第18屆CCF全國高性能計算學(xué)術(shù)年會(CCF HPC China 2022)將于2022年11月17-20日（展覽時間：11月17-19日，會議時間：11月18-20日）在濟南·山東國際會展中心舉辦，屆時將會由包括全球超算領(lǐng)域首位圖靈獎得主Jack J. Dongarra在內(nèi)的7位中、外院士領(lǐng)銜，更有多位戈登·貝爾獎得主，CCF、IEEE、ACM、IETI等眾多國際協(xié)會Fellow傾情參與。本次會議除邀請重量級特邀報告嘉賓報告外，同時亦會有超算領(lǐng)域眾多優(yōu)秀企業(yè)報告分享，“2022年度中國超算最佳應(yīng)用”入圍提名的4個優(yōu)質(zhì)項目也將在會議期間分享他們的創(chuàng)新成果;超算技術(shù)展、學(xué)術(shù)論文、超算競賽、主題論壇、企業(yè)論壇、頒獎盛典等70余場特色活動同場舉辦，300余位重磅嘉賓報告分享，連續(xù)4天的年度超算盛會，學(xué)術(shù)與技術(shù)交流、產(chǎn)業(yè)與行業(yè)碰撞，盡現(xiàn)超算智慧“星光。

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　　以下為特邀報告的詳細情況，請耐心閱讀

　　大會特邀報告

　　Jack DongarraUniversity of Tennessee, Oak Ridge National Laboratory, and University of Manchester

　　報告題目：High Performance Computing:   Where We Are Today And A Look Into The Future

　　報告摘要：In this talk we examine how high performance computing has changed over the last 10-year and look toward the future in terms of trends. These changes have had and will continue to have a major impact on our numerical scientific software. A new generation of software libraries and algorithms are needed for the effective and reliable use of (wide area) dynamic, distributed and parallel environments.

　　報告人簡介：Jack Dongarra specializes in numerical algorithms in linear algebra, parallel computing, the use of advanced computer architectures, programming methodology, and tools for parallel computers. He holds appointments at the University of Manchester, Oak Ridge National Laboratory, and the University of Tennessee, where he founded the Innovative Computing Laboratory. In 2019 he received the ACM/SIAM Computational Science and Engineering Prize. In 2020 he received the IEEE-CS Computer Pioneer Award and, most recently, he received the 2021 ACM A.M. Turing Award for his pioneering contributions to numerical algorithms and software that have driven decades of extraordinary progress in computing performance and applications.

　　特邀報告人：錢德沛中國科學(xué)院院士、北京航空航天大學(xué)計算機學(xué)院 教授、博士生導(dǎo)師，中國計算機學(xué)會會士

　　報告題目：從網(wǎng)格到東數(shù)西算：構(gòu)建國家計算基礎(chǔ)設(shè)施

　　報告摘要：簡要回顧了幾十年來計算機使用方式的變遷，介紹了構(gòu)建基于網(wǎng)絡(luò)計算技術(shù)的國家高性能計算基礎(chǔ)設(shè)施CNGrid的實踐。討論了在東數(shù)西算戰(zhàn)略工程背景下我國算力發(fā)展的新趨勢和國家算力基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展面臨的新的技術(shù)挑戰(zhàn)。對我國計算基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的進一步發(fā)展提出了展望。

　　報告人簡介：錢德沛，男，北京航空航天大學(xué)教授、博士生導(dǎo)師，中國科學(xué)院院士、中國計算機學(xué)會會士。自1996年起擔任國家科技計劃專家，曾任高性能計算方向四個國家重大項目、重點專項的總體組組長。長期從事計算機系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和高性能計算系統(tǒng)方向研究，曾主持或參與國家自然科學(xué)基金項目、863計劃課題、973子項目和其他科技項目數(shù)十項，發(fā)表學(xué)術(shù)論文400余篇。目前主要研究方向為高性能計算機體系結(jié)構(gòu)、網(wǎng)絡(luò)計算、多核/眾核編程支持等。

　　特邀報告人：孫凝暉中國工程院院士、中科院計算所學(xué)術(shù)所長，計算機體系結(jié)構(gòu)國家重點實驗室主任，研究員，博士生導(dǎo)師

　　報告題目：算力基礎(chǔ)設(shè)施的若干思考與實踐

　　報告摘要：報告將討論算力作為信息基礎(chǔ)設(shè)施的若干思考，算力網(wǎng)的技術(shù)演進，計算所在第三代算力網(wǎng)上的幾個技術(shù)創(chuàng)新工作，以及信息高鐵——第三代算力網(wǎng)試驗場的實踐情況。

