高性能科学与工程计算战略科技

中国高性能模拟及数模混合集成电路行业相关政策汇总明确集成电路等电子核心产
业地位
根据中国证监会发布的上市公司行业分类指引（2012年修订），高性能模拟及数模混合集成电路行业归属于信息传输、软件和信息技术服务业（I）中的软件和信息技术服务业（I65）。

根据国民经济行业分类（GB/T4754-2017），高性能模拟及数模混合集成电路行业属于“软件和信息技术服务业”中的“集成电路设计”，行业代码“6520”。

1、行业主管部门及监管体制
显示，高性能模拟及数模混合集成电路行业的主管部门主要
为中华人民共和国工业和信息化部，行业自律组织为中国半
导体行业协会。

2、行业主要法律法规及行业政策。

科研意义我国首台千万亿次超级计算机(Computer)系统——“天河一号”由国防科学技术大学研制成功。

在今天中国高性能计算机(Computer)TOP100组织公布的2009年度前100强排名中，天河一号高居榜首。

有关专家认为，“天河一号”的诞生，是我国战略高技术和大型基础科技装备研制领域取得的又一重大创新成果，实现了我国自主研制超级计算机(Computer)能力从百万亿次到千万亿次的跨越，使我国成为继美国之后世界上第二个能够研制千万亿次超级计算机(Computer)系统的国家。

◆“天河一号”在科技部的领导支持下，通过与天津市滨海新区密切合作，由国防科大计算机(Computer)学院承担的国家863计划“千万亿次高效能计算机(Computer)系统研制”课题的重大成果。

该系统突破了多阵列可配置协同并行体系结构、高速率可扩展互连通信、高效异构协同计算、基于隔离的安全控制、虚拟化的网络计算支撑、多层次的大规模系统容错、系统能耗综合控制等一系列关键技术，系统峰值性能达每秒1206万亿次双精度浮点运算，内存总容量98TB，点点通信带宽每秒40Gb，共享磁盘容量为1PB，具有高性能、高能效、高安全和易使用等显著特点，综合技术水平进入世界前列。

●超级计算机(C o m p u t e r)是世界高新技术领域的战略制高点，是体现科技竞争力和综合国力的重要标志。

各大国均将其视为国家科技创新的重要基础设施，投入巨资进行研制开发。

我国首台千万亿次超级计算机(C o m p u t e r)系统的成功问世，是我国高性能计算机(C o m p u t e r)技术发展的又一重大突破，是国家和军队信息化建设的又一重要成果，为解决我国经济、科技等领域重大挑战性问题提供了重要手段，对提升综合国力具有重要战略意义。

天河一号”适用于大规模科学与工程计算。

国防科大正与天津滨海新区密切合作，将天河一号”广泛应用于石油勘探数据处理、生物医药研究、航空航天装备研制、资源勘测和卫星遥感数据处理、金融工程数据分析、气象预报、气候预测、海洋环境数值模拟、短临地震预报、新材料开发和设计、土木工程设计、基础科学理论计算等方面。

LSSC-IV 高性能计算机集群系统简介“科学与工程计算国家重点实验室”的LSSC-IV四号集群系统，于2017年 11月建成，12月投入使用。

LSSC-IV集群基于联想深腾8810系统构建，包含超算和大数据计算两部分。

计算集群主体部分包含408台新一代ThinkSystem SD530模块化刀片(每个刀片包括2颗主频为2.3GHz的Intel Xeon Gold 6140 18核Purley处理器和192GB内存)，总共拥有14688个处理器核，理论峰值性能为1081TFlops，实测LINPACK性能703TFlops。

系统还包括1台胖结点（Lenovo X3850X6服务器，2颗Intel Xeon E7-8890 V4处理器, 4TB内存,10TB本地存储），4个KNL结点（1颗Intel Xeon Phi KNL 7250处理器，192GB内存）以及管理结点、登陆结点等。

