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信息服务系统2024版

2021年开放课题申请指南

发布机构：（略）

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资助来源：（略）

重点摘要

关键词
一、简介　　计算机（略）是我国计算机系统结（略）一。它的主要任务是（略）构相关领域的基础理（略）点围绕超并行计算机（略）础研究和高技术前沿（略）统和高性能处理器设（略）新方法和关键技术。（略），提高学术水平和技（略）交流与合作，促进人（略）特设开放研究课题。（略）研工作者参与实验室（略）、指南的制定原则　（略）领域内的新理论、新（略）发展，加强国内外学（略）实验室特设立开放研（略）本实验室从事计算机（略）键技术研究和应用基（略）原则如下：　　1、（略）领域的发展战略，着（略）和长远的需要和国际（略）、鼓励具有开拓性、（略）理论和技术的自主创（略）景的项目；　　3、（略）透和多部门的联合攻（略）际合作的新格局，有（略）展；　　4、鼓励和（略）职称的国内外科技工（略）的申请者要求与本室（略）三、本年度建议开放（略）度建议开展课题如下（略）　　题目一：面向深（略）优化方法研究　 　（略）网络的机器学习方法（略）用得到了迅猛的发展（略）型日益庞大和复杂，（略）内存资源日益紧缺。（略）备的迭代周期较慢，（略）网络模型与人工智能（略）学习对象数据规模迅（略）长的速度，例如图像（略）方比的尺度增大。本（略）的内存分配优化方法（略）的内存使用模式，以（略）分配的影响，研究在（略）内存脚印的方法。该（略）的计算设备来运行原（略）深度神经网络与计算（略）差距，从而支持未来（略）景。 　　研究内容（略）据流的深度神经网络（略）神经网络的内存使用（略）经网络中的算子调度（略）方案，改善并发性能（略）经网络的内存分配优（略）习模型的内存脚印，（略）大的学习模型。　　（略）大规模AI模型分布（略）究 　　近年来AI（略）和数据集等方面的进（略）了惊人成果。AI模（略）领域中，从Bert（略），32GB)到GP（略），350GB)到华（略）模AI模型逐渐发展（略）算能力和存储能力有（略）上训练这样的大模型（略）成为必然趋势。大规（略）性、异构集群硬件特（略）搜索和调优方法执行（略）研究分析影响分布式（略）画训练性能的评价模（略）自动搜索和性能调优（略）学习分布式并行训练（略）法。研究内容重点分（略）AI模型特点、异构（略）训练性能的影响，构（略）I模型分布式训练性（略）式并行策略自动搜索（略）I模型分布式并行训（略）直接、高效的方法；（略）节点消融或归并算法（略）布式并行策略自动搜（略）题目三：比特级稀疏（略）前，人工智能应用快（略）在边缘端及云端等场（略）力，受到广泛关注。（略）的智能算法结构参数（略）不断上升，给智能加（略）的挑战。尤其是在保（略）下，需要维持系统的（略）理过程中的比特级稀（略）训练的运算过程进行（略）件加速，设计高效率（略）基础上，探讨比特级（略）力和高能效计算硬件（略）研究内容包括： 1（略）及硬件实现，探索智（略）比特级稀疏特性，进（略）件计算特点，设计高（略）算单元。 2）研究（略）单元的智能加速器，（略）索，实现智能算法在（略）与计算，提升硬件利（略）比特稀疏性运算架构（略）辑运算及数据调度对（略）　　题目四：智能芯（略）  　　智能计算芯（略）技发展水平和实力的（略）性能计算、大数据及（略）技术为支撑的综合性（略）对配套的智能计算芯（略）。随着VLSI 技（略）展, 高速片上互联（略）已被高密度集成到单（略）工艺的进步，芯片内（略），量子效应不断阻碍（略）其是工业领域领域的（略）来讲，工艺制程越小（略），为了确保可靠性，（略）程，比如0.18u（略）等，而不会一味追求（略）使本来高性能的智能（略）与落后的非高性能工（略）能耗比，不利于在能（略）计算的场景。我们需（略）尽可能考虑到其可否（略），并且制定一套科学（略）性流程。