　　報告人簡介：孫凝暉，男，1968年3月出生，1989年畢業(yè)于北京大學(xué)，1999年于中國科學(xué)院計算技術(shù)研究所獲博士學(xué)位，現(xiàn)為中科院計算所學(xué)術(shù)所長，計算機體系結(jié)構(gòu)國家重點實驗室主任，研究員，博士生導(dǎo)師，基金委杰青，先后參加了曙光一號并行計算機，曙光1000大規(guī)模并行機，領(lǐng)導(dǎo)了曙光2000-I、曙光2000-II高性能計算機、曙光3000超級服務(wù)器、曙光4000超級服務(wù)器、曙光5000A高效能計算機、曙光6000高性能計算機、新型高通量計算機和專用智能計算機的研制，1999年獲中國科學(xué)院青年科學(xué)家獎一等獎，2001、2003、2006、2013年四次榮獲國家科技進步二等獎，2005年獲中國科學(xué)院杰出科技成就獎，2006年獲得“中國青年科技獎”和“中國十大杰出青年”榮譽稱號，2019年當選中國工程院院士。主要研究領(lǐng)域是高性能計算機、計算機系統(tǒng)結(jié)構(gòu)。

　　特邀報告人：Krishnaswamy Nandakumar加拿大工程院院士、美國路易斯安那州立大學(xué) 化學(xué)工程系首席教授

　　報告題目：Perspectives on HPC enabled manufacturing innovations inChemical Process Development

　　報告摘要：The manufacturing technologies of the future for converting chemicals, materials, energy etc will be done in efficient, distributed, modular process equipment where multiphase flows are ubiquitous. Our traditional design approach has been to rely on rules of thumb, pilot-scale development, and testing of process equipment which takes up to 20 years to develop a single technology. The design procedures are often highly empirical, dismissing the high degree of freedom that an engineer has at the early stages of design by making ad-hoc design decisions but paying the price during scale-up of processes through expensive pilot-scale experiments. The question I address in this presentation is, “Can Advanced Computational modeling tools come to our rescue in minimizing the need for pilot-scale experiments?” On the fundamental side, advanced algorithms for direct numerical simulation (DNS) and Discrete Element Modelling (DEM) of multiphase flows aid in detailed understanding but for limited size. For dispersed rigid particles, the Navier-Stokes equations are coupled with the rigid body dynamics rigorously to track the particle motion in a fluid. These classes of algorithms show great promise in attempting to shed light on multiphase flows from which we can extract statistically meaningful average behavior for use in the design of large-scale engineering equipment.

　　Our studies focus on technologies that integrate multiphase flow modeling with process diagnostics, intensification studies, and optimization and control as applied to the process industries. Case studies of industrial relevance will be presented to illustrate the benefits of such an approach.

　　報告人簡介：K. Nandakumar院士是國際著名熱能工程、化學(xué)工程專家，2007年入選加拿大工程院院士，現(xiàn)任美國路易斯安那州立大學(xué)化學(xué)工程系首席教授。Kumar院士致力于多相流領(lǐng)域的非線性計算理論及各傳遞過程的模型、計算及應(yīng)用研究長達40余年，技術(shù)專長是涉及能源、化工等工業(yè)過程中多相、多尺度、多物理場耦合計算過程的模型研究、數(shù)值計算及工程應(yīng)用。在《Journal of Fluid Mechanics》《International Journal of Heat and Mass Transfer》等國際權(quán)威學(xué)術(shù)期刊上發(fā)表SCI論文200余篇(總被引近4000次，H因子= 40)，出版專著8部;承擔了加拿大、美國等國家自然科學(xué)基金及企業(yè)技術(shù)服務(wù)項目約50項;擔任過包括美國國家科學(xué)基金會等多個國家的重要基金項目評審組成員;獲得洪堡學(xué)者、加拿大化工學(xué)會突出貢獻獎、化工學(xué)會終生成就獎等10余項國際榮譽。

　　特邀報告人：汪林望中國科學(xué)院半導(dǎo)體研究所、北京龍訊曠騰科技有限公司首席科學(xué)家，大尺度材料計算世界級領(lǐng)軍人物、美國物理學(xué)會會士、戈登貝爾獎首位華人獲獎?wù)?/p>

