服务双一流建设搭建科研创新高性能计算云平台
重点实验室建设方案高水平研究平台与技术创新能力提升
重点实验室建设方案高水平研究平台与技术创新能力提升一、引言随着科技发展的快速进步，高水平的研究平台和技术创新能力对于实验室的建设变得越来越重要。
重点实验室作为科研机构的核心，需要具备一流的硬件设施和科研人才，以提升科研能力和技术创新水平。
本方案致力于探讨如何建设高水平的研究平台和提升技术创新能力，以实现科学研究的突破和创新。
二、建立一流的研究基础设施为了建设高水平的实验室研究平台，首先需要建立一流的研究基础设施。
研究基础设施包括实验室建筑、仪器设备、数据管理系统等各个方面。
1.实验室建筑优化通过设计现代化、功能全面的实验室建筑，提供一个合理布局、先进设备的研究环境。
实验室区域分隔明确，设有专门的仪器、材料、生物、化学等实验室，以满足不同科研项目的需求。
2.更新先进的仪器设备投入资金对实验室的仪器设备进行更新升级，购买先进的科研设备，确保研究人员能够获得准确、可靠的实验数据。
同时，保障设备的维护和管理，提高设备的使用效率和寿命。
3.建立高效的数据管理系统引入先进的数据管理系统，实现大数据的采集、存储、分析和共享。
通过建立数据库和数据平台，实现科研数据的标准化处理和快速获取，提供有效的支持和参考。
三、培养高级科研人才高水平的研究平台需要有高水平的科研人才进行支持。
通过培养和引进高级科研人才，提升实验室的科研能力。
1.重点人才引进计划制定具体的引进计划，通过广泛的聘请国内外知名科研专家，加强实验室的学术交流和合作，引领和推动科研的创新。
2.建立科研团队组建一支高效的科研团队，由一名优秀的负责人带领，各个方面的科研人员相互配合，实现资源的最优化配置和科研成果的最大化。
3.开展科研培训项目定期组织科研培训项目，提供相关科研技能培训，提高科研人员的专业水平和实践能力，使其更好地适应实验室的科研需要。
四、加强与产业界的合作为了提高技术创新能力，实验室还应加强与产业界的合作，促进科技成果的转化和应用。
1.合作研发项目与产业界建立密切的研发合作关系，开展符合产业需求的科研项目，推动科技创新成果在实际应用中的落地。
科研平台搭建措施方案
科研平台搭建措施方案摘要科研平台搭建是当前高等学府专业建设的一个重要领域，本文将针对科研平台搭建的措施方案进行阐述，以期对相关领域有所帮助。
介绍科研平台是高校科研工作者开展科学研究、教育教学和交流合作的基础设施。
为了保持高校科技创新的领先地位，必须建设可持续发展的科研平台。
本文将介绍科研平台搭建的措施方案，包括建设理念、用途和目的。
建设理念1.强化服务意识。
针对科技创新的发展需求，采用综合性的服务模式，提高科技创新服务平台的开放性和可拓展性。
2.优化服务方式。
建立健全的服务机制，提升科技创新的专业水平和创新能力，增强科研平台的整体实力。
3.加强团队协作。
鼓励资源共享，促进人才合作创新，提升科研平台的集聚度和竞争力。
4.树立服务品牌。
发挥科研平台在高等教育机构中的优越地位，营造科技创新的良好环境和氛围，树立服务品牌。
用途1.科技创新：为高校师生搭建开展科学研究、开发新技术、注重理论探究的基础设施平台。
2.教育教学：为高校专业人才培养提供实践研究的场所。
3.交流合作：为不同领域高校和科研机构之间的交流与合作提供沟通渠道和教学平台。
目的1.提高高校学科建设水平和整体实力，提升学校在科学研究的整体竞争力。
2.促进高校之间的深度合作，打破学科壁垒，推动学科交叉和创新。
3.浓厚学术研究氛围，为高校学科带来活力和创新力。
措施方案下面将介绍科研平台搭建的具体措施方案，包括硬件设施的建设和人才培养。
硬件设施建设1.建立全方位的科研平台。
建设涵盖化学、生物、物理、材料、光电和信息等多个学科领域的科研平台以满足不同需求。
