2020-2021科教算力共享.pptx

2020-2021科教算力共享 目录 一 、 算力全景图 二 、 科研算力需求 三 、 教育算力需求 四 、 未来发展思路与建议 算力的发展态势 算力 ： 计算 能 力 ， 主 要指 数 据收 集 、 传 输 、 计 算 和存 储 能力 。 算力相关设 施 ： 大数据中 心 、 超 算 中心 /云 计算 中 心 、 大 科 学中心 、 AI等等 指数增长 海量 、 非结构化 异构多质 、 智能化 AI、 Big Data、 Cloud Computing融合应用 联邦 AI、 端边云协同技术 异构算力 图像处理 自然语言处理 千倍定律 E级计算 、 碳基芯片 非冯计算体系 通用算 力快增 AI算力 崛起 数据存 储多元 化 云计算 ABC时 代 算力发展态势 国产芯片成为国产超级计算新主流 但发展路径较多 ， 有待优化 龙 芯 申 威 海 光 飞 腾 鲲 鹏 兆 芯 指令集 MIPS Alpha X86 ARM ARM X86 指令集来 源 永久授权 +自研 永久授权 授权 授权 授权 授权 主要产 品 龙芯 3A3000/3B30 00 SW410、 SW26010 Dhyana FT-2000/64 鲲鹏 920 ZX-C、 ZX-A 系列 支持的桌面及 服 务器操作系 统 Linux Linux等 Windows、 Linux 多种操作系统 欧拉 Windows、 Linux 所属公 司 龙芯中科技术 有限公司 江南计算机所 海光信息技术 有限公司 天津飞腾信息 技术有限公司 华为技术有限 公司 上海兆芯集成 电路有限公司 科研领域的 IT基础架 构 和计 算 能力 -国际 经 验 （ 美 国 ） 美国没有像中国一样以政府为主部署的国家计算中心网络 各大企业有各自的独立算力布置 ， 如 IBM、 微软等 超级计算机设施 “ 蓝色纽约 ” 位于纽约 的布鲁克海文国家实验室 （ BNL） ， 是 纽约计算科学中心 （ NYCCS） 的核心 “ 蓝色纽约 ” 是 BNL与 IBM成功合作的 例子 ， 其软硬件及操作体系被 IBM控制 和支持 “ 蓝色纽约 ” 一直在寻求学术界与工业 界的合作 ， 计算技术改进开发吸引了 新 业务 ， 将先进的科学研究转化为了广泛 的商业成功 美国的算力设施 美国主要算力基础设施 科学专用算力基础设施 所属实 验室 研发设 施英文名称 中文翻译 Argonne National Laboratory Argonne Leadership Computing Facility (ALCF) 阿贡前沿计算设施 （ ALCF） Brookhaven National Laboratory National Nuclear Data Center 国家核数据中心 Lawrence Berkeley National Laboratory National Energy Research Scientific Computing Center (NERSC) 国家能源研究科学计算 中心 （ NELSC） Oak Ridge National Laboratory Oak Ridge Leadership Computing Facility (OLCF) 橡树岭前沿计算设施 （ OLCF） 所属实 验室 研发设 施英文名称 中文翻译 Argonne National Laboratory Transportation Research & Analysis Computing Center 交通研究与分析 计算中心 Brookhaven National Laboratory New York Blue 蓝色纽约计算科 学中心 Brookhaven National Laboratory New York Center for Computational Sciences 纽约计算科学中 心 Fermilab Advanced Computing