　　報告題目：材料科學(xué)中的高性能計算展望

　　報告摘要：材料模擬是高性能計算 (HPC) 的主要應(yīng)用類別之一。在世界各地的超級計算機中心，30-40% 的計算資源用于材料模擬，其中 25% 用于基于量子力學(xué)的第一性原理模擬。第一性原理模擬對消耗算力有著巨大的需求。這可以從戈登貝兒獎獲獎項目中看出，其中第一性原理計算占據(jù)了很大一部分。隨著 HPC 性能的大幅提升，工業(yè)領(lǐng)域計算面臨將原本基于連續(xù)介子的有限元模擬 (CAD) 改為基于量子力學(xué)的原子模擬 (Q-CAD)。這將引領(lǐng)行業(yè)變革，可以設(shè)計沒有任何參數(shù)的新材料。HPC 功率的增加也帶來了算法的變化，這包括從線性標度量子力學(xué)方法到用于大規(guī)模模擬的機器學(xué)習(xí)力場方法。借助機器學(xué)習(xí)力場，可以以第一性原理精度和經(jīng)典力場速度研究許多問題，從而能夠使用以前不可能的方法進行第一性原理計算。要充分利用現(xiàn)代 HPC 集群，或許還需要考慮新一代的材料模擬軟件架構(gòu)。

　　報告人簡介：中國科學(xué)院半導(dǎo)體研究所、北京龍訊曠騰科技有限公司首席科學(xué)家，大尺度材料計算世界級領(lǐng)軍人物、美國物理學(xué)會會士、戈登貝爾獎首位華人獲獎?wù)摺⒚绹鴦趥愃共�克利國家實驗�?15 Nobel prizes) 資深研究員(1999-2021 )。2007至2018連續(xù)獲INCITE項目獎項，發(fā)展了多套計算程序(如廣泛使用的PEtot、Escan、LCBB、LS3DF)等，是大尺度、多體系材料計算的世界級領(lǐng)軍人物。已發(fā)表SCI論文400余篇(包括9篇Science和Nature)、論文被引用32000余次、h-index 87，在計算方法和跨尺度材料計算領(lǐng)域軟件研發(fā)上擁有超30年的研發(fā)經(jīng)驗。

　　特邀報告人：彭紹亮國家超級計算長沙中心副主任、長江學(xué)者，湖南省杰出青年基金，湖南大學(xué)"岳麓學(xué)者"教授/博導(dǎo)

　　報告題目：超算算力構(gòu)建元宇宙健康數(shù)字孿生

　　報告摘要：2021年被稱為元宇宙元年，疫情加速了社會的虛擬化，人類從物理世界開始大規(guī)模向虛擬世界遷移。元宇宙是一個平行于現(xiàn)實世界，又獨立于現(xiàn)實世界的虛擬映射空間，虛擬世界的人工智能內(nèi)容生成、圖形實時交互顯示等離不開強算力的支持。超算、云計算和邊緣計算等技術(shù)為元宇宙提供了算力基礎(chǔ)。超強的算力和通信等能力可以支持無邊無際的數(shù)字環(huán)境和海量用戶，為基于強化學(xué)習(xí)的人工智能提供了建模反饋和指導(dǎo)。元宇宙時代“線上+線下”的工作生活方式還會帶來新的醫(yī)療健康問題，包括精神和神經(jīng)疾病、慢性病、心理健康、睡眠障礙、老齡化等。數(shù)字療法和電子藥近期也在呈快速增加趨勢，患者從醫(yī)生開具處方獲得的可能是某款手機APP、軟硬件結(jié)合的游戲產(chǎn)品。數(shù)字療法使得互聯(lián)網(wǎng)和科學(xué)技術(shù)的巨大潛能在醫(yī)療行業(yè)中完全釋放，而2020年疫情的全面爆發(fā)，這個特殊的時刻成為了加速了“數(shù)字療法”腳步的契機。一旦健康遭遇風(fēng)險，醫(yī)療可以像打開微信一樣，隨時在線。我們研發(fā)的“數(shù)字療法”軟件和電子藥就有一套從防控到治療的系列解決方案，目前系統(tǒng)已經(jīng)在湘雅、湖南省人民醫(yī)院等多家三甲醫(yī)院測試應(yīng)用。下一步，基于每個個體全生命周期的健康醫(yī)療多組學(xué)大數(shù)據(jù)，可以幫助我們預(yù)防、治療并管理疾病，打破時空界限，構(gòu)建元宇宙中永恒的健康數(shù)字孿生，徹底改變我們求醫(yī)和健康生活方式。

