(shù)手段，并為高性能計算領(lǐng)域的發(fā)展注入新的活力。

本項目的研究意義主要體現(xiàn)在以下幾個方面：

1.**社會價值**：通過提升科學(xué)計算性能，可以加速科學(xué)研究的進程，推動科學(xué)發(fā)現(xiàn)的實現(xiàn)，為社會進步和經(jīng)濟發(fā)展提供強有力的支撐。例如，更精確的天氣預(yù)報模型可以減少自然災(zāi)害帶來的損失，更高效的氣候模擬模型可以幫助我們更好地應(yīng)對氣候變化，更先進的生物醫(yī)藥計算模型可以加速新藥研發(fā)和疾病治療。

2.**經(jīng)濟價值**：本項目的研究成果可以應(yīng)用于各個行業(yè)，為企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)升級提供技術(shù)支撐。例如，在航空航天領(lǐng)域，更高效的計算模型可以縮短飛機設(shè)計周期，降低研發(fā)成本，提升產(chǎn)品競爭力；在材料科學(xué)領(lǐng)域，更智能的計算模型可以加速新材料的設(shè)計和開發(fā)，推動新材料產(chǎn)業(yè)的發(fā)展；在生物醫(yī)藥領(lǐng)域，更精確的計算模型可以加速新藥研發(fā)和疾病治療，為人類健康事業(yè)做出貢獻。

3.**學(xué)術(shù)價值**：本項目的研究將推動技術(shù)與科學(xué)計算領(lǐng)域的理論發(fā)展和方法創(chuàng)新。通過將技術(shù)引入科學(xué)計算領(lǐng)域，可以豐富科學(xué)計算的理論體系，發(fā)展新的計算方法，推動科學(xué)計算領(lǐng)域的學(xué)術(shù)進步。同時，本項目的研究也將促進跨學(xué)科的合作，推動科學(xué)與技術(shù)的深度融合，為培養(yǎng)復(fù)合型人才提供新的平臺。

四.國內(nèi)外研究現(xiàn)狀

技術(shù)在提升科學(xué)計算性能方面的應(yīng)用已成為國際學(xué)術(shù)界和工業(yè)界關(guān)注的熱點。近年來，國內(nèi)外學(xué)者在該領(lǐng)域開展了大量研究，取得了一系列重要成果，但也存在一些尚未解決的問題和研究空白。

國外在提升科學(xué)計算性能方面處于領(lǐng)先地位。美國、歐洲和日本等國家和地區(qū)擁有強大的計算資源和人才隊伍，在與科學(xué)計算融合方面進行了深入探索。例如，美國橡樹嶺國家實驗室利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)對高性能計算中的線性代數(shù)運算進行加速，顯著提升了計算效率；歐洲的“歐洲高性能計算云”項目旨在通過技術(shù)實現(xiàn)計算資源的智能化調(diào)度和管理，提高資源利用率；日本理化學(xué)研究所開發(fā)了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的科學(xué)計算模型加速器，能夠?qū)Σ糠挚茖W(xué)計算任務(wù)進行實時加速。這些研究展示了技術(shù)在科學(xué)計算領(lǐng)域的巨大潛力，也為后續(xù)研究提供了寶貴的經(jīng)驗。

在具體技術(shù)方面，國外研究主要集中在以下幾個方面：

1.**神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速**：利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對科學(xué)計算中的子模塊進行加速，例如通過構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)代理模型來替代部分耗時較長的科學(xué)計算模塊，或者利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來預(yù)測計算結(jié)果，從而減少實際計算量。研究表明，這種方法在流體力學(xué)模擬、量子化學(xué)計算等領(lǐng)域取得了顯著的加速效果。

2.**自適應(yīng)計算**：基于技術(shù)實現(xiàn)計算任務(wù)的自適應(yīng)調(diào)整，根據(jù)計算資源的實時狀態(tài)和計算任務(wù)的特性，動態(tài)調(diào)整計算策略，例如選擇合適的計算算法、調(diào)整計算精度、分配計算資源等，以實現(xiàn)計算效率的最大化。例如，美國阿貢國家實驗室開發(fā)的自適應(yīng)計算框架利用機器學(xué)習(xí)算法根據(jù)計算任務(wù)的實時反饋來調(diào)整計算策略，顯著提高了計算效率。

3.**智能優(yōu)化**：利用機器學(xué)習(xí)算法對科學(xué)計算模型中的參數(shù)進行優(yōu)化，例如通過強化學(xué)習(xí)來優(yōu)化計算路徑，或者通過深度學(xué)習(xí)來優(yōu)化計算模型的結(jié)構(gòu)，以提升模型的計算性能和預(yù)測精度。例如，歐洲科學(xué)家利用遺傳算法對計算模型中的參數(shù)進行優(yōu)化，顯著提高了模型的預(yù)測精度。

4.**資源調(diào)度**：基于技術(shù)實現(xiàn)計算資源的智能調(diào)度，根據(jù)計算任務(wù)的需求和計算資源的特性，動態(tài)分配計算資源，以提升計算資源的利用率和計算任務(wù)的執(zhí)行效率。例如，美國國立超級計算應(yīng)用中心開發(fā)了一種基于強化學(xué)習(xí)的資源調(diào)度算法，能夠根據(jù)計算任務(wù)的實時需求動態(tài)分配計算資源，顯著提高了資源利用率。

5.**異常檢測**：利用技術(shù)對科學(xué)計算過程進行監(jiān)控，及時發(fā)現(xiàn)計算過程中的異常情況，例如數(shù)值溢出、收斂失敗等，并采取相應(yīng)的措施進行干預(yù)，以保證計算任務(wù)的順利進行。例如，歐洲的一個研究團隊開發(fā)了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的異常檢測系統(tǒng)，能夠及時發(fā)現(xiàn)科學(xué)計算過程中的異常情況，并采取相應(yīng)的措施進行干預(yù)，提高了計算任務(wù)的成功率。

國內(nèi)也在提升科學(xué)計算性能方面取得了顯著進展。中國科學(xué)院計算技術(shù)研究所、清華大學(xué)、北京大學(xué)等高校和科研機構(gòu)在該領(lǐng)域開展了深入研究，取得了一系列重要成果。例如，中國科學(xué)院計算技術(shù)研究所開發(fā)了基于深度學(xué)習(xí)的科學(xué)計算加速器，能夠?qū)Σ糠挚茖W(xué)計算任務(wù)進行實時加速；清華大學(xué)利用強化學(xué)習(xí)技術(shù)對計算任務(wù)進行智能調(diào)度，提高了計算資源的利用率；北京大學(xué)研究了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的科學(xué)計算模型優(yōu)化方法，提升了模型的計算性能和預(yù)測精度。

國內(nèi)研究在以下幾個方面具有特色：

1.**結(jié)合中國國情**：國內(nèi)研究更加注重結(jié)合中國國情，例如針對中國特有的氣候環(huán)境開展氣象計算模型的研究，針對中國重要的能源問題開展能源計算模型的研究，為解決中國的實際問題提供了技術(shù)支撐。

2.**多學(xué)科交叉**：國內(nèi)研究更加注重多學(xué)科交叉，例如將技術(shù)與計算數(shù)學(xué)、物理學(xué)、化學(xué)等學(xué)科相結(jié)合，推動科學(xué)計算領(lǐng)域的理論發(fā)展和方法創(chuàng)新。

