科学与工程计算领域国际发展态势分析——国际科学技术前沿报告2018之三【中国科讯】

时间:2019-05-24 09:30:01 来源:中国黄山网 当前位置:使绊子 > ag投注app|HOME > 手机阅读


作者:

刘小平 吕凤先
(中国科学院文献情报中心)

2018年12月,由中国科学院文献情报中心系统国际科学技术前沿报告研究组完成、张志强研究员任研究组组长和主编的《国际科学技术前沿报告2018》已由科学出版社正式出版、公开发行。


《国际科学技术前沿报告2018》从主要科技领域中选择科学与工程计算、引力波研究、虚拟现实研究、石墨烯防腐涂料、磁约束核聚变、生物成像技术、人类微生物组、作物病虫害导向性防控、地球深部金属矿资源探测、第三极环境研究等10个科技前沿领域或热点前沿问题,以专业型、计算型、战略型、政策型和方法型“五型融合”的科技战略研究新范式,逐一对其进行国际研究发展态势的全面系统分析,剖析其国际整体进展状况、研究动态与发展趋势、国际竞争发展态势,并提出我国开展这些科技前沿领域或热点问题研究的对策建议,为我国这些领域科技创新发展的科技布局和研究决策等提供重要的咨询依据,为有关科研机构开展这些科技前沿领域或热点问题的研究部署提供国际相关领域科技发展的重要参考背景。



由于单篇报告篇幅较长,中国科讯特约报告撰写团队,凝练报告精华,推出《国际科学技术前沿报告2018》系列报告之三:《科学与工程计算领域国际发展态势分析》。


科学与工程计算领域国际发展

态势分析


科学与工程计算利用高级计算能力理解和解决复杂的科学和工程问题,是计算机实现在高科技领域应用的纽带和工具,科学计算能力包括计算机硬件、应用软件以及支撑软件的计算方法和算法的能力[1]。改进算法、程序库和计算机处理器性能增长对提高计算模拟能力方面具有同等重要意义[2]


科学与工程计算几乎在现代科技的所有领域中突破了理论和实验研究的极限,加快了研发进程。发展高性能科学与工程计算关系着国家的命脉,是确保科学领先、经济竞争能力和国家安全的重要支撑。


1
美国、欧盟、英国、日本、中国在科学与工程计算领域加强部署


1.1

美国国家科学基金会(NSF)、能源部(DOE)和国防高级研究计划局(DARPA)等多家机构支持科学与工程计算,各机构各有侧重


NSF侧重于百亿亿次计算。2015 年,美国总统启动“国家战略性计算计划”(National Strategic Computing Initiative, NSCI)[3]


主要目标为加快百亿亿次计算系统的交付以及通过开发更灵活和可重复使用的高性能计算软件集群,加强建模、仿真和数据分析技术的融合。NSF2017财年预算3000万美元,并通过现有资助计划支持NSCI。


现有5个计划为:

①计算以及数据支撑的科学与工程。

②NSF和半导体研究公司合作研究项目:协同解决能源受限计算性能挑战。

③ NSF/美国国立卫生研究院生物医学大数据量化方法联合计划:支持生物医学和数据科学重要的交叉应用领域的合作。

④工业-大学合作研究中心计划:与工业相关的竞争前研究。

⑤可持续创新的软件基础。

其中计划①已有两个主要项目正在运行。


NSF支持了与NSCI目标相一致的两大研究所“科学网关社区研究所”、“分子科学软件研究所”。NSF资助了“在极限环境中的可扩展并行性项目”,共有7个子项目,目前资助总经费502.8万美元,涵盖全部NSCI战略目标,旨在解决当今并行计算时代提高性能的挑战[4-5]。部分项目如表1所示。


表1 NSF支持国家战略性计算的部分研究项目


DOE重点关注服务于能源科学的百亿亿次计算。DOE从1995年起,发起了”先进模拟与计算计划”等一系列科学与工程计算相关的战略计划和项目,除了部署应用程序、系统软件任务外,还涵盖核安全、能源安全、科学发现和创新、环境科学、大型科学设施、材料、制造业等能源相关的多个领域。在上述领域的部分资助情况如表2所示。


表2 DOE在科学与工程计算的部分项目资助


2017年2月, DOE发布《基础能源科学的百亿亿次计算需求》报告,确定了面向2025年基础能源科学的前沿科学研究的百亿亿次计算需求,针对前沿科学研究的六个领域: 量子系统算法、新型量子材料与化学品、”催化、光合作用和光捕获、燃烧”、材料与化学发现、软物质、基础能源科学设施、数学与计算机科学[6-10]


DARPA侧重于增强科学与工程计算在多个科学领域的研究。DARPA资助的科学与工程计算项目,除了机器学习应用程序与基本限制、科学计算领域外,涵盖了科学发现、物理和工程系统、基础数学、天气预测、社会科学等多个应用领域[11-21]