　　報告人簡介：彭紹亮，長江學(xué)者，湖南省”杰出青年”基金，國家超級計算長沙中心副主任，湖南大學(xué)"岳麓學(xué)者"教授/博導(dǎo)。長期從事大數(shù)據(jù)、生物信息、人工智能、區(qū)塊鏈等技術(shù)研究。出版學(xué)術(shù)專著7部，發(fā)表學(xué)術(shù)論文上百篇，論文引用7000余次。主持參與天河系列超級計算機應(yīng)用軟件研發(fā)工作，國家科技部、自然科學(xué)基金委重點項目，973/863項目等13項。獲2019年國家科技進步二等獎，2019年湖南省技術(shù)發(fā)明一等獎(排名1)，2013年軍隊科技進步一等獎1項，2021年CCF技術(shù)發(fā)明二等獎(排名1)，2018年CCF自然科學(xué)二等獎(排名1)，2016年榮立三等功。是中央軍委科技委生物交叉立項專家組成員、國家科技部/工信部/教育部會評專家、中國計算機學(xué)會理事、CCF計算機應(yīng)用和生物信息專委副主任和YOCSEF總部AC委員、CCF高性能計算專委常委、大數(shù)據(jù)專委常委、區(qū)塊鏈專委委員，CCF杰出會員和杰出講者、湖南省生物信息學(xué)會理事長(發(fā)起人)，擔任2個SCI期刊執(zhí)行主編和多個國際國內(nèi)期刊副主編等。

　　特邀報告人：Gilad Shainerchairman of the HPC-AI Advisory Council organization

　　報告題目：The New Generation of Scientific Computing

　　報告摘要：High performance computing and Artificial Intelligence are the most essential tools fueling the advancement of science and have evolved to be the also the primary data processing engines for wide commercial use, hosting a variety of users and applications. While providing the highest performance, supercomputers must also offer multi-tenancy services. Therefore, they need to be designed as cloud-native platforms. The session will review the recent development of the new generations of supercomputing – cloud native. Founded in 2008, the HPC-AI Advisory Council is a for community benefit organization with over 400 member companies, universities, and government laboratories. The council is committed to bridging high-performance computing and artificial intelligence use and potential, to support improved research, education, innovation and product development.

　　報告人簡介：Gilad Shainer serves as the chairman of the HPC-AI Advisory Council organization since 2008. He is an HPC evangelist that focuses on high-performance computing, high-speed interconnects, leading-edge technologies and performance characterizations. Mr. Shainer also serves as the president of the UCF and CCIX consortiums, a member of IBTA and a contributor to the PCISIG PCI-X and PCIe specifications. Mr. Shainer holds multiple patents in the field of high-speed networking. He is a recipient of 2015 R&D100 award for his contribution to the CORE-Direct In-Network Computing technology and the 2019 R&D100 award for his contribution to the Unified Communication X (UCX) technology. Gilad Shainer holds a MSc degree and a BSc degree in Electrical Engineering from the Technion Institute of Technology in Israel.

　　特邀報告人：許錦波AI蛋白質(zhì)折疊技術(shù)奠基人、分子之心創(chuàng)始人兼首席科學(xué)家、美國芝加哥豐田計算技術(shù)研究所終身教授、北京大學(xué)BIOPIC訪問教授、清華大學(xué)智能產(chǎn)業(yè)研究院(AIR)的卓越訪問教授

　　報告題目：AI蛋白質(zhì)研究的新進展

　　報告摘要：蛋白質(zhì)是生命科學(xué)的基礎(chǔ)，對蛋白結(jié)構(gòu)的理解和設(shè)計可以幫助人們深入了解包括癌癥、遺傳病等諸多頑疾的發(fā)病機理，找到治療更精準的路徑，并能極大提升創(chuàng)新藥、新材料、酶等蛋白質(zhì)產(chǎn)物的研發(fā)效率，降低成本。2016年，許錦波教授研發(fā) RaptorX-Contact 方法，首次證明了深度學(xué)習(xí)可以大幅提高蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測的精度。這種方法被谷歌旗下 DeepMind 應(yīng)用在了 AlphaFold 算法的開發(fā)中，推動蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測取得了革命性突破。完成 AI 在蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測方面的價值驗證后，許錦波教授開始將視野轉(zhuǎn)向應(yīng)用空間更大的 AI 蛋白質(zhì)優(yōu)化設(shè)計方向，推出AI 驅(qū)動的蛋白質(zhì)設(shè)計新引擎MoleculeOS，并迅速基于MoleculeOS 開發(fā)出十余項世界領(lǐng)先的 AI 算法。