Technologies 先进计算技术设 施 Lawrence Livermore National Laboratory High Performance Computing Innovation Center 高性能计算创新 中心 Pacific Northwest National Laboratory Computational Science Facility (CSF) 计算科学设施 （ CSF） Pacific Northwest National Laboratory Northwest Institute for Advanced Computing (NIAC) 西北先进计算研 究所 科研领域的 IT基础架 构 和计 算 能力 -国际 经 验 （ 欧 洲 ） 欧洲高级计算伙伴关系设施 （ PRACE） 是欧盟数字经济领域的分布式算力建设 2006-2010建设费为 5亿欧元 ， 建成后年运行费 0.60亿欧元 2010-2019年改造升级资金 1.32亿欧元 ， 其中 1.25亿欧元由欧盟委员会提供 PRACE的入口由 5个成员国提供 （ 西 班牙 、 意大利 、 瑞士 、 德国 、 法国 ） 通过评审 ， 学术界和工业界的科学家和 研究人员就可以使用其系统 PRACE部署的系统不断更新和升级 ， 达到了全球 HPC技术的顶峰 PRACE的高性能计算算力也为中小企 业提供支持 ， 纳入商业模式 PRACE算力中中小企业所占用的比例 我国科教算力基础设施 体 系布局 我国在国家层面出台了 科学数 据管理办法 和 国家科技资源 共享服务平台管理办法 部署了国家超算中心 、 各国家科 学数据中心 、 大科学装置等 此外 ， 各科研院所和高校也拥有 自己的小型超算中心资源 我国科教领域算力布局 科教领域算力 科技部 ： 科研 国家科学数据中 心 （ 20个 ） 国家超级计算中 心 （ 7个 ） 发改委 ： 应用 + 设施 大数据国家工程 实验室 （ 13个 ） 教育 大数据应用 技术国家工程实 验室 大数据应用技术 等国家工程实验 室 大科学装置 （ 60 多个 ） 教育部 三通两平台 新工科建设 产教融合平台 （ 4个 ） 产学合作协同育 人项目 （ 1000多 所高校 ） 地方政府 ： 产学 研 云计算中心 大数据中心 国家超算中心 、 云计算中心 成立时间 规模 应用领域 天津云计算中心 2009年 占用房屋面积约 8,500平方米 ， 共建 有 2 个大型机房共约 4,000平米 生物医 药 、 石 油地 震勘探 数 据处 理 、 动漫与 影 视渲 染 、 新材料新能源 、 高端装 备 设计 与 仿真 、 航空 航 天 、 流 体力学 、 天气预报 、 气 候 预测 、 海洋 环 境模 拟 分析 深圳云计算中心 2009年 运算速度达每秒 1,271万 亿 次 。 配 备高达 17.2PB的 海量 存储 及来源 于 各大 运营 商 教育网的丰富网络带宽 资 源 大规模科学计算 和 工程仿真 、 动漫 渲 染等计算业务 ， 同时以其强大的 数 据处理和存储能 力 为社会提供云计 算服务 长沙云计算中心 2011年 一期工程规划建筑面积 30000平 方 米 为气象 、 国土 、 水利 、 卫 生 /医疗 、 交通 等 公共 服 务部 门提供了高性能的计算 平 台服 务 。 济南云计算中心 2011年 采用自主处理器构建千 万 亿次 超 级计算 机系统的国家 面向海洋科学 、 现代农 业 、 油 气 勘探 、 气候 气 象 、 药 物筛选 、 金融分析 、 信 息 安全 、 工业 设 计 、 动 漫渲染 等领域提供计算和技术 支 持服 务 ， 承 接 国家 、 省部等 重大科技或工程项目 。 广州云计算中心 2013年 总建筑面积 42332平方米 ， 其 中 机房及 附属用房面积约 17500平方米 是助推战略性新兴产业 发 展 、 支 撑国 家 创新 型 城市和 智慧广州建设的重大战 略 性基 础 设施 ， 成为 融 高性能 计算 、 海量数据处理 、 信 息管 理 服务 于 一体 的 世界一 流超算中心 。 