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面向新一代國產(chǎn)E級超算系統(tǒng)十大應(yīng)用挑戰(zhàn)發(fā)布
  • 點(diǎn)擊數(shù):1410     發(fā)布時間:2021-12-10 18:29:02
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12月8日,國家超級計算天津中心和國防科技大學(xué)聯(lián)合數(shù)十家合作團(tuán)隊,共同發(fā)布面向新一代國產(chǎn)E級超級計算系統(tǒng)的十大應(yīng)用挑戰(zhàn),支撐解決世界科技前沿、經(jīng)濟(jì)主戰(zhàn)場、國家重大需求、人民生命健康領(lǐng)域的重大挑戰(zhàn)性問題。

12月8日,國家超級計算天津中心和國防科技大學(xué),聯(lián)合數(shù)十家合作團(tuán)隊,共同發(fā)布“面向新一代國產(chǎn)E級超級計算系統(tǒng)的十大應(yīng)用挑戰(zhàn)”,支撐解決世界科技前沿、經(jīng)濟(jì)主戰(zhàn)場、國家重大需求、人民生命健康領(lǐng)域的重大挑戰(zhàn)性問題。

據(jù)介紹,新一代百億億次(E級)高性能計算機(jī)的研發(fā),是國家在新一代信息技術(shù)領(lǐng)域的重要部署,將有力驅(qū)動國家信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展,其自主化程度遠(yuǎn)高于其他超算平臺,同時規(guī)模與性能更是大幅提升。此次十大應(yīng)用挑戰(zhàn)的發(fā)布,其目的就是為了充分發(fā)揮新一代E級高性能計算機(jī)強(qiáng)大計算能力,研發(fā)適配國產(chǎn)超級計算系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)和應(yīng)用軟件,構(gòu)建新的國產(chǎn)E級超級計算應(yīng)用生態(tài)。

挑戰(zhàn)一:磁約束聚變堆全裝置聚變模擬(人造小太陽)

可控聚變能源被認(rèn)為是人類未來應(yīng)對能源和環(huán)境挑戰(zhàn)最有效的手段之一,而在磁約束聚變裝置設(shè)計中,最重要的問題就是如何用更低的成本約束住更高密度、溫度的等離子體。

目前被廣泛認(rèn)可的一個主要限制約束性能的機(jī)制是邊界和芯部產(chǎn)生的所謂微觀不穩(wěn)定性。在先前的研究中由于多時間尺度的問題,這些不穩(wěn)定性通常采用回旋動理學(xué)或磁流體力學(xué)等簡化模型來描述,并且等離子體芯部和邊界需要分別建模。

在新一代國產(chǎn)E級計算機(jī)上,將可以直接采用電磁全動理學(xué)這一經(jīng)典等離子體最基本的模型來直接模擬可分辨離子回旋半徑的磁約束聚變堆全裝置等離子體,并且不用區(qū)分邊界與芯部。借助幾何算法,使系統(tǒng)長期演化模擬結(jié)果的可靠性可以得到保證,更準(zhǔn)確而自洽地再現(xiàn)其內(nèi)部所發(fā)生的不穩(wěn)定性過程,尋求提升磁約束聚變裝置約束性能的機(jī)制。

此外,全裝置等離子體動理學(xué)模擬還能得到對裝置尺度的等離子體演化更加保真的模型,更好地指導(dǎo)未來磁約束聚變堆等離子體的設(shè)計,將為可控聚變研究和聚變能源開發(fā)提供強(qiáng)力支撐。

挑戰(zhàn)二:全尺寸航空航天飛行器超百億網(wǎng)格計算流體力學(xué)模擬

近年來的臨近空間飛行器復(fù)雜流動問題數(shù)值研究對認(rèn)識高空高速下的流動機(jī)理起到了重要作用。臨近空間飛行器飛行包絡(luò)覆蓋連續(xù)流域、滑移流域和過渡流域,存在復(fù)雜的氣動力熱、稀薄非平衡效應(yīng)、大動壓下的多體分離、化學(xué)反應(yīng)、等離子體等跨流域非定常多場耦合現(xiàn)象。

上一代超級計算機(jī)在計算能力和架構(gòu)設(shè)計上無法進(jìn)行滿足精度和效率要求的臨近空間飛行器跨流域非定常多場耦合模擬,而新一代國產(chǎn)E級超級計算機(jī)在理論上有望突破計算瓶頸,從而實現(xiàn)超百億網(wǎng)格高精度全尺寸這一模擬。