1.2

欧盟发布高性能计算战略,英国资助高性能计算项目、建立高性能计算中心,共同发展高性能计算


欧盟委员会于2012年2月通过高性能计算战略,旨在确保欧洲在2020年之前提供和使用高性能计算系统和服务的领先地位。


高性能计算战略分为三部分:

开发下一代高性能计算技术,应用程序和系统;

为包括中小企业和学术界在内的行业提供最佳的超级计算设施和服务;

实现高性能计算应用交付和使用的卓越。


高性能计算战略由地平线2020的卓越科学予以支持。2014~2015年,欧盟资助19个研究创新行动,项目涉及百亿亿次计算的多个研究方向:算法、节能应用程序、系统互连、存储、处理器、输入/输出端口、架构、流体动力学模拟等。


建立9个卓越中心,涉及的领域包括:可再生能源、材料建模与设计、分子和原子建模、气候变化、全球系统科学和生物分子研究等领域。在“欧洲先进计算机伙伴关系(PRACE)第四个执行阶段”项目投入1635.4万欧元[22]


2013年,英国工程与物质科学研究理事会(EPSRC)资助英国国家高性能计算项目”ARCHER”,在英国现有国家高性能计算设施投资基础上进行整体规划,将为气候学、海洋学、生命科学、航空航天、物理学、材料科学等科学研究提供高端计算资源。


2015~2017年间,EPSRC资助了并行计算计划、计算与理论化学计划和普遍和无处不在的计算计划,在并行计算计划中,聚焦分布式算法、机器学习算法与定制应用程序。


2017年,EPSRC提供2000万英镑资助建设6个高性能计算中心,这6个新中心将向学术界和产业界开放,支持他们在自然科学和工程的计算工作,将为他们提供多种科学需求驱动的计算架构[23]


1.3

日本强调以社会问题为导向,发展科学计算


2011年,日本将高性能计算基础设施(HPCI)计划作为国家推进的重要计划,2012年,HPCI计划推进委员会和未来HPC技术研究开发方案工作组发布《科学计算路线图白皮书》,2014年,日本文部科学省发布了《科学计算路线图》,主要面向未来5-10年,科学计算对解决社会问题的贡献,以及科学计算与研究领域融合实现新的科学发现。


将针对药物发现与医疗保健、一般灾害预防、能源环境问题和社会经济预测四个领域的未来科学计算实现社会问题的具体贡献[24-26]


1.4

中国启动高性能计算重大计划与重点专项


2011年,国家自然科学基金委员会启动了“高性能科学计算的基础算法与可计算建模”重大研究计划,科学目标是:围绕基础算法与可计算建模这一主线,开展科学计算的共性高效算法、基于机理与数据的可计算建模和问题驱动的高性能计算与算法评价研究,推动我国高性能科学计算的发展,为解决科学前沿和国家需求中的瓶颈问题提供关键的数值模拟技术和方法支撑。该重大研究计划2012-2017年期间共资助项目36项,资助总经费1826万元。


2016年,中国《“十三五”国家科技创新规划》和《国家自然科学基金“十三五”发展规划》[27-28]ag投注app|HOME对科学与工程计算进行了相关部署。科技部2016年启动国家重点研发计划“高性能计算”重点专项,专项总体目标是:在E级(百亿亿次左右)计算机的体系结构、新型处理器结构、高速互连网络、整机基础架构、软件环境、面向应用的协同设计、大规模系统管控与容错等核心技术方面取得突破,依托自主可控技术,研制适应应用需求的E级高性能计算机系统。研发一批重大关键领域/行业的高性能计算应用软件,研究适应不同领域的高性能计算应用软件协同开发与优化技术,构建可持续发展的高性能计算应用生态环境。配合E级计算机和应用软件研发,探索新型高性能计算服务的可持续发展机制。将部署20个重点研究任务。上述部署的部分项目如表3所示。


表3 中国高性能计算部分项目




以上是此报告的第一部分,第二部分“中国科研活动活跃,影响力有待提高”、第三部分“建议”请移步至“高科技与产业化”微信公众号,识别下方二维码即可关注查看。《国际科学技术前沿报告2018》中收录的主题报告我们将会陆续推出,敬请期待!



参考文献:


[1] 陈志明,科学计算:科技创新的第三种方法,中国科学院院刊,2012, 27(2):161-166.

[2] President’s Information Technology Advisory Committee(PITAC). 2005. Report to the president on computational science:Ensuring America’s competitiveness,2005. https://www. nitrd. gov/pitac/reports/ 20050609_computational/computational. pdf. [2017-9-15].

[3] National Science Foundation. 2017.The National Strategic Computing Initiative.

https://www.nsf.gov/cise/nsci/.[2017-10-18].