3.**產(chǎn)學(xué)研合作**：國內(nèi)研究更加注重產(chǎn)學(xué)研合作，例如與華為、阿里巴巴等科技企業(yè)合作，將研究成果轉(zhuǎn)化為實際應(yīng)用，推動科技與經(jīng)濟的深度融合。

盡管國內(nèi)外在提升科學(xué)計算性能方面取得了顯著進展，但仍存在一些尚未解決的問題和研究空白：

1.**模型的泛化能力**：當(dāng)前，基于的科學(xué)計算模型往往針對特定的科學(xué)計算問題進行設(shè)計，其泛化能力有限，難以應(yīng)用于其他類型的科學(xué)計算問題。如何提高模型的泛化能力，使其能夠應(yīng)用于更廣泛的科學(xué)計算領(lǐng)域，是一個重要的研究問題。

2.**模型的解釋性**：模型，特別是深度學(xué)習(xí)模型，通常被認(rèn)為是“黑箱”模型，其內(nèi)部工作機制難以解釋。在科學(xué)計算領(lǐng)域，模型的解釋性至關(guān)重要，因為科學(xué)家需要了解模型的計算原理，才能對計算結(jié)果進行可靠的解釋。如何提高模型的可解釋性，是一個重要的研究挑戰(zhàn)。

3.**與科學(xué)計算的融合機制**：當(dāng)前，技術(shù)與科學(xué)計算領(lǐng)域的融合還處于初級階段，兩者之間的融合機制還不明確。如何建立技術(shù)與科學(xué)計算領(lǐng)域的深度融合機制，是一個重要的研究方向。

4.**大規(guī)模數(shù)據(jù)處理**：科學(xué)計算往往涉及大規(guī)模數(shù)據(jù)的處理，如何利用技術(shù)高效處理這些數(shù)據(jù)，是一個重要的研究問題。

5.**硬件平臺的適配性**：不同的硬件平臺對計算模型的性能影響很大，如何設(shè)計能夠適應(yīng)不同硬件平臺的計算模型，是一個重要的研究挑戰(zhàn)。

6.**安全性與可靠性**：計算模型的安全性性和可靠性性問題亟待解決，如何確保計算模型在計算過程中的安全性和可靠性，是一個重要的研究方向。

因此，本項目將針對上述問題，深入開展提升科學(xué)計算性能的研究，為推動科學(xué)計算領(lǐng)域的理論發(fā)展和方法創(chuàng)新做出貢獻。

五.研究目標(biāo)與內(nèi)容

本項目旨在通過深度融合技術(shù)與科學(xué)計算方法，系統(tǒng)性地研究和開發(fā)一套能夠顯著提升復(fù)雜科學(xué)計算性能的理論、模型與技術(shù)體系。研究目標(biāo)聚焦于解決當(dāng)前科學(xué)計算領(lǐng)域面臨的效率與精度瓶頸，推動計算科學(xué)與的交叉融合，為重大科學(xué)問題的解決和關(guān)鍵工程應(yīng)用提供強大的計算支撐。為實現(xiàn)此總體目標(biāo)，項目設(shè)定以下具體研究目標(biāo)：

1.構(gòu)建面向科學(xué)計算任務(wù)的加速理論與模型：深入研究神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、機器學(xué)習(xí)等技術(shù)在模擬科學(xué)計算核心環(huán)節(jié)（如求解偏微分方程、大規(guī)模線性代數(shù)運算、數(shù)據(jù)擬合與預(yù)測）中的加速機理，建立能夠量化評估加速效果的理論框架，并設(shè)計能夠適應(yīng)不同科學(xué)計算特點的模型結(jié)構(gòu)。

2.開發(fā)智能化科學(xué)計算任務(wù)調(diào)度與資源配置方法：研究基于強化學(xué)習(xí)、強化學(xué)習(xí)與運籌學(xué)混合優(yōu)化等技術(shù)，構(gòu)建能夠根據(jù)計算任務(wù)特征、計算資源狀態(tài)以及實時性能反饋進行動態(tài)決策的智能調(diào)度與資源分配策略，旨在最大化資源利用率和任務(wù)完成效率。

3.建立輔助的科學(xué)計算模型自適應(yīng)優(yōu)化技術(shù)：探索利用技術(shù)（如貝葉斯優(yōu)化、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化）對科學(xué)計算模型中的超參數(shù)、離散變量（如求解器類型、網(wǎng)格加密策略）進行自動優(yōu)化，實現(xiàn)對計算精度和計算成本的平衡控制，并提升模型對不同工況的適應(yīng)能力。

4.研制集成能力的科學(xué)計算軟件原型系統(tǒng)：在現(xiàn)有高性能計算平臺或主流計算框架基礎(chǔ)上，集成所研發(fā)的加速模塊、智能調(diào)度模塊和自適應(yīng)優(yōu)化模塊，構(gòu)建一個原型軟件系統(tǒng)，并在典型科學(xué)計算問題（如流體力學(xué)、氣象模擬、材料分子動力學(xué)）上進行驗證和性能評估。

基于上述研究目標(biāo)，項目將開展以下詳細(xì)研究內(nèi)容：

1.**模型驅(qū)動的科學(xué)計算核心環(huán)節(jié)加速研究**：

***研究問題**：如何利用深度學(xué)習(xí)等技術(shù)有效替代或加速科學(xué)計算中的耗時長、計算密集型環(huán)節(jié)，如大規(guī)模線性方程組求解、隱式求解器的迭代過程、基于物理引擎的復(fù)雜系統(tǒng)模擬等？

***假設(shè)**：通過構(gòu)建特定的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，能夠?qū)W習(xí)科學(xué)計算問題的解空間或計算過程中的關(guān)鍵模式，從而實現(xiàn)對傳統(tǒng)數(shù)值方法的顯著加速，甚至在精度相當(dāng)?shù)那闆r下減少計算復(fù)雜度。

***具體內(nèi)容**：

*研究用于加速偏微分方程（PDE）求解的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)代理模型（NeuralOperator）或物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Physics-InformedNeuralNetworks,PINNs），重點解決其泛化能力、穩(wěn)定性和可解釋性問題。

*開發(fā)用于加速Krylov子空間方法（如CG,GMRES）等常用迭代求解器的預(yù)測模型，預(yù)測迭代過程的收斂趨勢或下一個迭代結(jié)果，實現(xiàn)迭代次數(shù)的減少或加速。

*研究基于生成模型（如GAN,VAE）的參數(shù)化模型壓縮與加速技術(shù)，學(xué)習(xí)科學(xué)計算模型的高效近似表示，用于實時或近實時計算。

*探索利用進行計算任務(wù)自動分解與并行化，根據(jù)任務(wù)特性將大計算任務(wù)分解為子任務(wù)，并智能分配到不同計算單元。

2.**基于強化學(xué)習(xí)的科學(xué)計算任務(wù)智能調(diào)度研究**：

***研究問題**：如何設(shè)計能夠適應(yīng)動態(tài)變化的計算環(huán)境（資源負(fù)載、任務(wù)優(yōu)先級、QoS要求）和計算需求（任務(wù)類型、計算復(fù)雜度）的智能調(diào)度策略，以實現(xiàn)整體計算系統(tǒng)性能（如吞吐量、延遲、能耗）的最優(yōu)化？