国家 科 学数 据 中心 大数据中心 ： 用以存储和操作海 量 数 据的中心 。 以 IO操作 、 增删查改 、 任 务调度为主 。 国家科学数据中心 是由国家按照 统 一标准和规划设立的大型数据 管理 设施 ， 代表国家对于特定领 域 （ 或 交叉领域 ） 的科学数据进 行统筹管 理和服 务 。 国家科学资源 共享服务平台 国家科学数据 国家生物种质 中心 （ 20个 ） 与实验材料资 源库 （ 30个 ） 中国科学资源共享平台 序号 国家 平台 名 称 依托 单位 主管 部门 序 号 国家 平台 名 称 依托 单位 主管 部门 1 国家高能物理科 学数据中心 中国科学院高 能物理研究所 中科院 11 国家冰川冻土沙 漠科学数据中心 中国科学院寒 区旱区环境与 工程研究所 中科院 2 国家基因组科学 数据中心 中国科学院北 京基因组研究 所 中科院 12 国家计量科学数 据中心 中国计量科学 研究院 市场监管总 局 3 国家微生物科学 数据中心 中国科学院微 生物研究所 中科院 13 国家地球系统科 学数据中心 中国科学院地 理科学与资源 研究所 中科院 4 国家空间科学数 据中心 中国科学院国 家空间科学中 心 中科院 14 国家人口健康科 学数据中心 中国医学科学 院 卫生健康委 5 国家天文科学数 据中心 中国科学院国 家天文台 中科院 15 国家基础学科公 共科学数据中心 中国科学院计 算机网络信息 中心 中科院 6 国家对地观测科 学数据中心 中国科学院遥 感与数字地球 研究所 中科院 16 国家农业科学数 据中心 中国农业科学 院农业信息研 究所 农业农村部 7 国家极地科学数 据中心 中国极地研究 中心 自然资源部 17 国家林业和草原 科学数据中心 中国林业科学 研究院资源信 息研究所 林草局 8 国家青藏高原科 学数据中心 中国科学院青 藏高原研究所 中科院 18 国家气象科学数 据中心 国家气象信息 中心 气象局 9 国家生态科学数 据中心 中国科学院地 理科学与资源 研究所 中科院 19 国家地震科学数 据中心 中国地震台网 中心 地震局 10 国家材料腐蚀与 防护科学数据中 心 北京科技大学 教育部 20 国家海洋科学数 据中心 国家海洋信息 中心 自然资源部 算力新基建 国家 发改 委首 次明 确 了新型基础设施的范围 及内容 ， 主要包括 ： 信 息基础设施 、 融合基础 设施和创新基础设施 ， 算力基础设施则是创新 基础设施的重点建设内 容之一 。 图 我国几个重要算力载体关系 案例 ： 中国科学院的超 级 计算 环 境 中国科学院超级计算环境 （ ScGrid 由总中心 、 分中心 、 所级中心组成 的三层架构网格计算环境 还连接了中国科学院院内多家单位 的 GPU计算集群 ， 聚合计算能力超 过 315PF 系统使用率超 过 50%， 核心算力为 “元 ”超级计算系统 软件体系主要包括 ： MPI（ 信息处 理界面 ）、 各类数学库 、 各类工具 软件 、 CUDA（ 计算统一设备架 构 ）、 各类应用软件 、 针对社会用 户的付费应用软件 中国科学院超级计算网格 ） 目录 一 、 算力全景图 二 、 科研算力需求 三 、 教育算力需求 四 、 未来 发展思路与建议 科研范式演进下的算力 需 求发 展 态势 图灵奖得主吉 姆 格雷 (Jim Gray） 2007年提出科学范式 第三范式模拟模型优化 下 的算 力 需求 1.模型复杂度提高带来的 计 算需求 随着计算资源和技术的升级迭代 ， 未来模型复杂 度的深化将亟待超级计算资源和技术的支撑 格点 QCD（ 量子色动力学 ） 最大的格点体系大小为 1283 256， 计算 规 模大约为十万或数十万核 ； 未来如果规模提高到 2563 512， 则计算规模将增大到数百万核 ， 必须使用 E级计算 3.