[4] National Science Foundation. The science gateways community institute(SGCI) for the democratization and acceleration of science. https://www. nsf. [2017-10-18].

gov/awardsearch/showAward?AWD_ID=1547611 &HistoricalAwards=false. [2017-10-18].

[5] National Science Foundation. The molecular sciences software institute. https://www. nsf. gov/awardsearch/showAward?AWD_ID=1547580&HistoricalAwards=false. [2017-10-18].

[6]DOE. 2014. Applied mathematics research for exascale computing. https://insidehpc. com/2014/03/ report-applied-mathematics-research-exascale-computing/. [2017-10-11].

[7] DOE. ASCAC Subcommittee Report. 2014. Top Ten Exascale Research Challenges. https: //science. energy. gov/~/media/ascr/ascac/pdf/meetings/20140210/Top10reportFEB14. pdf. [2017-10-6].?

[8] DOE. Basic energy sciences exascale requirements review. https://science. energy. gov/~ /media/bes/pdf/reports/2017/BES-EXA_rpt. pdf.[2017-10-11].

[9] Brookhaven National Laboratory. Computational science initiative. https://www. bnl. gov/compsci/. [2017-10-12].

[10] DOE. Closed funding opportunity announcements ( FOAs ) computational materials sciences awards.

https://science. energy. gov/bes/funding-opportunities/closed-foas/computational-materials- sciences-awards-2016-foa/. [2017-10-10].

[11] DARPA. 2013. DARPA envisions the future of machine learning. https://www. darpa. mil/News-Events/2013-03-19a. [2017-10-12].??

[12] DARPA. 2014. Advanced CLARITY method offers faster,better views of entire brain. https: //www. darpa. mil/news-events/2014-06-19. [2017-10-12].?

[13] DARPA. 2014. New mathematical tools seen as key to maximizing value of scientific data and accelerating discovery. https://www. darpa. mil/news-events/2014-09-11. [2017-10-12]. ?

[14] DARPA. 2015. Advancing the design and modeling of complex systems. https://www. darpa. mil/news-events/2015-11-20.[2017-10-12].?

[15] DARPA. 2015. Minimizing uncertainty in designing complex military systems. https://www. darpa. mil/news-events/2015-01-08.[2017-10-12].?

[16] DARPA. 2016. Fun LoL to teach machines how to learn more efficiently. https://www. darpa. mil/news-events/2016-05-26.[2017-10-13].

[17] DARPA. 2017. Putting social science modeling through its paces. https://www. darpa. mil/news-events/2017-04-07. [2017-10-13].

DARPA. Enabling quantification of uncertainty in physical systems(EQUiPS). https://www. darpa. mil/program/equips. [2017-10-12]. ??

[18] DARPA. New DARPA programs simultaneously test limits of technology,credulity. https://www. darpa. mil/news-events/2015-04-01?ppl=collapse. [2017-10-13].

[19] DARPA. Probabilistic programming for advancing machine learning(PPAML). https://www. darpa. mil/program/probabilistic-programming-for-advancing-machine-Learning.? [2017-10-12].

[20] DARPA. Simplifying complexity in scientific discovery(SIMPLEX) . https://www. darpa. mil/program/simplifying-complexity-in-scientific-discovery.[2017-10-12].

[21] DARPA. Transformative design(TRADES). https://www. darpa. mil/program/transformative-design.?

[22] European Commission. High-performance computing. https://ec. europa. eu/digital-single- market/en/high-performance-computing.[2017-10-18].

[23] EPSRC. Six high performance computing centres to be officially launched. https://www. epsrc. ac. uk/newsevents/news/sixhpccentresofficiallylaunch/. [2017-10-18].

[24] 计算科学ロードマップ概要. 2014. http://www. mext. go. jp/b_menu/shingi/chousa/shinkou/035/shiryo/_ icsFiles/afieldfile/2014/06/24/1348983_07. pdf [2017-11-7].?

[25] 计算科学ロードマップ. http://www. mext. go. [2017-10-18].

jp/b_menu/shingi/chousa/shinkou/035/shiryo/_ icsFiles/afieldfile/2014/06/24/1348983_07. pdf.?

[26] 计算科学ロードマップ白书. http://open-supercomputer. org/wp-content/uploads/2012/03/ science-roadmap. pdf. [2017-10-18].

[27] 中华人民共和国中央政府,国务院关于印发“十三五”国家科技创新规划的通知,国发〔2016〕43号,2016. http://www.gov.cn/zhengce/content/2016-08/08/content_5098072.htm. [2017-11-7].

[28] 国家自然科学基金委员会. 国家自然科学基金“十三五”发展规划. 2016.http://nsfc.gov.cn/publish/portal0/tab405/info50064.htm.[2017-10-18]

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