　　報告人簡介：許錦波被業(yè)界譽為“AI蛋白質(zhì)折疊技術(shù)奠基人”，現(xiàn)任分子之心創(chuàng)始人兼首席科學(xué)家，并擔任美國芝加哥豐田計算技術(shù)研究所終身教授、北京大學(xué)BIOPIC訪問教授、清華大學(xué)智能產(chǎn)業(yè)研究院(AIR)的卓越訪問教授，國家級實驗室AI生命科學(xué)方向首席科學(xué)家，諾貝爾獎基金會全球 50 人唯一中國大陸代表。他于2016年研發(fā)的RaptorX-Contact方法，世界范圍內(nèi)首次證明了深度學(xué)習(xí)可以大幅度提高蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測，被DeepMind借鑒用于開發(fā)AlphaFold系列算法。

　　特邀報告人：Ms. Ao KongUnited Nations Technology Bank for Least Developed CountriesSenior Programme Advisor

　　報告題目：Re-programming international development: how do computing innovations and cross-sector partnerships help the most vulnerables reach the UN Sustainable Development Goals

　　報告摘要：Cross-sector disciplines and collaborations have opened new grounds to advance human development in a way that’s unthinkable before. New concepts such as Nobel-prize winning development economics, as well as ESG, AI doctors, agri-business, and climate change mapping are just a few examples of aligning technology and business with social missions. How does computing and its new frontier “re-programme” international development? Can advanced computing application also benefit the 46 least developed countries, and the most vulnerable population to also reach the UN Sustainable Development Goals? It is time for the brightest minds in the computing sector to work with international organizations and policy makers to re-think and use technology and innovation as powerful means to help societies and communities most left behind to build sustainable productive capacities and promoting structural economic transformation.

　　報告人簡介：Ms. Ao Kong is Senior Programme Advisor and Chief of Resource Mobilization and Outreach to the United Nations Technology Bank. She has more than 17 years of international cross-sector experience in global strategy, technology for peace and development, and public-private partnerships in the United Nations system, private equity firms, tech, and leading think tanks. Her work has covered all 5 continents and more than 100 countries. Ms. Kong was a “Pacific Delegate” by Carnegie Council for Ethics in International Relations. She is also a featured speaker on emerging business and development topics at leading international fora such as the Milken Global Conference and Harvard Business Review China Forum. She is also part of MIT Solve’s Challenge Leadership, guiding tech-based social entrepreneurs to solve world challenges. She has also been featured on culture talk shows and serves as a columnist on culture and philosophy topics.

　　特邀報告人：袁小艷中國農(nóng)業(yè)大學(xué)水利與土木工程學(xué)院農(nóng)業(yè)建筑環(huán)境與能源工程系 副教授、碩士生導(dǎo)師

　　報告題目：超算數(shù)據(jù)中心余熱回收與工廠化農(nóng)業(yè)結(jié)合的分析

　　報告摘要：全球及我國數(shù)據(jù)中心耗電情況及發(fā)展趨勢;機房空調(diào)及冷熱聯(lián)供技術(shù)簡介;東數(shù)西算超算中心與設(shè)施農(nóng)業(yè)(溫室)冷熱聯(lián)供如何雙贏;設(shè)施農(nóng)業(yè)冬季需要的能源品質(zhì)及配置;超算中心余熱回收給糧食干燥可以降低夏秋總能耗;一些延伸問題及總量分析。

　　報告人簡介：袁小艷,女,1968年6月出生,任職中國農(nóng)業(yè)大學(xué)水利與土木工程學(xué)院農(nóng)業(yè)建筑環(huán)境與能源工程系;副教授，碩士生導(dǎo)師。參加或主持多項國基、科技部、農(nóng)業(yè)部及橫向課題，包括國基“大型計算機電子設(shè)備蒸發(fā)冷卻研究”;北京市自然基金“汽車空調(diào)散熱器輕型化研究”;科技部“95重點攻關(guān)”“規(guī)模化畜禽舍環(huán)境調(diào)控技術(shù)”子課題“畜禽舍冬季熱能回收”;農(nóng)業(yè)部“948”201072子課題“無土栽培循環(huán)營養(yǎng)液熱處理滅菌循環(huán)系統(tǒng)研制”;農(nóng)業(yè)部948項目“密閉式植物工廠化生產(chǎn)環(huán)境控制技術(shù)”等，發(fā)表論文23篇，專利9項。主要研究方向：設(shè)施節(jié)能與新能源開發(fā)利用。