***假設(shè)**：通過構(gòu)建以系統(tǒng)性能指標(biāo)（如資源利用率、任務(wù)完成時間）為獎勵信號的環(huán)境模型，利用強化學(xué)習(xí)智能體學(xué)習(xí)到最優(yōu)的調(diào)度決策策略，能夠有效應(yīng)對計算環(huán)境的復(fù)雜性和不確定性。

***具體內(nèi)容**：

*定義科學(xué)計算任務(wù)調(diào)度的狀態(tài)空間、動作空間和獎勵函數(shù)，構(gòu)建適用于集群、云或混合計算環(huán)境的調(diào)度強化學(xué)習(xí)模型。

*研究多目標(biāo)調(diào)度問題，如同時優(yōu)化計算效率、能耗和任務(wù)公平性，設(shè)計相應(yīng)的多目標(biāo)強化學(xué)習(xí)算法或引入懲罰機制的單目標(biāo)強化學(xué)習(xí)算法。

*探索分層或混合調(diào)度策略，結(jié)合規(guī)則引擎與強化學(xué)習(xí)，處理底層資源分配和高層任務(wù)優(yōu)先級決策。

*研究調(diào)度策略的在線學(xué)習(xí)與自適應(yīng)機制，使調(diào)度系統(tǒng)能夠根據(jù)實際運行效果持續(xù)優(yōu)化自身行為。

3.**輔助的科學(xué)計算模型自適應(yīng)優(yōu)化研究**：

***研究問題**：如何利用技術(shù)自動發(fā)現(xiàn)和調(diào)整科學(xué)計算模型中的關(guān)鍵參數(shù)或結(jié)構(gòu)，以在保證計算精度的前提下，達到最優(yōu)的計算效率或最符合特定需求的性能表現(xiàn)？

***假設(shè)**：通過構(gòu)建能夠表征模型性能與參數(shù)/結(jié)構(gòu)之間復(fù)雜關(guān)系的優(yōu)化代理模型，結(jié)合高效的優(yōu)化算法（如貝葉斯優(yōu)化、進化算法），可以顯著減少人工調(diào)參的試錯成本，找到接近全局最優(yōu)的配置。

***具體內(nèi)容**：

*研究適用于科學(xué)計算模型超參數(shù)（如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層數(shù)、學(xué)習(xí)率、求解器松弛因子）的貝葉斯優(yōu)化方法，建立參數(shù)空間與模型性能（計算時間、收斂精度）之間的關(guān)系模型。

*探索利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對科學(xué)計算模型的結(jié)構(gòu)（如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?、有限元網(wǎng)格密度分布）進行自動優(yōu)化，研究對應(yīng)的訓(xùn)練策略和評估指標(biāo)。

*研究自適應(yīng)計算中與傳統(tǒng)計算方法的協(xié)同機制，例如，利用預(yù)測計算任務(wù)剩余時間或收斂趨勢，動態(tài)調(diào)整計算精度或切換計算方法。

*開發(fā)面向特定科學(xué)問題的優(yōu)化框架，集成問題知識，提高優(yōu)化效率和成功率。

4.**集成能力的科學(xué)計算原型系統(tǒng)研發(fā)與驗證**：

***研究問題**：如何將上述研發(fā)的加速、智能調(diào)度和自適應(yīng)優(yōu)化技術(shù)有效集成到一個統(tǒng)一的軟件框架或模塊中，并在實際科學(xué)計算場景下驗證其綜合性能提升效果？

***假設(shè)**：通過模塊化設(shè)計和靈活的接口，將能力無縫融入現(xiàn)有計算流程，所構(gòu)建的原型系統(tǒng)能夠在典型的科學(xué)計算任務(wù)上，展現(xiàn)出相比傳統(tǒng)方法在計算速度、資源利用率或問題求解能力方面的顯著優(yōu)勢。

***具體內(nèi)容**：

*選擇合適的計算框架（如MPI,OpenMP,CUDA，或現(xiàn)有的HPC庫/模擬軟件），進行系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計，定義模塊與核心計算模塊的交互接口。

*開發(fā)加速庫，封裝針對特定計算環(huán)節(jié)的模型，并提供易于調(diào)用的API。

*開發(fā)智能調(diào)度器，實現(xiàn)對計算任務(wù)隊列的動態(tài)管理和資源分配。

*開發(fā)自適應(yīng)優(yōu)化控制模塊，能夠自動調(diào)整模型參數(shù)或計算設(shè)置。

*選擇流體力學(xué)（如N-S方程模擬）、氣象預(yù)報警報、材料力-熱-電磁多物理場耦合仿真等典型科學(xué)計算問題作為測試案例，對原型系統(tǒng)進行全面的功能和性能測試，量化評估技術(shù)帶來的性能提升。

六.研究方法與技術(shù)路線

本項目將采用理論分析、模型構(gòu)建、算法設(shè)計、系統(tǒng)實現(xiàn)和實驗評估相結(jié)合的研究方法，系統(tǒng)性地開展提升科學(xué)計算性能的研究。研究方法將緊密圍繞項目設(shè)定的研究目標(biāo)和研究內(nèi)容展開，確保研究的科學(xué)性、系統(tǒng)性和創(chuàng)新性。

1.**研究方法**：

***理論分析方法**：針對加速、智能調(diào)度和自適應(yīng)優(yōu)化的核心問題，將運用計算數(shù)學(xué)、運籌學(xué)、機器學(xué)習(xí)理論等多學(xué)科知識，分析問題的數(shù)學(xué)本質(zhì)，建立理論模型，推導(dǎo)關(guān)鍵算法，為后續(xù)的模型構(gòu)建和算法設(shè)計提供理論基礎(chǔ)。重點關(guān)注模型與科學(xué)計算問題的耦合機理、調(diào)度問題的優(yōu)化性質(zhì)、優(yōu)化算法的理論復(fù)雜度等。

***模型構(gòu)建方法**：

***神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建**：采用深度學(xué)習(xí)框架（如TensorFlow,PyTorch）構(gòu)建各類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，包括用于加速科學(xué)計算環(huán)節(jié)的物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（PINNs）、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算子（NeuralOperators）、生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GANs）、變分自編碼器（VAEs）等。將基于現(xiàn)有成熟模型進行改進，并針對科學(xué)計算的特點進行定制化設(shè)計。模型構(gòu)建將注重可解釋性研究，探索稀疏化、可視化等方法理解模型內(nèi)部機制。

***強化學(xué)習(xí)模型構(gòu)建**：利用OpenGym或類似的框架構(gòu)建調(diào)度問題的模擬環(huán)境，定義狀態(tài)空間、動作空間和獎勵函數(shù)。采用深度Q網(wǎng)絡(luò)（DQN）、策略梯度方法（如PPO,A3C）、Actor-Critic方法（如DuelingDQN,SAC）等先進的強化學(xué)習(xí)算法，并探索多智能體強化學(xué)習(xí)在資源協(xié)同調(diào)度中的應(yīng)用。

***優(yōu)化模型構(gòu)建**：結(jié)合貝葉斯優(yōu)化、遺傳算法、模擬退火等優(yōu)化技術(shù)，構(gòu)建用于參數(shù)/結(jié)構(gòu)自動調(diào)優(yōu)的模型。利用高斯過程（GaussianProcesses）構(gòu)建性能預(yù)測模型，設(shè)計高效的采樣策略和代理模型更新機制。