2.为实验研究提供先进的设备和设施。
建设先进的实验室，为科研平台提供必要的物理和技术支持。
3.创造更为先进的科学研究环境。
建设全自动实验系统，提高实验的效率和精度。
人才培养1.建立支撑科研平台的人才队伍。
培养具有独立创新精神和团队合作意识的人才，打造一支具有高素质、多技能的科研团队。
2.为科研工作者提供广阔的成长空间和晋升平台。
科研信息服务平台建设方案
科研信息服务平台建设方案科研信息服务平台建设方案一、背景介绍随着科学技术的迅猛发展，科研工作日益复杂和多样化，科研人员需要大量的信息支撑和资源共享。
因此，建设一套科研信息服务平台，为科研人员提供高效便捷的科研信息服务，将对科研工作的推动起到积极的作用。
二、平台目标本科研信息服务平台旨在打造一个集科研信息资源整合、数据管理、交流与共享于一体的综合服务平台，为科研人员提供全方位、高效的科研信息服务，提升科研工作效率。
三、平台功能1. 科研资源整合：整合各类科研资源，包括文献数据库、专利数据库、学术期刊、会议论文等，提供科研人员全面的信息检索和查阅功能。
2. 数据管理：提供科研数据管理的功能，包括数据收集、存储、处理与分析等，助力科研项目的进展和成果的产出。
3. 学术交流与合作：建设交流与合作平台，为科研人员提供在线研讨会、学术讲座、学术会议等方式，促进学术交流与合作。
4. 科研项目管理：提供科研项目管理的功能，包括项目申报、经费管理、进度追踪等，帮助科研人员更好地管理和推进科研项目。
5. 知识共享与智能推荐：为科研人员提供知识共享平台，包括科研经验分享、学术成果展示等，同时根据用户的偏好和历史行为，智能推荐相关的科研资源和信息。
四、平台建设步骤1.需求调研：通过与科研人员的深入交流和调研，了解他们的需求和痛点，明确平台的功能设计和优化。
2.平台规划设计：根据需求调研的结果，构思平台的整体架构和功能模块，并制定详细的开发计划。
3.开发与测试：根据规划设计，进行平台的开发和测试工作，确保平台的稳定性和功能完善性。
4.上线与推广：平台开发完成后，进行线上上线，并通过宣传推广活动，向科研人员推介平台的优势和功能。
5.反馈与优化：接受用户的反馈和建议，及时优化平台的功能和用户体验，不断提升平台的服务质量和用户满意度。
五、平台建设需注意的问题1. 数据安全问题：科研信息的安全性是重中之重，需建立完备的数据安全措施，确保用户信息和科研数据的安全。
云平台建设方案
云平台建设⽅案云平台建设原则1、标准化当前云服务在整个信息产业中还不够成熟，相关的标准还没有完善。
为保障⽅案前瞻性，在设备选型上⼒求充分考虑对云服务相关标准的扩展⽀持能⼒，保证良好的先进性，以适应未来的信息产业化发展。
2、⾼可⽤为保证数据业务⽹的核⼼业务的不中断运⾏，在⽹络整体设计和设备配置上都是按照双备份要求设计的。
在⽹络连接上消除单点故障，提供关键设备的故障切换。
关键设备之间的物理链路采⽤双路冗余连接，按照负载均衡⽅式或active-active⽅式⼯作。
关键主机可采⽤双路⽹卡来增加可靠性。
全冗余的⽅式使系统达到电信级可靠性。
要求⽹络具有设备/链中故障毫秒的保护倒换能⼒。
具有良好扩展性，⽹络建设完毕并⽹后应可以进⾏⼤规模改造、服务器集群、软件功能模块应可以不断扩展。
良好的易⽤性。
简化系统结构，降低维护量。
对突发数据吸附，缓解端⼝拥塞压⼒，能保证业务的流畅性等。
3、增强⼆级⽹络云平台下，虚拟机迁移与集群式两种典型的应⽤模型，这两种模型均需要⼆层⽹络⽀持。
随着云计算资源池的不断扩⼤，⼆层⽹络的范围正在逐步扩⼤，甚⾄扩展到多个数据中⼼内，⼤规模部署⼆层⽹络则带来⼀个必然的问题就是⼆层环路问题。
