倒计时3天 11个特邀报告围观HPC大咖珠海论道

　　CCF HPC China 2021 大会将于3天后于珠海·横琴隆重启幕。历时三天的CCF HPC大会上，中国科学院、中国工程院、英国皇家工程院等众院士领衔，联袂300+位重量级高性能计算领域专家学者及业界精英人士，在学术、技术、应用、生态多领域展开智慧碰撞，在洞悉“智算”融合新趋势的同时，以前瞻视野，厘清HPC未来进化脉搏。

　　报告题目：从大数据、精准医学到核酸药物

　　特邀报告嘉宾：陈润生 中国科学院院士，中国科学院生物物理研究所核酸生物学院重点实验室学术委员会主任，研究员， 博士生导师

　　报告时间：10月21日 8:45-9:15

　　摘要：在大数据、人工智能、算力算法下“精准医学的发展，使得大健康的理念从根本上发现变化，从诊断治疗的模式过渡到健康保障的模式。并且促使了生物样本和数据、基因测序、分子诊断以及基于精准医学理念的个体化治疗等产业的变革和发展。”

　　报告题目：不确定性量化与科学计算

　　特邀报告嘉宾：汤涛 北京师范大学-香港浸会大学联合国际学院校长，中国科学院院士，教育部长江讲座教授，计算数学家。

　　报告时间：10月21日 9:15-9:45

　　摘要：不确定性量化在当今的科学研究中起到非常重要的作用，也为科学计算提出了重大挑战。在本次大会报告中，我们将介绍不确定性量化问题并讨论其科学计算挑战。

　　报告题目：ParallelizingSequential Graph Algorithms

　　特邀报告嘉宾：樊文飞 深圳计算科学研究院 首席科学家、英国爱丁堡大学信息学院主任教授、中国科学院外籍院士，英国皇家学会院士、 欧洲科学院院士、英国爱丁堡皇家学会院士、计算机协会会士(ACM Fellow)

　　报告时间：10月21日 10:55-11:25

　　摘要：This talk tackles two issues in connection with parallel graphcomputations. (1) Is it possible to simplify parallel programming, from thinkparallel to think sequential? That is, we want a parallel system such that wecan plug in sequential graph algorithms, and the system parallelizescomputations across a cluster of machines, without degradation in performanceor functionality of existing graph query engines. (2) Does there exist aparallel model that optimizes computation by adaptively switching between BSP(Bulk Synchronous Parallel) and AP (Asynchronous Parallel) models? That is, themodel retains the advantages of BSP and AP, while it reduces stragglers andredundant stale computations inherent to BSP and AP. We answer both questionsin the affirmative.

　　报告题目：基于存算融合的科研创新计算基础设施构建中的若干问题(以地球科学为例)

　　特邀报告嘉宾：李国庆 国家对地观测科学数据中心主任，国家综合地球观测数据共享平台主任，中科院空天信息创新研究院研究员，博士生导师

　　报告时间：10月21日 14:30-15:00

　　摘要：存算融合是大数据中心和超算中心共同面临的未来发展方向之一，也是国家倡导的新型数据中心体系的核心内容，是支撑数据驱动科研范式的重要基础性信息体系。报告以地球科学领域中Google Earth Engine、Australian GeoscienceData Cube和CASEarth等基于存算融合的创新科研基础设施为例，分享了目前地球科学与存算融合体系相结合的形式与成效，分析了超算向存算、数算、智算演化中对于传统数据中心和传统超算中心的挑战，比如计算架构、网络传输、数据管理、知识管理、数据治理以及科技资源布局等，并介绍了国家对地观测科学数据中心和国家超算已经开展的相关合作情况。

　　报告题目：Simulation of Blood Flows in a Full-size Human Body on a Supercomputer

　　特邀报告嘉宾：Xiao-ChuanCai Professor, Department of MathematicsUniversity of Macau

　　报告时间：10月21日 15:00-15:30

　　摘要：We present some recent development of a highly scalable paralleldomain decomposition algorithm for the simulation of blood flows in humanarteries by solving a system of nonlinear partial differential equationsconsisting of a hyperelasticity equation for the artery and an incompressibleNavier-Stokes system for the blood flow. The system is discretized with a fullyimplicit finite element method on unstructured moving meshes in 3D and solvedby a Newton-Krylov algorithm preconditioned with an overlapping Schwarz method.Several mathematical, bio-mechanical, and supercomputing issues will bediscussed in detail, and some numerical experiments for the simulation of bloodflows in a full-size human body will be presented.

　　报告题目：中国科学院地球系统模式CAS-ESM2研究进展

　　特邀报告嘉宾：周广庆 中国科学院大气物理研究所研究员，信息科学中心主任，地球系统数值模拟装置总工艺师。

　　报告时间：10月21日 16:10-16:40

　　摘要：地球系统模式包含了地球科学中多个学科对物理、化学、生态、水文等过程的数学描述，它的核心是在高性能计算机上数值求解大型旋转地球流体动力学方程组以及多圈层、多尺度系统相互耦合的算法。地球系统模式是认识地球系统各个圈层(大气、海洋、陆地、冰冻圈、生态和环境等)变化规律及其耦合机制、定量预测地球系统整体变化的重要科学工具。本报告简要回顾中国科学院地球系统模式研发历史，新版本CAS-ESM2 的组成及研究进展，并简要介绍以CAS-ESM2为核心的国家重大科技基础设施“地球系统数值模拟装置”。