***算法設(shè)計方法**：針對各個研究內(nèi)容，將設(shè)計一系列具體的算法。例如，設(shè)計模型訓(xùn)練中的正則化策略以提升泛化能力；設(shè)計強化學(xué)習(xí)智能體的探索-利用策略以加速收斂；設(shè)計優(yōu)化算法的終止條件和早停機制以平衡計算成本和效果；設(shè)計系統(tǒng)集成中的任務(wù)接口和數(shù)據(jù)交換協(xié)議。

***實驗設(shè)計方法**：

***對比實驗**：將所研發(fā)的方法與傳統(tǒng)科學(xué)計算方法（如標(biāo)準(zhǔn)數(shù)值算法、傳統(tǒng)調(diào)度策略、手動調(diào)參）進行性能對比，評估方法在計算速度、內(nèi)存占用、收斂精度、資源利用率等方面的提升效果。

***消融實驗**：通過逐步移除或簡化所提出方法中的關(guān)鍵組件，分析各組件對整體性能的貢獻程度，驗證方法的有效性和魯棒性。

***參數(shù)敏感性分析**：系統(tǒng)研究所提出方法中關(guān)鍵參數(shù)對最終性能的影響，確定最優(yōu)參數(shù)配置范圍。

***大規(guī)模實驗**：在具有百萬甚至上千萬規(guī)模的科學(xué)計算問題（如高分辨率氣象模型、復(fù)雜結(jié)構(gòu)工程仿真）上進行實驗，檢驗方法在真實場景下的可擴展性和實用性。

***數(shù)據(jù)收集與分析方法**：

***科學(xué)計算數(shù)據(jù)**：通過運行基準(zhǔn)科學(xué)計算程序（如NAS并行基準(zhǔn)測試套件、公開的氣候模型/流體力學(xué)仿真代碼）生成原始計算數(shù)據(jù)，包括計算時間、內(nèi)存使用、中間結(jié)果、最終解等。收集不同規(guī)模和復(fù)雜度的科學(xué)計算任務(wù)作為實驗樣本。

***模型數(shù)據(jù)**：收集模型訓(xùn)練和推理過程中的損失函數(shù)值、梯度信息、參數(shù)分布等數(shù)據(jù)，用于分析模型行為和優(yōu)化過程。

***系統(tǒng)運行數(shù)據(jù)**：在原型系統(tǒng)運行過程中，收集任務(wù)隊列信息、資源分配記錄、系統(tǒng)負(fù)載等數(shù)據(jù)，用于評估調(diào)度策略的效果。

***數(shù)據(jù)分析**：采用統(tǒng)計分析、性能評測指標(biāo)（如加速比、效率、延遲）、可視化分析等方法，對實驗結(jié)果進行深入分析。利用統(tǒng)計分析方法（如t檢驗、方差分析）驗證性能提升的顯著性。通過可視化技術(shù)（如性能隨參數(shù)變化的曲線、資源利用率熱力、模型內(nèi)部結(jié)構(gòu)）直觀展示研究結(jié)果。

2.**技術(shù)路線**：

項目研究將遵循“理論分析-模型構(gòu)建-算法設(shè)計-系統(tǒng)實現(xiàn)-實驗評估-成果總結(jié)”的技術(shù)路線，分階段推進，確保各階段目標(biāo)的實現(xiàn)和研究成果的質(zhì)量。

***第一階段：基礎(chǔ)理論與模型研究（第1-12個月）**

*深入分析科學(xué)計算加速、智能調(diào)度和自適應(yīng)優(yōu)化的理論問題，完成相關(guān)文獻綜述。

*基于理論分析，初步設(shè)計加速模型（如針對特定PDE的PINN結(jié)構(gòu)）、智能調(diào)度模型（狀態(tài)空間、獎勵函數(shù)設(shè)計）和自適應(yīng)優(yōu)化模型（性能預(yù)測模型框架）。

*完成初步的模型原型和關(guān)鍵算法的原型實現(xiàn)，并在小規(guī)模算例上進行初步驗證。

*輸出階段性研究報告，明確關(guān)鍵技術(shù)路線和潛在挑戰(zhàn)。

***第二階段：核心算法開發(fā)與模型優(yōu)化（第13-24個月）**

*重點研發(fā)和優(yōu)化加速模型，探索不同的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和訓(xùn)練策略，提升模型的精度和泛化能力。

*開發(fā)和優(yōu)化智能調(diào)度算法，實現(xiàn)多目標(biāo)優(yōu)化和動態(tài)適應(yīng)能力，進行仿真環(huán)境下的算法驗證。

*開發(fā)和優(yōu)化自適應(yīng)優(yōu)化算法，集成高效的性能預(yù)測和參數(shù)搜索機制。

*在中等規(guī)模的科學(xué)計算問題上進行實驗，評估各模塊的性能和有效性，并進行迭代改進。

*完成核心算法的初步集成和測試。

***第三階段：原型系統(tǒng)構(gòu)建與集成（第25-36個月）**

*設(shè)計原型系統(tǒng)的整體架構(gòu)，選擇合適的技術(shù)棧和開發(fā)平臺。

*將研發(fā)的加速模塊、智能調(diào)度模塊和自適應(yīng)優(yōu)化模塊集成到原型系統(tǒng)中。

*開發(fā)用戶接口和系統(tǒng)管理工具，實現(xiàn)系統(tǒng)的易用性和可管理性。

*進行系統(tǒng)集成測試，確保各模塊協(xié)同工作正常。

***第四階段：全面實驗評估與系統(tǒng)驗證（第37-48個月）**

*選擇典型科學(xué)計算問題（流體力學(xué)、氣象模擬、材料設(shè)計等）作為測試案例。

*在原型系統(tǒng)上運行大規(guī)模實驗，全面評估系統(tǒng)的性能提升效果，包括計算加速比、資源利用率、任務(wù)完成時間等。

*進行對比實驗和消融實驗，深入分析各模塊的貢獻和系統(tǒng)整體的有效性。

*根據(jù)實驗結(jié)果，對系統(tǒng)進行最終的調(diào)優(yōu)和改進。

***第五階段：成果總結(jié)與提煉（第49-60個月）**

*整理項目研究成果，撰寫研究報告和學(xué)術(shù)論文。

*提煉關(guān)鍵技術(shù)和方法，形成具有專利潛力的創(chuàng)新點。

*準(zhǔn)備項目結(jié)題材料，總結(jié)經(jīng)驗教訓(xùn)，為后續(xù)研究或應(yīng)用推廣提供基礎(chǔ)。

在整個研究過程中，將采用迭代開發(fā)模式，根據(jù)中間實驗結(jié)果及時調(diào)整研究計劃和方案，確保研究方向的正確性和研究效率。項目組將定期進行內(nèi)部研討和技術(shù)交流，邀請領(lǐng)域?qū)＜疫M行指導(dǎo)，確保研究的質(zhì)量和進度。

七．創(chuàng)新點

本項目旨在與科學(xué)計算深度融合的前沿領(lǐng)域，通過系統(tǒng)性的研究和開發(fā)，力求在理論、方法及應(yīng)用層面取得多項創(chuàng)新突破，為提升復(fù)雜科學(xué)計算的性能提供全新的解決方案。項目的創(chuàng)新性主要體現(xiàn)在以下幾個方面：

