人工智能提升科学计算性能课题申报书

提升科学计算性能课题申报书一、封面内容

项目名称：提升科学计算性能研究

申请人姓名及联系方式：张明，zhangming@

所属单位：中国科学院计算技术研究所

申报日期：2023年10月26日

项目类别：应用研究

二．项目摘要

本项目旨在探索技术在高性能科学计算领域的应用，通过融合机器学习与计算数学方法，显著提升科学计算模型的效率与精度。当前科学计算在气象预报、流体力学模拟、材料设计等领域面临计算资源与时间成本的挑战，传统计算方法难以满足复杂模型的实时性需求。本项目将以深度学习为核心，构建智能计算优化框架，重点研究神经网络加速器、自适应计算调度及模型压缩技术，以降低计算复杂度并提高并行处理能力。研究将基于大规模数值模拟案例，开发智能参数优化算法，实现计算任务与硬件资源的动态匹配，并通过强化学习优化计算路径，减少冗余计算。预期成果包括一套智能科学计算软件原型，支持复杂物理模型的实时模拟，以及一系列理论分析报告，阐述技术对计算性能提升的量化效果。本项目不仅推动科学计算向智能化转型，也为高性能计算领域提供新的技术范式，具有重要的学术价值与工程应用前景。

三.项目背景与研究意义

科学计算作为现代科学研究的重要支撑手段，在天气预报、气候模拟、航空航天设计、生物医药研发、材料科学探索等关键领域发挥着不可替代的作用。随着计算科学的发展，科学计算模型日益复杂，计算规模不断扩大，对计算性能的要求也随之水涨船高。然而，传统科学计算方法在处理大规模、高维度、强耦合问题时，往往面临计算效率低下、资源消耗巨大、模型训练成本高昂等瓶颈，这些瓶颈严重制约了科学研究的深入和工程应用的拓展。

当前，高性能计算（HPC）技术虽然不断发展，但硬件成本的持续攀升和能耗问题的日益突出，使得单纯依靠增加计算资源来提升科学计算性能的路径逐渐受限。同时，科学计算模型的高度复杂性和非线性特性，使得传统优化算法难以在有限时间内找到最优解，甚至导致计算任务失败。此外，科学计算资源往往呈现时空分布不均的特点，如何在有限的计算资源下实现高效的计算任务调度和资源分配，也是当前亟待解决的问题。

在这样的背景下，（）技术的快速发展为提升科学计算性能提供了新的思路和解决方案。技术，特别是机器学习、深度学习等分支，在模式识别、数据分析、预测建模等方面展现出强大的能力，这些能力与科学计算中的问题求解、数据处理、模型优化等环节高度契合。将技术引入科学计算领域，有望实现计算过程的智能化，从而显著提升科学计算的效率、精度和可靠性。

具体而言，技术可以从以下几个方面提升科学计算性能：

1.**模型加速**：利用神经网络结构对科学计算模型进行加速，例如通过构建神经网络代理模型来替代部分耗时较长的科学计算模块，或者利用神经网络来预测计算结果，从而减少实际计算量。

2.**自适应计算**：基于技术实现计算任务的自适应调整，根据计算资源的实时状态和计算任务的特性，动态调整计算策略，例如选择合适的计算算法、调整计算精度、分配计算资源等，以实现计算效率的最大化。

3.**智能优化**：利用机器学习算法对科学计算模型中的参数进行优化，例如通过强化学习来优化计算路径，或者通过深度学习来优化计算模型的结构，以提升模型的计算性能和预测精度。

4.**资源调度**：基于技术实现计算资源的智能调度，根据计算任务的需求和计算资源的特性，动态分配计算资源，以提升计算资源的利用率和计算任务的执行效率。

5.**异常检测**：利用技术对科学计算过程进行监控，及时发现计算过程中的异常情况，例如数值溢出、收敛失败等，并采取相应的措施进行干预，以保证计算任务的顺利进行。

因此，开展提升科学计算性能的研究具有重要的理论意义和实际应用价值。本项目的研究将推动技术与科学计算领域的深度融合，为解决科学计算中的瓶颈问题提供新的技术手段，并为高性能计算领域的发展注入新的活力。

本项目的研究意义主要体现在以下几个方面：

1.**社会价值**：通过提升科学计算性能，可以加速科学研究的进程，推动科学发现的实现，为社会进步和经济发展提供强有力的支撑。例如，更精确的天气预报模型可以减少自然灾害带来的损失，更高效的气候模拟模型可以帮助我们更好地应对气候变化，更先进的生物医药计算模型可以加速新药研发和疾病治疗。

2.**经济价值**：本项目的研究成果可以应用于各个行业，为企业的技术创新和产业升级提供技术支撑。例如，在航空航天领域，更高效的计算模型可以缩短飞机设计周期，降低研发成本，提升产品竞争力；在材料科学领域，更智能的计算模型可以加速新材料的设计和开发，推动新材料产业的发展；在生物医药领域，更精确的计算模型可以加速新药研发和疾病治疗，为人类健康事业做出贡献。

3.**学术价值**：本项目的研究将推动技术与科学计算领域的理论发展和方法创新。通过将技术引入科学计算领域，可以丰富科学计算的理论体系，发展新的计算方法，推动科学计算领域的学术进步。同时，本项目的研究也将促进跨学科的合作，推动科学与技术的深度融合，为培养复合型人才提供新的平台。

