2025CCF高性能计算专委算力生态战略研讨会

由中国计算机学会主办，CCF高性能计算专业委员会承办的“2025CCF高性能计算专委算力生态战略研讨会(CCF CES 2025，CCF Computility Ecosystem Seminar 2025)” 将于2025年12月26日在北京朗丽兹西山花园酒店举行。本次大会以“构建高性能计算软件生态，引领四极领域科研创新”为主题，旨在为学术界、产业界与政府部门搭建高水平的交流合作平台。诚挚邀请您参加此次大会！当前，新一轮科技革命和产业变革加速演进，科学研究正向极宏观、极微观、极端条件和极综合交叉不断拓展，持续突破认知边界。回顾近年全球科研轨迹，“四极”前沿的发展趋势愈发清晰：太空探索再掀高潮，基因编辑突破顽疾，深地深海不断被揭示，人工智能多点开花、催生创新浪潮。在此背景下，第二届CCF高性能计算专委算力生态战略研讨会将于2025年12月26日在北京朗丽兹西山花园酒店举行。

特邀嘉宾

陈润生

中国科学院院士、中国科学院生物物理研究所研究员

个人简介：陈润生，中国科学院生物物理研究所研究员，中国科学院核酸生物学重点实验室学术委员会主任。2007年当选为中国科学院院士，2014年当选国际欧亚科学院院士。曾获何梁何利基金科学与技术进步奖（2008）、谈家桢生命科学成就奖（2012）、国家科学技术进步奖二等奖（2013）等。

潘毅

美国医学与生物工程院院士 深圳理工大学计算机科学与控制工程学院院长、讲席教授

报告主题：通用人工智能大模型的发展现状与未来突破方向

个人简介：潘毅博士，深圳理工大学计算机科学与控制工程院创院院长、讲席教授；中国科学院深圳先进技术研究院高性能计算中心首席科学家；广东省生物医学大数据智能分析重点实验室主任；深圳市智能生物信息学重点实验室主任；美国医学与生物工程院院士、俄罗斯工程院外籍院士、乌克兰工程院外籍院士、欧洲科学与艺术院院士、英国皇家公共卫生院院士。国际工程技术协会杰出会士、英国工程技术学会会士、亚太人工智能学会会士、亚洲计算智能学会会士、国际人工智能产业联盟会士、日本学术振兴会会士、长江学者、国家特聘专家。入选2024全球前0.05%顶尖学者榜单。近五年被ScholarGPS评为全球计算生物学排名4的顶尖学者。

陈鹏飞

南京大学教授、国家杰青、长江学者

周雨昊

南京大学副教授、国家高层次青年人才

报告主题：太阳活动的高性能数值模拟：从 MHD 物理到算力优化实践

报告摘要：太阳磁活动的形成与爆发过程涉及复杂的磁流体动力学（MHD）演化，是典型的多尺度、强非线性物理系统。为刻画磁绳形成、日珥演化、耀斑爆发与日冕物质抛射等关键活动，我们基于开源 MHD 框架 MPI-AMRVAC 开展了高分辨率三维模拟研究。报告将介绍该代码在多层自适应网格、MPI/OpenMP 混合并行及 GPU 加速方面的优化实践，并探讨其在多架构高性能平台上的可移植性与性能优化策略。同时，将结合具体科研案例讨论高性能计算在太阳物理研究中的关键支撑作用，并展望开源生态、算力协同与物理建模的深度融合，为智能算力体系下的科学计算提供参考路径。

个人简介：陈鹏飞，南京大学天文与空间科学学院教授，2016 年度教育部长江学者特聘教授，主要从事太阳物理研究，发表论文160余篇。担任世界空间科学委员会 E2 分会副主席、《三体》电视剧科学顾问等职。荣获国家杰青（2010）、中国青年科技奖（2011）、亚太太阳物理青年成就奖（2017）、江苏省教学成果特等奖（2022）、国家级教学成果一等奖（2023）等多项荣誉。