1.**加速科學(xué)計算的理論模型與機制創(chuàng)新**：

本項目不僅探索應(yīng)用現(xiàn)有的模型加速科學(xué)計算，更致力于構(gòu)建新穎的理論模型和揭示深層的加速機制。具體創(chuàng)新點包括：

***物理約束下的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算子理論深化**：針對物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（PINNs）在處理高維、復(fù)雜域科學(xué)問題時常出現(xiàn)的穩(wěn)定性差、泛化能力不足的問題，本項目將創(chuàng)新性地引入更嚴(yán)格的物理約束（如散度、旋度、守恒律等）到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的運算層級，而非僅僅在輸出層添加損失項。通過研究約束神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的泛化能力邊界、優(yōu)化路徑特性以及與傳統(tǒng)數(shù)值格式的誤差傳播關(guān)系，建立更完善的PINNs理論框架，提升其在復(fù)雜科學(xué)問題模擬中的精度和魯棒性。

***面向自適應(yīng)計算的模型理論**：研究模型（如代理模型、預(yù)測模型）在支持計算精度動態(tài)調(diào)整和計算路徑自適應(yīng)選擇時的理論基礎(chǔ)。探索如何利用學(xué)習(xí)計算過程中的不確定性、誤差估計信息，并將其反饋用于指導(dǎo)計算策略的實時調(diào)整，形成“驅(qū)動計算智能”的理論閉環(huán)。這將超越現(xiàn)有僅作為計算“黑箱”加速器的范疇，賦予更深層次的計算調(diào)控能力。

***混合精度計算的賦能機理研究**：創(chuàng)新性地研究技術(shù)在指導(dǎo)混合精度計算（結(jié)合單精度和雙精度等）中的應(yīng)用機理。開發(fā)能夠根據(jù)計算任務(wù)特性、數(shù)值穩(wěn)定性要求和硬件支持情況，智能選擇計算精度和精度切換點的決策模型。這需要建立混合精度運算的量化模型，并研究模型對精度變化敏感性的利用，為在保證精度的前提下最大限度地提升計算效率提供新的理論視角。

2.**智能化科學(xué)計算任務(wù)調(diào)度與資源配置方法的創(chuàng)新**：

現(xiàn)有的調(diào)度方法往往基于靜態(tài)模型或簡單的啟發(fā)式規(guī)則，難以應(yīng)對現(xiàn)代計算環(huán)境的動態(tài)性、異構(gòu)性和多目標(biāo)性。本項目的創(chuàng)新點在于：

***多智能體強化學(xué)習(xí)協(xié)同調(diào)度框架**：突破傳統(tǒng)的單智能體調(diào)度模型，研究基于多智能體強化學(xué)習(xí)（MARL）的協(xié)同調(diào)度框架。使不同的調(diào)度智能體（可能管理不同的資源池或處理不同的任務(wù)隊列）能夠進行有效的通信、協(xié)調(diào)和協(xié)作，共同優(yōu)化全局性能目標(biāo)（如整體吞吐量、關(guān)鍵任務(wù)延遲、能耗與性能的平衡）。這將使系統(tǒng)能夠更好地處理任務(wù)間的依賴關(guān)系、資源的時空約束以及復(fù)雜的競爭共享場景。

***基于可解釋的調(diào)度決策優(yōu)化**：將可解釋（X）技術(shù)引入智能調(diào)度過程。開發(fā)能夠解釋其調(diào)度決策依據(jù)（如為何選擇某個資源、為何優(yōu)先某個任務(wù)）的強化學(xué)習(xí)模型（如基于SHAP值的解釋、注意力機制模型）。這不僅有助于用戶理解調(diào)度行為、建立信任，更能為調(diào)度策略的調(diào)試、優(yōu)化和自適應(yīng)學(xué)習(xí)提供指導(dǎo)，發(fā)現(xiàn)潛在的優(yōu)化空間和系統(tǒng)瓶頸。

***面向未來異構(gòu)計算的動態(tài)資源融合調(diào)度**：前瞻性地考慮未來計算硬件（CPU、GPU、NPU、FPGA、ASIC等）的異構(gòu)性以及云-邊-端計算環(huán)境的普及。研究能夠動態(tài)感知硬件狀態(tài)、任務(wù)特征和用戶QoS需求的資源融合調(diào)度方法，實現(xiàn)計算任務(wù)在不同計算單元間的智能遷移和負(fù)載均衡。這需要開發(fā)更復(fù)雜的資源模型和調(diào)度目標(biāo)函數(shù)，是未來高性能計算資源管理的關(guān)鍵挑戰(zhàn)。

3.**輔助科學(xué)計算模型自適應(yīng)優(yōu)化技術(shù)的創(chuàng)新**：

自動化模型優(yōu)化是提升科學(xué)計算效率的重要途徑，但現(xiàn)有方法往往局限于參數(shù)空間或離散結(jié)構(gòu)的局部優(yōu)化。本項目的創(chuàng)新點在于：

***知識引導(dǎo)的優(yōu)化搜索策略**：將科學(xué)領(lǐng)域的先驗知識（如物理定律、約束條件、模型物理意義）形式化并融入優(yōu)化過程。例如，在貝葉斯優(yōu)化中構(gòu)建帶有物理約束的代理模型，或在進化算法中設(shè)計基于物理直覺的基因編碼和交叉變異算子。這將引導(dǎo)搜索更高效、更符合物理實際的優(yōu)化區(qū)域，顯著提升優(yōu)化效率和解的質(zhì)量。

***混合模型驅(qū)動的復(fù)雜優(yōu)化問題求解**：針對科學(xué)計算模型中參數(shù)空間高維、非凸、存在多個局部最優(yōu)解等復(fù)雜優(yōu)化問題，創(chuàng)新性地采用混合模型驅(qū)動方法。結(jié)合物理信息模型（提供全局趨勢和物理約束）和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型（捕捉局部非線性特征和復(fù)雜模式），構(gòu)建更強大的聯(lián)合優(yōu)化代理模型，提高優(yōu)化算法的探索能力和全局收斂性。

***面向不確定性量化與魯棒優(yōu)化的集成**：將不確定性量化（UQ）與自適應(yīng)優(yōu)化過程深度融合。利用模型（如高斯過程、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）對模型輸入、參數(shù)或輸出結(jié)果的不確定性進行精確估計，并在優(yōu)化過程中考慮這些不確定性，進行魯棒優(yōu)化設(shè)計。目標(biāo)是找到在多種可能情況下均能保持良好性能的、對不確定性具有更強魯棒性的模型配置，提升科學(xué)計算結(jié)果的可信度。

4.**集成能力的科學(xué)計算原型系統(tǒng)與應(yīng)用創(chuàng)新**：

本項目不僅提出理論和方法，還將構(gòu)建一個功能完善的原型系統(tǒng)，并在實際科學(xué)問題中驗證其價值，實現(xiàn)應(yīng)用創(chuàng)新：

***模塊化、可擴展的計算框架設(shè)計**：設(shè)計的原型系統(tǒng)將采用模塊化架構(gòu)，使得加速、智能調(diào)度、自適應(yīng)優(yōu)化等核心功能可以靈活組合和擴展。提供標(biāo)準(zhǔn)化的接口，方便與其他科學(xué)計算庫、仿真軟件和HPC環(huán)境集成，降低技術(shù)在實際應(yīng)用中的部署門檻。

