“先进计算与新兴软件”重点专项2022年度第二批项目申报指南.docx

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1、“先进计算与新兴软件”重点专项2022年度第二批项目申报指南（建议稿）1 .方向1新型计算系统结构与系统1.1 动态可伸缩的拟态计算系统及构建方法（共性技术 类，拟支持1项）研究内容：面向大数据、人工智能与新型网络等应用场景， 研究结构可定义、功能可重组、流程可规划的动态可伸缩拟态 计算模型与体系架构；研究具有混合颗粒度的异构构件化柔性 可重构计算/存储/互连资源池构建方法，包括基础算核集求解、 优化、实现、布局以及评估方法、分布式层次化的拟态存储结 构以及应用驱动、灵活组网、多元连接的软件定义互连结构等； 研究软件灵活定义与主动认知重构相结合的任务资源管理调度 软件平台，包括高效能编译技术及

2、编译系统设计方法、基于智 能框架的决策支持系统等；研发资源按需求调用、结构随应用 变化的动态可伸缩的拟态计算系统原型并构建测试评估体系； 研究基于基础算核库的、支持高级语言编程环境的应用全流程 编程模型需涵盖2种以上的核心架构，跨架构的并行优化技术 性能相比单一架构的性能提升1倍以上；异构处理器所支持的核心算子库接口 100个以上、通用加速能力开发套件3个以上； 搭配新型数据流异构处理器及国产通用处理器计算系统，在人 工智能和大数据处理领域验证其有效性，在相同核数下，峰值 性能较经典控制流CPU处理器提升10倍以上，峰值能效提高5 倍以上，并推广应用到行业龙头企业。3.2 机密计算微体系结构与

3、可信执行环境（共性技术类， 拟支持1项）研究内容：研究数据流微体系结构，研究可扩展数据结构 的内存管理及优化策略，显著提高加解密计算中内存的吞吐量； 研究数据流调度策略，优化数据的访问序列，以最大程度的利 用底层计算单元的计算性能，同时结合底层硬件加速库，研究 密码算法对应的高层应用开发接口；研究软硬件协同的高效机 密计算应用，面向大规模数据和多层次复杂应用模式，结合机 密计算的硬件加速库和数据流微体系结构，为全同态加密、零 知识证明、可信执行环境证明以及可搜索加密等密码技术研究 提供底层算法加速；同时面向多层神经网络训练等机器学习复 杂应用场景，研究基于软硬件协同的高效机密计算证明协议， 对

4、其有效性、安全性、可靠性进行分析。研究存储和计算融合 的软硬件加速技术，构建差分隐私增强的分布式联邦学习可信 计算平台，形成大规模、高性能、低能耗的机密计算能力。研 究国际上主流的密码学技术与可信执行环境的结合，优化国密 算法和密码协议在可信执行环境中的性能；研究可信执行环境软硬件协同安全防护技术，增强隐私计算数据在机密计算架构 中安全性；探索计算性能与安全性能的平衡，实现可信执行环 境结合同态加密技术的异构系统。考核指标：构建基于可信执行环境的实用型可搜索加密系 统，可信执行环境证明签名时间不超过3毫秒，具有并发搜索、 物理删除数据和多样化搜索等能力，具有多关键词组合检索、 多维数值区间检索

5、、Top-K最优排名等典型加密数据检索功能能 力，支持亿级加密数据检索，单线程条件下搜索百万条密文数 据的时间开销小于3秒；构建可信执行环境与FPGA的软硬件 协同防护系统，支持不少于5种基于可信执行环境协同安全防 护策略，机密计算节点的并发证明和安全监控时间不超过2秒； 构建存储和计算融合的机密计算加速平台，支持国内外主流的 密码算法和分布式可信联邦学习算法，峰值加速比超过5倍； 构建安全的可信执行环境和同态加密混合异构系统，提升同态 加密方法的自适应性，减少同态加密计算及内存消耗，对比不 采用可信执行环境方法，性能提升2-3个数量级。3.3 软硬件协同的装备专用智能计算系统（共性技术类，