臨近空間飛行器跨流域非定常多場耦合模擬研究一方面可以幫助我們?nèi)嬲J(rèn)識飛行器在高空高速飛行狀態(tài)下的復(fù)雜耦合流動現(xiàn)象,并辨識流動機(jī)制及其對飛行器的影響,另一方面可以拓展新一代超級計算機(jī)上的數(shù)值風(fēng)洞構(gòu)建能力,為航天各類運(yùn)載飛行器和航空國產(chǎn)大飛機(jī)等設(shè)計提供載體,使其更好地服務(wù)于我國戰(zhàn)略發(fā)展和建設(shè)。

挑戰(zhàn)三:數(shù)字細(xì)胞超億級原子體系動力學(xué)模擬

在解讀生命奧秘特別是細(xì)胞生物機(jī)理方面,全原子分子動力學(xué)模擬的虛擬實驗作用日益凸顯。

細(xì)胞內(nèi)充斥了各種各樣的生物大分子和小分子,始終處于一種動態(tài)的擁擠環(huán)境中,而擁擠環(huán)境對生物分子的擴(kuò)散、聚集、構(gòu)象變化和化學(xué)反應(yīng)都會有顯著影響。因此,在細(xì)胞尺度上對生物體系進(jìn)行全原子分子動力學(xué)模擬將是認(rèn)知生命過程的重要手段,但是目前的計算機(jī)很難提供足夠的算力來實現(xiàn)。

國產(chǎn)新一代的E級超級計算機(jī)理論上可以實現(xiàn)超億級甚至十億級原子數(shù)字細(xì)胞的分子動力學(xué)模擬,使得未來細(xì)胞水平上的精準(zhǔn)模擬成為可能。對細(xì)胞進(jìn)行全原子分子動力學(xué)模擬,將使我們可以在虛擬實驗中對整個細(xì)胞及其內(nèi)外的生物大分子的微觀動態(tài)過程進(jìn)行高時空分辨的觀察,幫助我們?nèi)嫔羁痰厝フJ(rèn)識新冠病毒等如何侵入細(xì)胞、細(xì)胞如何進(jìn)行物質(zhì)信息交換等生命科學(xué)重大挑戰(zhàn)性問題。

通過數(shù)字模擬獲得的知識,也將對未來的新藥研發(fā)、生命健康保障起到奠基性的作用。

挑戰(zhàn)四:對流尺度次公里級精細(xì)化數(shù)值天氣預(yù)報

對于尺度較小、發(fā)展劇烈的強(qiáng)對流天氣系統(tǒng),往往難以預(yù)報,且容易造成破壞性災(zāi)害,對于大城市的運(yùn)行管理帶來很大的威脅。

隨著天氣系統(tǒng)時空尺度的縮小,大氣的混沌屬性越發(fā)明顯,預(yù)報的不確定性加劇,這為精細(xì)化天氣預(yù)報帶來了很大的挑戰(zhàn),目前基于探測技術(shù)的預(yù)警時效性和對系統(tǒng)演變的預(yù)測往往不足。

基于新一代國產(chǎn)E級超級計算機(jī)的強(qiáng)大計算能力,綜合超高分辨率模擬、集合預(yù)報、快速循環(huán)等技術(shù),提前0-6小時預(yù)報強(qiáng)對流天氣的觸發(fā)、演變、消亡,為單個對流系統(tǒng)提供連續(xù)、概率性的預(yù)測,改進(jìn)強(qiáng)對流引發(fā)的局地強(qiáng)降水、冰雹、突發(fā)大風(fēng)、龍卷的時空落區(qū)預(yù)報準(zhǔn)確性。

挑戰(zhàn)五:百億級高效高通量虛擬藥物篩選

先導(dǎo)結(jié)構(gòu)的發(fā)現(xiàn)和優(yōu)化作為新藥發(fā)現(xiàn)階段的研究核心,往往需要花費(fèi)數(shù)年時間以及高達(dá)數(shù)億美元的資金,是藥物研發(fā)的關(guān)鍵技術(shù)瓶頸。因此如何生成新分子及優(yōu)化分子的關(guān)鍵屬性(如生物活性、成藥性、安全性和選擇性等)是影響藥物分子設(shè)計成敗的兩個關(guān)鍵問題。