***面向典型科學(xué)問題的深度應(yīng)用驗證**：選擇流體力學(xué)大渦模擬、全球氣候模式中的關(guān)鍵物理過程模擬、先進材料（如二維材料、催化劑）的分子動力學(xué)/第一性原理計算等具有挑戰(zhàn)性的典型科學(xué)問題，對原型系統(tǒng)進行全面的功能和性能驗證。通過這些高價值應(yīng)用場景的測試，充分展示技術(shù)在實際科學(xué)研究和工程計算中的實際效益和可行性。

***推動跨學(xué)科合作與人才培養(yǎng)的新模式**：項目的實施將天然促進計算科學(xué)家、專家和領(lǐng)域科學(xué)家之間的深度合作，形成解決復(fù)雜科學(xué)問題的新的研究范式。項目成果的開放和共享，也將為培養(yǎng)具備和科學(xué)計算交叉能力的復(fù)合型人才提供實踐平臺和案例資源。

綜上所述，本項目通過在理論模型、核心算法、系統(tǒng)集成和應(yīng)用驗證等方面的創(chuàng)新性研究，有望顯著突破當(dāng)前科學(xué)計算性能提升的瓶頸，為科學(xué)研究的高效開展和工程技術(shù)的進步提供強有力的計算引擎支撐。

八．預(yù)期成果

本項目旨在通過技術(shù)與科學(xué)計算領(lǐng)域的深度融合，系統(tǒng)性地研究和開發(fā)提升計算性能的新理論、新方法和新系統(tǒng)?；陧椖康难芯磕繕?biāo)和內(nèi)容，預(yù)期在理論、方法、系統(tǒng)、應(yīng)用和人才培養(yǎng)等多個層面取得豐碩的成果。

1.**理論貢獻**：

***加速科學(xué)計算的理論體系**：預(yù)期建立一套關(guān)于模型（特別是PINNs、NeuralOperators）如何有效加速特定科學(xué)計算環(huán)節(jié)的理論框架，闡明模型逼近科學(xué)問題解的機理、誤差來源及其與計算復(fù)雜度的關(guān)系。提出量化評估加速效果（包括精度損失、計算時間減少、資源節(jié)約等）的通用度量方法。

***智能化調(diào)度的理論模型**：預(yù)期為多目標(biāo)、動態(tài)、異構(gòu)環(huán)境的科學(xué)計算任務(wù)調(diào)度問題，建立基于強化學(xué)習(xí)或多智能體強化學(xué)習(xí)的理論分析模型，包括狀態(tài)空間復(fù)雜性分析、策略收斂性證明、以及不同獎勵函數(shù)下最優(yōu)策略的性質(zhì)研究。

***自適應(yīng)優(yōu)化的理論分析**：預(yù)期在知識引導(dǎo)的優(yōu)化、混合模型驅(qū)動優(yōu)化等領(lǐng)域，發(fā)展新的理論方法，分析優(yōu)化過程的收斂性、穩(wěn)定性，以及代理模型與科學(xué)計算問題解空間的匹配機制。為解決高維、復(fù)雜、非凸優(yōu)化問題提供新的理論指導(dǎo)。

***與科學(xué)計算融合的普適性規(guī)律**：通過對不同科學(xué)問題、不同技術(shù)、不同融合方式的系統(tǒng)性研究，嘗試提煉出技術(shù)提升科學(xué)計算性能的一般性規(guī)律和設(shè)計原則，為該領(lǐng)域的后續(xù)研究提供理論指引。

***預(yù)期發(fā)表高水平學(xué)術(shù)論文**：在國內(nèi)外頂級學(xué)術(shù)期刊（如NatureMachineIntelligence,NatureComputationalScience,JournalofMachineLearningResearch,SIAMJournalonScientificComputing,IEEETransactionsonParallelandDistributedSystems等）上發(fā)表系列研究論文，系統(tǒng)闡述項目的研究成果和理論貢獻。

2.**方法創(chuàng)新與算法庫**：

***新型加速算法**：預(yù)期開發(fā)一系列針對不同科學(xué)計算問題的加速算法，如針對Navier-Stokes方程的高精度PINN求解器、用于加速Krylov子空間迭代的預(yù)測器、能夠?qū)W習(xí)復(fù)雜非線性響應(yīng)的代理模型等。

***智能調(diào)度與資源管理算法**：預(yù)期提出基于多智能體強化學(xué)習(xí)的協(xié)同調(diào)度算法、具有可解釋性的強化學(xué)習(xí)調(diào)度策略、面向異構(gòu)計算的動態(tài)資源融合調(diào)度算法等。

***輔助自適應(yīng)優(yōu)化方法**：預(yù)期開發(fā)集成物理知識約束的貝葉斯優(yōu)化框架、混合模型驅(qū)動的參數(shù)/結(jié)構(gòu)自動優(yōu)化算法、考慮不確定性的魯棒自適應(yīng)計算方法等。

***開源算法庫或工具包**：預(yù)期將項目開發(fā)的核心算法封裝成易于使用的開源庫或工具包（如基于Python的庫），供科研人員和工程師在后續(xù)研究中復(fù)用和擴展，降低技術(shù)在科學(xué)計算中的應(yīng)用門檻。

***預(yù)期申請發(fā)明專利**：對項目中的關(guān)鍵算法、創(chuàng)新模型或系統(tǒng)設(shè)計，申請發(fā)明專利，保護核心知識產(chǎn)權(quán)。

3.**系統(tǒng)級成果**：

***集成能力的科學(xué)計算原型系統(tǒng)**：預(yù)期成功研制一個集成加速、智能調(diào)度、自適應(yīng)優(yōu)化功能的科學(xué)計算原型系統(tǒng)。該系統(tǒng)將具備一定的易用性，能夠接收標(biāo)準(zhǔn)的科學(xué)計算任務(wù)描述，并自動調(diào)用相應(yīng)的能力進行加速或優(yōu)化。

***系統(tǒng)性能指標(biāo)顯著提升**：預(yù)期通過在典型科學(xué)計算問題上的測試，證明原型系統(tǒng)相比傳統(tǒng)方法在計算速度（加速比）、資源利用率（如GPU/MPU占用率、內(nèi)存效率）、任務(wù)完成時間、以及對計算精度的影響（精度損失可控）等方面具有顯著優(yōu)勢。

***系統(tǒng)可擴展性與魯棒性**：預(yù)期驗證原型系統(tǒng)在不同規(guī)模（從小型問題到超大規(guī)模并行計算）和不同硬件環(huán)境（如單節(jié)點多GPU到大規(guī)模HPC集群）下的可擴展性和魯棒性。

4.**實踐應(yīng)用價值**：

***提升科學(xué)研究效率**：項目成果可直接應(yīng)用于氣象預(yù)報、氣候模擬、海洋環(huán)流研究、航空航天設(shè)計（如飛機氣動外形優(yōu)化、火箭推進系統(tǒng)設(shè)計）、生物醫(yī)學(xué)工程（如藥物分子篩選、蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測）、材料科學(xué)（如新材料發(fā)現(xiàn)與性能預(yù)測）等前沿科學(xué)領(lǐng)域，顯著縮短研究周期，降低研究成本，加速科學(xué)發(fā)現(xiàn)。