　　特邀報告人：Prof. Denis TrystramMIAI Grenoble Alpes

　　報告題目：Toward sustainable resource managers for parallel and distributed systems

　　報告摘要：Today, humanity is facing an unprecedented climate challenge with global warming. The digital sector contributes significantly to the increase in greenhouse gas emissions. Therefore, it is particularly crucial to optimize the energy use of computing applications, particularly in HPC clusters. In this presentation, we propose to survey possible energetic leverage mechanisms that optimize the job allocations. We present a complete processing chain from job submission to their execution. It is based on the analysis of execution traces by learning to characterize the energetic profile of jobs and the design of adequate management policies of job priority.

　　報告人簡介：Prof. Denis Trystram is currently a distinguished Professor at Grenoble INP Institut d'ingenierie et de management working at Laboratoire d'Informatique de Grenoble in the team DataMove-INRIA. He is an honorary member of the Institut Universitaire de France. His research interests include Design and analysis of efficient algorithms for optimizing all aspects of the use of resources in parallel and distributed systems, such as large-scale multi-cores, GPU accelerators, clouds, smart objects, IoT. A special emphasis is put on reducing the energy consumption in these areas. He also focuses in the design and analysis of approximation algorithms for scheduling and packing problems, in multi-objective optimization (performance, waiting times, fairness, reliability, energy consumption). He explores learning algorithms for data analytics, and their links with resource management, particularly on distributed (federated) learning. In the past, he has also worked in implementing parallel applications (molecular dynamic, oceanic simulations) and bio-computing (multiple alignments, phylogenetic trees).

　　2022年度中國超算最佳應(yīng)用報告

　　報告人：安虹中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)教授

　　報告題目：250萬原子高精度第一性原理復(fù)雜金屬異質(zhì)結(jié)構(gòu)模擬

　　報告摘要：過去的三十年，大型復(fù)雜金屬體系的電子結(jié)構(gòu)第一性原理計算只能達到數(shù)萬個原子。我們的工作針對大尺度分子固體材料的第一性原理計算模擬，在新一代神威系統(tǒng)上設(shè)計并實現(xiàn)了不連續(xù)伽遼金密度泛函理論(DGDFT)并行計算軟件swDGDFT;提出了新的低標度算法來加速基態(tài)DFT和雜化泛函計算過程，通過開發(fā)神威平臺上的高效的極點展開和選擇反演(PEXSI)稀疏直接求解器優(yōu)化技術(shù)，充分利用了神威眾核芯片上的從核浮點性能。swDGDFT允許我們在新一代“神威”超級計算機上使用3590萬核，計算具有250萬個原子(1720萬個電子)的復(fù)雜金屬異質(zhì)結(jié)構(gòu)的電子結(jié)構(gòu)。特別是，PEXSI的峰值性能可以達到64 PFLOPS(約5%的理論峰值)，這在稀疏問題直接求解中是前所未有的。這一成果使大尺度分子固體材料的量子力學(xué)模擬進入到介觀尺度，為設(shè)計下一代的能源材料和電子器件鋪平了道路。