6、拟支持1项）研究内容：研究任务驱动的分布式异构芯粒架构，构建面 向芯群的基础软件开发环境；研究基于算子融合的智能算法软 硬件协同优化技术，设计基于中间层统一表示的软件开发框架； 研究国产芯片组异构融合集成技术，支持多元异构感知数据的多级并行处理；研制高算力、高能效的装备专用的智能计算系 统，并在典型场景下开展示范应用。考核指标：基于国产处理器和智能芯片通过软硬件协同设 计出不少于2种分布式异构芯群架构，相比现有通用处理器平 台能效比提升2个数量级以上；装备专用嵌入式智能计算平台 支持全国产化主处理器和AI处理器芯群级集成和国产开源智能 框架，算力不低于60TopS,效能比不低于LOTOPS/W

7、；支持目 标检测与细粒度识别等关键算法不少于10种；在核心装备领域 典型场景下开展技术与应用验证。4.方向4新兴软件与生态系统4.1 面向微小型数据中心的系统软件（共性技术类，拟支 持1项）研究内容：研究微小型虚拟原位数据中心体系结构微小型 化、数据计算原位化、资源适配弹性化、系统软件轻量化、业 务构建灵活化、应用体验强实时等技术，突破异构计算融合、 跨域资源状态感知、智能处理与协同调度等技术，分别解决体 系结构异构低耗、网络按需调度、系统软件灵活弹性、应用服 务质量保证等关键科学问题和核心技术瓶颈；构建一套面向边 缘微小型数据中心的系统软件平台，并进行技术与应用验证。考核指标：微小数据中心P

8、UE不高于1.05；异构集群架构 间的通信吞吐量高于90Gbps；虚拟原位数据中心数据移动加速 比大于1.2,资源使用成本降低10%以上；服务器无感框架支持函数复杂拓扑编排，实现函数间直接通信功能，节点内函数在 强隔离情况下端到端数据吞吐率不低于25Gb/s ；每秒并发服务 处理能力不低于10万，异构业务机动协同成功率高于90%,移 动流式应用的用户体验QoE均值高于95% ,平均端到端时延低 于 0.2s o4.2 软件定义的泛在操作系统与环境（共性技术类，拟支 持1项）研究内容：面向人机物融合计算与应用需求，研究软件定 义泛在操作系统基础理论、系统结构和运行机理；研究面向泛 在系统的软件建

9、模与验证方法、软件定义智能化编程方法、泛 在智能系统的分析测试方法、泛在系统软件的按需构造与软硬 协同优化；研究面向领域的程序设计语言与编译系统，研制相 应的应用开发环境及工具链；在云计算、智能机器人和智慧城 市等领域形成泛在操作系统的参考实现，并开展示范应用。考核指标：针对3个以上场景实现面向人机物融合泛在系 统的领域特定语言和软件定义方法，支持3种以上领域特定语 言的互操作与高效编译，构建支持软件全生命周期的开发工具 链；泛在操作系统支持10种以上异构资源的高效管理，支持3 种以上常见人机物融合泛在应用的高效运行管理；面向云计算 场景，跨5个以上计算域进行应用示范，支撑国家建设大数据 中心

10、，优化集约化、规模化、绿色化数据中心基础设施建设, 系统整体效能提升1个数量级以上；面向智能机器人领域，在3种以上智能机器人系统进行应用示范；面向智慧城市领域，在3 个以上大中型城市进行应用示范；面向建立泛在操作系统开源 社区和生态，形成一组泛在操作系统和关键技术相关规范和标 准。4.3 安全攸关软件的智能开发方法与支撑环境（共性技 术类，拟支持1项）研究内容：研究智能化的安全攸关软件系统建模方法，突 破群体协同建模、智能化模型复用等关键技术；研究模型制导 的代码智能推荐与生成方法，突破轻量级代码生成、缺陷检测 与修复等智能辅助开发技术；研究安全攸关软件的多维度质量 保障方法，突破智能化形式验

11、证、测试用例自动生成、安全性 评估等关键技术；研究软硬协同的智能化系统仿真技术；研究 仿真软件建模与嵌入式代码自动生成技术；研制开发工具与集 成环境，在重大装备领域中开展应用示范。考核指标：支持3种以上典型建模语言，5万个以上模型的 管理；代码推荐准确性优于现有主流软件开发环境，支持单词 级、语句级和代码块等粒度的代码自动生成；典型代码缺陷的 自动检测性能优于主流静态程序分析工具1倍以上；支持基于 软件领域特征的自动形式验证优化，验证效率相比主流自动验 证方法提升2倍以上；支持软件可靠性安全性测试，并对基于 到计算系统的编译、映射和快速部署技术并形成全栈式工具链； 在智能交通、无人机群和加解密