个人简介：周雨昊，南京大学副教授，主要从事太阳物理活动的高性能数值模拟。2019 年获南京大学天文学博士学位，随后在比利时鲁汶大学从事博士后研究，获 FWO 博士后资助（2022–2025）。2024年入选国家高层次青年人才计划，2025年回国任南京大学副教授。已发表 SCI 论文二十余篇，是开源 MHD 软件 MPI-AMRVAC 的主要开发者之一。

刘健

山东大学科学智能研究院院长、泰山学者

报告主题：聚变人工智能：智能控制、综合诊断、AI模拟与数字装置

报告摘要：聚变能作为极具潜力的终极能源，有望深刻改变全球能源格局。然而，磁约束等离子体具有多时空尺度、强非线性和多物理过程耦合等复杂系统特征，其物理过程跨越极大时间尺度，工程上涉及强磁场、加热、诊断等多个紧密耦合的系统，进一步增加了设计与控制的难度。实现聚变能的关键之一在于有效应对等离子体物理与工程系统之间的复杂相互作用。随着人工智能技术的发展，聚变人工智能已成为研究前沿，涵盖智能控制、综合诊断与AI模拟等方向。在面向未来聚变堆的运行中，AI可实现实时物理信息重建、不稳定性分析与反馈控制，提升运行效率与可靠性。基于AI的综合诊断系统能够融合多源数据，提升测量重建的准确性与实时性；而AI驱动的模拟方法则通过代理建模与物理嵌入，提高了计算效率与真实系统模拟能力。国内多个装置正推进数字化与智能化平台建设，构建融合实验、模拟与控制的数字孪生系统，聚变人工智能有望通过多源数据融合与智能方法重塑聚变能研发模式。

个人简介：刘健，山东大学教授、科学智能研究院院长，泰山学者特聘专家，中科院拔尖青年科学家。北京大学物理学学士、等离子体物理博士，普林斯顿大学联合培养。长期致力于等离子体人工智能、大规模数值模拟、高性能计算和聚变能物理研究，在几何算法、混合模拟、射频波物理及逃逸电子机制方面取得原创成果。主持建设多个重大软件平台与计算中心，依托“神威·太湖之光”开展千万核级大规模模拟。获中科院超算最佳应用奖、中国发明协会发明创业成果一等奖等；主持国家级科研项目15项，经费超4000万元，发表SCI论文百余篇，多次受邀国际报告。

宋震

鹏城实验室网络智能部智能系统与应用创新研究所所长

报告主题：运用高性能计算构建群体级多尺度药物心脏毒性检测体系

报告摘要： 药物心脏毒性是导致药物退市与临床风险的重要因素。现有基于hERG通道的检测方法过于敏感，难以准确反映药物在多尺度心脏系统中的真实致心律失常风险。

本报告介绍了一种基于高性能计算与群体多尺度电生理模拟的药物心脏毒性检测平台。该平台结合细胞级与组织级电生理模型，在群体参数空间中通过并行计算快速筛选高风险药物，显著提升了检测的精度（准确率约90%）与效率（单药物约30分钟）。

平台设计中利用并行模拟框架实现上百药物批量仿真与事件检测（如早搏、复极失败、T波交替等），并通过与临床QTc分布数据对齐，提高模型的可解释性与可靠性。

未来工作将面向开源生态与算力优化，探索在异构计算平台（GPU/AI芯片）上的编译优化与模型加速，实现个体化药物安全评估与智能药物设计的算力支撑。

个人简介： 宋震，鹏城实验室副研究员、博士生导师，智能系统与应用创新研究所所长，国家级青年人才获得者。拥有15年以上复杂系统建模与高性能计算经验，研究方向涵盖心脏电生理、多尺度数学建模、AI医疗、药物心脏毒性检测等。参与美国 FDA CiPA 标准制定，在 Science、PNAS、Circulation 等发表论文30余篇。其 2023 年发表于《Science》的成果首次通过多尺度仿真验证“成纤维细胞可直接致心律失常”机制，获 Science 专题评论与拉斯克基金会特别推荐。承担国家项目、鹏城云脑算力网重大专项等多项任务，是多个国家重大项目科学委员会专家。