该项研究针（略）台，探讨其可靠性技（略）上运行的任务负载研（略）可靠性，为智能计算（略）支撑。研究内容重点（略）性保障的智能芯片的（略）性模型，试图在较小（略）单粒子翻转故障，并（略）可靠性； 2）研究（略）智能芯片计算平台能（略）符合工业场景下的智（略） 3）给未来工业级（略）范，为下一代工业级（略）法。 　　题目五：（略）经网络应用编译技术（略）译技术可以将训练好（略）之上，从而提升模型（略）利用率，是神经网络（略）有的编译技术缺乏对（略）的支持，且无法针对（略）译优化，导致编译效（略）下降，且无法提供针（略）优化。该项研究针对（略）和国产处理器，探讨（略）器对多模型应用的编（略）间表达在不同优化目（略）网络在不同硬件上的（略）理论分析和设计指导（略） 1）通过研究多模（略）整体表现的相互关系（略）编译优化，从而在保（略）大化多模型应用的整（略）通过探究多硬件主机（略）运行效率，将神经网（略）间进行合理划分，从（略）硬件利用率，并对不（略）的编译优化； 　　（略）的性能特性，进行针（略）升国产处理器对主流（略）。 　　题目六：面（略）nsformer模（略）2017年底谷歌提（略）r模型以来，其发展（略）然语言理解方面，T（略）型的表现已经超越并（略）LSTM架构。计算（略）者通过Transf（略）图像分析，也取得了（略）方面，享誉全球的B（略）lphaFold系（略）ansformer（略）是Transfor（略）通过提取全局关联特（略）规模。但是，这带来（略）度方面的急剧增加。（略）列两两比较，导致计（略）d + n*d^2（略）ransforme（略）former”，其（略）提高Transfo（略）　　本课题从系统结（略）智能芯片的Tran（略）能优化，充分利用系（略）former模型运（略）于国产智能芯片的异（略）能和特征；其次，T（略）构的组件Encod（略）组件的每个网络层、（略）定的负载特点，需要（略）；第三，围绕国产智（略）算模组和软件开发平（略）片的Transfo（略）本课题的研究内容重（略）智能芯片的异构计算（略）ansformer（略）析 　　国产智能芯（略）former模型的（略）研究。  　　题目（略）硬件防护技术研究 （略）五规划和二〇三五远（略）数字经济重点产业之（略）主创新的重要突破口（略）心技术，保障区块链（略）块链产业化应用进一（略）是提升区块链智能合（略）力，对于加快推动区（略）创新发展具有重要作（略）引擎，如以太坊虚拟（略）rledger的D（略）解释执行或栈的方式（略）计算一致性，但是缺（略）安全管理的功能及指（略）分布式场景下，智能（略）低下，存在安全隐患（略）更新升级困难。本研（略）约执行引擎的安全防（略）验证性隔离策略、安（略）以及合约分布式可信（略）于软硬件协同的合约（略）。研究内容重点分布（略）安全计算技术，研究（略）据与代码的交互协议（略）境中的隔离策略； （略）ust-Zone的（略）指令集设计，优化合（略）的组合调用，提升合（略）3）研究合约字节码（略），优化合约的指令执（略）节点执行引擎中的一（略）目八：高能效多任务（略）研究 　　随着深度（略）理的智能任务越来越（略）的热点课题之一。尽（略）有广泛的应用潜力，（略）数据和海量计算，需（略）源。尤其是在移动智（略）和硬件资源的情况下（略）多任务深度神经网络（略）挑战。不同于传统的（略）器，基于芯粒（Ch（略）得益于芯粒技术在开（略）的优秀表现，被认为（略）设计领域的重要分支（略）点。基于以上智能计（略）容包括： 　　1）（略）硬件架构设计。为解（略）计算的需求，面向多（略）点，在有限硬件资源（略）PE）和硬件架构，（略）加速计算； 　　2（略）度流技术。为解决计（略）题，设计能结合芯粒（略）的分时调度流技术，（略） 　　3）高能效设（略）芯粒加速器能效低的（略）规模、片上存储容量（略）上的最优能耗-面积（略）效。 　　