　　報告人簡介：現(xiàn)任ACM SIGHPC China 副主任、中國計算機學(xué)會高性能計算專委會和體系結(jié)構(gòu)專委員常務(wù)委員。長期從事高性能計算芯片和系統(tǒng)結(jié)構(gòu)，并行程序設(shè)計環(huán)境與工具，高性能計算方面的研究工作。以第一作者或通信作者在國內(nèi)外重要的計算機系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和高性能計算相關(guān)學(xué)術(shù)會議和期刊上發(fā)表學(xué)術(shù)論文150余篇，獲得專利授權(quán)和軟件登記20余項，出版教材1部，譯著1部。曾參與研制我國第一顆通用微處理器芯片龍芯1號，獲得首屆中國科學(xué)院杰出科技成就獎。2018年始在中國科大組建并領(lǐng)導(dǎo)了“高性能計算交叉前沿協(xié)同創(chuàng)新團隊”，在神威超算系統(tǒng)上開展聯(lián)合攻關(guān)，解決了一系列國產(chǎn)科學(xué)與工程計算軟件設(shè)計和優(yōu)化面臨的重大挑戰(zhàn)和技術(shù)難題，產(chǎn)生了多項具有國際影響力的重大應(yīng)用成果。“神威•太湖之光超級計算機首次實現(xiàn)千萬核心并行第一性原理計算模擬”作為我國近年來在“戰(zhàn)略高技術(shù)領(lǐng)域取得的新跨越”的10項代表性成果之一;兩項成果分別獲得2021年度和2022年度戈登•貝爾獎提名、2021年度首屆中國超算年度最佳應(yīng)用獎。她創(chuàng)建了中國科大超算鴻雁隊，曾獲得40余項國內(nèi)外大學(xué)生超算競賽獎;培養(yǎng)的博士生入選了華為 “天才少年”(首批8位)。曾獲得國家科技進步二等獎、中國科學(xué)院科技進步二等獎、中國科學(xué)院杰出科技成就獎、國家教學(xué)成果二等獎、中國科學(xué)院教育教學(xué)成果一等獎、教育部全國計算機專業(yè)優(yōu)秀教師、教育部“基礎(chǔ)學(xué)科拔尖計劃”優(yōu)秀教師等二十余個獎項和榮譽。

　　報告人：付昊桓清華大學(xué)教授

　　報告題目：可完成小時級中國地表覆蓋制圖的弱監(jiān)督機器學(xué)習(xí)方法

　　報告摘要：地表覆蓋制圖是監(jiān)測和理解地表變化的關(guān)鍵任務(wù)，為全球變化研究、地球系統(tǒng)模擬、生態(tài)系統(tǒng)保護和修復(fù)、碳達峰碳中和監(jiān)測等諸多領(lǐng)域提供了關(guān)鍵的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。現(xiàn)有的地表覆蓋制圖方法大多采用監(jiān)督分類器，在國家或者全球尺度的場景中，受限于分類標簽的缺乏。本工作基于新一代神威超級計算機，提出了一種高可擴展的弱監(jiān)督分類方法，無需額外的人工標注，即可完成大尺度的地表覆蓋任務(wù)。該方法由兩個主要的模塊組成，一個是卷積型k均值聚類模塊，可綜合考慮紋理、光譜以及時域特征;另一個則是噪聲學(xué)習(xí)的迭代模塊。在對中國進行制圖的具體任務(wù)中，我們設(shè)計和優(yōu)化的卷積型k均值聚類模塊，可高效擴展至98304個神威節(jié)點(3800多萬核)，取得437.56 Pflops的持續(xù)計算性能。噪聲學(xué)習(xí)迭代模塊可擴展至24576個神威節(jié)點，取得11 Pflops的持續(xù)計算性能。該方法可在一小時左右完成對中國全域的地表覆蓋制圖，并獲得10分類83.5%的分類精度和25分類72.6%的分類精度，相比此前的公開產(chǎn)品有5~7%的精度提升。

　　報告人簡介：付昊桓，清華大學(xué)地球系統(tǒng)科學(xué)系長聘教授，國家超級計算無錫中心副主任。多年來致力于高性能計算與地學(xué)的交叉研究，發(fā)表高性能及地學(xué)領(lǐng)域論文百余篇。相關(guān)成果獲選FPL國際會議25年來所發(fā)表的1765篇文章中最有影響力的27篇文章之一，2016年、2017年及2021年“戈登·貝爾”獎。

　　報告人：黃生洪中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)近代力學(xué)系副教授，博士生導(dǎo)師