高性能计算是助力科学研究和 工 程技 术 进步的 关键 高性能计算可运用有效的算法 ， 快速完成科学研究 、 工程设 计 、 金融 、 工业以及社会管理等领域内具有数据密集型 、 计 算密集型和 I/O（ 数据输入输出 ） 密集型的计算 2.模型模拟尺度精细化 带 来计算 需求 未来随着 E超级计算平台的研发 ， 各学科 模拟研究的分辨率都将逐步精细化 ， 从而 引发新的算力需求 。 第四范式的典型案例 2013年诺贝尔化学奖 化学反应发生的速度堪比光速 。 多尺度复 杂化学系统模型翻开了化学史的 “ 新篇 章 ” ， 实现对化学反应的每个步骤进行追 踪 。 2017年诺贝尔物理奖 引力波的发现 ， 激 光干涉仪前四个月的观测 数据量达到 500TB， 数据分析消耗 17亿 CPU 小时 的计算资源 。 2019年人类首张黑洞照片 ： 3.5PB数据 ， 2万 CPU小时计算资源 。 第四范式下的计算需求 密集型数据使传统人工处理方法不再有效 ， 而必须使用更为智能的 、 自动的 、 高效的 现代数据挖掘技术 。 算力资源呈现出个性化的需求 不同研究领域的科研人员算力需求构成千差万别 ， 即便 是同一领域 ， 由于其研究问题的差异 ， 也会表现出不同 的硬件和软件资源的需求差异 算力资源将更加倾向于商品化 未来关于算力共享租赁将逐渐成为一大产业 ， 当前的科 研算力租赁模式下的资金主要来源于国家科研项目支持 。 数据 存储 计算资源 私人计算空 间 定制化的数 据资源 第四范式下数据管理和 访 问的 需 求 数据来自不同学科 、 不同行业 ， 既包括结构化数据 ， 也包括非结构化数据 ， 或者半结 构化数据 ， 要实现这些不同类型数据的整合使用需要有统一的数据标准和数据接口 ， 促进数据的融合 科学数据的长期保持和共享将成为重要的环节 ， 以助于数据的重用和验证 。 面对海量 数据 ， 未来将形成数据全生命周期管理 ， 建立对大数据数据集创建 、 存储 、 分析 、 发 布 、 共享的数据管理计划 （ DMP） 数据远程访问需求 第四范式下数据集变得巨大 ， 达到不可能仅仅用文件传输协议 （ FTP） 来传输数据或 按给定模式搜索数据文件 ， 这要求数据密集型计算在海量存 储和高性能计算平台上 实现 ， 需要从远程提供接口和服务 第四范式下的算法需求 算法将构成国家的未来竞争力 高性能 、 可扩展的数值计算 高效的数据挖掘 数据获 取 数据预 处理 数据分 析 数据处 理 通用 软件 专业 软件 知识 发现 大问题 子问 题 子问 题 子问 题 解析算法 超算在各领域的应用 知识发现 如计算流体力学 、 计算材料学 、 计算 电磁学 协同计算 多学科综合设计 ， 如重工设计 仿真计算 如基于仿真的医学实践 、 数字城市模 拟 、 核电 、 煤矿仿真工具 超算 算力 高能物理实验数据处理 、 遥感数据 处 理 、 生 物 信息学 、 RFID数据挖掘 数据密集型应用 AI 技术的应用对数据存储和计算资源也提出更高要求 第四范式下的 AI算力发展 AI GPU强大的计算能力 深度学习算法 围棋棋谱图像大数据 第四范式下的 AI算力发展 谷歌 、 微软 、 IBM、 Facebook等全 球 IT 巨头都投 巨资加速超大 规模人工智能 计算平台的研 发 斯坦福大学在深度学习领域测试 ： 12颗 NVIDIA GPU可以提供相当于 2000 颗 CPU的深度学习性能 ！ 