***支撐重大工程需求**：項目開發(fā)的計算技術(shù)可服務(wù)于能源（如核聚變模擬、智能電網(wǎng)）、環(huán)境（如污染擴散模擬、生態(tài)系統(tǒng)評估）、交通（如交通流預(yù)測與優(yōu)化）等國民經(jīng)濟關(guān)鍵部門，為其解決復(fù)雜的工程計算問題提供強大的技術(shù)支撐。

***推動產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型**：項目成果有望賦能相關(guān)產(chǎn)業(yè)，推動其向智能化、數(shù)字化方向轉(zhuǎn)型。例如，在高端制造業(yè)中，可用于優(yōu)化復(fù)雜產(chǎn)品的設(shè)計仿真流程；在智慧城市建設(shè)中，可用于提升城市運行狀態(tài)的智能預(yù)測與調(diào)控能力。

***促進技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)制定**：項目的研究成果和原型系統(tǒng)，有望為未來在科學(xué)計算領(lǐng)域的應(yīng)用規(guī)范、接口標(biāo)準(zhǔn)等提供參考，促進相關(guān)技術(shù)生態(tài)的健康發(fā)展。

5.**人才培養(yǎng)與社會效益**：

***培養(yǎng)復(fù)合型人才**：項目實施過程中，將通過項目組內(nèi)部研討、學(xué)術(shù)交流、學(xué)生培養(yǎng)等多種方式，培養(yǎng)一批既懂技術(shù)又懂科學(xué)計算和特定應(yīng)用領(lǐng)域的復(fù)合型研究人才。

***促進學(xué)科交叉融合**：項目將促進計算機科學(xué)、數(shù)學(xué)、物理、工程等多個學(xué)科的交叉融合，推動形成新的研究范式和方法論。

***提升國家科技競爭力**：本項目的研究成果將提升我國在與科學(xué)計算交叉領(lǐng)域的研究水平和國際影響力，為國家在基礎(chǔ)科學(xué)研究和關(guān)鍵核心技術(shù)領(lǐng)域的自主可控做出貢獻。

綜上所述，本項目預(yù)期產(chǎn)出一套理論新穎、方法先進、系統(tǒng)實用、應(yīng)用廣泛的成果，為技術(shù)在科學(xué)計算領(lǐng)域的深度應(yīng)用樹立新的標(biāo)桿，產(chǎn)生重要的學(xué)術(shù)價值、經(jīng)濟價值和社會效益。

九.項目實施計劃

本項目實施周期為五年，將按照研究內(nèi)容的內(nèi)在邏輯和難易程度，劃分為五個階段，每個階段下設(shè)具體的任務(wù)和明確的里程碑。項目組將采用集中研討與分工合作相結(jié)合的方式，確保項目按計劃順利推進。

1.**項目時間規(guī)劃與任務(wù)安排**：

***第一階段：基礎(chǔ)理論與模型研究（第1-12個月）**

***任務(wù)分配**：項目首席科學(xué)家負(fù)責(zé)整體方案制定與協(xié)調(diào)，PI1牽頭進行科學(xué)計算加速的理論分析，PI2負(fù)責(zé)智能調(diào)度模型的理論基礎(chǔ)研究，PI3負(fù)責(zé)自適應(yīng)優(yōu)化理論框架構(gòu)建。各子課題組同時開展文獻調(diào)研，梳理國內(nèi)外研究現(xiàn)狀，完成詳細(xì)的技術(shù)路線設(shè)計。

***進度安排**：

*第1-3個月：完成文獻綜述，明確研究重點和難點，初步設(shè)計加速、智能調(diào)度、自適應(yīng)優(yōu)化的理論框架和研究方案。

*第4-6個月：深化理論分析，設(shè)計具體的模型結(jié)構(gòu)（PINNs、NeuralOperators等）、強化學(xué)習(xí)調(diào)度模型（狀態(tài)/動作/獎勵設(shè)計）和優(yōu)化模型（性能預(yù)測框架）。

*第7-9個月：完成初步的理論模型推導(dǎo)和算法原型設(shè)計，進行小規(guī)模算例的初步驗證，形成階段性研究報告。

*第10-12個月：總結(jié)第一階段成果，完善研究方案，為第二階段核心算法開發(fā)奠定理論基礎(chǔ)。**里程碑**：完成理論框架文檔，通過內(nèi)部評審。

***第二階段：核心算法開發(fā)與模型優(yōu)化（第13-24個月）**

***任務(wù)分配**：PI1負(fù)責(zé)加速模型的開發(fā)與優(yōu)化，PI2負(fù)責(zé)智能調(diào)度算法的實現(xiàn)與測試，PI3負(fù)責(zé)自適應(yīng)優(yōu)化算法的設(shè)計與驗證。各子課題組開展算法編碼、模型訓(xùn)練和實驗評估工作，并定期進行交叉測試與問題討論。

***進度安排**：

*第13-15個月：分別開發(fā)針對不同科學(xué)計算環(huán)節(jié)的加速模型，進行模型訓(xùn)練與參數(shù)調(diào)優(yōu)，實現(xiàn)初步加速效果。

*第16-18個月：開發(fā)智能調(diào)度算法的核心模塊，構(gòu)建仿真環(huán)境，進行算法性能測試與優(yōu)化。

*第19-21個月：開發(fā)自適應(yīng)優(yōu)化算法，集成性能預(yù)測與搜索機制，在中等規(guī)模算例上進行驗證。

*第22-24個月：進行各模塊的集成測試與初步性能評估，完成核心算法的初步優(yōu)化，形成中期研究報告。**里程碑**：完成核心算法的原型實現(xiàn)與初步實驗驗證。

***第三階段：原型系統(tǒng)構(gòu)建與集成（第25-36個月）**

***任務(wù)分配**：項目首席科學(xué)家負(fù)責(zé)系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計與總體協(xié)調(diào)，PI4負(fù)責(zé)系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計，各子課題組將開發(fā)的算法模塊進行集成，并設(shè)計用戶接口和系統(tǒng)管理功能。

***進度安排**：

*第25-27個月：完成原型系統(tǒng)的詳細(xì)架構(gòu)設(shè)計，確定技術(shù)棧和開發(fā)平臺，設(shè)計模塊接口和數(shù)據(jù)庫方案。

*第28-30個月：進行模塊集成開發(fā)，實現(xiàn)加速、智能調(diào)度、自適應(yīng)優(yōu)化等核心功能的集成。

*第31-33個月：開發(fā)用戶接口和系統(tǒng)管理工具，進行系統(tǒng)集成測試，修復(fù)集成過程中發(fā)現(xiàn)的問題。

*第34-36個月：完成原型系統(tǒng)的初步測試與優(yōu)化，形成可運行的系統(tǒng)版本。**里程碑**：完成原型系統(tǒng)的基本構(gòu)建與集成。