集群系统采用Lenovo DS5760存储系统，磁盘阵列配置双控制器，8GB缓存，主机接口8个16Gbps FC接口，60块6TB NL_SAS盘作为数据存储，裸容量共计360TB，系统持续读写带宽超过4GB/s磁盘阵列通过2台I/O 结点以GPFS并行文件系统管理，共享输出给计算结点。

大数据计算部分包括7台GPU服务器（分别配置NVIDIA Tesla P40、P100和V100 计算卡）和由8台Lenovo X3650M5 服务器组成的HDFS辅助存储系统。

集群系统所有结点同时通过千兆以太网和100Gb EDR Infiniband 网络连接。

其中千兆以太网用于管理，EDR Infiniband 网络采用星型互联，用于计算通讯。

LSSC-IV 的操作系统为：Red Hat Enterprise Linux Server 7.3。

LSSC-IV 上的编译系统包括Intel C,Fortran 编译器，GNU编译器， Intel VTune 调试器等。

新工科理念下高性能计算导论课程内容与实践教学的探索一、高性能计算导论课程内容高性能计算导论课程主要涉及到以下几个方面的内容：高性能计算的概念和发展历史、并行计算基础、高性能计算体系结构、并行程序设计基础、高性能计算在科学与工程领域的应用等。

具体来说，课程内容包括以下几个方面：1. 高性能计算的概念和发展历史：介绍高性能计算的定义、特点和发展历程，使学生了解高性能计算在科学、工程和商业领域的重要性和应用前景。

2. 并行计算基础：介绍并行计算的基本概念、分类、并行计算模型和并行计算的意义，培养学生的并行思维和解决实际问题的能力。

3. 高性能计算体系结构：介绍高性能计算机的结构组成和工作原理，包括并行处理器、内存系统、存储系统和互连网络等方面的知识。

5. 高性能计算在科学与工程领域的应用：介绍高性能计算在科学与工程领域的应用案例和具体实践，包括仿真计算、数据挖掘、图像处理、人工智能等方面的内容。

在高性能计算导论课程的教学中，实践教学是非常重要的一部分。

通过实践教学，可以帮助学生巩固理论知识，提升实际操作能力，培养学生解决实际问题的能力和创新思维。

下面我们将围绕高性能计算导论课程的实践教学进行具体探讨：1. 实践教学内容（1）并行程序设计与优化：通过实验课程或者实践项目，引导学生掌握并行程序设计的基本原则和技术，培养学生的并行算法设计和优化能力。

（2）高性能计算平台的使用：引导学生学习使用高性能计算平台进行科学计算和工程仿真，包括集群系统、多核处理器系统、GPU加速系统等。

（1）实验教学：设计相关的实验内容和实验项目，让学生亲自动手进行实验操作，深入理解高性能计算的相关知识和技术。

（2）项目实践：通过实践项目，让学生独立或者团队设计并开发相关高性能计算应用程序，提升学生的实际操作能力和解决实际问题的能力。

（3）案例分析：引导学生分析高性能计算在科学与工程领域的应用案例，扩大学生的知识面和视野，培养学生的创新思维和应用能力。

当前，全球进入密集创新和产业变革孕育加速的时代，工程科技各领域在技术牵引和需求推动的双重动力下正在加速发展，结合世界各主要国家重大科技计划的梳理分析，整理当前世界工程科技各领域前沿问题与发展趋势如下。

1. 智能、绿色、高效技术发展推动化石能源清洁化、新能源经济化、能源服务智能化煤炭开发向安全、高效、绿色、智能开采方向发展，煤炭利用朝着高效、节能、节水和清洁方向发展。

非常规油气和海洋深水油气成为世界油气储量与产量的新增长点，油气资源勘探开发向海底化、智能化、复合化方向发展。

核电发展更加强调安全性和可持续性。

可再生能源的技术研发向大型化、高效低成本方向发展，而可再生能源利用则是朝着多能互补、冷热电联产与综合利用方向发展。

电力工程技术发展特征是安全可靠、经济高效、智能开放，构建智能电网，发展大规模可再生能源接入技术、融合分布式可再生能源的微电网技术、直流电网或交直流电网模式。

非能源矿业向实现深部资源的安全开采和高效回收方向发展。

2. 着眼环境质量对人类健康的影响，全球全过程复合污染控制与生态协同修复成为趋势当前，世界范围不同阶段、不同层面、不同特征的环境生态问题共存，既有重工业发展区域面临的传统重工业污染及新型污染、多重复合型污染问题，也有工业化区域面临的生态环境深度改善及全球化环境改善难题。