　　報告題目：基于新神威平臺的海底火山噴發(fā)與大氣物理化學(xué)全耦合模擬

　　報告摘要：地震、火山、海洋和大氣是影響地球環(huán)境系統(tǒng)且相互關(guān)聯(lián)的主要因素。受研究領(lǐng)域的分工影響，目前針對地震、火山、海洋和大氣的預(yù)測和模擬系統(tǒng)是相對獨立的，如海洋和大氣運動一般是基于流體力學(xué)的模擬方法;而地震和火山模擬涉及巖石和板塊的運動和斷裂，一般采用基于固體力學(xué)的模擬方法。受限于數(shù)值方法和計算能力，尚未建立全耦合的模擬系統(tǒng)。針對此類緊密關(guān)聯(lián)的地震、火山、海洋和大氣活動，全關(guān)聯(lián)的耦合模擬系統(tǒng)有助于人類提前采取措施，降低自然災(zāi)害對地球環(huán)境和生態(tài)的影響程度。本應(yīng)用將基于光滑粒子方法的多介質(zhì)、多相界面運動及混合動力學(xué)模擬軟件與基于歐拉有限體積方法的大氣物理和化學(xué)模擬軟件結(jié)合，利用新神威超算算力，針對印度洋和湯加海底火山噴發(fā)多相界面耦合復(fù)雜動力學(xué)過程，以及噴發(fā)的煙塵及溫室氣體、海嘯等對全球天氣和氣候及局部海洋區(qū)域的影響展開多尺度多學(xué)科綜合模擬。其中多介質(zhì)、多相界面運動及混合動力學(xué)模擬軟件aSPH設(shè)計了全新的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和并行算法，基于大共享模式的眾核并行策略，形成了分布式IO，強負載不均衡，聚合重疊通信等系列關(guān)鍵技術(shù)，使用3900萬核實現(xiàn)了2千億粒子規(guī)模的動力學(xué)模擬，并行效率達到80%，大氣物理和化學(xué)模擬軟件iAMAS采用三級并行化方案加速仿真其速度達到0.82模擬日/小時，實現(xiàn)峰值I/O帶寬1248GB/s，解決了嚴重的I/O瓶頸。模擬捕捉到了從沖擊波、地震、海嘯、蘑菇云到后續(xù)6-7天的動力學(xué)全過程，初步獲得海洋、大氣、火山和地震全耦合的影響效應(yīng)，對于深化相關(guān)規(guī)律認知，建立我國在海洋科學(xué)領(lǐng)域里的先發(fā)優(yōu)勢具有重大的學(xué)術(shù)探索意義。

　　報告人簡介：黃生洪，1974年生，中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)近代力學(xué)系副教授，博士生導(dǎo)師。主要從事工程力學(xué)中的基礎(chǔ)理論及面向工程的應(yīng)用技術(shù)研究，包括強沖擊、高熱流、強磁場等極端條件下材料相變、損傷及疲勞等多場耦合力學(xué)實驗與數(shù)值模擬、高超聲速氣動結(jié)構(gòu)及多相反應(yīng)流動數(shù)值模擬，工業(yè)空氣動力學(xué)中大尺度結(jié)構(gòu)繞流的高雷諾數(shù)湍流及流固耦合等，涉及的工程領(lǐng)域包括核工業(yè)、安全工程及航空航天工程等。先后主持國家基金，重大專項，軍工/重大工程專項服務(wù)等多個研究項目。2010年獲教育部科技進步一等獎，2013年或軍內(nèi)科技進步二等獎，在力學(xué)、物理及工程領(lǐng)域已發(fā)表SCI、EI論文60余篇。

　　報告人：李肯立

　　湖南大學(xué)教授

　　報告題目：

　　基于天河新一代超級計算機的百萬催化材料篩選研究

　　報告摘要：

　　利用最新國產(chǎn)超級計算機來解決具有計算密集型特征的現(xiàn)實世界問題是目前面臨的重要挑戰(zhàn)之一。以能源危機為代表，高效催化材料在替代能源開發(fā)中發(fā)揮著關(guān)鍵作用。面對巨大的材料結(jié)構(gòu)搜索空間和復(fù)雜的表面活性位點，本研究基于天河新一代超級計算機設(shè)計并實現(xiàn)了一個基于HPC+AI的高通量材料計算框架，能夠在18,106個節(jié)點上實現(xiàn)百萬催化材料的高通量篩選。對比國內(nèi)外同類工作，可以在一天內(nèi)完成其他研究者一年完成的候選催化材料篩選規(guī)模。本研究為促進替代能源的開發(fā)和高效可持續(xù)利用提供了新的高效方法。

　　報告人簡介：

　　李肯立，1971年生，湖南省漣源市人，現(xiàn)任湖南大學(xué)校黨委常委、副校長，教授、博士生導(dǎo)師。

　　長期從事高性能計算與智能計算軟件與應(yīng)用的研究教學(xué)工作，先后承擔了國家杰出青年科學(xué)基金、國家重點研發(fā)計劃、JWKJW重點項目等國家和省部級項目13項，獲國家科技進步二等獎、中國專利金獎和省部級一等獎共5項，在國內(nèi)外權(quán)威學(xué)術(shù)期刊和會議上發(fā)表論文260余篇。