　　报告题目：数字孪生脑

　　特邀报告嘉宾：冯建峰 长江学者特聘教授，上海数学中心首席教授、复旦大学类脑人工智能科学与技术研究院院长、复旦大学大数据学院院长、上海脑科学与类脑研究中心副主任

　　报告时间：10月21日 16:40-17:10

　　摘要：由于大脑极其复杂，约有86G神经元，所以大脑的模拟只有在高性能计算平台上才能实现。大脑模拟数据处理、存储和传输所需要的计算能力、存储容量和通信吞吐量都非常庞大，在超级计算机上能够模拟完整的大脑一直是脑计算领域的理想。为了该目标，我们设计了在超大规模SNN网络上，映射神经元到计算设备并且规划路由的算法;并分析了在该算法下，现有硬件距离真正的实时全脑还有多远。最后， 我们以此为基础，成功地发展了介观数据同化的数学方法，并成功地在超大规模HPC集群上实现了20G的全脑模拟实验与0.1G的全脑同化实验。

　　报告题目：新一代超级计算机的挑战和应用

　　特邀报告嘉宾：刘鑫 研究员，国家并行计算机工程技术研究中心，神威系列智能计算机常务副总设计师

　　报告时间：10月22日 9:00-9:30

　　摘要：随着摩尔定律和登纳德缩放定律的日益放缓，超级计算机性能与能效的进一步提升对计算机体系结构设计提出了更高的要求，同时实际复杂应用也带来可扩展性、数据移动高效性、好用性等关键挑战。为应对以上挑战，神威超级计算机体系结构通过“硬件—软件—应用”的协同，在处理器、互联网络、系统软件、应用支撑软件和并行算法等层次开展定制设计和协同优化，构建了新一代神威国产超级计算机系统。该系统支持了近20个千万核规模科学计算和人工智能应用的高效计算，3项应用入围2021年度“戈登·贝尔奖”。神威量子模拟器作为入围应用之一，可在60小时内完成100量子比特40层深度的量子随机电路的单振幅模拟，同时可在304秒内完成谷歌悬铃木“量子霸权”问题的模拟。

　　报告题目：多架构大规模并行保辛结构电磁全动理学等离子体模拟

　　特邀报告嘉宾：肖建元中国科学技术大学，核科学技术学院 副研究员

　　报告时间：10月22日 9:30-10:00

　　摘要：电磁全动理学Particle-in-Cell(PIC)模拟被广泛应用于磁约束、激光、空间等离子体物理的研究中，并且人们对模拟规模和精度的需求越来越高。现代先进的超级计算机受功耗和制程的限制，越来越多地使用异构并行架构，这提升了应用同时支持多个超算平台的难度。本报告介绍了我们为了解决这一问题，基于scheme语言开发了一套适用于主-从架构的领域专用语言PSCMC，用其实现了大规模并行保辛结构PIC程序SymPIC，并在新一代神威平台上的优化以及全装置托卡马克动理学等离子体模拟工作。该程序除了有在多种异构架构的超算平台上均可容易移植与调优的优势外，其使用的保辛结构PIC格式还具有传统PIC格式难以具有的长期保守性，这保证了长时间大规模计算的可靠性。

　　报告题目：千万核可扩展第一性原理拉曼光谱模拟

　　特邀报告嘉宾：商红慧中国科学院计算技术研究所 副研究员

　　报告时间：10月22日 10:50-11:20

　　摘要：拉曼光谱基于物理学的拉曼散射原理，即光的频率在散射后会发生变化，而频率的变化情况取决于散射物质的独特物理化学性质。故拉曼散射光中包含了丰富的分子振动的结构的信息，不同分子的拉曼光谱的谱形特征各不相同，因此，正如通过人的指纹可以识别人的身份一样，拉曼光谱也就成为识别不同分子和材料的‘指纹’光谱。 本工作设计和开发了面向国产超算架构的高可扩展性第一性原理拉曼光谱模拟软件包。基于SW39000新一代计算机系统，本工作重新设计了全电子精度的第一性原理计算理论算法。软件与硬件优势相结合，提高了生物蛋白质体系模拟算法的精确度和适用广泛度，可以通过量子力学方法直接模拟得到蛋白质的结构信息，为分析药物的动力学过程开辟了一条新途径，可以使药物的研发更快速、更精确。

　　报告题目：TheNext Generation of Supercomputing: Cloud Native

　　特邀报告嘉宾：GiladShainer Chairman of the HPC-AI Advisory Council organization

　　报告时间：10月22日11:40-12:00

　　摘要：The HPC and AI services are going to cloud. How can the HPC andAI supercomputer keep the super performance as well get the flexibility andsecurity in cloud service, this become a challenge for both Supercomputerplayers and cloud suppliers. The next generation supercomputing architecture – Cloud Native Supercomputing is targeting to address this challenge,aiming the zero-trust environment, providing the secured networkinfrastructure, supporting the large amount of concurrent tenants, as wellgiving the bare metal performance for applications. The new non-blockingcommunication model gave the new performance optimization algorism with thecomputation and communication overlap.

　　CCF HPC China 2021大会距离正式启幕仅剩最后3天，

　　诚邀您与大咖同台，

　　前瞻行业风向，共赴超算盛宴!

　　关于CCF HPCChina 大会

　　CCF 全国高性能计算学术年会 ( National Annual Conference on High Performance Computing，简称CCF HPC China ) 创办于2005年，是高性能计算领域全球最具影响力的三大盛会之一，与德国ISC超算盛会、美国SC超算盛会并驾齐驱。

　　CCF HPC China 2021将于2021年10月21-23日(展览10月20-22日)在珠海·横琴拉开帷幕，来自全球超算领域的专家学者、企业应用开发者、科研机构及高校专业人士将齐聚“百岛之市”，共话高性能计算、AI人工智能、大数据、智能制造、数字孪生等诸多前沿领域领热点与技术创新突破。