四.国内外研究现状

技术在提升科学计算性能方面的应用已成为国际学术界和工业界关注的热点。近年来，国内外学者在该领域开展了大量研究，取得了一系列重要成果，但也存在一些尚未解决的问题和研究空白。

国外在提升科学计算性能方面处于领先地位。美国、欧洲和日本等国家和地区拥有强大的计算资源和人才队伍，在与科学计算融合方面进行了深入探索。例如，美国橡树岭国家实验室利用深度学习技术对高性能计算中的线性代数运算进行加速，显著提升了计算效率；欧洲的“欧洲高性能计算云”项目旨在通过技术实现计算资源的智能化调度和管理，提高资源利用率；日本理化学研究所开发了一种基于神经网络的科学计算模型加速器，能够对部分科学计算任务进行实时加速。这些研究展示了技术在科学计算领域的巨大潜力，也为后续研究提供了宝贵的经验。

在具体技术方面，国外研究主要集中在以下几个方面：

1.**神经网络加速**：利用神经网络模型对科学计算中的子模块进行加速，例如通过构建神经网络代理模型来替代部分耗时较长的科学计算模块，或者利用神经网络来预测计算结果，从而减少实际计算量。研究表明，这种方法在流体力学模拟、量子化学计算等领域取得了显著的加速效果。

2.**自适应计算**：基于技术实现计算任务的自适应调整，根据计算资源的实时状态和计算任务的特性，动态调整计算策略，例如选择合适的计算算法、调整计算精度、分配计算资源等，以实现计算效率的最大化。例如，美国阿贡国家实验室开发的自适应计算框架利用机器学习算法根据计算任务的实时反馈来调整计算策略，显著提高了计算效率。

3.**智能优化**：利用机器学习算法对科学计算模型中的参数进行优化，例如通过强化学习来优化计算路径，或者通过深度学习来优化计算模型的结构，以提升模型的计算性能和预测精度。例如，欧洲科学家利用遗传算法对计算模型中的参数进行优化，显著提高了模型的预测精度。

4.**资源调度**：基于技术实现计算资源的智能调度，根据计算任务的需求和计算资源的特性，动态分配计算资源，以提升计算资源的利用率和计算任务的执行效率。例如，美国国立超级计算应用中心开发了一种基于强化学习的资源调度算法，能够根据计算任务的实时需求动态分配计算资源，显著提高了资源利用率。

5.**异常检测**：利用技术对科学计算过程进行监控，及时发现计算过程中的异常情况，例如数值溢出、收敛失败等，并采取相应的措施进行干预，以保证计算任务的顺利进行。例如，欧洲的一个研究团队开发了一种基于神经网络的异常检测系统，能够及时发现科学计算过程中的异常情况，并采取相应的措施进行干预，提高了计算任务的成功率。

国内也在提升科学计算性能方面取得了显著进展。中国科学院计算技术研究所、清华大学、北京大学等高校和科研机构在该领域开展了深入研究，取得了一系列重要成果。例如，中国科学院计算技术研究所开发了基于深度学习的科学计算加速器，能够对部分科学计算任务进行实时加速；清华大学利用强化学习技术对计算任务进行智能调度，提高了计算资源的利用率；北京大学研究了基于神经网络的科学计算模型优化方法，提升了模型的计算性能和预测精度。

国内研究在以下几个方面具有特色：

1.**结合中国国情**：国内研究更加注重结合中国国情，例如针对中国特有的气候环境开展气象计算模型的研究，针对中国重要的能源问题开展能源计算模型的研究，为解决中国的实际问题提供了技术支撑。

2.**多学科交叉**：国内研究更加注重多学科交叉，例如将技术与计算数学、物理学、化学等学科相结合，推动科学计算领域的理论发展和方法创新。

3.**产学研合作**：国内研究更加注重产学研合作，例如与华为、阿里巴巴等科技企业合作，将研究成果转化为实际应用，推动科技与经济的深度融合。

尽管国内外在提升科学计算性能方面取得了显著进展，但仍存在一些尚未解决的问题和研究空白：

1.**模型的泛化能力**：当前，基于的科学计算模型往往针对特定的科学计算问题进行设计，其泛化能力有限，难以应用于其他类型的科学计算问题。如何提高模型的泛化能力，使其能够应用于更广泛的科学计算领域，是一个重要的研究问题。

2.**模型的解释性**：模型，特别是深度学习模型，通常被认为是“黑箱”模型，其内部工作机制难以解释。在科学计算领域，模型的解释性至关重要，因为科学家需要了解模型的计算原理，才能对计算结果进行可靠的解释。如何提高模型的可解释性，是一个重要的研究挑战。

3.**与科学计算的融合机制**：当前，技术与科学计算领域的融合还处于初级阶段，两者之间的融合机制还不明确。如何建立技术与科学计算领域的深度融合机制，是一个重要的研究方向。

4.**大规模数据处理**：科学计算往往涉及大规模数据的处理，如何利用技术高效处理这些数据，是一个重要的研究问题。

5.**硬件平台的适配性**：不同的硬件平台对计算模型的性能影响很大，如何设计能够适应不同硬件平台的计算模型，是一个重要的研究挑战。

6.**安全性与可靠性**：计算模型的安全性性和可靠性性问题亟待解决，如何确保计算模型在计算过程中的安全性和可靠性，是一个重要的研究方向。

因此，本项目将针对上述问题，深入开展提升科学计算性能的研究，为推动科学计算领域的理论发展和方法创新做出贡献。

五.研究目标与内容

本项目旨在通过深度融合技术与科学计算方法，系统性地研究和开发一套能够显著提升复杂科学计算性能的理论、模型与技术体系。研究目标聚焦于解决当前科学计算领域面临的效率与精度瓶颈，推动计算科学与的交叉融合，为重大科学问题的解决和关键工程应用提供强大的计算支撑。为实现此总体目标，项目设定以下具体研究目标：

