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課題一：并行文件系統(tǒng)的應(yīng)用研究（系統(tǒng)運(yùn)行部）

介紹：隨著計(jì)算能力的增強(qiáng)、存儲容量的增大、應(yīng)用課題規(guī)模和復(fù)雜度的增加，高性能計(jì)算機(jī)對并行文件系統(tǒng)性能要求越來越高，在海量小文件頻繁創(chuàng)刪和大規(guī)模并發(fā)I/O操作的應(yīng)用場景中，文件系統(tǒng)元數(shù)據(jù)吞吐率成為限制其性能的關(guān)鍵因素。當(dāng)元數(shù)據(jù)IO負(fù)載大到一定程度，元數(shù)據(jù)服務(wù)進(jìn)程掛起，導(dǎo)致文件系統(tǒng)無法正常工作。研究調(diào)度方式改變，以分散作業(yè)元數(shù)據(jù)的負(fù)載，改善高性能計(jì)算中的元數(shù)據(jù)瓶頸問題，或者可以通過研究監(jiān)控上層節(jié)點(diǎn)IO，找到IO負(fù)載大的上層節(jié)點(diǎn)。另外現(xiàn)有的Lustre并行文件系統(tǒng)，對數(shù)據(jù)容錯主要是通過底層raid技術(shù)，當(dāng)一個存儲數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)故障，導(dǎo)致文件系統(tǒng)無法讀寫，研究文件系統(tǒng)故障節(jié)點(diǎn)自動數(shù)據(jù)遷移，在文件系統(tǒng)正常工作前提下，更換故障節(jié)點(diǎn)。

研究方向：并行文件系統(tǒng)數(shù)據(jù)智能遷移研究、并行文件系統(tǒng)IO負(fù)載研究、并行文件系統(tǒng)元數(shù)據(jù)研究、并行文件系統(tǒng)數(shù)據(jù)容錯研究

課題二：基于龍芯集群平臺的科學(xué)計(jì)算關(guān)鍵技術(shù)研究（高性能計(jì)算部）

介紹：利用深圳超算中心的龍芯集群，建立起龍芯集群應(yīng)用軟件性能剖析環(huán)境并推廣其應(yīng)用，使我國全國產(chǎn)高性能計(jì)算機(jī)從花錢“搭建”進(jìn)步到全面掌控的國際領(lǐng)先水平。研究內(nèi)容分為科學(xué)問題研究和工程應(yīng)用研發(fā)兩部分，前者主要是研究龍芯集群上的性能優(yōu)化與測評方法，后者主要是完成有價值的應(yīng)用在深圳超算龍芯集群上的移植和優(yōu)化。

一、龍芯集群的性能測評與優(yōu)化。主要包含科學(xué)及計(jì)算庫、自動向量化、CC-NUMA架構(gòu)優(yōu)化和性能剖析工具研究4個內(nèi)容：

（1）科學(xué)計(jì)算庫在支持通用的科學(xué)計(jì)算應(yīng)用：

1）針對基于全新GS464E架構(gòu)的單路四核龍芯3A2000和四路十六核龍芯3B2000高性能通用處理器，對GotoBLAS庫Level3級核心函數(shù)DGEMM及其他核心函數(shù)進(jìn)行優(yōu)化算法和優(yōu)化手段的研究。

2）針對大型CC-NUMA系統(tǒng)中多層存儲結(jié)構(gòu)，將OpenMP與BLAS庫結(jié)合起來協(xié)同優(yōu)化。

（2）自動向量化：

1）完善針對基本塊的SLP向量化和針對嵌套循環(huán)的多面體模型（PolyhedralFramework）等自動向量化技術(shù)，使龍芯3B的SIMD擴(kuò)展指令得到編譯器的有效利用。

