加快發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力,必須堅(jiān)持科技創(chuàng)新引領(lǐng),實(shí)現(xiàn)人才強(qiáng)、科技強(qiáng)進(jìn)而促進(jìn)產(chǎn)業(yè)強(qiáng)、經(jīng)濟(jì)強(qiáng)?？萍紕?chuàng)新,需要與時(shí)俱進(jìn),緊跟變化,才能實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量的發(fā)展突破。

　　當(dāng)前,人工智能技術(shù)加速了科學(xué)研究的范式變革,帶來(lái)科研模式的重構(gòu)和新一輪科技革命,也對(duì)科研基礎(chǔ)設(shè)施提出新的需求。在智慧科研時(shí)代,中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)升級(jí)建設(shè)了全新一代“融合計(jì)算平臺(tái)”,推進(jìn)科研基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展,滿足科研數(shù)據(jù)對(duì)計(jì)算存儲(chǔ)的新需求,提升創(chuàng)新體系效能,提速科技創(chuàng)新。

　　數(shù)據(jù)為基,科技范式更迭對(duì)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施產(chǎn)生新要求

　　數(shù)據(jù)作為新型生產(chǎn)要素,是科學(xué)研究的核心生產(chǎn)力。例如,在腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究中,探索人腦上億個(gè)神經(jīng)元之間是如何連接與工作的,帶來(lái)每秒高達(dá)100 TB數(shù)據(jù)吞吐量;在天體觀測(cè)和研究中,天文專家往往需要從數(shù)十PB海量數(shù)據(jù)中分析發(fā)現(xiàn)新天體;一個(gè)典型的粒子碰撞實(shí)驗(yàn)每秒產(chǎn)生超過(guò)100 TB的數(shù)據(jù)·······

　　當(dāng)前,越來(lái)越多的科研項(xiàng)目已經(jīng)在逐步使用人工智能技術(shù),如通過(guò)人工智能預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)三維結(jié)構(gòu)、發(fā)現(xiàn)新材料和新藥物、自動(dòng)識(shí)別和分類天體等。由數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的人工智能技術(shù)的運(yùn)用,進(jìn)一步加強(qiáng)了科學(xué)數(shù)據(jù)的核心要素地位,這對(duì)存儲(chǔ)基礎(chǔ)設(shè)施的IO讀寫性能、帶寬、時(shí)延有了更高的要求,同時(shí)還要求在多源異構(gòu)數(shù)據(jù)之間實(shí)現(xiàn)快速轉(zhuǎn)換與傳輸。

　　中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)網(wǎng)絡(luò)信息中心副主任李會(huì)民認(rèn)為,近幾年生命科學(xué)、材料科學(xué)、力學(xué)等學(xué)科的科研數(shù)據(jù)計(jì)算與存儲(chǔ)需求不斷更新,不僅數(shù)據(jù)量呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng),數(shù)據(jù)處理性能需求也不斷提高。對(duì)教育科研行業(yè)來(lái)說(shuō),數(shù)據(jù)存儲(chǔ)基礎(chǔ)設(shè)施需要隨科研范式的發(fā)展進(jìn)行迭代升級(jí),解決海量、多模態(tài)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、分析,以及數(shù)據(jù)流動(dòng)問題,這樣才能更好地滿足科研人員的需求。

　　中國(guó)科大全面升級(jí)“融合計(jì)算平臺(tái)”,打造科研基礎(chǔ)設(shè)施新標(biāo)桿

　　“千生一院士,七百碩博生,百生一杰青”,站在科研教育發(fā)展前沿的中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)(以下簡(jiǎn)稱“中國(guó)科大”),剛剛走過(guò)了65載科研春秋。作為國(guó)內(nèi)建設(shè)最早的高校計(jì)算平臺(tái)之一,20年來(lái),中國(guó)科大網(wǎng)絡(luò)信息中心負(fù)責(zé)的校級(jí)計(jì)算中心為中國(guó)科大取得世界領(lǐng)先的科研成果提供了強(qiáng)大的數(shù)據(jù)計(jì)算與存儲(chǔ)支撐。

