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  • “云計算和大數(shù)據(jù)”重點專項2018年度項目申報指南

    2017-10-12 15:36:34 科技部   點擊量: 評論 (0)
    為落實《國家中長期科學(xué)和技術(shù)發(fā)展規(guī)劃綱要( 2006-2020年)》,以及國務(wù)院《關(guān)于促進云計算創(chuàng)新發(fā)展,培育信息產(chǎn)業(yè)新業(yè)態(tài)的意見》和《關(guān)于印發(fā)促進大數(shù)據(jù)發(fā)展行動綱要的通知》等提出的任務(wù),國家重點研發(fā)計劃啟動
    為落實《國家中長期科學(xué)和技術(shù)發(fā)展規(guī)劃綱要( 2006-2020年)》,以及國務(wù)院《關(guān)于促進云計算創(chuàng)新發(fā)展,培育信息產(chǎn)業(yè)新業(yè)態(tài)的意見》和《關(guān)于印發(fā)促進大數(shù)據(jù)發(fā)展行動綱要的通知》等提出的任務(wù),國家重點研發(fā)計劃啟動實施“云計算和大數(shù)據(jù)”重點專項。 根據(jù)本重點專項實施方案的部署, 現(xiàn)發(fā)布 2018 年度項目申報指南。
     
    本重點專項總體目標(biāo)是:形成自主可控的云計算和大數(shù)據(jù)技術(shù)體系、標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范和解決方案;在云計算與大數(shù)據(jù)的重大設(shè)備、核心軟件、支撐平臺等方面突破一批關(guān)鍵技術(shù);基本形成以云計算與大數(shù)據(jù)骨干企業(yè)為主體的產(chǎn)業(yè)生態(tài)體系和具有全球競爭優(yōu)勢的云計算與大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)集群;提升資源匯聚、數(shù)據(jù)收集、存儲管理、分析挖掘、安全保障、按需服務(wù)等能力,實現(xiàn)核心關(guān)鍵技術(shù)自主可控。
     
    本重點專項按照云計算和大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施、基于云模式和數(shù)據(jù)驅(qū)動的新型軟件、大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用與類人智能、云端融合的感知認(rèn)知與人機交互等 4 個創(chuàng)新鏈(技術(shù)方向),共部署 31 個重點研究任務(wù)。專項實施周期為 5 年( 2016—2020 年)。
     
    2016 年,本重點專項在 4 個技術(shù)方向已啟動 12 個研究任務(wù)的 15 個項目。 2017 年,在 4 個技術(shù)方向已啟動 15 個研究任務(wù)的15 個項目。 2018 年,在 4 個技術(shù)方向啟動 20 個研究任務(wù),擬支持 20-40 個項目,擬安排國撥經(jīng)費總概算為 6.25 億元。凡企業(yè)牽頭的項目須自籌配套經(jīng)費,配套經(jīng)費總額與國撥經(jīng)費總額比例不低于1:1。
     
    項目統(tǒng)一按指南二級標(biāo)題(如 1.1)的研究方向組織申報。除特殊說明外,擬支持項目數(shù)均為 1-2 項。項目實施周期不超過 3年。申報項目的研究內(nèi)容須涵蓋該二級標(biāo)題下指南所列的全部考核指標(biāo)。項目下設(shè)課題數(shù)原則上不超過 5 個,每個課題參研單位原則上不超過 5 個。項目設(shè) 1 名項目負(fù)責(zé)人,項目中每個課題設(shè)1 名課題負(fù)責(zé)人。
     
    指南中“擬支持項目數(shù)為 1-2 項”是指:在同一研究方向下,當(dāng)出現(xiàn)申報項目評審結(jié)果前兩位評價相近、技術(shù)路線明顯不同的情況時,可同時支持這 2 個項目。 2 個項目將采取分兩個階段支持的方式。第一階段完成后將對 2 個項目執(zhí)行情況進行評估,根據(jù)評估結(jié)果確定后續(xù)支持方式。
     
    1. 云計算和大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施
     
    1.1 數(shù)據(jù)科學(xué)的若干基礎(chǔ)理論(基礎(chǔ)研究類)
     
    研究內(nèi)容:研究大數(shù)據(jù)的統(tǒng)一表示和有效度量;研究大數(shù)據(jù)的新型計算復(fù)雜性理論;研究高通量計算理論與算法;研究近似
     
    計算理論與算法;研究數(shù)據(jù)副本一致性理論、數(shù)據(jù)壓縮與摘要理論;研究數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)權(quán)屬理論等。
     
    考核指標(biāo):形成有國際性影響的數(shù)據(jù)科學(xué)理論體系,研制可驗證其理論和算法有效性的原型系統(tǒng),發(fā)表一批高水平學(xué)術(shù)論文和若干專著。在關(guān)鍵技術(shù)上申請系列專利,形成專利群。
     