1.构建面向科学计算任务的加速理论与模型：深入研究神经网络、机器学习等技术在模拟科学计算核心环节（如求解偏微分方程、大规模线性代数运算、数据拟合与预测）中的加速机理，建立能够量化评估加速效果的理论框架，并设计能够适应不同科学计算特点的模型结构。

2.开发智能化科学计算任务调度与资源配置方法：研究基于强化学习、强化学习与运筹学混合优化等技术，构建能够根据计算任务特征、计算资源状态以及实时性能反馈进行动态决策的智能调度与资源分配策略，旨在最大化资源利用率和任务完成效率。

3.建立辅助的科学计算模型自适应优化技术：探索利用技术（如贝叶斯优化、神经网络优化）对科学计算模型中的超参数、离散变量（如求解器类型、网格加密策略）进行自动优化，实现对计算精度和计算成本的平衡控制，并提升模型对不同工况的适应能力。

4.研制集成能力的科学计算软件原型系统：在现有高性能计算平台或主流计算框架基础上，集成所研发的加速模块、智能调度模块和自适应优化模块，构建一个原型软件系统，并在典型科学计算问题（如流体力学、气象模拟、材料分子动力学）上进行验证和性能评估。

基于上述研究目标，项目将开展以下详细研究内容：

1.**模型驱动的科学计算核心环节加速研究**：

***研究问题**：如何利用深度学习等技术有效替代或加速科学计算中的耗时长、计算密集型环节，如大规模线性方程组求解、隐式求解器的迭代过程、基于物理引擎的复杂系统模拟等？

***假设**：通过构建特定的神经网络结构，能够学习科学计算问题的解空间或计算过程中的关键模式，从而实现对传统数值方法的显著加速，甚至在精度相当的情况下减少计算复杂度。

***具体内容**：

*研究用于加速偏微分方程（PDE）求解的神经网络代理模型（NeuralOperator）或物理信息神经网络（Physics-InformedNeuralNetworks,PINNs），重点解决其泛化能力、稳定性和可解释性问题。