***第四階段：全面實驗評估與系統(tǒng)驗證（第37-48個月）**

***任務(wù)分配**：PI4負(fù)責(zé)系統(tǒng)測試方案設(shè)計，各子課題組負(fù)責(zé)選擇典型科學(xué)計算問題，進行大規(guī)模實驗評估，收集并分析實驗數(shù)據(jù)。

***進度安排**：

*第37-39個月：選擇流體力學(xué)、氣象模擬等典型科學(xué)計算問題作為測試案例，準(zhǔn)備實驗所需的數(shù)據(jù)和計算資源。

*第40-42個月：在原型系統(tǒng)上運行大規(guī)模實驗，評估系統(tǒng)的性能提升效果，包括計算加速比、資源利用率等指標(biāo)。

*第43-45個月：進行對比實驗和消融實驗，分析各模塊的貢獻和系統(tǒng)整體的有效性，根據(jù)實驗結(jié)果進行系統(tǒng)調(diào)優(yōu)。

*第46-48個月：完成所有實驗測試，整理實驗數(shù)據(jù)，撰寫詳細(xì)的實驗評估報告。**里程碑**：完成原型系統(tǒng)在典型科學(xué)問題上的全面性能驗證。

***第五階段：成果總結(jié)與提煉（第49-60個月）**

***任務(wù)分配**：項目首席科學(xué)家負(fù)責(zé)統(tǒng)籌成果總結(jié)與論文撰寫，各子課題組負(fù)責(zé)整理各自的研究成果，提煉創(chuàng)新點和理論貢獻。

***進度安排**：

*第49-51個月：整理項目研究成果，撰寫研究報告和學(xué)術(shù)論文初稿。

*第52-54個月：提煉關(guān)鍵技術(shù)和方法，進行專利挖掘和布局。

*第55-57個月：修改完善論文和報告，準(zhǔn)備項目結(jié)題材料。

*第58-60個月：完成項目結(jié)題，進行成果總結(jié)與展望。**里程碑**：完成項目結(jié)題報告和學(xué)術(shù)論文提交。

2.**風(fēng)險管理策略**：

項目實施過程中可能面臨多種風(fēng)險，需要制定相應(yīng)的管理策略，確保項目目標(biāo)的實現(xiàn)。

***技術(shù)風(fēng)險**：模型訓(xùn)練不收斂、算法性能未達預(yù)期、系統(tǒng)集成困難等。**策略**：加強技術(shù)預(yù)研，選擇成熟穩(wěn)定的框架和開發(fā)工具；建立完善的算法評估體系，及時調(diào)整技術(shù)路線；采用模塊化設(shè)計，分階段進行系統(tǒng)集成與測試，降低集成風(fēng)險。

***資源風(fēng)險**：計算資源不足、資金投入波動、核心人員變動等。**策略**：提前規(guī)劃計算資源需求，積極申請和利用高性能計算平臺；建立多元化的資金籌措渠道，確保項目經(jīng)費穩(wěn)定；加強團隊建設(shè)，建立人員備份機制，降低人員流動風(fēng)險。

***進度風(fēng)險**：任務(wù)延期、實驗結(jié)果不理想、外部環(huán)境變化等。**策略**：制定詳細(xì)的項目進度計劃，明確各階段任務(wù)和時間節(jié)點；建立動態(tài)監(jiān)控機制，定期評估項目進展，及時調(diào)整計劃；密切關(guān)注相關(guān)領(lǐng)域的技術(shù)發(fā)展和政策變化，提前應(yīng)對外部環(huán)境變化。

***應(yīng)用風(fēng)險**：研究成果難以在實際科學(xué)計算中應(yīng)用、用戶接受度低等。**策略**：加強與科學(xué)計算領(lǐng)域的合作，深入了解應(yīng)用需求；開發(fā)易于使用的系統(tǒng)接口和工具，降低應(yīng)用門檻；開展應(yīng)用推廣培訓(xùn)，提高用戶對技術(shù)的認(rèn)知和接受度。

***知識產(chǎn)權(quán)風(fēng)險**：研究成果泄露、專利侵權(quán)等。**策略**：建立嚴(yán)格的知識產(chǎn)權(quán)管理制度，加強保密措施；及時進行專利申請，保護核心技術(shù)創(chuàng)新；加強團隊知識產(chǎn)權(quán)意識教育，規(guī)范科研行為。

項目組將定期召開風(fēng)險評估會議，識別和評估潛在風(fēng)險，制定并實施相應(yīng)的應(yīng)對措施，確保項目順利實施和預(yù)期目標(biāo)的達成。

十.項目團隊

本項目匯聚了一支在、計算數(shù)學(xué)、高性能計算、軟件工程等領(lǐng)域具有深厚造詣和豐富實踐經(jīng)驗的跨學(xué)科研究團隊，團隊成員均具備扎實的理論基礎(chǔ)和突出的研究能力，能夠有效應(yīng)對項目研究中的挑戰(zhàn)，確保項目目標(biāo)的順利實現(xiàn)。

1.**團隊成員的專業(yè)背景與研究經(jīng)驗**：

***項目首席科學(xué)家**：張明，中國科學(xué)院計算技術(shù)研究所研究員，博士生導(dǎo)師。長期從事高性能計算和研究，在科學(xué)計算加速、異構(gòu)計算、并行計算等領(lǐng)域取得了顯著成果，主持多項國家級科研項目，發(fā)表高水平學(xué)術(shù)論文50余篇，擁有多項發(fā)明專利。曾獲國家科技進步二等獎、中國計算機學(xué)會科學(xué)技術(shù)獎等榮譽。具有豐富的項目管理和團隊領(lǐng)導(dǎo)經(jīng)驗，對科學(xué)計算領(lǐng)域的發(fā)展趨勢有深刻理解。

***與機器學(xué)習(xí)專家（PI1）**：李紅，北京大學(xué)計算機科學(xué)學(xué)院教授，博士生導(dǎo)師。主要研究方向包括深度學(xué)習(xí)、強化學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘等。在加速科學(xué)計算方面，主持國家自然科學(xué)基金重點項目“基于深度學(xué)習(xí)的科學(xué)計算加速方法研究”，在物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算子等領(lǐng)域取得了一系列創(chuàng)新性成果。在頂級期刊和會議上發(fā)表學(xué)術(shù)論文100余篇，擁有多項軟件著作權(quán)。

***智能計算與系統(tǒng)架構(gòu)專家（PI2）**：王強，清華大學(xué)計算機系教授，博士生導(dǎo)師。主要研究方向包括分布式計算、資源管理、智能計算等。在智能計算領(lǐng)域，主持多項國家重點研發(fā)計劃項目，在任務(wù)調(diào)度、資源分配等方面具有深厚的理論積累和豐富的工程經(jīng)驗。在IEEETransactionsonParallelandDistributedSystems等頂級期刊發(fā)表學(xué)術(shù)論文80余篇，擁有多項發(fā)明專利。

***科學(xué)計算與優(yōu)化算法專家（PI3）**：趙敏，中國科學(xué)院數(shù)學(xué)研究所研究員，博士生導(dǎo)師。長期從事計算數(shù)學(xué)與優(yōu)化算法研究，在科學(xué)計算模型優(yōu)化、自適應(yīng)計算、不確定性量化等領(lǐng)域取得了顯著成果。主持國家自然科學(xué)基金面上項目“基于機器學(xué)習(xí)的科學(xué)計算模型自動優(yōu)化方法研究”。在SIAMJournalonScientificComputing等期刊發(fā)表學(xué)術(shù)論文70余篇，擁有多項軟件著作權(quán)。

***軟件工程與系統(tǒng)實現(xiàn)專家（PI4）**：劉偉，華為云計算技術(shù)有限公司首席架構(gòu)師，博士生導(dǎo)師。