采⽤传统的STP+VRRP技术部署⼆层⽹络时会带来部署复杂、链路利⽤率低、⽹络收敛时间慢等诸多问题，因此⽹络⽅案的设计需要重点考虑增强⼆级⽹络技术（如IRF/VSS、TRILL等）的应⽤，以解决传统技术带来的问题。
4、虚拟化虚拟资源池化是⽹络发展的重要趋势，将可以⼤⼤提⾼资源利⽤率，降低运营成本。
应有效开展服务器、存储的虚拟资源池技术建设，⽹络设备的虚拟化也应进⾏设计实现。
服务器、存储器、⽹络及安全设备应具备虚拟化功能。
5、⾼性能由于云服务⽹络中的流量模型发⽣了变化，随着整个云平台相关业务的开展，业务都分布在各个服务器上，流量模型从纵向流量转换成复杂的多维度混合的⽅式，整个系统具有较⾼的吞吐能⼒和处理能⼒，满⾜PB级别的数据处理请求，具备对突发流量的承受能⼒。
科研平台建设方案
科研平台建设方案概述科研平台建设方案是为了提高科学研究的效率和水平，整合研究资源，促进学术交流和合作而制定的一份计划。
科研平台是指提供科研服务和资源的综合性平台。
本方案旨在通过构建现代化科研平台，提高科研效率，加强科研交流和合作，推动学术进步和科技创新。
应用场景科研平台建设是各级政府、科研机构、高校、研究院所等单位都面临的一个共同问题。
各种领域的科研人员需要一个开放、共享、高效的平台，在这个平台上进行科学研究、技术开发、思想交流和学术合作。
以下是科研平台的主要应用场景：1.科学研究：科学研究是科研平台最主要的应用场景。
科研平台提供各种科研服务，如科研数据共享、实验设备共享、人才资源共享等，尤其适用于多学科、大型、复杂、长期性的科学研究项目。
2.技术开发：科研平台可以为企业提供技术开发服务，推动产学研合作。
企业可以在科研平台上进行技术考察、研究、开发和测试，缩短技术开发周期，降低研发成本。
3.学术交流：科研平台是科研人员学术交流的平台，可以促进学术合作和交流。
研究人员可以在平台上进行论文发表、学术交流、学术咨询等，增强学术氛围，促进学术进步。
科研平台建设方案在科研平台建设过程中，需要考虑以下几个方面：1.人才培养：科研平台建设需要具有高水平的科研人才，需要加强人才引进、培养和激励措施。
科研平台应该与高校、研究机构等合作，共同培养和选拔优秀的科研人才。
2.设备和仪器共享：科研平台需要提供高端的科研仪器设备，并开放给科研人员共享使用。
科研平台可以通过设备共享，优化资源配置，提高仪器设备的使用效率，降低成本，实现经济效益和社会效益的双重收益。
3.数据共享：科研平台需要提供一个开放的数据共享平台，科研人员可以在平台上共享数据和研究成果。
数据共享能够加速科研进程，缩短研究周期，避免重复研究。
4.学术交流：科研平台需要提供一个学术交流的平台，如学术研讨会、论坛等。
科研人员可以在平台上交流学习、分享研究成果和经验，促进学术合作和交流。
广东省人民政府关于加快数字化发展的意见
广东省人民政府关于加快数字化发展的意见文章属性•【制定机关】广东省人民政府•【公布日期】2021.04.23•【字号】粤府〔2021〕31号•【施行日期】2021.04.23•【效力等级】地方规范性文件•【时效性】现行有效•【主题分类】宏观调控和经济管理综合规定正文广东省人民政府关于加快数字化发展的意见粤府〔2021〕31号各地级以上市人民政府，省政府各部门、各直属机构：为深入贯彻落实习近平总书记关于建设网络强国、数字中国、智慧社会的战略部署，全面推进经济社会各领域数字化转型发展，加快建设数字广东，着力提升数字化生产力，构建广东发展新优势，提出如下意见。
一、总体要求以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，深刻把握数字化发展带来的生产方式转型、经济结构重构、生活方式变迁和治理方式变革的历史大势，在数字时代构建广东发展新优势，抓住建设粤港澳大湾区和深圳建设中国特色社会主义先行示范区的机遇，围绕数字经济、数字社会、数字政府等数字化发展重点领域，聚焦数字技术创新、新型基础设施体系构建、数据要素高效配置、核心产业发展、产业数字化转型等关键环节，系统谋划推进、统筹资源要素、创新体制机制，着力提升数字化发展能力，全方位赋能经济社会转型升级，把广东建设成为全球领先的数字化发展高地。