*开发用于加速Krylov子空间方法（如CG,GMRES）等常用迭代求解器的预测模型，预测迭代过程的收敛趋势或下一个迭代结果，实现迭代次数的减少或加速。

*研究基于生成模型（如GAN,VAE）的参数化模型压缩与加速技术，学习科学计算模型的高效近似表示，用于实时或近实时计算。

*探索利用进行计算任务自动分解与并行化，根据任务特性将大计算任务分解为子任务，并智能分配到不同计算单元。

2.**基于强化学习的科学计算任务智能调度研究**：

***研究问题**：如何设计能够适应动态变化的计算环境（资源负载、任务优先级、QoS要求）和计算需求（任务类型、计算复杂度）的智能调度策略，以实现整体计算系统性能（如吞吐量、延迟、能耗）的最优化？

***假设**：通过构建以系统性能指标（如资源利用率、任务完成时间）为奖励信号的环境模型，利用强化学习智能体学习到最优的调度决策策略，能够有效应对计算环境的复杂性和不确定性。

***具体内容**：

*定义科学计算任务调度的状态空间、动作空间和奖励函数，构建适用于集群、云或混合计算环境的调度强化学习模型。

*研究多目标调度问题，如同时优化计算效率、能耗和任务公平性，设计相应的多目标强化学习算法或引入惩罚机制的单目标强化学习算法。

*探索分层或混合调度策略，结合规则引擎与强化学习，处理底层资源分配和高层任务优先级决策。

*研究调度策略的在线学习与自适应机制，使调度系统能够根据实际运行效果持续优化自身行为。

3.**辅助的科学计算模型自适应优化研究**：

***研究问题**：如何利用技术自动发现和调整科学计算模型中的关键参数或结构，以在保证计算精度的前提下，达到最优的计算效率或最符合特定需求的性能表现？

***假设**：通过构建能够表征模型性能与参数/结构之间复杂关系的优化代理模型，结合高效的优化算法（如贝叶斯优化、进化算法），可以显著减少人工调参的试错成本，找到接近全局最优的配置。

***具体内容**：

*研究适用于科学计算模型超参数（如神经网络层数、学习率、求解器松弛因子）的贝叶斯优化方法，建立参数空间与模型性能（计算时间、收敛精度）之间的关系模型。

*探索利用神经网络对科学计算模型的结构（如神经网络拓扑、有限元网格密度分布）进行自动优化，研究对应的训练策略和评估指标。

*研究自适应计算中与传统计算方法的协同机制，例如，利用预测计算任务剩余时间或收敛趋势，动态调整计算精度或切换计算方法。

*开发面向特定科学问题的优化框架，集成问题知识，提高优化效率和成功率。

4.**集成能力的科学计算原型系统研发与验证**：

***研究问题**：如何将上述研发的加速、智能调度和自适应优化技术有效集成到一个统一的软件框架或模块中，并在实际科学计算场景下验证其综合性能提升效果？

***假设**：通过模块化设计和灵活的接口，将能力无缝融入现有计算流程，所构建的原型系统能够在典型的科学计算任务上，展现出相比传统方法在计算速度、资源利用率或问题求解能力方面的显著优势。

***具体内容**：

*选择合适的计算框架（如MPI,OpenMP,CUDA，或现有的HPC库/模拟软件），进行系统架构设计，定义模块与核心计算模块的交互接口。

*开发加速库，封装针对特定计算环节的模型，并提供易于调用的API。

*开发智能调度器，实现对计算任务队列的动态管理和资源分配。

*开发自适应优化控制模块，能够自动调整模型参数或计算设置。

*选择流体力学（如N-S方程模拟）、气象预报警报、材料力-热-电磁多物理场耦合仿真等典型科学计算问题作为测试案例，对原型系统进行全面的功能和性能测试，量化评估技术带来的性能提升。

六.研究方法与技术路线

本项目将采用理论分析、模型构建、算法设计、系统实现和实验评估相结合的研究方法，系统性地开展提升科学计算性能的研究。研究方法将紧密围绕项目设定的研究目标和研究内容展开，确保研究的科学性、系统性和创新性。

1.**研究方法**：

***理论分析方法**：针对加速、智能调度和自适应优化的核心问题，将运用计算数学、运筹学、机器学习理论等多学科知识，分析问题的数学本质，建立理论模型，推导关键算法，为后续的模型构建和算法设计提供理论基础。重点关注模型与科学计算问题的耦合机理、调度问题的优化性质、优化算法的理论复杂度等。

***模型构建方法**：

***神经网络模型构建**：采用深度学习框架（如TensorFlow,PyTorch）构建各类神经网络模型，包括用于加速科学计算环节的物理信息神经网络（PINNs）、神经网络算子（NeuralOperators）、生成对抗网络（GANs）、变分自编码器（VAEs）等。将基于现有成熟模型进行改进，并针对科学计算的特点进行定制化设计。模型构建将注重可解释性研究，探索稀疏化、可视化等方法理解模型内部机制。

***强化学习模型构建**：利用OpenGym或类似的框架构建调度问题的模拟环境，定义状态空间、动作空间和奖励函数。采用深度Q网络（DQN）、策略梯度方法（如PPO,A3C）、Actor-Critic方法（如DuelingDQN,SAC）等先进的强化学习算法，并探索多智能体强化学习在资源协同调度中的应用。

***优化模型构建**：结合贝叶斯优化、遗传算法、模拟退火等优化技术，构建用于参数/结构自动调优的模型。利用高斯过程（GaussianProcesses）构建性能预测模型，设计高效的采样策略和代理模型更新机制。

***算法设计方法**：针对各个研究内容，将设计一系列具体的算法。例如，设计模型训练中的正则化策略以提升泛化能力；设计强化学习智能体的探索-利用策略以加速收敛；设计优化算法的终止条件和早停机制以平衡计算成本和效果；设计系统集成中的任务接口和数据交换协议。

***实验设计方法**：

***对比实验**：将所研发的方法与传统科学计算方法（如标准数值算法、传统调度策略、手动调参）进行性能对比，评估方法在计算速度、内存占用、收敛精度、资源利用率等方面的提升效果。

***消融实验**：通过逐步移除或简化所提出方法中的关键组件，分析各组件对整体性能的贡献程度，验证方法的有效性和鲁棒性。

***参数敏感性分析**：系统研究所提出方法中关键参数对最终性能的影响，确定最优参数配置范围。

***大规模实验**：在具有百万甚至上千万规模的科学计算问题（如高分辨率气象模型、复杂结构工程仿真）上进行实验，检验方法在真实场景下的可扩展性和实用性。

***数据收集与分析方法**：

***科学计算数据**：通过运行基准科学计算程序（如NAS并行基准测试套件、公开的气候模型/流体力学仿真代码）生成原始计算数据，包括计算时间、内存使用、中间结果、最终解等。收集不同规模和复杂度的科学计算任务作为实验样本。

***模型数据**：收集模型训练和推理过程中的损失函数值、梯度信息、参数分布等数据，用于分析模型行为和优化过程。

***系统运行数据**：在原型系统运行过程中，收集任务队列信息、资源分配记录、系统负载等数据，用于评估调度策略的效果。

***数据分析**：采用统计分析、性能评测指标（如加速比、效率、延迟）、可视化分析等方法，对实验结果进行深入分析。利用统计分析方法（如t检验、方差分析）验证性能提升的显著性。通过可视化技术（如性能随参数变化的曲线、资源利用率热力、模型内部结构）直观展示研究结果。