據(jù)估計,目前可利用的化學(xué)空間大小范圍約為10^23至10^60,即便是某些成熟數(shù)據(jù)庫的小分子數(shù)量也達(dá)到十億級別。如何在如此巨大的化學(xué)空間內(nèi)如何進(jìn)行分子的智能生成、結(jié)構(gòu)的快速演化搜索和性質(zhì)預(yù)測是藥物篩選所面臨的巨大挑戰(zhàn)。

目前,藥物篩選通常可以利用分子對接等相對粗略的方法,在之前的超級計算機(jī)上已經(jīng)可以實現(xiàn)對十億級別的小分子進(jìn)行快速的初篩,再利用更為精確的自由能擾動計算等方法進(jìn)行更為準(zhǔn)確的評價分析。

新一代E級超級計算機(jī)提供的強(qiáng)大算力能夠支撐百億級別藥物小分子的快速篩選,輔以更先進(jìn)的算法,可以實現(xiàn)虛擬藥物篩選效能幾十乃至上百倍的提升;同時高效的藥物篩選,還可以與中藥有效組分發(fā)現(xiàn)結(jié)合,推動中藥研發(fā)的現(xiàn)代化。

挑戰(zhàn)六:面向通用人工智能的超大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型

深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是新一代人工智能的領(lǐng)航區(qū),并且已經(jīng)成功應(yīng)用于計算機(jī)視覺和自然語言處理等領(lǐng)域,取得了突出成效。

隨著應(yīng)用場景的豐富和發(fā)展,傳統(tǒng)基于有標(biāo)注數(shù)據(jù)集的領(lǐng)域模型訓(xùn)練和應(yīng)用范式越來越無法適用人工智能應(yīng)用的開發(fā)和普及。基于無標(biāo)注數(shù)據(jù)的自監(jiān)督學(xué)習(xí)技術(shù)和綜合能力好、通用能力強(qiáng)的大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型的出現(xiàn),將數(shù)據(jù)驅(qū)動的深度學(xué)習(xí)技術(shù)和通用人工智能推向新的發(fā)展階段。

近年來,計算機(jī)和人工智能領(lǐng)域的專家和企業(yè)已經(jīng)在利用現(xiàn)有高性能計算機(jī)上完成了 1.75 萬億參數(shù)的多模態(tài)預(yù)訓(xùn)練模型開發(fā),而國產(chǎn)新一代 E 級超級計算機(jī)使得支撐參數(shù)規(guī)模更大、通用性更強(qiáng)的模型(十萬億甚至百萬億以上)的訓(xùn)練和應(yīng)用成為可能。

大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型的研發(fā)部署,一方面,將推動類人機(jī)器人加快落地;另一方面,有通用模型做基礎(chǔ),將大幅降低細(xì)分領(lǐng)域數(shù)據(jù)向智能化模型轉(zhuǎn)化的難度,有效推動人工智能應(yīng)用基礎(chǔ)設(shè)施的構(gòu)建,提升工業(yè)現(xiàn)代化、數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展、智能社會數(shù)字化治理能力。

挑戰(zhàn)七:FAST超大規(guī)模觀測數(shù)據(jù)的高分辨率巡天圖像處理

中性氫巡天是 “中國天眼”(FAST射電望遠(yuǎn)鏡)的重要科學(xué)目標(biāo)之一,通過探測可觀測宇宙范圍內(nèi)中性氫的分布情況,為宇宙起源與演化、暗物質(zhì)與暗能量等前沿科學(xué)領(lǐng)域的研究提供支撐。

受視場所限,望遠(yuǎn)鏡每次觀測只能覆蓋有限天區(qū),中性氫巡天觀測持續(xù)時間可達(dá)數(shù)年,所積累的觀測數(shù)據(jù)需拼接融合才能獲得完整的高分辨率巡天圖像。在中性氫巡天數(shù)據(jù)處理流程中,網(wǎng)格化(Gridding)是計算量最大且I/O最為密集的環(huán)節(jié),是制約中性氫巡天數(shù)據(jù)處理與成果產(chǎn)出效率的瓶頸。

新一代E級超級計算機(jī)的數(shù)據(jù)處理能力配合高性能網(wǎng)格化算法,能夠應(yīng)對PB量級的中性氫巡天觀測數(shù)據(jù),從而為國之重器“中國天眼”能夠“早出成果、多出成果,出大成果、出好成果”提供強(qiáng)大助力,促生天文學(xué)基礎(chǔ)與前沿領(lǐng)域的重大發(fā)現(xiàn)。

