数万核环境偏微分方程可扩展解法器若干关键技术研究

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    61170075
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    57.0万
  • 负责人：
    杨超
  • 依托单位：
    中国科学院软件研究所
  • 学科分类：
    F0202.系统软件、数据库与工业软件
  • 结题年份：
    2015
  • 批准年份：
    2011
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2012-01-01 至2015-12-31

项目摘要

大型超级计算机已拥有数万以上的处理器核心，其体系架构日趋复杂，并行应用软件面对的挑战十分严峻。本课题中，我们拟在天河一号数万CPU核应用测试的基础上，针对全球数值气候预报、天体流体动力学等具体应用，面向千万亿次级超级计算机，深入研究偏微分方程大规模可扩展迭代解法器和预条件子关键技术。在研究中，拟在应用领域选取具有代表性的浅水波方程、Euler方程和Navier-Stokes方程的一些典型形式，贯彻"数学物理建模- - 数值离散方法- - 并行求解算法- - 并行程序实现与优化"的研究主线，兼顾并行数值算法的创新和适应异构、多核环境的并行程序设计和优化技术的研究，注重计算科学和计算机科学的学科交叉。通过研究，形成一批核心并行程序和一套高可扩展迭代解法器和预条件子框架，在国产千万亿次级超级计算机上，高效实现数万、甚至数十万核的可扩展性以及数百亿未知数规模以上的大规模数值模拟，努力推动国产超级计算机的应用。

结项摘要

偏微分方程在科学与工程计算中应用广泛，其大规模数值求解具有重要意义，采用高性能计算机进行大规模并行数值模拟是一大重要手段，相关的高效解法器算法是重要核心。然而，近年来，高性能计算机计算能力飞速提高的同时，其体系结构日趋复杂，异构、众核已成为一大重要发展趋势，给并行算法设计和软件研制带来严峻挑战。本项目着重开展偏微分方程高可扩展解法器算法和关键技术的研究：一方面，深入分析应用领域问题特征，选择有代表性的偏微分方程，研究高可扩展线性、非线性解法器共性关键技术；另一方面，针对大型高性能计算机系统的体系结构特征，发展基于区域分裂的异构高可扩展算法，充分挖掘其强大的计算能力。通过本项目的研究，我们取得了一批具有显示度的高质量研究成果，并发表了若干顶级期刊或会议论文，在大气模拟、HPCG优化等领域形成了数十、上百万核的高可扩展示范应用，达到了项目预期的研究目标。

项目成果

期刊论文数量（14）
专著数量（0）
科研奖励数量（2）
会议论文数量（16）
专利数量（0）
New schemes with fractal error compensation for PDE eigenvalue computations
用于 PDE 特征值计算的分形误差补偿新方案
  • DOI：
    10.1007/s11425-013-4758-y
  • 发表时间：
    2014
  • 期刊：
    Science China Mathematics
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Jiachang Sun
  • 通讯作者：
    Jiachang Sun
Ultra-Scalable CPU-MIC Acceleration of Mesoscale Atmospheric Modeling on Tianhe-2
天河二号中尺度大气模拟的超可扩展CPU-MIC加速
  • DOI：
    10.1109/tc.2014.2366754
  • 发表时间：
    2015
  • 期刊：
    IEEE Transactions on Computers
  • 影响因子：
    3.7
  • 作者：
    Lin Gan;Yutong Lu;Rajiv Ranjan;Lizhe Wang
  • 通讯作者：
    Lizhe Wang
A scalable fully implicit compressible Euler solver for mesoscale nonhydrostatic simulation of atmospheric flows
用于大气流动的中尺度非静水模拟的可扩展的完全隐式可压缩欧拉求解器
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2014
  • 期刊：
    SIAM Journal on Scientific Computing
  • 影响因子：
    3.1
  • 作者：
    Chao Yang;Xiao-Chuan Cai
  • 通讯作者：
    Xiao-Chuan Cai
特征值问题的预变换方法(Ⅱ):任意三角形域Laplace特征值的计算分析
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2012
  • 期刊：
    计算数学
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    孙家昶
  • 通讯作者：
    孙家昶
Fully Implicit Method for Lattice Boltzmann Equations
格子玻尔兹曼方程的完全隐式方法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2015
  • 期刊：
    SIAM Journal on Scientific Computing
  • 影响因子：
    3.1
  • 作者：
    Jizu Huang;Chao Yang;Xiao-Chuan Cai
  • 通讯作者：
    Xiao-Chuan Cai

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其他文献

The treatment of arsenic bearing waste
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  • 发表时间：
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  • 期刊：
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    --
  • 作者：
    贾文强;李加庆;杨超;陈进
  • 通讯作者：
    陈进
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    10.1007/978-3-642-11528-8_17
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  • 期刊：
    计算机应用
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  • 作者：
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  • 通讯作者：
    杨超
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  • 通讯作者：
    秦芳诚

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课题项目：调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要：

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题，其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子，其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而，TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用，影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法，探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用，为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义，并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路：

科学问题：TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达？
前期研究：已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应，但其具体机制尚不明确。
研究创新点：本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线：包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术：TRIM2与病毒RNA的相互作用分析，IFN-β启动子活性检测。
实验模型：使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
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