2）在GCC中實(shí)現(xiàn)龍芯3B的向量化支持，增加龍芯3B的體系結(jié)構(gòu)信息。

（3）CC-NUMA架構(gòu)優(yōu)化：

1）研究類似于IntelParallelStudio的PGO（profile-GuidedOptimization）的優(yōu)化框架；

2）將局部性泄露的定量評估引入到線程和內(nèi)存布局的最優(yōu)求解過程中，形成新的布局求解算法；

3）嘗試將布局算法結(jié)合到GCC中或編譯器預(yù)處理模塊上。

（4）性能剖析工具研究：

1）分析現(xiàn)有的眾多性能剖析工具，評估其在龍芯上的實(shí)用性情況和移植工作量；

2）選擇三個層次上的最基本功能，確定出龍芯性能剖析工具的框架；

3）開發(fā)或移植相應(yīng)的性能剖析工具，形成可用的軟件套件。

二、應(yīng)用優(yōu)化實(shí)踐研究。涉及到應(yīng)用軟件的移植、測評和優(yōu)化實(shí)施：

1）將若干備選的應(yīng)用軟件移植到龍芯集群，分析和評估移植可行性；

2）完成代碼的移植、編譯、調(diào)試和試運(yùn)行；

3）利用本項(xiàng)目研究的性能剖析工具進(jìn)行性能測評和分析，評估其可優(yōu)化空間。

4）聯(lián)合第三方用戶單位，將應(yīng)用軟件實(shí)施有效運(yùn)行。

課題三：高性能計(jì)算環(huán)境應(yīng)用服務(wù)優(yōu)化關(guān)鍵技術(shù)研究（高性能計(jì)算部）

介紹：本課題隸屬于863重大專項(xiàng)高效能計(jì)算機(jī)及應(yīng)用服務(wù)環(huán)境（二期），主要內(nèi)容是立足已有的高性能計(jì)算環(huán)境基礎(chǔ)，重點(diǎn)研究高性能計(jì)算環(huán)境的應(yīng)用服務(wù)優(yōu)化關(guān)鍵技術(shù)，包括資源彈性調(diào)度、統(tǒng)一認(rèn)證與系統(tǒng)安全、應(yīng)用服務(wù)共享、資源監(jiān)控和運(yùn)行管理、資源記賬統(tǒng)計(jì)等，開發(fā)一套基礎(chǔ)軟件，集成國內(nèi)優(yōu)秀的高性能計(jì)算資源，建立具有新型運(yùn)行機(jī)制和豐富應(yīng)用資源的高性能計(jì)算應(yīng)用服務(wù)環(huán)境，提高高性能計(jì)算資源的利用率；同時，依托國家高性能計(jì)算應(yīng)用服務(wù)環(huán)境，在工業(yè)產(chǎn)品設(shè)計(jì)、新藥創(chuàng)制、數(shù)字媒體和文化創(chuàng)意三個應(yīng)用領(lǐng)域建立具有新型運(yùn)行模式的領(lǐng)域應(yīng)用社區(qū)，結(jié)合領(lǐng)域背景知識，為用戶定制應(yīng)用服務(wù)，降低高性能計(jì)算應(yīng)用成本，全面提升高性能計(jì)算應(yīng)用服務(wù)水平。

課題四：主機(jī)惡意行為監(jiān)控與分析關(guān)鍵技術(shù)研究（高性能計(jì)算部）

介紹：項(xiàng)目以研究未來互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下的主機(jī)惡意行為、惡意軟件（代碼）檢測、網(wǎng)絡(luò)行為識別與審計(jì)技術(shù)為基礎(chǔ)，重點(diǎn)研究信息安全核心共性技術(shù)，并且將其廣泛應(yīng)用于下一代防火墻軟件、互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)審計(jì)系統(tǒng)等信息安全產(chǎn)品及解決方案中。重點(diǎn)研究以下六項(xiàng)信息安全核心共性技術(shù)：

一、基于主機(jī)狀態(tài)、主機(jī)網(wǎng)絡(luò)交互信息的行為分析技術(shù)，包括網(wǎng)絡(luò)交互信息的逐層分析規(guī)則、主機(jī)狀態(tài)分析規(guī)則以及綜合行為分析技術(shù)。