12、等典型场景下开展应用示范。考核指标：研制一套领域专用的软硬件协同拟态计算系统， 通过任务和资源感知、可升级扩展的领域专用基础算核库以及文本需求规格生成测试用例，支持8种以上测试类型的测试用 例生成及执行；可支持32个以上仿真测试任务并行执行，12种以上常见总线及I/O接口类型，以及对非标准接口的定制扩展; 软硬协同验证环境实时内核定时精度达到1毫秒；仿真工具支 持典型仿真语言建模，并支持生成1种以上常用嵌入式代码语 言；在重大装备3个以上典型领域开展应用示范，形成安全攸 关软件开发相关标准规范1项。4.4 适配国产异构软硬件平台的云原生生态体系（共性 技术类，拟支持1项）研究内容：突破新一代容

13、器和新型存储及计算器件自适应 云化赋能等关键技术，建设适配国产异构软硬件平台的计算框 架及云生态体系。研究新一代易部署弹性伸缩容器运行机理， 突破面向容器的自主操作系统关键技术，解决内核重构和机密 计算等核心问题；研究NVM/GPU等存储及计算新型器件的自 适应云化机理及云生态的国产操作系统定制化方法；研究针对 异构GPU+CPU的混合型计算任务智能调度；研究AI赋能云生 态和柔性资源管理关键技术、虚拟化/计算/网络和存储等云基础 能力针对国产平台的适配/性能提升；研究面向国产软硬件平台 的基于API分层和云操作系统最小核的云生态构建机制；开展 云编程环境和开发社区构建及推广应用；在政务和产业

14、互联网 应用领域形成参考实现，并开展示范应用。考核指标：研发单机国产硬件平台操作系统优化技术，实 现云原生容器环境的可编程应用内核技术，支持扩展内核服务， 支持智能应用加速，典型应用加速性能超过10%；研发针对国产众核、多核处理器平台的云操作系统关键能力适配和优化技 术，结合NVM特性设计和优化层次化内存，基于RDMA和GPU 等优化典型云应用性能，云桌面达到国产PC原生性能的90%以 上；研发针对异构GPU+CPU的混合型计算任务智能调度技术， GPU+CPU混合利用率提升10%以上；云操作系统环境支持3 种以上国产CPU,支持作业任务和资源的智能柔性管控等，构 建一站式开发环境，开发者人数

15、达到100万；构建基于API层 级的云生态，提供2万个OpenAPI,支撑50个开源软件，服务 100家ISV,建成自主云计算开发者社区，用户规模总量达到500 万；形成3个以上的行业/国家标准草案，在政务和产业互联网 等行业应用案例不少于5个，支持10个以上的行业领域应用。拟态计算任务部署工具链支持计算规模可动态伸缩、计算结构 可动态重构的拟态计算应用部署。与同期主流通用服务器相比， 拟态计算系统在单节点计算性能提升20倍以上的条件下，性能 功耗比提升100倍以上；拟态计算节点数量不少于512个；单 节点计算任务切换时间微秒级，多节点计算任务切换时间秒级； 在基础算核库所涵盖的应用领域中，新

16、算法和新应用场景的部 署时间为10天级；领域专用的软硬件协同拟态计算系统，面向 无人机群、智能交通和加解密等应用领域，实现每类应用领域 不少于3种典型应用场景的验证。1.2高性能计算和量子计算的融合架构与操作系统研究 （共性技术类，拟支持1项）研究内容：针对量子经典混合计算的需求，研发可支持高 性能计算和量子计算的量子操作系统，研究用户无感知的量子 分布式计算，研究量子与经典混合分布式架构，研究量子处理 器自动化校准，研究多量子线程异步并行计算，研究基于不同 物理体系的多量子处理器调度算法，研究基于超算的含噪声量 子计算模拟技术，研究集成量子虚拟机和真实量子芯片的量子 云计算。考核指标：实现适