不同领域的 AI应用方向 从发展趋势上 看 ， 在服务器 平台层面开启 的新一轮计算 模式变革拉开 帷幕 ， 是人工 智能产业正式 走向成熟的拐 点 科学 领域 AI应用 方向 气候 极端天气检测 天体 物理 光晕发现 等离 子物理 磁重联跟踪 材料 科学 合成材料预测 天文 观测 瞬态检测 生物 成像 聚类 我国科研领域算力需求 的 痛点 问 题及 发 展方向 算力总体支撑较好 ， 但存在结构性供需错位 整体价格较贵 ， 科研人员计算经费紧张 科研算 力的软件生态严重缺 乏 ， 可用软件不多 用户 操作友好性不 强 ， 好用的软件不多 网络传 输 与计算能力不匹配的矛盾较为突出 科研人员的数字技术基础差异显著 我国科研领域数字基础 设 施的 建 设需求 科研算力需求的主要三个方 面 硬件基础设施建 设 建 立 多 层 次的 科 研 基 础 设 施运 营 架 构 ， 协 调 多方主体关系 ， 充 分 发 挥 各 方 积 极 性 软件基础设施建 设 积 极 促 进 专业 科 研 单 位 与 社会 组 织 合 作 ， 加 快专业软件和通用 软 件 开发 科研数字基础设施 运 营 建 立 开放 、 共 享 、 创 新的 理 念 ， 充分发 挥基础设施的社会 价值 建立面向科学发现的国 产 人工 智 能应 用 生态 建立人工智能研发与应 用服务平台 异构计算资源 、 多源异构 数据场景 分布式智能计算体系 建立开放共享大数据平台 发展在线众包新模式 隐私安全防护 发展人工智能基础软件 包 算法理论与学科基础理论 模型结合 机器学习技术 深入学科应 用 构建 AI软件生态 （ 汇聚平 台 、 软件开源社区 、 代码 托管与协作平台 、 软件评 估专家系统等 ） 目录 一 、 算力全景图 二 、 科研算力需求 三 、 教育算力需求 四 、 未来 发展思路与建议 教 育领域 算 力需求 分 析 世界大 多 发达 国 家通过 终身教育立 法 推进本 国 科技 人力资源发 展 ， 教育 （ 包括 继续教育 ） 信 息化是信息化 时代构建学 习 型社会和终身 学习体系的基本技术途 径 。 教 育领 域 算 力 共享 的 基 本 态势 ： 主 要 发达 国 家 在 教育 领 域 提 升算 力 的 布 局 2019年 6月 ， Mary Meeker发 布 Internet Trends 2019， 指出在 线教育 数 量 庞 大 ， 在 规 模 上 大幅 增 长 ， 利 用互 联 网开 展 终身 学 习 ， 员工重新培训的参与度更高 。 如 Udemy（ 全球继续教育 ） 遵循 “ 用户是知 识 生产者和接 受 者双重角色 ” 理念 ， 为用 户 提供 3000 门工作技能课 程 并打造企业解决方 案 。 美国教育 领域 高度重视 信息 技术对教 育变 革的推 动 作 用 ， 教育信 息化研究 和实 践一直走 在世 界前沿 ， 并为 世界各 国 教 育 信息化建 设和发展 提供 可借鉴的 经验 和示范 。 美国 提出 国 家 教 育技术计 划 （ NETP2016） 为美国 教 育信息化未 来 五年发展指 明 了方 向 ， 融合学习 、 教 学 、 领导 力 、 评价 、 基 础设 施五大 领 域 构 建了 “ 为 未来做准备的学 习 ” 的基本框 架 。 教 育领域 算 力需求 分 析 教 育领 域 算 力 共享 的 基 本 态势 ： 我 国 高校 近 年 来 提升 算 力 的 布局 对高校算力提升布 局 的分析 ， 要 围 绕高等院 校 在国家创新 系 统中的功 能 定位而展开 ： 学术研究 、 人才培养 。 除 去与科研 领 域的共性需 求 外 ， 还有 其 特殊性 ： 第一 ， 算 力基 础设施条 件的 制约 。 由 于高 校不具有大科 学装置 ， 在算 力基础设 施方 面存在 “ 先天 制 约 ” ， 因此 无法生成 、 收 集海量数 据 ； 一般来说 只能 获取小规模数 据 。 第二 ， 现 有科 研经 费 管 理制 度对 这 种 购买 服务 的 活动尚 不具 备 完 善的 制度 规 范 。 为 部分 克 服 上述 问题 ， 一些高 校采 取 了 由学 校统 一 采 购软 件及 其 服 务 ， 再 “ 分 发 ” 给 有需 求 的 老师 的处 理 方 式 。 大部 分 老 师根 据实 际 需求有 限度 使 用 ， 这 一方 面 可 以大 大减 轻 课 题组 的科 研 成 本 ， 同时 也 提 高了 科研 设 施 的使 用效 率 。 