二、木馬、蠕蟲、僵尸等惡意代碼的深化家族變種技術(shù)。

三、開放、可擴(kuò)展的威脅場景知識庫的框架，研究威脅場景知識庫的自動化構(gòu)造技術(shù)以及高效的惡意行為確認(rèn)機(jī)制。

四、主機(jī)行為信息的描述方法，研究面向海量網(wǎng)絡(luò)行為信息的快速分析技術(shù)。

五、面向大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)的遠(yuǎn)程控制技術(shù)，遠(yuǎn)程支持對行為異常設(shè)備的監(jiān)控。

六、基于主機(jī)行為監(jiān)控與分析系統(tǒng)的自身抗毀技術(shù)，抵御各種惡意軟件及應(yīng)用對該系統(tǒng)的攻擊與損毀。

課題五：基于超級計(jì)算機(jī)的深度學(xué)習(xí)軟件平臺系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)研究（高性能計(jì)算部）

介紹：基于超級計(jì)算機(jī)的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型，即深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和卷積網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)，為語音識別、圖像識別和自然語言處理等提供了高效的計(jì)算能力和算法實(shí)現(xiàn)基礎(chǔ)，針對以上應(yīng)用的大規(guī)模問題的高效求解，可以為深度學(xué)習(xí)應(yīng)用開發(fā)提供良好的平臺。目前該核心技術(shù)國內(nèi)處于起步階段。計(jì)劃構(gòu)建的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型通用計(jì)算平臺，基于國產(chǎn)超級計(jì)算機(jī)環(huán)境實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域中深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和卷積網(wǎng)絡(luò)等環(huán)境，為深度學(xué)習(xí)提供自主可控的獨(dú)立計(jì)算環(huán)境，構(gòu)建多模型融合的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型通用計(jì)算平臺，實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)獨(dú)立自主研究和構(gòu)建超算中心可持續(xù)發(fā)展能力。

主要研究內(nèi)容包括以下幾個方面：

1、面向深度學(xué)習(xí)的大規(guī)模深度學(xué)習(xí)算法及工具集的研究；

2、面向深度學(xué)習(xí)的分布式并行深度學(xué)習(xí)執(zhí)行模式的研發(fā)；

3、面向深度學(xué)習(xí)的分布式并行系統(tǒng)的研究；

4、面向大規(guī)模應(yīng)用的工程系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)研究。

課題六：基于大數(shù)據(jù)平臺的智慧交通分析（市場推廣部）

介紹：智能交通的分析對象是整個城市的交通，具有海量數(shù)據(jù)的固有特性，車牌識別、交通監(jiān)控視頻、GPS等交通相關(guān)的數(shù)據(jù)量級已從TB級別躍升到PB級別，并且存在著嚴(yán)重的信息孤島，系統(tǒng)之間信息共享困難、信息傳遞延緩等問題。本課題主要分析在當(dāng)今智慧城市智能交通的大環(huán)境下，如何利用大數(shù)據(jù)實(shí)時處理能力、高可用高穩(wěn)定特點(diǎn)及云計(jì)算技術(shù)特有的超強(qiáng)計(jì)算能力、動態(tài)資源調(diào)度、按需提供服務(wù)以及海量信息集成化管理機(jī)制建設(shè)智慧城市的海量異構(gòu)的交通大數(shù)據(jù)平臺來實(shí)現(xiàn)智能交通數(shù)據(jù)分析。

主要研究方向如下：

1、基于大數(shù)據(jù)的交通流信息采集分析；

2、基于大數(shù)據(jù)的智能交通指揮調(diào)度；

3、基于大數(shù)據(jù)的違法及事故分析；

4、基于大數(shù)據(jù)的車駕分析研判；

5、基于大數(shù)據(jù)的交通誘導(dǎo)信息服務(wù)；

6、基于大數(shù)據(jù)的交通信號控制。