胡远超

松山湖材料实验室研究员、国家高层次青年人才

报告主题：人工智能赋能材料科学研究面临的机遇与挑战

报告摘要：材料科学的发展通常依靠“反复试验+经验总结”的传统模式，无法满足当前的新材料应用需求。目前，人工智能技术的突飞猛进为材料科学研究带来了新的机遇，“AI+材料”的发展将变革材料科学研究范式。通过AI与材料科学的深度有机结合，未来有望为解决材料科学前沿难题提供新思路。本报告将从三个方面展开：（1）传统计算机模拟面临的时间和空间尺度难题，尤其在无序材料体系的结构-性能关联研究方面；（2）通过深度学习等技术从第一性原理计算构建机器学习势函数从而对复杂材料体系开展大规模分子动力学模拟研究，揭示材料性质的原子尺度机理；（3）针对材料科学实验小数据难题，我们提出材料网络科学的研究理念，结合大语言模型和深度学习等技术挖掘材料的内禀关系，开发材料推荐系统，为新材料设计提出新思路。

个人简介：胡远超，松山湖材料实验室研究员、博士生导师，国家高层次青年人才。2018年在中国科学院物理研究所与香港城市大学获博士学位，曾任东京大学 JSPS 博士后、耶鲁大学助理研究员。研究方向包括非晶态材料物理的计算模拟及利用数据科学加速新材料研发。曾获国家自然科学基金面上项目支持，在 Nature Materials、Nature Energy、Nature Physics、PNAS、Advanced Materials 等顶刊发表论文，担任 Nature、Nature Physics、PRL 等期刊审稿人。

以下内容为GPT视角对CCF高性能计算专委算力生态战略研讨会相关领域的研究解读，仅供参考：

CCF高性能计算研究现状

一、技术融合创新加速

超智融合成为核心趋势：高性能计算（HPC）与人工智能（AI）的深度融合正推动下一代计算系统实现从算法到芯片的全链条突破。例如，阿里云与中科院联合成立的高通量以太网联盟，针对智算场景开发高通量协议，推动标准化建设，并发布国产400G网卡芯片、25.6G交换芯片等关键硬件，构建智算中心网络基础设施。

新型计算架构探索深化：量子计算、神经形态计算等前沿技术持续拓展HPC边界。中国科学院提出的“量子宇宙物理”理论框架，将宇宙视为量子信息动力学演化的超级计算机，为时空、能量、物质和宇宙的统一动力学描述提供新视角，同时推动量子计算与HPC的交叉研究。

能效优化技术突破：面对能耗挑战，行业通过硬件设计优化、散热技术改进等手段提升能效比。例如，万界数据鄂尔多斯机房采用风冷、水冷与液冷混合制冷方案，能效与算力均处于业界领先水平，单点最大承载16,000PFlops（液冷占比>30%）。

二、应用场景持续拓展

科学计算领域深化：HPC在气候模拟、量子计算、航天动力等领域的科研应用取得突破。例如，AP3ESM地球系统模式实现公里级AI赋能与性能可移植，支持更精细的气候预测；北京大学团队通过深度学习赋能的火箭发动机超临界燃烧流体模拟，突破运力瓶颈。

产业应用场景丰富：HPC与AI的融合推动智能制造、智慧城市等场景落地。例如，《超智融合集群能力要求》行业标准发布，系统构建覆盖架构设计、功能性能、安全可信及评估方法的能力体系，为跨行业应用提供统一规范。

生物医药与能源研究兴起：HPC在基因测序、药物研发、能源勘探等领域的应用日益广泛。例如，中国科学技术大学团队研发的百万原子级从头算电子动力学方法，为材料科学提供高精度计算支持。

三、行业生态逐步完善

标准制定与开源生态建设：行业通过标准化推动技术普惠。例如，高通量以太网联盟发布国产追光芯片及互联以太网网络解决方案，打造开源开放的智算生态；UPN超性能网络基于单层以太网和光技术构建新型解耦网络，降低跨厂商协作成本。

产学研用协同创新：高校、科研机构与企业合作深化。例如，第21届CCF全国高性能计算学术大会设置43场主题论坛，涵盖AI、大数据、云计算等新兴技术领域，以及生物医药、能源等关键应用场景，促进技术交流与成果转化。