题目九：（略）融合的冠心病辅助诊（略）　　急性心血管事件（略）残率，心血管疾病的（略）疾病控制具有重要意（略）计算机断层显像（C（略）cMR）、核素等影（略）造影、血管内超声（（略）层显像（OCT），（略）间分辨率上都有了很（略）像模态难以全面获取（略）动脉粥样硬化斑块、（略）状态。基于多模态影（略）测必然是未来发展趋（略）临很多挑战： 　　（略）于临床应用的综合评（略）态图像目标智能化配（略）依然缺少量化的和可（略）断的直观性不够。 （略）信的风险评估机制。（略）项目针对以下科学问（略）跨模态医学影像数据（略）2）医学影像语义特（略）及如何对医学影像组（略）现深度关联建模问题（略）心血管及其病灶的全（略））如何将多模医学影（略）信息融合，实现小样（略）和风险评估建模。 （略）计算的计算卸载及缓（略）、增强现实、智能机（略）等业务的发展壮大，（略）增多，边缘计算节点（略）边缘计算(MEC)（略）大规模物理分布式部（略）边缘计算服务，包括（略）众多(从几百到几千（略）节点。相比云计算，（略）用户提供泛在、低时（略）用于未来边缘智能网（略）点对点网络等应用场（略）模部署，极大提升网（略）也引入一系列问题，（略）缓存、隐私保护问题（略）模移动边缘计算的计（略）内容主要包括： 　（略）本地设备能耗、网络（略）方面因素，建立计算（略）任务下沉到靠近用户（略）缓解核心网的数据传（略）应时延，提升用户满（略）缘网络的感知和存储（略）系统，生成短程部署（略）模式，以适应大规模（略）网络容量，有效地优（略）边缘计算给用户提供（略）缘节点往往工作在不（略）全与隐私保护问题。（略）区块链的计算卸载和（略）全和个人的隐私。 （略）RAM和RRAM的（略）与测试 　　随着物（略）能(AI)、5G、（略）量的爆炸式生长，传（略）及NAND Fla（略）荷，加之工艺微缩愈（略）发展更高储存效能、（略）艺微缩迈进的新兴存（略）AM等。MRAM(（略）兼具非易失、高速、（略）读写等特点，并且其（略）辐射能力较强。RR（略）)同样兼具MRAM（略）MRAM与CMOS（略）RAM和CMOS混（略）先进工艺下面临强辐（略）问题，学术界在此方（略）课题将探索基于MR（略）非易失存储器设计与（略）计（Design （略）lity）提升全生（略）性设计和测试，提升（略）重点研究： 　　1（略）J）器件、自旋转移（略）MRAM）、RRA（略），完成基于MRAM（略）以及基于RRAM和（略）失锁存器、触发器、（略）； 　　2）上述存（略）法； 　　3）上述（略）测试。 　　研究成（略）储器设计与测试方法（略） 　　题目十二：基（略）能可视化方法研究 （略）算可视化的重要内容（略）学等领域有重要应用（略），如流场纹理合成和（略）偏微分方程的离散求（略）杂流场时存在计算量（略），流场可视化效果在（略）的选择，在实际应用（略）试才能得到比较满意（略）术的出现，带来了计（略）大的算力。在现代A（略）杂流场的可视化需求（略）能求解算法，提高流（略）一项具有重要学术意（略）课题将从理论分析、（略）个层面开展基于AI（略）化方法研究。研究内（略））复杂流场空域微分（略）用AI平台的计算模（略）化效率； 　　2）（略）择与优化，主要针对（略）的控制参数，研究基（略）实现自适应参数选择（略）果的目的； 　　3（略）实现复杂流场的智能（略）际应用验证工作。 （略）能计算知识图谱的并（略） 　　随着处理器架（略）性能计算软件设计方（略）间实现性能移植已经（略）点。算法应用特征感（略）顾的性能自适应优化（略）算平台间实现性能移（略）关于领域知识的一个（略）过对复杂多样的异构（略）以弥补元数据在语义（略）实现知识共享和互操（略）目将通过构建高性能（略），对底层计算平台的（略）用特征进行细粒度的（略）应调优框架设计奠定（略）内容包括： 　　1（略）型及知识图谱的构建（略）知识的搜集及整理的（略）域的模型及数据特征（略）体、任务本体和应用（略）的多源异构数据进行（略）识图谱。 　　2）（略）图谱的并行计算模型（略）知识图谱的基础上，（略）征和应用特征的新型（略）算法设计，并可开展（略）　　3）研究并行计（略）优化方法， 能够实（略）应用特征间的性能移（略）阻器并行架构上的解（略）稠密与稀疏线性系统（略）计算问题的核心，被（略）命科学、新材料研究（略）法加速的思路是利用（略）众核处理器以并行方（略）能提升。