2020年8月20日上午，由中科院计算技术研究所、华为公司、中科院计算所西部高等技术研究院（简称西研院）共同主办的高性能计算技术研讨会在重庆举办召开。中科院计算所高性能计算机研究中心主任谭光明，华为北冥实验室负责人王龙博士，中科院计算所西部高等技术研究院副院长段勃博士等领导出席。

        本次以交流计算机高性能计算技术领域研究成果为主，在理论和实际结合的基础上，研究讨论高性能计算与人工智能方向关键技术。其目的在于通过自由开放的学术交流，展开高性能计算专题研讨、研究汇报以及科研成果产品的展示，进一步促进和推动我国计算机高性能计算领域高效、稳定地向前发展。

研讨会主要议题包括了：

1.新型存储技术及发展趋势

2.AI场景下的高性能计算

3.跨计算架构的高性能AI编程框架实现

4.矩阵解法器及应用

5.基因存储与测序方法

       研讨会上午，华为团队围绕研讨会议题展开发言。其间，华为存储首席专家崔文林介绍了华为公司当前存储研究工作动机及新型存储技术和趋势，解答了单靠硬件堆叠并不能高效提升存储系统性能这一疑问，充分展示了华为公司在新型存储系统方向的技术实力及优势。随后，华为公司北冥实验室(Computing System Optimization Lab)负责人王龙介绍了自实验室成立以来的半年时间内，团队主要的工作方向及阶段性进展。来自北冥实验室的王正博士，目前主攻EDA模拟方向，向参会人员介绍了基于Lu分解与采用深度学习矩阵求解方法、针对混合精度矩阵求解的优化策略、以及如何在有限时间内计算快速收敛方法。曹宗雁博士进一步发言解释了如何利用DaCe框架优化现有高性能计算应用WRF，指出现有框架下的函数库优缺点，并提出采用图变换调优的具体创新应用方法。围绕WRF优化策略，提出采用循环向量化、合并、拆分的性能优化方法，有效减少与X86架构的数值差异。

      下午阶段，来自中科院计算所邵恩博士介绍了现阶段由芯片、分布式、业务、云服务四种编程框架驱动的开发模式，预测了未来统一的框架开发模式，并汇报了计算所自主研发的UPA（统一编程框架）工作进度。王龙博士针对这一议题与发言人展开了多轮对话。计算所何鑫博士围绕稀疏矩阵解法器议题展开讨论，并提出了一种新型解法器X-Solver，目前已在流体力学数值模拟软件、实时交通规划数值模拟技术、大规模分布式深度学习并行算法等研究方向落地应用。计算所邢晶博士向参会人员重点介绍了基于DNA的信息存储，我院已经初步开发了该系统的装置原理样机。

最后，高性能计算机研究中心主任谭光明博士对本次研讨会做总结发言。谭光明表示：本次会议发言人报告内容广泛，创新课题颇多，涵盖了近年我国计算机高性能计算与相关人工智能领域若干重要课题的研究进展和丰硕成果，部分前沿课题具备较高深度，提出了许多新概念，例如HPC+AI协同计算等，跨平台的统一AI编程框架已经有了实际进展和初步成果。

本次研讨会期间，学术氛围浓厚、讨论开放自由，现场参会人员掌声不断，完成了一场高水平、高效率的学术交流。

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