区域算力布局优化：地方政府通过政策支持推动算力产业发展。例如，鄂尔多斯市依托能源优势，承接“高通量以太网联盟”产业生态，建设国家绿色算力基地，构建全产业链生态，打造资源型城市数字转型先行区。

四、挑战与机遇并存

技术挑战：HPC面临效能提升、软件薄弱、区域发展失衡等系统性问题。例如，稀疏线性代数解法器作为科学工程计算的基础组件，其效率与健壮性受复杂场景动态演化特征制约，需通过算法空间与特征空间的映射优化实现突破。

市场机遇：全球数字化转型加速、大数据分析普及以及AI技术广泛应用，推动HPC市场规模持续增长。据市场调研机构预测，2025年全球HPC市场规模将达数百亿美元，年复合增长率超15%，为行业提供广阔发展空间。

CCF高性能计算研究可以应用在哪些行业或产业领域

一、科学计算与基础研究

气候与环境科学

应用场景：气候模拟、气象预测、海洋环流研究、空气质量评估等。

案例：AP3ESM地球系统模式通过HPC实现公里级分辨率的AI赋能气候预测，提升极端天气预警精度；中科院大气物理研究所利用HPC模拟全球气候变化，为政策制定提供科学依据。

天文学与宇宙学

应用场景：星系演化模拟、黑洞研究、宇宙大尺度结构分析等。

案例：国家天文台通过HPC处理海量天文观测数据，构建宇宙演化模型，探索暗物质与暗能量分布。

量子计算与理论物理

应用场景：量子算法验证、量子多体问题求解、高能物理模拟等。

案例：中国科学院提出的“量子宇宙物理”理论框架，结合HPC模拟量子信息动力学，推动时空与物质统一理论发展。

二、能源与资源勘探

石油与天然气勘探

应用场景：地震数据处理、油藏模拟、三维地质建模等。

案例：中石油通过HPC加速地震波反演算法，缩短勘探周期，降低开发成本；斯伦贝谢等企业利用HPC优化油藏模拟，提高采收率。

可再生能源开发

应用场景：风力发电场布局优化、太阳能资源评估、核聚变反应堆设计等。

案例：欧洲ITER项目利用HPC模拟核聚变等离子体行为，为可控核聚变商业化提供技术支撑。

三、生物医药与健康

基因组学与精准医疗

应用场景：基因测序数据分析、蛋白质结构预测、药物靶点筛选等。

案例：华大基因通过HPC加速全基因组关联分析（GWAS），缩短疾病关联基因发现周期；AlphaFold2依赖HPC实现蛋白质结构预测，推动药物研发。

药物设计与临床试验

应用场景：分子动力学模拟、虚拟筛选、药效评估等。

案例：辉瑞利用HPC模拟新冠病毒主蛋白酶与抑制剂的相互作用，加速新冠疫苗研发；HPC支持的临床试验数据管理平台提升研发效率。

四、航空航天与国防

飞行器设计

应用场景：气动优化、结构强度分析、燃烧室模拟等。

案例：波音公司通过HPC进行CFD（计算流体动力学）模拟，优化飞机翼型设计，降低燃油消耗；中国商飞利用HPC加速C919客机气动外形优化。

航天工程

应用场景：轨道计算、卫星姿态控制、深空探测任务规划等。

案例：NASA利用HPC模拟火星探测器着陆过程，确保任务安全；中国航天科技集团通过HPC优化长征系列火箭发射轨迹。

五、制造业与工业设计

汽车工程

应用场景：碰撞模拟、流体动力学分析、轻量化设计等。

案例：特斯拉通过HPC加速电池热管理模拟，提升续航里程；宝马利用HPC优化车身结构，减少材料使用同时增强安全性。

半导体与电子

应用场景：芯片设计验证、电磁兼容性分析、热管理优化等。

案例：台积电通过HPC加速7nm/5nm芯片工艺仿真，缩短研发周期；华为海思利用HPC优化5G基站芯片能效。

六、金融与经济分析

风险管理

应用场景：信用评分模型、市场波动预测、投资组合优化等。

案例：高盛通过HPC加速蒙特卡洛模拟，评估金融衍生品风险；摩根大通利用HPC优化高频交易算法。

宏观经济建模