挑戰(zhàn)八:全球尺度地震全波形反演

地震全波形反演是當(dāng)前分辨率最高的成像方法,是研究地球內(nèi)部結(jié)構(gòu)和動力學(xué)演化過程的強(qiáng)有力工具,還可為礦產(chǎn)資源和油氣勘查提供關(guān)鍵支撐。

在過去十年里,地震科學(xué)領(lǐng)域?qū)<乙呀?jīng)在上一代超級計算機(jī)上實現(xiàn)了區(qū)域尺度的低頻帶彈性波全波形反演研究。

國產(chǎn)新一代的E級超級計算機(jī)將可以實現(xiàn)全球尺度的、包括地震波衰減特征在內(nèi)的高頻帶粘彈性地震波場傳播模擬和波形成像研究。全球尺度高頻帶粘彈性地震波形反演一方面可以獲得地球內(nèi)部高精度成像結(jié)果,加深我們對板塊構(gòu)造、俯沖帶和造山帶形成和演化的認(rèn)識,另一方面可以提供地球內(nèi)部各圈層(中下地殼、巖石圈、軟流圈等)物質(zhì)和能量交換的地震學(xué)證據(jù),為研究地球深部成礦作用和火山/地震活動提供依據(jù),幫助人類更全面的認(rèn)知地質(zhì)演化,理解類地行星的形成發(fā)展。

挑戰(zhàn)九:全腦千億神經(jīng)元動力學(xué)仿真

近年來的神經(jīng)科學(xué)研究獲取了大量的大腦結(jié)構(gòu)和活動的數(shù)據(jù),以此來理解大腦的工作機(jī)制。對于大腦的高級功能,如運(yùn)動控制和思考等功能的解析和再現(xiàn),迫切需要建立起人類全腦規(guī)模的仿真神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)平臺。

人類的大腦有860億神經(jīng)元,在過去的十年里,計算神經(jīng)科學(xué)領(lǐng)域的專家在上一代的超級計算機(jī)上已經(jīng)進(jìn)行了人腦百分之一大小規(guī)模的腦回路仿真。而新一代的E級超級計算機(jī)在理論可以實現(xiàn)包括大腦皮層、小腦和基底神經(jīng)節(jié)在內(nèi)的全腦神經(jīng)回路的模擬。

人類全腦回路的仿真和研究,一方面在可以幫助我們理解大腦的思考等高級功能,開發(fā)類腦人工智能算法。另一方面,帕金森癥,亨廷頓舞蹈癥等大腦疾病的發(fā)病機(jī)理也將能夠得到進(jìn)一步的分析和驗證。此外,使用仿真腦模型構(gòu)建基于脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的神經(jīng)模態(tài)機(jī)器人,能夠提升現(xiàn)有機(jī)器人系統(tǒng)的感知與決策水平。

挑戰(zhàn)十:完全分辨率的全球次中尺度海洋數(shù)值模擬

氣候變化是全球可持續(xù)發(fā)展所面臨的重大挑戰(zhàn),也是科學(xué)界面臨的最具挑戰(zhàn)性的科學(xué)問題之一,海洋則是控制氣候系統(tǒng)季節(jié)內(nèi)、季節(jié)、年際、年代際變率的重要分量。

近年來,隨著海洋觀測的飛速發(fā)展,海洋中尺度、次中尺度過程的許多機(jī)理被不斷揭示,海洋多尺度相互作用的特征更加清晰,對海洋環(huán)流數(shù)值模擬也提出了更高的要求,分辨率中尺度、次中尺度過程及其與大氣的相互作用成為重要的研究方向。

在過去的10年期間,全球的科學(xué)家在此方向作出了不懈努力,將全球的海洋模擬提高到部分分辨率次中尺度渦(2km)的分辨率,而我國的科學(xué)家也自主開發(fā)了全球3-5km的海洋模式,基本可以完全分辨開闊大洋的中尺度過程。新一代的E級超級計算機(jī)可以實現(xiàn)完全分辨率次中尺度過程的模擬,幫助科學(xué)家全面理解海洋內(nèi)部多尺度相互作用過程,以及海洋能量串級過程,并進(jìn)一步提高對海洋環(huán)流以及整個氣候系統(tǒng)的模擬能力。

來源:科技日報

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