2.**技术路线**：

项目研究将遵循“理论分析-模型构建-算法设计-系统实现-实验评估-成果总结”的技术路线，分阶段推进，确保各阶段目标的实现和研究成果的质量。

***第一阶段：基础理论与模型研究（第1-12个月）**

*深入分析科学计算加速、智能调度和自适应优化的理论问题，完成相关文献综述。

*基于理论分析，初步设计加速模型（如针对特定PDE的PINN结构）、智能调度模型（状态空间、奖励函数设计）和自适应优化模型（性能预测模型框架）。

*完成初步的模型原型和关键算法的原型实现，并在小规模算例上进行初步验证。

*输出阶段性研究报告，明确关键技术路线和潜在挑战。

***第二阶段：核心算法开发与模型优化（第13-24个月）**

*重点研发和优化加速模型，探索不同的网络结构和训练策略，提升模型的精度和泛化能力。

*开发和优化智能调度算法，实现多目标优化和动态适应能力，进行仿真环境下的算法验证。

*开发和优化自适应优化算法，集成高效的性能预测和参数搜索机制。

*在中等规模的科学计算问题上进行实验，评估各模块的性能和有效性，并进行迭代改进。

*完成核心算法的初步集成和测试。

***第三阶段：原型系统构建与集成（第25-36个月）**

*设计原型系统的整体架构，选择合适的技术栈和开发平台。

*将研发的加速模块、智能调度模块和自适应优化模块集成到原型系统中。

*开发用户接口和系统管理工具，实现系统的易用性和可管理性。

*进行系统集成测试，确保各模块协同工作正常。

***第四阶段：全面实验评估与系统验证（第37-48个月）**

*选择典型科学计算问题（流体力学、气象模拟、材料设计等）作为测试案例。

*在原型系统上运行大规模实验，全面评估系统的性能提升效果，包括计算加速比、资源利用率、任务完成时间等。

*进行对比实验和消融实验，深入分析各模块的贡献和系统整体的有效性。

*根据实验结果，对系统进行最终的调优和改进。

***第五阶段：成果总结与提炼（第49-60个月）**

*整理项目研究成果，撰写研究报告和学术论文。

*提炼关键技术和方法，形成具有专利潜力的创新点。

*准备项目结题材料，总结经验教训，为后续研究或应用推广提供基础。

在整个研究过程中，将采用迭代开发模式，根据中间实验结果及时调整研究计划和方案，确保研究方向的正确性和研究效率。项目组将定期进行内部研讨和技术交流，邀请领域专家进行指导，确保研究的质量和进度。

七．创新点

本项目旨在与科学计算深度融合的前沿领域，通过系统性的研究和开发，力求在理论、方法及应用层面取得多项创新突破，为提升复杂科学计算的性能提供全新的解决方案。项目的创新性主要体现在以下几个方面：

1.**加速科学计算的理论模型与机制创新**：

本项目不仅探索应用现有的模型加速科学计算，更致力于构建新颖的理论模型和揭示深层的加速机制。具体创新点包括：

***物理约束下的神经网络算子理论深化**：针对物理信息神经网络（PINNs）在处理高维、复杂域科学问题时常出现的稳定性差、泛化能力不足的问题，本项目将创新性地引入更严格的物理约束（如散度、旋度、守恒律等）到神经网络的运算层级，而非仅仅在输出层添加损失项。通过研究约束神经网络的泛化能力边界、优化路径特性以及与传统数值格式的误差传播关系，建立更完善的PINNs理论框架，提升其在复杂科学问题模拟中的精度和鲁棒性。

***面向自适应计算的模型理论**：研究模型（如代理模型、预测模型）在支持计算精度动态调整和计算路径自适应选择时的理论基础。探索如何利用学习计算过程中的不确定性、误差估计信息，并将其反馈用于指导计算策略的实时调整，形成“驱动计算智能”的理论闭环。这将超越现有仅作为计算“黑箱”加速器的范畴，赋予更深层次的计算调控能力。

***混合精度计算的赋能机理研究**：创新性地研究技术在指导混合精度计算（结合单精度和双精度等）中的应用机理。开发能够根据计算任务特性、数值稳定性要求和硬件支持情况，智能选择计算精度和精度切换点的决策模型。这需要建立混合精度运算的量化模型，并研究模型对精度变化敏感性的利用，为在保证精度的前提下最大限度地提升计算效率提供新的理论视角。

2.**智能化科学计算任务调度与资源配置方法的创新**：

现有的调度方法往往基于静态模型或简单的启发式规则，难以应对现代计算环境的动态性、异构性和多目标性。本项目的创新点在于：

***多智能体强化学习协同调度框架**：突破传统的单智能体调度模型，研究基于多智能体强化学习（MARL）的协同调度框架。使不同的调度智能体（可能管理不同的资源池或处理不同的任务队列）能够进行有效的通信、协调和协作，共同优化全局性能目标（如整体吞吐量、关键任务延迟、能耗与性能的平衡）。这将使系统能够更好地处理任务间的依赖关系、资源的时空约束以及复杂的竞争共享场景。

***基于可解释的调度决策优化**：将可解释（X）技术引入智能调度过程。开发能够解释其调度决策依据（如为何选择某个资源、为何优先某个任务）的强化学习模型（如基于SHAP值的解释、注意力机制模型）。这不仅有助于用户理解调度行为、建立信任，更能为调度策略的调试、优化和自适应学习提供指导，发现潜在的优化空间和系统瓶颈。

***面向未来异构计算的动态资源融合调度**：前瞻性地考虑未来计算硬件（CPU、GPU、NPU、FPGA、ASIC等）的异构性以及云-边-端计算环境的普及。研究能够动态感知硬件状态、任务特征和用户QoS需求的资源融合调度方法，实现计算任务在不同计算单元间的智能迁移和负载均衡。这需要开发更复杂的资源模型和调度目标函数，是未来高性能计算资源管理的关键挑战。

