AI加速科研范式更迭

中国科大“融合计算平台”为智慧科研注入新动力

记者日前从中国科学技术大学获悉，中国科学技术大学（以下简称“中国科大”）网络信息中心负责的学校计算中心深入分析AI技术应用下，科研对计算与存储资源的需求变化，推进重大科研创新平台建设，升级建设最新一代中国科大“融合计算平台”，提升创新体系效能，成为智慧科研时代，科研数据基础设施建设的创新典范。

面向新挑战，中国科大升级新一代“融合计算平台”

2003年正式建成的中国科大校级计算中心是该校六大公共实验中心之一，面向校内所有科研院系、实验室、师生及校外有计算需求的用户提供计算和数据存储服务。作为国内高校建设的最早的计算平台之一，中国科大校级计算中心已经走过了20周年历程。

近年来，人工智能不断打破科研边界， 、材料科学、天文学等科研程序在GPU上的快速发展，对科研创新支撑平台的计算及存储性能提出了全新的挑战。

面向智慧时代不断更新迭代的科研技术趋势，中国科大计算中心深入分析科研项目对计算和存储资源的需求变化，以浪潮信息分层解耦的整体方案升级建设了“融合计算平台”，以异构计算和融合存储为核心支持数据全生命周期管理，总存储容量11PB，聚合带宽超过160GB/s，网络延迟低至1.45us，具有GPU算力强、存储容量大、IO读写性能强、高速通信等优势，整体性能在国内高校中领先。

加速大规模、多模态科研数据处理

当前，越来越多的科研项目已经在逐步使用人工智能技术，如通过 AI 预测蛋白质三维结构、发现新材料新药物，自动识别和分类天体等。由数据驱动的人工智能技术的运用，进一步加深了科学数据的核心要素地位，也对存储的IO读写性能、带宽、时延带来了更高的要求，同时还要求在多源异构数据之间实现快速转换与传输。

因此，中国科大“融合计算平台”分层搭建高速存储及大容量存储资源池，自动根据读写频率实现数据智能迁移，并通过聚合小文件优化技术提升读写性能，聚合读带宽160GB/s以上，写带宽100GB/s以上，随机读IOPS达205万，满足AI高并发计算情况下的数据存储与读写需求。同时，该平台在一套集群支持块、文件、对象、大数据等多种协议数据融合互通，以统一底座支撑多元学科领域产生的多模态多尺度科研数据，节省存储资源。面向不同科研项目采集的数据在不同研究时期对存储性能、容量的多样化需求，该平台支持热、温、冷、冰四级分层数据生命周期管理，实现了存储性能、容量和成本的极致平衡，高效满足多学科领域的差异化需求。

同时，该存储系统具有高冗余模式，确保科研平台数据安全性。考虑到科研平台未来研究方向的增多及规模的增大，该平台可以实现在线扩展新的节点，系统的性能和容量会随着节点数量的增加线性增长，保证科研项目的持续性研究。

科技基础设施升级 加速科学发现涌现

中国科大校级计算中心，作为科技基础设施平台，致力通过对于新技术、新设备的应用，给每一位师生提供优质的计算和数据资源。2022年全年，中心支持用户科研成果显著，用户发表致谢计算中心SCI论文464篇，包含Nature系列、Science系列、PRL、JACS、Cell等顶级期刊论文38篇。

未来，中国科大校级计算中心将持续提升技术支撑服务，为 、材料科学、化学与化工、地球科学、 、人工智能、计算机与信息学、能源与环境等领域的科学研究和工程计算提供可靠、高效的运行环境，加速中国科大前沿科技研究，推动新成果新发现涌现。