17、配超导量子处理器、离子阱量子处理器 和半导量子处理器的量子操作系统，支持适配100+量子比特的 量子处理器、多量子处理器分布式调度、高性能集群与量子计 算集群混合计算；支持量子处理器自动化校准，从初始化到量子计算机投入使用时，整体校准效率优于5分钟/量子比特；实 现量子处理器自动化测试及组合优化测试功能，自动化程度超 过99%；支持多量子任务调度和并行计算，效率提升至少5倍； 支持动态编译和量子线路优化，性能提升4倍以上；固定比特 拓扑结构与固定测试线路的前提下，量子处理器的计算效率相 对于现有计算模式提高2倍以上；提供2种以上可运行于量子 操作系统的量子经典混合应用，验证量子计算与高性能计算

18、融 合。提供基于超算的含噪声虚拟机，至少支持噪声模型5种； 量子虚拟机演示20+量子比特的量子动力学模拟和56+量子比特 20层以上的量子线路模拟。2 .方向2新型存储系统2.1 存算传融合的自主计算支撑环境（青年科学家项目， 拟支持2项）研究内容：研究存算传内生融合的计算体系结构；研究数 据、计算、存储、传输等资源的命名与寻址方式，支撑大规模 资源发现与映射；研究存算传内生融合计算环境下任务形式化 表达与节点自主决策机理；研究多维资源智能识别、推理与分 解/卸载机制与复杂场景任务需求动态拟合机理；研究存算传内 生融合计算环境下的安全计算，研究非可信环境下资源效能与 隐私安全协同的供给机理、联

19、邦计算新方法以及可信验证机制； 构建云、边、端协同的存算传融合原型计算环境并在典型应用 场景验证。考核指标：研制存储、计算、传输内生融合的计算节点， 具备对任务的分解、推理等自主决策能力；具备对网络功能、 计算功能的自动请求、动态加载/卸载能力，支持至少5种网络/ 计算功能的加载/卸载；具备对数据、计算能力、计算程序、存 储等异构资源的命名、寻址和利用能力，支持至少10万资源名 字，每秒可处理1000个任务的推理、决策；在网络拓扑频繁变 化环境下，计算环境不少于64个节点时，任务响应时间较存算 传分离时平均提升50%、任务完成时间平均降低30%o2.2 云边融合的安全存储系统（青年科学家项目，

20、拟支持 2项）研究内容：研究支持数据隔离与去重的主动加密存储器体 系结构设计，以及软硬件系统设计；研究保证端边云数据一致 性的主动备份存储器控制器芯片与架构；研究支持边缘私有加 密数据分析与联邦学习的存储器控制器架构与系统；研究面向 支持访问模式检测、预警和隔离保护的云边一体存储器硬件、 固件与访问协议；研究支持数据在海量边缘设备之间、设备与 云计算中心之间的低延迟存储同步与加密协议；研究高可靠边 缘安全存储系统，搭建高效率视频监控网络等演示系统。考核指标：研制云边融合的安全智能存储器原型系统，支 持包含椭圆加密、国密在内的存储内数据加密方法，以及基于硬件PUF访问权限验证方法，支持存储通道级

21、的访问权限隔离，数据在单边缘器件与云数据中心间的加解密与同步延迟为毫秒级（不包含网络传输延迟），支持存储器内数据去冗余操作，侦察 恶意访问与非法访问的硬件处理延迟为毫秒级；针对常见图像 分类检测应用单次迭代速度低于100毫秒的边缘设备，能够有 效防御梯度攻击、内存泄露等3种以上攻击；安全存储系统中, 提高数据可靠性达到99.999%,在保证数据在端边云设备加密与 严格端云备份的约束条件下，额外存储空间需求不超过10%。3 .方向3领域专用软硬协同计算系统新型数据流异构处理器架构及计算系统（共性技术类，拟支持1项）研究内容：研究新型基于数据流计算模型的异构处理器架 构；研究面向新型数据流异构处理器架构的软硬件协同计算优 化方法，包括异构数据流架构的统一编程模型、编译技术和运 行时优化，支持多类计算范式；研制支持片上异构数据流架构 的数据中心智能处理器，支持片上硬件级异构调度、多种数据 流加速器融合、细颗粒度结构化稀疏加速；开发典型应用的核 心算子库及通用加速能力开发套件，在人工智能、大数据等场 景开展示范应用。考核指标：采用数据流异构处理器芯片核数不少于4核， 核种类不少于2种，主频1GHz以上，访存带宽150Gbps以上； 峰值计算能效相比传统控制流CPU芯片提升5倍以上；统一化