3.**辅助科学计算模型自适应优化技术的创新**：

自动化模型优化是提升科学计算效率的重要途径，但现有方法往往局限于参数空间或离散结构的局部优化。本项目的创新点在于：

***知识引导的优化搜索策略**：将科学领域的先验知识（如物理定律、约束条件、模型物理意义）形式化并融入优化过程。例如，在贝叶斯优化中构建带有物理约束的代理模型，或在进化算法中设计基于物理直觉的基因编码和交叉变异算子。这将引导搜索更高效、更符合物理实际的优化区域，显著提升优化效率和解的质量。

***混合模型驱动的复杂优化问题求解**：针对科学计算模型中参数空间高维、非凸、存在多个局部最优解等复杂优化问题，创新性地采用混合模型驱动方法。结合物理信息模型（提供全局趋势和物理约束）和深度神经网络模型（捕捉局部非线性特征和复杂模式），构建更强大的联合优化代理模型，提高优化算法的探索能力和全局收敛性。

***面向不确定性量化与鲁棒优化的集成**：将不确定性量化（UQ）与自适应优化过程深度融合。利用模型（如高斯过程、神经网络）对模型输入、参数或输出结果的不确定性进行精确估计，并在优化过程中考虑这些不确定性，进行鲁棒优化设计。目标是找到在多种可能情况下均能保持良好性能的、对不确定性具有更强鲁棒性的模型配置，提升科学计算结果的可信度。

4.**集成能力的科学计算原型系统与应用创新**：

本项目不仅提出理论和方法，还将构建一个功能完善的原型系统，并在实际科学问题中验证其价值，实现应用创新：

***模块化、可扩展的计算框架设计**：设计的原型系统将采用模块化架构，使得加速、智能调度、自适应优化等核心功能可以灵活组合和扩展。提供标准化的接口，方便与其他科学计算库、仿真软件和HPC环境集成，降低技术在实际应用中的部署门槛。

***面向典型科学问题的深度应用验证**：选择流体力学大涡模拟、全球气候模式中的关键物理过程模拟、先进材料（如二维材料、催化剂）的分子动力学/第一性原理计算等具有挑战性的典型科学问题，对原型系统进行全面的功能和性能验证。通过这些高价值应用场景的测试，充分展示技术在实际科学研究和工程计算中的实际效益和可行性。

***推动跨学科合作与人才培养的新模式**：项目的实施将天然促进计算科学家、专家和领域科学家之间的深度合作，形成解决复杂科学问题的新的研究范式。项目成果的开放和共享，也将为培养具备和科学计算交叉能力的复合型人才提供实践平台和案例资源。

综上所述，本项目通过在理论模型、核心算法、系统集成和应用验证等方面的创新性研究，有望显著突破当前科学计算性能提升的瓶颈，为科学研究的高效开展和工程技术的进步提供强有力的计算引擎支撑。

八．预期成果

本项目旨在通过技术与科学计算领域的深度融合，系统性地研究和开发提升计算性能的新理论、新方法和新系统。基于项目的研究目标和内容，预期在理论、方法、系统、应用和人才培养等多个层面取得丰硕的成果。

1.**理论贡献**：

***加速科学计算的理论体系**：预期建立一套关于模型（特别是PINNs、NeuralOperators）如何有效加速特定科学计算环节的理论框架，阐明模型逼近科学问题解的机理、误差来源及其与计算复杂度的关系。提出量化评估加速效果（包括精度损失、计算时间减少、资源节约等）的通用度量方法。

***智能化调度的理论模型**：预期为多目标、动态、异构环境的科学计算任务调度问题，建立基于强化学习或多智能体强化学习的理论分析模型，包括状态空间复杂性分析、策略收敛性证明、以及不同奖励函数下最优策略的性质研究。

***自适应优化的理论分析**：预期在知识引导的优化、混合模型驱动优化等领域，发展新的理论方法，分析优化过程的收敛性、稳定性，以及代理模型与科学计算问题解空间的匹配机制。为解决高维、复杂、非凸优化问题提供新的理论指导。

***与科学计算融合的普适性规律**：通过对不同科学问题、不同技术、不同融合方式的系统性研究，尝试提炼出技术提升科学计算性能的一般性规律和设计原则，为该领域的后续研究提供理论指引。

***预期发表高水平学术论文**：在国内外顶级学术期刊（如NatureMachineIntelligence,NatureComputationalScience,JournalofMachineLearningResearch,SIAMJournalonScientificComputing,IEEETransactionsonParallelandDistributedSystems等）上发表系列研究论文，系统阐述项目的研究成果和理论贡献。