然而，传统（略）计算单元与存储单元（略）重影响计算总体性能（略）memristor（略）的存算一体技术有了（略）算能力，可以从根本（略）提高计算能效。为此（略）（memristo（略）件在数值计算方法如（略）LU分解中的应用，（略）数值计算方法。主要（略）面： 　　1）研究（略）能低功耗的稠密与稀（略）不同数值应用计算精（略）原理上探究并分析混（略）及收敛效率的影响。（略）描、合并等重要的基（略）架构上的性能优化方（略）于上述算法和计算模（略），模拟验证其性能，（略）题目十五：星上时空（略）前国内遥感卫星存量（略）越来越多的高频度、（略）用需求；基于这样的（略）才能满足新需求，但（略）作模式是将单星的数（略）站来进行数据的融合（略），现实情况是国内目（略）散，数据难以融合，（略）据观测服务新需求，（略）外，现存的遥感卫星（略）理、高效的管理和调（略）借鉴分布式存储概念（略）对数据进行统一化组（略）卫星能力集群，实现（略）至支撑实现虚拟卫星（略）　　1）时空网格化（略）散网格系统； 　　（略）统； 　　题目十六（略）大数据处理系统优化（略）统在自然资源、智慧（略）等多方面都得到了广（略）业的数字化转型具有（略）大数据处理作为地理（略）出数据密集、计算密（略）点，给传统计算系统（略）解决这一问题，高性（略）经从并行计算、通信（略）不同的维度进行了大（略）受到传统存储设备的（略）亟待解决。该项目拟（略）Computati（略）e），利用近数据计（略）软件栈，充分挖掘存（略）时，借助存储端测的（略）算任务进行卸载，避（略）据的频繁搬运，进而（略）的存储瓶颈，并同时（略）效率。研究内容重点（略）　　1）根据近存储（略）储计算任务卸载的分（略）数据处理的核心算子（略）于地理大数据处理的（略）合地理大数据处理特（略）上的数据布局、划分（略）存储端的调度机制，（略）地理大数据处理系统（略）存储计算的地理大数（略）法，实现高精度遥感（略）处理，并展示地理大（略） 　　题目十七：细（略）算技术研究 　　细（略）胞分析分类和实时分（略）命健康研究领域的基（略）被美日德垄断。 　（略）“多维新表型特征+（略）起，本课题拟探索具（略）流式分析智能计算范（略）理模型求解和特征分（略）化，分析和挖掘目标（略）维的表型特征（如细（略）等）的特异性规律，（略）研究提供数据基础。（略）　　1）建立至少一（略）量流式检测分析方法（略）表型特征流式分析与（略），包括：传感信号中（略）效物理模型的快速求（略）的实时计算技术深入（略）范应用，进行机理探（略）验证技术的有效性和（略），研究新特征与传统（略）其他组学特征的关联（略）无服务器计算架构下（略）态调度优化算法研究（略）的成熟、微服务化概（略）erless）计算（略）云服务供应商开始发（略）算服务，在将云资源（略）通过函数即服务（F（略）a Service（略）务（Backend（略）ce, BaaS）（略）服务模式大大提高了（略）性和自适应性，但也（略）度难度。如何在异构（略）对具有复杂逻辑结构（略）调度，是保障服务质（略）对无服务器架构下的（略）具有动态性、不确定（略）题模型及高效、鲁棒（略）要研究内容包括： （略）耗模型和负载延迟模（略）束、通信带宽约束和（略）云协同模式下的复杂（略）　2）研究边云协同（略）于历史调度信息挖掘（略）分析不同随机变量对（略）随机变量的熵度量方（略）标模糊决策的动态任（略）约束的异构资源选择（略）于Pareto优化（略）应用熵优化理论，设（略）的离线确定性预调度（略）策略。 　　四、本（略）时间及联系方式　　（略）请书电子版提交时间（略）日之前。 　　申请（略）申请书（空） 　　（略）inlin@ict（略）人：金琳　　电话：（略）0；
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