应用场景：政策效果模拟、经济危机预警、区域发展规划等。

案例：中国人民银行通过HPC构建宏观经济计量模型，支持货币政策制定；世界银行利用HPC分析全球贫困分布趋势。

七、智慧城市与交通

城市规划

应用场景：交通流量模拟、能源消耗预测、灾害应急响应等。

案例：新加坡通过HPC模拟城市人口流动，优化公共交通网络；深圳利用HPC分析暴雨内涝风险，提升城市韧性。

智能交通系统

应用场景：自动驾驶算法训练、车路协同优化、物流路径规划等。

案例：滴滴通过HPC加速百万级车辆调度算法，提升出行效率；京东物流利用HPC优化仓储机器人路径，缩短配送时间。

八、娱乐与媒体

影视特效制作

应用场景：流体模拟、粒子系统渲染、光影效果计算等。

案例：皮克斯动画工作室通过HPC加速《寻梦环游记》中复杂场景渲染；工业光魔利用HPC制作《星球大战》系列特效。

游戏开发

应用场景：物理引擎模拟、AI行为树优化、大规模多人在线（MMO）服务器支持等。

案例：Epic Games通过HPC加速《堡垒之夜》物理破坏效果计算；腾讯游戏利用HPC支撑《王者荣耀》亿级用户并发需求。

九、农业与食品科学

作物育种

应用场景：基因组选择、表型组学分析、气候适应性模拟等。

案例：先正达集团通过HPC加速玉米基因组关联分析，培育抗旱品种；中国农科院利用HPC模拟小麦生长周期，优化种植方案。

食品加工

应用场景：工艺流程优化、食品安全检测、新产品开发等。

案例：雀巢通过HPC模拟咖啡萃取过程，提升产品口感；伊利利用HPC优化乳制品杀菌工艺，延长保质期。

十、教育与科研

在线教育平台

应用场景：大规模学生行为分析、个性化学习路径推荐、虚拟实验室支持等。

案例：Coursera通过HPC处理千万级用户学习数据，优化课程推荐算法；清华大学利用HPC构建虚拟化学实验室，支持远程实验教学。

科研协作网络

应用场景：跨学科数据共享、分布式计算任务调度、科研成果可视化等。

案例：欧洲网格基础设施（EGI）通过HPC支持全球科研人员共享计算资源；中国国家超算中心构建科研大数据平台，促进跨领域合作。

CCF高性能计算领域有哪些知名研究机构或企业品牌

知名研究机构

国家高性能计算中心（合肥）：

背景：1995年经国家计委、中国科学院批准成立的国家级科研机构，依托中国科学技术大学建设。

研究方向：涵盖并行算法、计算机体系结构与人工智能等。

成果：拥有曙光系列高性能计算机集群，累计承担国家863、973等科研项目200余项，发表CCF A类论文千余篇，获国家科技进步二等奖等30余项奖项。

国家超级计算深圳中心：

背景：隶属深圳市科技创新委员会的事业单位，配备曙光超级计算机系统、近千台四路机架式服务器、GPU服务器和超过20PB的存储。

地位：是深圳市建市以来由市政府投资最大的国家级重大科技基础设施中心。

北京大学高性能计算校级公共平台：

合作案例：与华为联合申报的超融合以太网络荣获CCF创新奖，通过智能无损高性能计算网络搭建高性能计算集群，100%释放算力，缩短作业运行时间和排队时间。

中国科学技术大学精准智能化学全国重点实验室：

研究方向：在高性能计算与化学、材料科学的交叉领域取得突破，如研发百万原子级从头算电子动力学方法。

知名企业品牌

联想：

地位：在全球超级计算机TOP 500榜单中入围169套，独占33%份额，连续十一次蝉联全球第一。

产品与创新：推出联想万全异构智算平台、联想AI解决方案等，联想万全大模型训推一体机荣膺CCF HPC China 2025“产品创新奖”。

技术突破：在国家级高质量AI集群场景中，将千卡训练场景的MFU从30%提升至60%；针对模型本地部署的企业AI基础设施场景，全速运转满血版DeepSeek R1模型极限吞吐量超越12,000 tokens/s。