2.**方法创新与算法库**：

***新型加速算法**：预期开发一系列针对不同科学计算问题的加速算法，如针对Navier-Stokes方程的高精度PINN求解器、用于加速Krylov子空间迭代的预测器、能够学习复杂非线性响应的代理模型等。

***智能调度与资源管理算法**：预期提出基于多智能体强化学习的协同调度算法、具有可解释性的强化学习调度策略、面向异构计算的动态资源融合调度算法等。

***辅助自适应优化方法**：预期开发集成物理知识约束的贝叶斯优化框架、混合模型驱动的参数/结构自动优化算法、考虑不确定性的鲁棒自适应计算方法等。

***开源算法库或工具包**：预期将项目开发的核心算法封装成易于使用的开源库或工具包（如基于Python的库），供科研人员和工程师在后续研究中复用和扩展，降低技术在科学计算中的应用门槛。

***预期申请发明专利**：对项目中的关键算法、创新模型或系统设计，申请发明专利，保护核心知识产权。

3.**系统级成果**：

***集成能力的科学计算原型系统**：预期成功研制一个集成加速、智能调度、自适应优化功能的科学计算原型系统。该系统将具备一定的易用性，能够接收标准的科学计算任务描述，并自动调用相应的能力进行加速或优化。

***系统性能指标显著提升**：预期通过在典型科学计算问题上的测试，证明原型系统相比传统方法在计算速度（加速比）、资源利用率（如GPU/MPU占用率、内存效率）、任务完成时间、以及对计算精度的影响（精度损失可控）等方面具有显著优势。

***系统可扩展性与鲁棒性**：预期验证原型系统在不同规模（从小型问题到超大规模并行计算）和不同硬件环境（如单节点多GPU到大规模HPC集群）下的可扩展性和鲁棒性。

4.**实践应用价值**：

***提升科学研究效率**：项目成果可直接应用于气象预报、气候模拟、海洋环流研究、航空航天设计（如飞机气动外形优化、火箭推进系统设计）、生物医学工程（如药物分子筛选、蛋白质结构预测）、材料科学（如新材料发现与性能预测）等前沿科学领域，显著缩短研究周期，降低研究成本，加速科学发现。

***支撑重大工程需求**：项目开发的计算技术可服务于能源（如核聚变模拟、智能电网）、环境（如污染扩散模拟、生态系统评估）、交通（如交通流预测与优化）等国民经济关键部门，为其解决复杂的工程计算问题提供强大的技术支撑。

***推动产业数字化转型**：项目成果有望赋能相关产业，推动其向智能化、数字化方向转型。例如，在高端制造业中，可用于优化复杂产品的设计仿真流程；在智慧城市建设中，可用于提升城市运行状态的智能预测与调控能力。

***促进技术标准制定**：项目的研究成果和原型系统，有望为未来在科学计算领域的应用规范、接口标准等提供参考，促进相关技术生态的健康发展。

5.**人才培养与社会效益**：

***培养复合型人才**：项目实施过程中，将通过项目组内部研讨、学术交流、学生培养等多种方式，培养一批既懂技术又懂科学计算和特定应用领域的复合型研究人才。

***促进学科交叉融合**：项目将促进计算机科学、数学、物理、工程等多个学科的交叉融合，推动形成新的研究范式和方法论。

***提升国家科技竞争力**：本项目的研究成果将提升我国在与科学计算交叉领域的研究水平和国际影响力，为国家在基础科学研究和关键核心技术领域的自主可控做出贡献。

综上所述，本项目预期产出一套理论新颖、方法先进、系统实用、应用广泛的成果，为技术在科学计算领域的深度应用树立新的标杆，产生重要的学术价值、经济价值和社会效益。

九.项目实施计划

本项目实施周期为五年，将按照研究内容的内在逻辑和难易程度，划分为五个阶段，每个阶段下设具体的任务和明确的里程碑。项目组将采用集中研讨与分工合作相结合的方式，确保项目按计划顺利推进。

1.**项目时间规划与任务安排**：

***第一阶段：基础理论与模型研究（第1-12个月）**

***任务分配**：项目首席科学家负责整体方案制定与协调，PI1牵头进行科学计算加速的理论分析，PI2负责智能调度模型的理论基础研究，PI3负责自适应优化理论框架构建。各子课题组同时开展文献调研，梳理国内外研究现状，完成详细的技术路线设计。

***进度安排**：

*第1-3个月：完成文献综述，明确研究重点和难点，初步设计加速、智能调度、自适应优化的理论框架和研究方案。

*第4-6个月：深化理论分析，设计具体的模型结构（PINNs、NeuralOperators等）、强化学习调度模型（状态/动作/奖励设计）和优化模型（性能预测框架）。