削减源头污染、清洁生产成为改善环境质量的关键，复合与新型污染物高效深度处理是解决点源及部分面源污染问题的关键，大区域、流域生态与土壤修复大面积展开，环境基准与人体健康影响研究成为关注焦点，大尺度环境监测及快速预警应急技术得到快速发展。

3. 信息技术亟须突破计量、感知、计算和使能技术与体制瓶颈，大力推进泛在智能和移动互联网当前，以测量、通信、计算为三大支柱的信息电子技术在精度、速度、广度、深度等方面的要求越来越高。

新一代计量基标准和高精度测量技术长足发展，感知技术趋向体制革新、高性能与智能化，使能材料和器件技术的发展促进工业不断升级，网络与通信技术呈现“千亿级人—网—物三元互联”，计算技术向超高性能、超低功耗、超高通量和多计算范式等方向发展，软件技术向高智能、高聚合、高适应方向发展。

先进科学与工程计算先进科学与工程计算是一种涉及到使用先进技术和工具进行科学、工程计算的学科，它与传统计算的不同之处在于它采用了现代计算机技术和软件，能够更快速、更精确地解决高度复杂的科学和工程问题。

该领域的研究内容涉及的各个方面都有着非常广泛的应用价值，已经成为了现代社会中不可或缺的一部分。

目前，先进科学与工程计算在很多领域如航空工程、汽车工程、医疗器械、电子通信、环境保护等方面都有着广泛应用。

在航空工程领域，计算机模拟可以用于研究气动力学问题、流场特性分析、结构强度分析等方面，帮助优化飞行器的设计；在汽车工程领域，计算机模拟可以用于研究多个方面的问题，如发动机、车身、悬挂等的优化设计和性能分析；在医疗器械领域，计算机模拟可以模拟手术过程和手术后结果，帮助医生和患者更好地了解手术过程，以此减少复杂手术的风险；在电子通信领域，计算机模拟可以用于设计、仿真和验证信息的传输、接收和处理方法；在环境保护领域，计算机模拟可以用于预测大气、水体和土壤中的化学反应和环境污染物的传输。

在先进科学与工程计算中，计算机模拟技术是最为重要的部分。

计算机模拟可以用于构建数学模型以帮助分析和预测问题。

例如，在科学领域，计算机模拟可以使用计算机程序来对物理过程建立数学模型进行仿真。

这些模型可以帮助科学家们了解事物到底是如何工作的、为什么会发生某些事情、以及在不同情况下会发生什么。

在工程领域，计算机模拟可以被用于测试和有效地优化设计方案，使设计更加优化并满足需求。

此外，利用计算机模拟还可以有效地提高产品周期和设计种类，同时降低产品研发成本，使得科学和工程计算能够更好地造福于广大人民群众。

除了计算机模拟技术，高性能计算也是先进科学与工程计算领域中的重要技术之一。

高性能计算可以提供更高的处理能力和更快的计算速度，以从海量数据中准确解决问题。

它的工作原理是将一个大问题分成若干个小问题，使更多的计算机同时处理子问题，以尽可能地提高计算效率和准确性。

计算是第三种科学研究手段——访计算数学家余德浩教授张璋2002 年 12月 18 日科学时报三版“大规模科学计算问题关系到当前亟待解决的国家需求，也是涉及国际学科发展前沿的世界性难题。

