会议纪要

2018年10月17日，第四届高性能计算中间件技术研讨会（HPCMid2018）在青岛国际会展中心成功召开。本届研讨会为高性能计算前沿基础创新技术特别论坛，由中物院高性能数值模拟软件中心、北京应用物理与计算数学研究所和中科院计算技术研究所共同主办。

研讨会概况

本次会议吸引了来自国内科研院所、高等院校等40余家单位的120多名专家和学者。研讨会组委会成员莫则尧研究员（北京应用物理与计算数学研究所）、张林波研究员（中国科学院数学与系统科学研究院）、曹小林研究员（北京应用物理与计算数学研究所）、陈文光教授（清华大学）、刘杰研究员（国防科学技术大学）、谭光明研究员（中科院计算技术研究所）、田荣研究员（中物院高性能数值模拟软件中心）、金钟研究员（中科院计算机信息网络中心）、徐小文研究员（北京应用物理与计算数学研究所）、杨章副研究员（北京应用物理与计算数学研究所）等参加了会议。

本届会议议程包括邀请报告和Panel主题讨论两个环节。共安排了8个邀请报告，报告人分别为：孙凝晖研究员、肖侬教授、窦勇教授、陈云霁研究员、莫则尧研究员、陈文光教授、张林波研究员、翟季冬教授；在Panel主题讨论环节，莫则尧、肖侬、孙凝晖、陈文光四位报告人作为嘉宾，围绕“高性能计算前沿基础创新技术”，与参会人员进行了热烈讨论。

本届研讨会为高性能计算中间件领域的学者搭建了一个展示成果、交流合作、探讨未来发展趋势的开放平台，取得了预期效果。

邀请报告

首先，研讨会共同主席莫则尧研究员做开幕致辞，同时介绍了本届研讨会的背景与主题。他希望参会同行能借助研讨会的平台，交流新进展、探讨新想法，取得预期收获。随后，莫则尧研究员主持了上午的报告。

来自中科院计算技术研究所的孙凝晖研究员做题为《高性能计算机的普及》报告。在报告中回顾了计算机从高端专用向人人可用的40年发展历程，围绕“硬件的普及”、“硬件到用户的普及”、“软件开发的普及”三方面进行了详细的阐述，同时列举了大量云化技术在促进计算普及方面的成功案例。他认为互联网模式是HPC软件开发的未来，并在报告中分享了创新的理念与构思。

来自中山大学的肖侬教授做题为《面向大数据的高性能新型存储技术》报告。他介绍了新型存储介质的研究与开发背景，介绍了寄存器级别优化、非易内存技术、分布非易失内存、固体存储系统四种新型存储介质的应用模式；同时展望了应对大数据时代存储需求的三种趋势，即以DIMM接口的新型固态存储、分布式共享内存存储、计算存储融合的模式和技术。

来自国防科技大学的窦勇教授做题为《计算机体系结构多样化与软件生态建设》报告。他从当前微电子物质基础出发，分析了传统计算机体系结构面临的挑战与未来发展趋势，重点分析了当前几种异构并行体系结构的特点。在软件生态介绍中，他指出了软件生态建设中存在的问题和发展趋势，提出体系结构多样性与软件生态密切相关。

来自中科院计算技术研究所的陈云霁研究员做了题为《深度学习处理器》的报告。他首先介绍了以深度学习为代表的人工智能算法在云端和终端中的广泛应用。接着介绍了国际首个深度学习专用处理器芯片“寒武纪”如何解决芯片设计与算法之间固有的三大矛盾。在报告中，他介绍了一种稀疏神经网络的加速方法，可以通过定义一整套度量方法来提高数据的稀疏度。

 下午的报告围绕算法和编程模式展开，由孙凝晖研究员主持。

来自北京应用物理与计算数学研究所的莫则尧研究员做了题为《超大规模数值模拟软件高效研发平台》报告。在报告中他着重介绍了不同于商业软件烟囱模式的自主软件研制茉莉（JASMIN）模式。茉莉模式是一种加速自主软件研制的模式，具有高效能、高置信、高产出、快速研发的特点，研制出的软件具有较强的计算力、置信力与交互力，目前已广泛应用于多个国家重大行业应用领域，对于应对超大规模数值模拟软件危机具有重要意义。

来自清华大学的陈文光教授在题为《神图-扩展到数万结点图数据处理系统》报告中介绍了搜索引擎、金融反欺诈、公共安全等领域广泛应用的图数据系统，同时介绍了如何在神威太湖之光计算机上开发可扩展图计算系统“神图”技术。

来自中科院数学与系统科学研究院的张林波研究员做了题为《一个面向扩展有限元（XFEM）的高阶数值积分模块》报告。在非贴体无结构网格有限元计算中，由于计算区域与三角形或四面体单元相交曲面的复杂性，实现高阶精度的数值积分是十分困难的。在报告中，张林波研究员介绍了一种通用的实现方法，并通过大量数值模拟结果验证了正确性和高可用性。

来自清华大学的翟季冬教授做了题为《大规模高性能计算机上系统性能异常检测研究》报告。他介绍了当前大规模高性能计算机中可能会出现的性能异常行为，并介绍了一种轻量级在线性能异常检测方法及性能检测工具，通过真实算例说明系统的可靠性和实用性。

Panel讨论

Panel讨论环节由研讨会共同主席张林波研究员主持，围绕“高性能计算前沿基础创新技术”这一主题，四位嘉宾结合各自研究与经验，畅所欲言，现场气氛十分热烈。

莫则尧研究员结合多年数值模拟软件开发与平台构建经验指出，高性能计算中间件从应用到硬件都大有作为，思考如何将计算机性能尽可能全面地发挥出来，将不同问题与不同计算机体系结构相结合，采用抽象方法凝练共性特征是一个重要的研究方向。

孙凝晖研究员结合多年高性能计算机研制、计算机体系结构开发的相关经验，指出不论是计算机的前沿技术还是基础技术，衡量的指标都应是能否可以长期进行。中间件作为计算机硬件到应用之间的桥梁，正如哑铃的中间，是一个较为薄弱的环节，在负载导向新方法，新结构方面还可以做很多事情。他认为与人工智能这一前沿技术相适应的存储器件很可能在最近一二十年成为关键技术。

陈文光教授结合图数据处理系统——神图的研发经验，分享了自己对数据处理与性能优化未来发展趋势的看法。他认为数据处理作为第四范式对于编程的便利性，挖掘系统性能都具有很重要的作用，并讨论了如果从图计算扩展到一般性的计算。他认为如何把加速技术和NVM多层次技术融合匹配是一个重要的研究问题。

肖侬教授结合多年来对介质方面研究的经验，指出在大数据条件下，介质的存储问题会愈加明显。他表示一旦存储介质发生很大改变，深度学习可以在存储器上直接进行计算，这将会极大地提高计算性能，从而对操作系统及其他上层建筑产生巨大的影响。同时他认为加速器在未来的发展中可能会成为主流。

在随后的提问环节中，现场听众踊跃发言，问题范围涉及云计算、人工智能、加速器、体系结构、E级计算、自主处理器等等，四位嘉宾及主持人针对以上问题，进行了精彩的发言，阐述了自己的观点，引发了大家热烈的讨论。

研讨会简介

高性能计算中间件技术研讨会创办于2015年，已在无锡、西安、合肥成功举办三届。研讨会以科学与工程计算和大数据处理为需求背景，致力于高性能计算中间件关键技术的学术交流，建立复杂实际应用与超级计算机研制之间的桥梁和交流平台。

撰稿：胡少亮、许竞、张宏婷 |摄像：方红杰