    1.2 基于非易失存儲器( NVM)的 TB 級持久性內(nèi)存存儲技術(shù)與系統(tǒng)(共性關(guān)鍵技術(shù)類)
     
    研究內(nèi)容:研究基于持久性內(nèi)存的混合主存系統(tǒng) I/O 棧與存儲管理策略;研究分布式持久性內(nèi)存文件系統(tǒng);研究基于遠(yuǎn)程直接數(shù)據(jù)存取( RDMA)的分布式持久性共享內(nèi)存新型編程模型及其應(yīng)用編程接口; 構(gòu)建分布式持久性內(nèi)存存儲系統(tǒng); 研制基于 TB級內(nèi)存系統(tǒng)的典型大數(shù)據(jù)應(yīng)用系統(tǒng)擴展并示范應(yīng)用。
     
    考核指標(biāo):研制不少于 8 節(jié)點的內(nèi)存存儲系統(tǒng),每節(jié)點均包含 TB 級非易失性內(nèi)存;分布式內(nèi)存系統(tǒng)中節(jié)點間通信延遲不超過 1µs,高負(fù)載通信延遲不超過 10µs,帶寬可擴展, 8 節(jié)點帶寬不低于 40GB/s;讀操作 ops 不低于 5000 萬/s,寫操作 ops 不低于1000 萬/s;在 ZB 級大數(shù)據(jù)場景下應(yīng)用于 1-3 個典型領(lǐng)域。在關(guān)鍵技術(shù)上申請系列專利, 形成專利群, 發(fā)表一批高水平學(xué)術(shù)論文。
     
    1.3 面向異構(gòu)體系結(jié)構(gòu)的高性能分布式數(shù)據(jù)處理技術(shù)與系統(tǒng)(共性關(guān)鍵技術(shù)類)
     
    研究內(nèi)容:面向分布式異構(gòu)體系結(jié)構(gòu),研究基于數(shù)據(jù)流的編程模型、性能分析方法、同步與通信技術(shù)和運行時系統(tǒng),并實現(xiàn)高通量視頻等典型應(yīng)用示范。具體內(nèi)容:支持異構(gòu)體系結(jié)構(gòu)上的數(shù)據(jù)流編程模型與軟件工具鏈;異構(gòu)體系結(jié)構(gòu)上的運行時系統(tǒng),支持 CPU 與加速器之間的高效率混合執(zhí)行,支持加速器上的細(xì)粒度流水線并行; 性能分析技術(shù)和優(yōu)化調(diào)度技術(shù), 優(yōu)化分配 CPU 與加速器上的運行資源;分布式異構(gòu)系統(tǒng)數(shù)據(jù)處理技術(shù),包括數(shù)據(jù)與計算的高效劃分技術(shù)、負(fù)載平衡以及高性能同步與通信技術(shù)。
     
    考核指標(biāo):支持 CPU-GPU 異構(gòu)體系結(jié)構(gòu),并支持單機多加速器和多機多加速器。性能分析工具支持多種程序執(zhí)行模式的優(yōu)化選取,并可給出混合模式時的 CPU-GPU 執(zhí)行比例。支持單個GPU SM 上部署多個核( kernel)的細(xì)粒度任務(wù)調(diào)度,以及以此為基礎(chǔ)的流水線并行模式。單機和多機(不低于 8 臺服務(wù)器 16 塊GPU)上 CPU/GPU 細(xì)粒度混合執(zhí)行的應(yīng)用性能是當(dāng)前通用 CPU的 5 倍以上,是僅實現(xiàn)粗粒度并行性的 GPU 的 2 倍以上。在關(guān)鍵技術(shù)上申請系列專利, 形成專利群, 發(fā)表一批高水平學(xué)術(shù)論文。
     
    1.4 面向圖計算的通用計算機技術(shù)與系統(tǒng)(共性關(guān)鍵技術(shù)類)
     
    研究內(nèi)容:研究圖計算眾核處理器和異構(gòu)圖計算機體系結(jié)構(gòu);研制支撐異構(gòu)圖計算機的系統(tǒng)軟件;研究面向異構(gòu)圖計算機系統(tǒng)的分布式處理技術(shù);研究基于異構(gòu)圖計算機的數(shù)據(jù)管理與處理系統(tǒng);研制基于異構(gòu)的圖計算機的通用計算機系統(tǒng),開展應(yīng)用示范。
     