”计算数学家余德浩教授日前接受记者采访时这样说。

作为中科院计算数学与科学工程计算研究所副所长，“ 9 7 3 ”项目“大规模科学计算研究”主要负责人之一，他向记者介绍了该项目的一些情况和未来的研究方向。

记者：“大规模科学计算研究”课题于1 9 9 9年立项，其科学意义和社会需求是什么？余德浩：计算是继理论和实验之后的第三种科学研究手段。

科学计算的发展水平也是一个国家综合国力的重要标志。

正是由于国家需求的牵引和计算科学自身发展的推动，各发达国家都大力发展科学计算。

国民经济、国防建设和社会发展的许多领域，包括气象预报与灾害预警，生态模拟与环境控制，材料科学与电子器件设计，工业与工程中的数值模拟等，都提出了大规模科学计算的大量需求。

尤其当代科技对计算的要求越来越高，应用程序要达到全物理、全系统、三维、高分辨、高逼真的建模能力，这一要求已远远超过目前的计算能力。

这是一个巨大的挑战，带来了一系列世界性难题，形成了当代科学计算的学科前沿。

在国际科技和综合国力竞争异常激烈的形势下，与发达国家相比，我国对科学计算的投入还远远不能适应国家发展战略的需要，大力发展科学计算确属当务之急。

尽可能把科学实验转到计算模拟的方向上来，加强高性能科学计算研究，是具有战略意义的国家科技举措。

近年来，我国已先后研制成功一批高性能并行机，也引进了许多国外先进的计算设备，但获得的科学计算成果还与之极不相称，其原因正在于计算方法研究及新算法应用的严重滞后。

发展的“瓶颈”在于缺乏适于求解各类复杂问题的高性能计算方法。

本项目正是通过创造和发展新的高性能计算方法，充分利用现有的高性能计算机，以有效解决一些面向国民经济重大目标的大规模计算问题。

这将大大推动我国计算科学的发展，提高国产高性能计算机的使用效率，也为我国计算机产业的发展提供机遇和信息。

CHINA TELECOMMUNICATIONS TRADE 世界观察Global View美国：以大数据提升国家竞争力作为大数据的策源地和创新引领者，美国大数据发展一直走在全球最前面。

美国政府最先对大数据技术革命作出战略反应，利用大数据提升国家治理水平和国家竞争优势。

迄今为止，美国政府在大数据方面实施了三轮政策行动。

第一轮是在2012年3月，白宫发布《大数据研究和发展计划》，并成立“大数据高级指导小组”，提出“通过提高我们从大型复杂的数字数据集中提取知识和观点的能力，承诺帮助加快在科学与工程中的步伐，加强国家安全，并改变教学研究”。

该计划有两个目标：一是利用大数据技术系统改造传统国家治理手段和治理体系；二是形成新的经济增长业态和板块。

美国积极利用大数据在国家战略关注领域实现突破，包括科技创新、教育体系、环境保护、工程技术、国土安全、生物医药，具体的计划涉及美国国家科学基金会、国家卫生研究院、国防部、能源部、国防部先进项目研究局、地质勘探局6个联邦部门和机构，并在斯坦福大学、加州大学伯克利分校等大学开设全新的大数据课程，为大数据时代储备“数据科学家”。

美国不仅是全球首个将大数据从商业行为上升到国家意志和国家战略的国家，也是“数据科学家”和面向未来的大数据人才储备启动最早的国家。

第二轮是在2013年11月，白宫推出“数据-知识-行动”(Data toKnowledge to Action)计划，进一步细化了利用大数据改造国家治理、促进前沿创新、提振经济增长的路径，这是美国向数字治国、数字经济、数字城市、数字国防转型的重要举措。

美国国防部先进项目研究局(DARPA)、国家卫生研究院(NIH)、国家科学基金会(NSF)、能源部纷纷推出各自大数据创新行动。

他们相信，“大数据还能通过改善医疗服务，创造挽救生命的奇迹，并可以降低犯罪率并提高生活品质”。

第三轮是在2014年5月，美国总统办公室提交《大数据：把握机遇，维护价值》政策报告，强调政府部门要和私人部门紧密合作，利用大数据最大限度地促进增长和利益，减少风险。