　　隨著用戶的持續(xù)增加和海量多模態(tài)科研數(shù)據(jù)的快速增長(zhǎng),計(jì)算中心原有的兩套系統(tǒng)整體利用率居高不下,科研項(xiàng)目排隊(duì)時(shí)間長(zhǎng)等問題持續(xù)出現(xiàn),計(jì)算、存儲(chǔ)上的性能及規(guī)模難以滿足學(xué)校的教育科研需求。因此,中國(guó)科大計(jì)算中心深入分析科研項(xiàng)目對(duì)計(jì)算和存儲(chǔ)資源的需求變化,選擇浪潮信息分層解耦的整體方案升級(jí)建設(shè)了“融合計(jì)算平臺(tái)”,以異構(gòu)計(jì)算和融合存儲(chǔ)為核心支持?jǐn)?shù)據(jù)全生命周期管理,總存儲(chǔ)容量11PB,聚合帶寬超過(guò)160GB/s,寫帶寬超過(guò)100GB/s,隨機(jī)讀IOPS達(dá)到205萬(wàn),網(wǎng)絡(luò)延遲低至1.45us,具有GPU算力強(qiáng)、存儲(chǔ)容量大、IO讀寫性能強(qiáng)、高速網(wǎng)絡(luò)通信等優(yōu)勢(shì),整體性能在國(guó)內(nèi)高校中領(lǐng)先。

　　李會(huì)民介紹,針對(duì)新科研范式對(duì)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)平臺(tái)的要求,融合計(jì)算平臺(tái)使用分布式并行文件存儲(chǔ)AS13000系列解決了海量多模態(tài)數(shù)據(jù)的統(tǒng)一存儲(chǔ)、高效的數(shù)據(jù)處理、全生命周期管理和穩(wěn)定安全四個(gè)核心需求。

　　新的平臺(tái)同時(shí)支持塊、文件、對(duì)象、大數(shù)據(jù)等多種協(xié)議數(shù)據(jù)融合互通,為不同學(xué)科領(lǐng)域的多模態(tài)、多尺度科研數(shù)據(jù)提供更高效、更便捷的存儲(chǔ)服務(wù)。系統(tǒng)分層搭建了高速存儲(chǔ)及大容量存儲(chǔ)池,可以自動(dòng)根據(jù)讀寫頻率實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)智能遷移,并以聚合小文件優(yōu)化技術(shù)提升讀寫性能,滿足AI高并發(fā)計(jì)算情況下的數(shù)據(jù)處理需求。面向不同科研項(xiàng)目在不同研究時(shí)期對(duì)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)性能、容量的多樣化需求,該平臺(tái)支持熱、溫、冷、冰四級(jí)分層數(shù)據(jù)生命周期管理,實(shí)現(xiàn)了存儲(chǔ)性能、容量和成本的極致平衡,高效實(shí)現(xiàn)對(duì)多學(xué)科領(lǐng)域的差異化支撐。同時(shí),平臺(tái)具有高冗余模式,可以在節(jié)點(diǎn)故障時(shí)自動(dòng)切換備用節(jié)點(diǎn),滿足科研數(shù)據(jù)的長(zhǎng)時(shí)間穩(wěn)定寫入需求,確保數(shù)據(jù)安全不丟失。

　　已經(jīng)投入運(yùn)行的“融合計(jì)算平臺(tái)”,正在支撐中國(guó)科大的前沿探索與創(chuàng)新。中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)特任教授、中國(guó)生物物理學(xué)會(huì)冷凍電子顯微學(xué)分會(huì)委員張凱銘博士表示,計(jì)算中心平臺(tái)的升級(jí)讓實(shí)驗(yàn)效率取得了大幅度提升,借助冷凍電鏡技術(shù)取得了一系列科研成果。

　　中國(guó)科大校級(jí)計(jì)算中心面向校內(nèi)所有科研院系、實(shí)驗(yàn)室、師生及校外有計(jì)算需求的用戶提供計(jì)算和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)服務(wù),是科研創(chuàng)新發(fā)展的堅(jiān)實(shí)公共基礎(chǔ)設(shè)施平臺(tái)。2022年,中國(guó)科大計(jì)算中心支持科研項(xiàng)目的成果顯著,用戶發(fā)表致謝計(jì)算中心SCI論文464篇,其中Nature系列、Science系列、PRL、JACS、Cell等頂級(jí)期刊論文達(dá)到38篇。如今,全面升級(jí)的融合計(jì)算平臺(tái)將進(jìn)一步加速科研成果涌現(xiàn),激發(fā)科技創(chuàng)新活力,加快推動(dòng)形成新質(zhì)生產(chǎn)力,增強(qiáng)發(fā)展新動(dòng)能。