二、增强数字化创新引领能力，打造新技术新业态新模式策源地（一）开展数字关键核心技术“强基筑魂”行动。
实施重点领域研发计划，集中力量开展基础通用技术、前沿颠覆技术和非对称技术的研究创新。
在大数据、云计算、人工智能、区块链等新技术领域开展基础理论、核心算法及关键共性技术研究。
加快布局6G、太赫兹、8K、量子信息、类脑计算、神经芯片、DNA存储等前沿技术。
加强集成电路制造设备、材料和工艺、基础软件、工业软件等重点领域研发突破与迭代应用。
以揭榜挂帅等方式持续支持数字化领域关键核心技术攻关。
支持在数字化技术领域开展高价值专利培育布局。
（二）夯实以国家实验室为引领的创新能力支撑。
“双一流”背景下高校大型仪器共享平台的建设与管理
“双一流”背景下高校大型仪器共享平台的建设与管理随着中国高等教育的蓬勃发展和“双一流”建设的深入推进，高校在科研实力和创新能力的提升上逐渐成为了社会发展的重要动力。
大型仪器设备在科研实验和成果转化等方面发挥着重要的作用，但由于设备昂贵、使用频率低等原因，高校大多数实验室和科研中心都存在设备利用率低的问题。
如何有效利用和共享高校大型仪器设备以提高其使用效率成为亟待解决的问题。
建设和管理高校大型仪器共享平台成为了一个紧迫的任务。
一、建设大型仪器共享平台的背景与意义一流大学和一流学科建设是我国高等教育事业的重要目标，其中科研实力是其核心竞争力之一。
而科研实力的强弱很大程度上取决于大型仪器设备的先进程度和使用效率。
目前我国高校大型仪器设备利用率低、仪器设备共享体系不健全等问题给科研工作带来了一定的制约。
建设大型仪器共享平台不仅是提高仪器设备利用效率的需要，也是高校提升科研实力、推动科技成果转化的重要举措。
1. 提高设备利用率建设大型仪器共享平台可以将各学科、各院系的仪器设备资源整合起来，形成一个共享的资源池，提高设备的利用效率。
通过平台的共享机制，可以让设备在不同学科、院系之间得到更广泛的利用，从而降低设备的闲置率。
2. 促进学科交叉和合作共享平台的建设可以促进不同学科之间的交叉和合作。
学科之间的合作需要依赖先进的仪器设备，共享平台可以为不同学科的教师和学生提供更广阔的合作空间，促进学科之间的资源共享和合作交流。
3. 提升科研水平设备的共享使用可以吸引更多的科研人员利用先进设备从事科研工作，有助于提升学校科研实力和水平。
共享平台也可以为科研项目的实施提供更广泛的支持和帮助，推动科研成果的产生和转化。
建设大型仪器共享平台对于高校科研实力的提升、科研成果的推广和转化具有非常重要的意义。
在建设大型仪器共享平台的过程中，也会面临一系列的挑战和困难。
1. 仪器设备整合难度大不同学科、不同院系的仪器设备种类繁多、规格不一，如何将这些仪器设备整合到一个平台上，形成一个统一的资源共享体系是一个很大的挑战。
建设高性能计算平台工作计划
建设高性能计算平台工作计划随着信息技术的不断发展和深化，高性能计算平台在科研、工程、商业和政府等领域的应用日益广泛。
在这个背景下，建设高性能计算平台工作计划变得尤为重要。
本文将详细讨论高性能计算平台工作计划的重要性、目标、关键步骤以及预期成果，以确保计划的实施能够顺利、高效进行。
**1. 背景**高性能计算平台，通常简称HPC（High-Performance Computing），是一种能够以超高速度处理复杂计算任务的计算机系统。
它在众多领域中具有广泛的应用，包括科学研究、工程仿真、医药研究、气象预测、金融建模等。