华为：

合作与创新：与北京大学联合申报的超融合以太网络解决方案荣获CCF创新奖，实现以太网0丢包，构建10E级超大规模算力集群，任务完成时间（JCT）对比IB缩短17%。

技术布局：通过超融合以太网络解决方案助力“高算力、高安全、高效能、高可靠”的新型算力中心建设。

中科曙光：

地位：在500强榜单中排名前列，致力于通过核心技术积累，从高效的计算技术到数据的存储分析和处理，以及人工智能的三个维度进行重点布局。

产品与服务：提供高性能计算、大数据、云计算等领域的解决方案，参与国家超级计算深圳中心等重大项目建设。

泛联信息：

创新成果：聚焦于存储系统创新，其UbiPower 18000高性能分布式全闪存存储在SPEC评测中创造存储性能新纪录。

解决方案：高性能计算分级存储解决方案采用UbiPower 18000和UbiScale 12000产品组合，荣获CCF HPC China 2023解决方案奖。

CCF高性能计算领域有哪些招聘岗位或就业机会

一、科研机构

国家超级计算中心：如国家超级计算长沙中心、国家超级计算天津中心等，这些机构经常发布高性能计算相关的招聘岗位，包括但不限于高性能计算应用研发工程师、高性能计算技术支持工程师、高性能计算应用平台开发工程师等。这些岗位通常要求应聘者具备扎实的计算机科学或相关领域的基础知识，熟悉并行计算、分布式系统等相关技术，并具备一定的项目开发经验。

其他科研机构：除了国家超级计算中心外，还有许多其他科研机构也在招聘高性能计算领域的人才，如中科院计算所、软件所等。这些机构的研究方向广泛，包括高性能计算体系结构、高性能计算环境、大数据并行处理等，为应聘者提供了多样化的选择。

二、高校

教师岗位：许多高校都在招聘高性能计算领域的教师，这些岗位通常要求应聘者具备博士学位，并在高性能计算领域有一定的研究成果。高校教师岗位不仅为应聘者提供了稳定的职业环境，还为其提供了广阔的学术发展空间。

科研助理岗位：除了教师岗位外，高校还经常招聘科研助理岗位，这些岗位通常要求应聘者具备硕士学位或本科学历，并具备一定的科研能力和实验技能。科研助理岗位为应聘者提供了参与高性能计算领域前沿研究的机会，有助于其提升科研能力和学术水平。

三、企业

高性能计算工程师：许多企业都在招聘高性能计算工程师，这些岗位通常要求应聘者具备扎实的计算机科学基础知识，熟悉高性能计算相关技术和工具，并具备一定的项目开发经验。高性能计算工程师在企业中通常负责高性能计算平台的搭建、维护和优化等工作，为企业的业务发展提供技术支持。

其他相关岗位：除了高性能计算工程师外，企业还招聘其他与高性能计算相关的岗位，如高性能计算售前工程师、高性能计算售后工程师等。这些岗位通常要求应聘者具备一定的技术背景和沟通能力，能够为客户提供专业的技术支持和服务。

四、具体招聘案例

国家超级计算长沙中心：曾招聘拓展专员，负责挖掘云计算、大数据领域潜在客户，推进存量客户长期合作；维护客户关系，定期拜访重点客户并处理合作中的争议问题等。

国家超级计算天津中心：招聘岗位包括高性能计算应用研发工程师、高性能计算技术支持工程师、高性能计算应用平台开发工程师等，要求应聘者具备硕士及以上学历，并熟悉并行计算相关的算法与流程。

北京航空航天大学网络信息中心：招聘高性能计算岗，负责学校AI应用的预研、设计和建设工作；负责高性能计算平台日常运维工作等，要求应聘者具备研究生及以上学历，并熟练掌握AI聊天机器人的技术架构。