数据密集型超算技术白皮书2022年.pdf

## 数据密集型超算技术白皮书核心内容总结
该白皮书深入探讨了数据密集型超算(Data-Intensive Supercomputing, DISC)的定义、发展趋势、典型应用场景、技术建议以及未来展望。
**核心观点:**
* **定义:** 数据密集型超算是以数据为中心的高性能数据分析平台,融合传统超算、大数据分析及人工智能(AI)分析能力,应用驱动,统一数据源,支持全流程科学计算服务,能够基于数据知识累积,提供高阶数据价值服务。
* **发展趋势:** 超算从以计算为中心走向以数据为中心,异构多态复合计算架构、存算分离的统一数据底座、全光化高速互联网络、弹性极简运维的普惠超算等是未来发展重点。HPDA (High Performance Data Analytics) 成为市场热点。
* **典型应用场景:** 白皮书预测了面向2025年的十大数据密集型超算应用场景,包括基因测序、自动驾驶、能源勘探、气象预测、卫星遥感、类脑科学、高能物理、灾害模拟、媒体计算、天文物理。
* **技术建议:**
* **异构融合HPDA架构:** 构建HPC、大数据、AI多系统融合架构,实现统一作业调度、统一资源管理和统一数据存储底座。
* **存算分离统一数据底座:** 打造存算分离的统一数据存储底座,提供并行文件系统、HDFS、对象存储等服务,满足HPC、AI、大数据等多种协议访问需求。
* **高速互联网络:** 推进全光化多网融合高速互联网络构建。
* **绿色节能:** 使用低碳高效的工程工艺。
* **高效并行开发和编译环境。**
* **构建国产应用平台:** 构筑易用的国产应用平台支撑环境生态。
* **智能化集群管理:** 提供智能化集群管理运维平台。
* **价值:**
* 科研价值:HPC&AI&BigData技术架构融合,助力科学研究由第三范式 (计算科学) 向第四范式 (数据密集型科学) 演进。
* 商业价值:融合高效、安全低碳,降低海量数据的全生命周期的管理成本,提升应用效率。
* 产业价值:国产HPDA系统软件、国产并行文件系统、国产数据存储和数据管理系统,发展国产超算存储产业及应用技术生态。
* **未来展望:**
* 持续强化政府推动,设立数据密集型超算示范区。
* 制定数据密集型超算测评标准,推行国际标准化战略。
* 推进产学研合作,共同攻关核心技术难题。
总结而言,数据密集型超算正在成为推动科学发现和产业创新的关键基础设施,其发展需要整合多方技术力量,并关注数据价值挖掘,以满足未来计算需求。
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