在当前信息时代，高性能计算平台已经成为科研创新和技术进步的关键驱动力之一。
**2. 目标**建设高性能计算平台工作计划的主要目标是确保我们拥有一套强大的计算基础设施，能够满足不同领域的需求，并支持创新研究和工程实践。
具体目标包括：- 提供高性能计算资源，以支持科学研究、工程模拟和数据分析等任务。
- 降低计算资源的使用门槛，以促进多领域的研究人员和工程师的参与。
- 确保计算平台的安全性和可靠性，以保护敏感数据和研究成果。
- 持续更新和维护计算平台，以适应不断变化的需求和技术。
**3. 关键步骤**为了实现上述目标，建设高性能计算平台需要按照以下关键步骤进行：**3.1 确定需求**首先，我们需要与各个领域的研究人员和工程师紧密合作，明确他们的计算需求。
这将涉及到不同应用程序的性能要求、存储需求和数据安全性等方面的讨论。
**3.2 设计基础设施**在明确需求后，我们将制定高性能计算平台的技术规划和架构设计。
这将包括硬件设备的选购、网络架构、存储系统以及并行计算资源的配置等方面。
**3.3 安全策略**数据安全是高性能计算平台的关键问题。
我们将建立强大的安全策略，以确保用户的数据得到妥善保护，防止潜在的威胁和数据泄露。
**3.4 培训和支持**为了提高用户的使用效率，我们将提供培训和支持，帮助他们更好地利用高性能计算平台进行研究和工程实践。
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面临的挑战二：技术的发展
• 随着计算机技术的发展，系统结构、操作系统、支撑软件 多种多样
– 系统架构：两路节点、四路胖节点、八路肥节点、GPU节点到双路机群、 四路机群、GPU机群等；从传统的MPI机群到大数据处理机群
• 从2000年上海超级计算中心成立，到目前有国家超算中心（天津、广 州、深圳、长沙、济南、无锡），省级和地区超算中心，各高校超算 中心，院系、课题组计算平台
山东大学高性能计算平台
• 山东大学是国内最早建设高性能计算平台的高校之一
– 2002年8月经山东省科技厅批准成立山东省高性能计算中心，依托山东大学软件学 院，由山东大学和济南市高新技术开发区管委会共同投资建设
工作圈”
思考
• 指导思想：以人为本
– 让想计算的人更方便计算 – 重点解决：“Dependency hell”，为用户提供个性化定制 – 让服务走向用户 – 让参与其中的人都有“获得感”、“存在感”
• 以用户为中心、以应用为根本、以计算和数据为引擎
– 把与计算有关的人和事连接起来，环境即服务(Environment-as-aService)
• 目前是国家高性能计算环境的主要节点，也是教育部的ChinaGrid主 要节点
– 承担了国家十一、十二五国家863和十三五国家重点研发计划项目，以及教育部中 国科研教育网格项目
• 开展化学、物理、材料、能动、生物信息、信息安全及动漫渲染等高 性能计算应用
– 2004年8月数学院王小云院士的团队在平台上完成了对单向散列函数MD5算法安全 攻击的成功实现，实现了国际密码学领域的重大突破
面临的挑战一：计算需求多样性
• 山东大学学科门类众多，涉及计算的学科逐渐增加，计算需 求多样
– 从计算的传统学科理工科，发展到实证科学、医学、药学、人文学科 – 从传统的连续问题离散化的高性能计算（OpenMP、MPI)到离散问题的大数据
、深度学习、统计分析 – 从单纯计算应用到软件调试、优化模型、实验教学 – 大多数处于中、小规模（几百个核），个别（上千核），还有一部分处于入
– 操作系统：centos 6.*, 7.*、ubuntu 12.04,14.04,16.04,17.04,18.04 ，windows HPC server