*第7-9个月：完成初步的理论模型推导和算法原型设计，进行小规模算例的初步验证，形成阶段性研究报告。

*第10-12个月：总结第一阶段成果，完善研究方案，为第二阶段核心算法开发奠定理论基础。**里程碑**：完成理论框架文档，通过内部评审。

***第二阶段：核心算法开发与模型优化（第13-24个月）**

***任务分配**：PI1负责加速模型的开发与优化，PI2负责智能调度算法的实现与测试，PI3负责自适应优化算法的设计与验证。各子课题组开展算法编码、模型训练和实验评估工作，并定期进行交叉测试与问题讨论。

***进度安排**：

*第13-15个月：分别开发针对不同科学计算环节的加速模型，进行模型训练与参数调优，实现初步加速效果。

*第16-18个月：开发智能调度算法的核心模块，构建仿真环境，进行算法性能测试与优化。

*第19-21个月：开发自适应优化算法，集成性能预测与搜索机制，在中等规模算例上进行验证。

*第22-24个月：进行各模块的集成测试与初步性能评估，完成核心算法的初步优化，形成中期研究报告。**里程碑**：完成核心算法的原型实现与初步实验验证。

***第三阶段：原型系统构建与集成（第25-36个月）**

***任务分配**：项目首席科学家负责系统架构设计与总体协调，PI4负责系统架构设计，各子课题组将开发的算法模块进行集成，并设计用户接口和系统管理功能。

***进度安排**：

*第25-27个月：完成原型系统的详细架构设计，确定技术栈和开发平台，设计模块接口和数据库方案。

*第28-30个月：进行模块集成开发，实现加速、智能调度、自适应优化等核心功能的集成。

*第31-33个月：开发用户接口和系统管理工具，进行系统集成测试，修复集成过程中发现的问题。

*第34-36个月：完成原型系统的初步测试与优化，形成可运行的系统版本。**里程碑**：完成原型系统的基本构建与集成。

***第四阶段：全面实验评估与系统验证（第37-48个月）**

***任务分配**：PI4负责系统测试方案设计，各子课题组负责选择典型科学计算问题，进行大规模实验评估，收集并分析实验数据。

***进度安排**：

*第37-39个月：选择流体力学、气象模拟等典型科学计算问题作为测试案例，准备实验所需的数据和计算资源。

*第40-42个月：在原型系统上运行大规模实验，评估系统的性能提升效果，包括计算加速比、资源利用率等指标。

*第43-45个月：进行对比实验和消融实验，分析各模块的贡献和系统整体的有效性，根据实验结果进行系统调优。

*第46-48个月：完成所有实验测试，整理实验数据，撰写详细的实验评估报告。**里程碑**：完成原型系统在典型科学问题上的全面性能验证。

***第五阶段：成果总结与提炼（第49-60个月）**

***任务分配**：项目首席科学家负责统筹成果总结与论文撰写，各子课题组负责整理各自的研究成果，提炼创新点和理论贡献。

***进度安排**：

*第49-51个月：整理项目研究成果，撰写研究报告和学术论文初稿。

*第52-54个月：提炼关键技术和方法，进行专利挖掘和布局。

*第55-57个月：修改完善论文和报告，准备项目结题材料。

*第58-60个月：完成项目结题，进行成果总结与展望。**里程碑**：完成项目结题报告和学术论文提交。

2.**风险管理策略**：

项目实施过程中可能面临多种风险，需要制定相应的管理策略，确保项目目标的实现。

***技术风险**：模型训练不收敛、算法性能未达预期、系统集成困难等。**策略**：加强技术预研，选择成熟稳定的框架和开发工具；建立完善的算法评估体系，及时调整技术路线；采用模块化设计，分阶段进行系统集成与测试，降低集成风险。

***资源风险**：计算资源不足、资金投入波动、核心人员变动等。**策略**：提前规划计算资源需求，积极申请和利用高性能计算平台；建立多元化的资金筹措渠道，确保项目经费稳定；加强团队建设，建立人员备份机制，降低人员流动风险。

***进度风险**：任务延期、实验结果不理想、外部环境变化等。**策略**：制定详细的项目进度计划，明确各阶段任务和时间节点；建立动态监控机制，定期评估项目进展，及时调整计划；密切关注相关领域的技术发展和政策变化，提前应对外部环境变化。

***应用风险**：研究成果难以在实际科学计算中应用、用户接受度低等。**策略**：加强与科学计算领域的合作，深入了解应用需求；开发易于使用的系统接口和工具，降低应用门槛；开展应用推广培训，提高用户对技术的认知和接受度。

***知识产权风险**：研究成果泄露、专利侵权等。**策略**：建立严格的知识产权管理制度，加强保密措施；及时进行专利申请，保护核心技术创新；加强团队知识产权意识教育，规范科研行为。

项目组将定期召开风险评估会议，识别和评估潜在风险，制定并实施相应的应对措施，确保项目顺利实施和预期目标的达成。

十.项目团队

本项目汇聚了一支在、计算数学、高性能计算、软件工程等领域具有深厚造诣和丰富实践经验的跨学科研究团队，团队成员均具备扎实的理论基础和突出的研究能力，能够有效应对项目研究中的挑战，确保项目目标的顺利实现。

1.**团队成员的专业背景与研究经验**：

***项目首席科学家**：张明，中国科学院计算技术研究所研究员，博士生导师。长期从事高性能计算和研究，在科学计算加速、异构计算、并行计算等领域取得了显著成果，主持多项国家级科研项目，发表高水平学术论文50余篇，拥有多项发明专利。曾获国家科技进步二等奖、中国计算机学会科学技术奖等荣誉。具有丰富的项目管理和团队领导经验，对科学计算领域的发展趋势有深刻理解。

***与机器学习专家（PI1）**：李红，北京大学计算机科学学院教授，博士生导师。主要研究方向包括深度学习、强化学习、数据挖掘等。在加速科学计算方面，主持国家自然科学基金重点项目“基于深度学习的科学计算加速方法研究”，在物理信息神经网络、神经网络算子等领域取得了一系列创新性成果。在顶级期刊和会议上发表学术论文100余篇，拥有多项软件著作权。

***智能计算与系统架构专家（PI2）**：王强，清华大学计算机系教授，博士生导师。主要研究方向包括分布式计算、资源管理、智能计算等。在智能计算领域，主持多项国家重点研发计划项目，在任务调度、资源分配等方面具有深厚的理论积累和丰富的工程经验。在IEEETransactionsonParallelandDistributedSystems等顶级期刊发表学术论文80余篇，拥有多项发明专利。

***科学计算与优化算法专家（PI3）**：赵敏，中国科学院数学研究所研究员，博士生导师。长期从事计算数学与优化算法研究，在科学计算模型优化、自适应计算、不确定性量化等领域取得了显著成果。主持国家自然科学基金面上项目“基于机器学习的科学计算模型自动优化方法研究”。在SIAMJournalonScientificComputing等期刊发表学术论文70余篇，拥有多项软件著作权。

***软件工程与系统实现专家（PI4）**：刘伟，华为云计算技术有限公司首席架构师，博士生导师。