但是 ， 这 只 是少部 分机 构 和 课题 组所 采 用 的的 权宜 之 计 ， 根 据现 有 课题经 费管 理 办 法及 经费 预 算 科 目 ， 多 数 情 况下 ， 课 题 组难以 列支该笔费 用 。 教 育领域 算 力需求 分 析 中科院在信 息 化发展之初 就 非常重视教 育 信息化建设 ， 目前已形成 覆 盖 全院的全 生 命周 期一体 化 教 育 信息化 服 务 体 系 ， 建 设 了 教 育全过 程 管 理 、 自主 学 习 服 务 、 科 教 资 源 融合共享 的信息化系统 。 调研中发现 ， 中科院教育信息化体系布局目前存在的问题和需求包括 ： 由于教育决 策 支持还处于 初 级探索阶 段 ， 基于大数据 的 教育决策支 持 能力有待进 一步加强 ； 自主学习服 务 偏重传统模 式 ， 需构建以 学 习测量和自 适 应学习为主 体 的学习服务 平台 ， 为学习者提供更精准的学习策略 ； 科教资源融合共享还需进一步探索数字化学习资源开放与服务的模式和机 制 。 教 育领 域 算 力 共享 的 基 本 态势 ： 中 科 院教 育 信 息 化体 系 布局 教 育领域 算 力需求 分 析 总体上 ， 教 育 领域科 研活 动 算力 提 升与 共 享 ， 目前 主 要存 在 建设 和 完善 基础 设 施及 其 相关 硬 件设 备 ， 以 及 理 顺 现有 资 源共 享机制的需求 。 我 国教 育 领 域 科研 活 动 算 力共 享 的 应 用场 景 与 需 求 第一 ， 技术 维 度 。 近 年 来 “ 网上校 园 ” “ 网上课 堂 ” 的 形 式与 内 涵不 断 丰富 ， 例 如 信 息化教 育 服 务 平 台 、 教 学 资源 存储 共 享平 台 、 教学 信 息 发 布与交 流 空 间 以及围 绕 教 学 活 动建 设 的网 上 办事空 间 等 。 随着需 求 的 快 速复杂 化 ， 对算 力提升所需 的 基础设施建设提出 了 极高要求 。 第二 ， 政策 与 机制维 度 。 亟 需在制度与 机 制层面建立 起院 - 校两 级 协同 治 理的新 治 理 体 系 、 构 建 不 同 于传统 教 学 方 式 的新 教 学空 间 并塑造 新 的 围 绕教学 而 展 开 的学术 空 间 与 平 台 、 突破现 有 的有关科教 资 源共享与应 用 的体制机制 束 缚 。 我 国教育 领 域科研 活 动算力 共 享的应 用 场景与 需 求 从传 统 的 “ 教 -学 ” 单 向关 系到 去 中心 化 、 扁平的 “ 深度卷入 ” ， 是一种社会 关系的重构 。 用户并发数 ， 即同时访问 服 务器站 点的连接数 ， 对瞬间带宽 的 支持能 力要求极高 。 高并发系统 不 仅需要 良好的架构和技术选型 ， 也 需要对 实现高并发系统的业务场 景 进行全 链路测试 。 在由不同关系模式所主导 的 不同教 学场景下 ， 对算力的需求 存 在较大 差异 。 随 着 AR （ 增 强 现实 ） 、 VR （ 虚拟现实 ） 等技术被应 用 于教学 场景 ， 会对算力提出更高要求 。 新冠 疫 情 期间 ， 哈 佛 在线 教学场景 。 如何 建 构 扁平 化的 深 入教 - 学双方 “ 深 度 卷入 ” 关 系 ？ 我 国教育 领 域科研 活 动算力 共 享的应 用 场景与 需 求 在教学资源产生端 ， 根据不同的课程内容展示模式 ， 对算力的需求会有较大的不同 。 在教学资源产 生 端 ， 根据不同的 课程内容展示 模 式 ， 对算力的需求会有 较大不同 。 随 着 附加信息的增多及不断 复杂化 ， 从文 字 到音频到视频 ， 随着编 码难度 增加 ， 对算力要求也必然增加 。 在 资 源分配 端 ， 例 如流 服 务 器 ， 接 入 端 越 多 ， 对 算 力 的需 求 就 越 大 。 在 服 务器 数 量一定 的 情况 下 ， 接 入端 越 多 ， 单 个 服 务 器处 理 进程的 效 率就 要 越 高 。 对 于 接 入 端 数 量 不 确定 的 场景 ， 通 常需 要采取 算力资源自适应可拓展的架构方案 。 