– 支撑软件：python 2.7,3.4,3.5,3.6、各种compiler、library等
• 大数据：数据量大，代码迁移 • 深度学习：软件版本多，GPU
面临的挑战三：思维和服务模式
• 新技术、新思维、新模式出现
– 互联网：开放、平等、协作、快速、分享，以人为本 – 云计算：资源统一管理和调度，按需提供服务，用户体验 – 移动互联：将计算有关的人和事连接 – 大数据：以数据为中心，为用户精准画像，提供个性化服务
• 有益的尝试
– 天津超算、上海超算的云服务模式，高校计算云平台：上海交通大学、北京理工 大学等
使用面临的问题
• 使用门槛比较高，初入计算比较难，特别是对非计算机专业 • 使用方式单一，用户体验差 • 缺乏用户自己定制、开发的途径，难以实现个性化定制 • 缺少技术交流的环境和应用激励机制 • 只提供单纯的计算，缺乏工作流和对整个科研过程的支持
总结
• 两个难点：运维管理难，用户使用难 • 两个目标：减少运维的工作量，提高使用的灵活性 • 核心：打包与部署分离 • 解决方法：智能微模块 + 容器技术，就如“集装箱” • 引入基于社交通讯的移动应用，打造围绕计算和数据的“
• Ecosystem：生态
– 面向课题生态 – 面向项目生态 – 面向问题生态
平台建设目标
• 围绕学校的高性能计算、云计算、大数据、深度学习、数 据分析统计的科研需求，建设一个基于混合架构、容器和 移动应用技术的计算云服务平台，计算能力达到 380TFLOPS，存储能力为1.6PB，构建“依托学科、专管共 用、开放共享、服务需求” 大型设备的管理和应用体系 ，为学科发展提供支撑，助力科研创新
– HPC in Cloud：公有云，AWS、Azure、阿里云、腾讯云、华为云 – 容器技术：singularity, shifter, udocker, charliecloud, ubercloud
决策面临的问题
• 大平台、小平台的矛盾
– 大平台如何满足不同用户的个性化需求 – 小平台建设分散，人员、空间、设备资源难以整合
• 如何实现“依托学科、专管共用、开放共享、服务需求” • 扩大计算应用领域，加强交叉学科的融合，带动计算相关
学科的发展，提高科研创新能力
运维面临的问题
• 传统的管理模式难以满足应用需求
– 从硬件维护、软件安装部署、作业提交、权限分配、用户记账
• 应用部署存在“Dependency hell” • 运维服务、应用支持人员不足 • 缺乏资源优化分配和应用激励机制 • 收费模式单一
服务“双一流”建设
搭建科研创新高性能计算云平台
--教育科研EaaS模式
山东大学软件学院 山东省高性能计算中心
龚斌
目录
• 平台建设背景 • 面临的挑战和问题 • 平台的建设 • 典型应用场景
建设背景
• 实施国家创新驱动发展战略 • 《新一代人工智能发展规划》和发展大数据战略 • 世界一流大学和一流学科建设， “双一流” • 高性能计算已同理论研究和科学实验一起成为人类探索未
知世界的三大科学手段，被称为支撑科学发现的第三个支 柱。科技进步的重要标志之一，也是国家科技综合实力的 综合体现
建设背景
• 高性能计算近年来发展迅速
– 从2010年11月天河-1排名TOP500第一名到2013年后，“神威太湖之光”连续排名 第一
– 2016、2017年连续两次获高性能计算应用“戈登•贝尔”奖
– 把相关计算的人和人连接起来，生态即服务(Ecosystem-as-a-Service)
• 面向教育科研的EaaS模式
EaaS：以环境（生态）为服务
• Environment：环境
– 计算应用环境：个人，课题组 – 实验实训环境：Linux、DB、network、software – 软件研发环境：深度学习 – 交叉研究环境：生物信息