对于资源的接受端 ， 根 据解析度 和 信息流 压 缩率 ， 对 解压缩还 原 信息所 需 的算力要 求也有 所不同 。 新教学资源获取和教学形式对算力提出的部分新要求 ： 为实现增 强现 实 （ AR） 所需 要的图像 识别 、 知识数 据库 支撑以及 信息 图 层 叠加显示 的能 力 ； 为虚 拟现 实 （ VR） 功能 ， 额外需 要三 维建模以 及实 时 确 定物体位置姿态并显示的能力 。 除课件展 示 外 ， 远程教 学 所 需要的交 互 功 能 ， 比如 实时 留言 ， 对 话 ， 以及 在线批改 作业 的机器人 ， 在 线远程虚 拟机 ， 远程编 译运 算 ， 远程 工程 建 模 和仿真测试等 。 目录 一 、 算力全景图 二 、 科研算力需求 三 、 教育算力需求 四 、 未来 发展思路与建议 我国 科 研算 力 共享 思 路 建立权威和有影响力的科学数据品牌 目前 ， 主要有影响力的数据库与数据集主要掌握在发达国家 。 如材料 、 大气海洋 、 遥感观测 等领域数据库集中在美 、 日 、 欧这几个国家 。 研究 方向 权威 数据库 所属 国家 化学 领域 TOXNET、 Cambridge Structural Database、 SciFinder、 IRISPubChem等 美 、 英 、 德 、 荷 遥感 观 测 领 域 MODIS， GOSAT， ALOS， Landsat， NOAA， Google Earth， Sentinel， 等 美 、 欧 、 日 大气 海 洋 领 域 气象台站数据 ， WAS， TOGA， CFSR， ECMWF， NCEP2等 美 、 欧 、 日 能源 领域 IAEA-NDS， AIAA， ASME等 美 、 欧 、 日 材料 领域 NOMAD， ICSD， NIST Standard Reference Data等 美 、 日 、 欧 我国 科 研算 力 共享 思 路 发展自主可控的科学数据与高 性 能计 算 软件 目前大部分科学计算软件都是 源 自国 外 。 国 内自 主 可控 软 件 以 ANSYS为代 表 的不 多 见 。 学科领域 软件主要方向 典型代表软件名称 数学 与物理 数值计算 MATLAB、 Fortran、 Python 有限元分析 ANSYS（ 中国 ）、 MATLAB、 ADINA、 ABAQUS 计算流体力学 ANSYS（ 中国 ）、 EDEM、 Comsol、 Xflow 化学 量子化学 Gaussian、 ADF 分子动力学 CHARMM、 AMBER 天文 学 宇宙演化模拟 AREPO、 ATHENA、 Illustris、 Cubep3m 地学 遥感与地理信息系统 Erdas、 ArcGis、 Envi 气候模式 MM5、 CCM、 WRF 海洋 海洋模式 OGCM 、 MOM4、 HYCOM、 LICOM（ 中国 ） 我国 科 研算 力 共享 思 路 以国产高性能计算机为主线 ， 大力促进算力应用生态建设 国产 CPU架构的超级计算机 主流国产科研软件 各个领域重点应用软件 应用算法库及开源社区 共享开放的科研数据库 国内权威数据库 国际权威数据库 通用算力 AI算力 我国 科 研算 力 共享 思 路 建设国家先进计算科教创新中心 在算力产业中 ， 国家先进产业创新中心已经落户天津 ， 先进存储产业创新中心落户湖北 。 产业创新中心 对推动我国算力设施和产业发展发挥了重要作用 。 为推进先进计算产业中心的进一步在垂直领域的发展 ， 建议在国家先进产业创新中心分设国家先进计算科教创新中心 ， 直接面向科研教育领域的算力发展 。 算力 共享的发展思路可以作为先进计算科教创新中心的一个重要发展方向 。 政策保障 算力共享纳入 “ 十四五 ” 规划 创新基础设施 规划内容 模式优化与布 局 实施算力共享项 目 通用算力共享 项目 AI算力共享项 目 完善资金保障 建设资金 使用资金 维护资金 谢谢观看