    考核指標(biāo):研制面向圖計算的眾核處理器芯片原型;研制基于已有加速器的低功耗異構(gòu)的圖計算系統(tǒng),單節(jié)點圖計算機總體性能達到 GTEPS,性能功耗比提升 10 倍;在浮點運算能力不大于 1TFlops 的條件下,每秒處理的邊數(shù)大于 10GTEPS,靜態(tài)圖計算可獲得 2-3 倍加速比; 單節(jié)點支持 50 億條邊的圖數(shù)據(jù)存儲和查詢,平均查詢響應(yīng)時間為秒級,支持每秒 10 萬邊的圖流數(shù)據(jù)分析;針對金融等領(lǐng)域 2 個以上典型應(yīng)用開展應(yīng)用驗證。在關(guān)鍵技術(shù)上申請系列專利,形成專利群。發(fā)表一批高水平學(xué)術(shù)論文。
     
    1.5 面向國產(chǎn)處理器的虛擬化技術(shù)與系統(tǒng)(共性關(guān)鍵技術(shù)類)
     
    研究內(nèi)容:研究面向國產(chǎn)單核/多核/眾核處理器的虛擬化架構(gòu)、虛擬化技術(shù)、容器技術(shù)等;研究虛擬執(zhí)行環(huán)境的構(gòu)建與優(yōu)化技術(shù)、虛擬計算環(huán)境下應(yīng)用驅(qū)動的軟件棧設(shè)計/構(gòu)造的理論和方法;研究輕量級虛擬機鏡像定制、應(yīng)用定制的虛擬機優(yōu)化等方法和技術(shù),構(gòu)造面向特定領(lǐng)域/應(yīng)用的輕量級虛擬機;研究虛擬化和虛擬機的性能評價方法與基準(zhǔn)測試、性能調(diào)優(yōu)工具;研制采用國產(chǎn)單核/多核/眾核處理器的云服務(wù)器原型,在云計算系統(tǒng)中應(yīng)用驗證。
     
    考核指標(biāo):研發(fā)面向國產(chǎn)處理器的虛擬化、虛擬機監(jiān)控器、虛擬機三類核心技術(shù),支持多核、眾核異構(gòu)計算資源的虛擬化,支持虛擬資源的統(tǒng)一調(diào)度和分配,基于多核的國產(chǎn)服務(wù)器虛擬機數(shù)量不小于 256,每虛擬機內(nèi)存最大 2TB,處理器和內(nèi)存虛擬化開銷小于百分之三;采用國產(chǎn)處理器的云服務(wù)器原型在關(guān)鍵行業(yè)的云計算系統(tǒng)中開展應(yīng)用驗證,在典型云計算應(yīng)用負(fù)載下,與采用 X86 處理器的云服務(wù)器對應(yīng)指標(biāo)相當(dāng), 提升基于國產(chǎn)處理器的云裝備在云計算行業(yè)的應(yīng)用能力。申請系列專利,發(fā)表一批高水平學(xué)術(shù)論文。
     
    1.6 數(shù)據(jù)驅(qū)動的云數(shù)據(jù)中心智能管理技術(shù)與平臺(共性關(guān)鍵技術(shù)類)
     
    研究內(nèi)容:研究超大規(guī)模云數(shù)據(jù)中心運行數(shù)據(jù)的管理方法;研究基于運行數(shù)據(jù)的云數(shù)據(jù)中心運行評估與預(yù)測技術(shù),實現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動的云數(shù)據(jù)中心運行精準(zhǔn)化評估與預(yù)測;研究數(shù)據(jù)驅(qū)動的大規(guī)模云數(shù)據(jù)中心資源智能調(diào)度與管理技術(shù);面向典型領(lǐng)域,研究應(yīng)用導(dǎo)向的云工作流智能管理與調(diào)度技術(shù),提供高能效、高服務(wù)質(zhì)量的云工作流應(yīng)用服務(wù);研制云數(shù)據(jù)中心智能部署、運維管理與服務(wù)能力保障系統(tǒng),并開展示范應(yīng)用。
     
    考核指標(biāo):形成智能化的云數(shù)據(jù)中心系統(tǒng)運行評估、行為預(yù)測、資源調(diào)度、工作流管理與系統(tǒng)運維的關(guān)鍵技術(shù)體系;云工作流和云服務(wù)請求的接受率比當(dāng)前主流水平提升 20%以上,滿足用戶在時間和成本等多方面的差異化需求;研制的云數(shù)據(jù)中心智能管理系統(tǒng)在數(shù)十萬臺量級服務(wù)器規(guī)模的云數(shù)據(jù)中心開展示范應(yīng)用;申請系列專利,發(fā)表一批高水平學(xué)術(shù)論文,并完成若干國家標(biāo)準(zhǔn)(送審稿)或國際標(biāo)準(zhǔn)提案。
     
    2. 基于云模式和數(shù)據(jù)驅(qū)動的新型軟件
     
    2.1 群智化生態(tài)化軟件開發(fā)方法與環(huán)境(基礎(chǔ)研究類)
     
    研究內(nèi)容:研究基于互聯(lián)網(wǎng)的群體智能的形成機理、軟件生態(tài)系統(tǒng)中的群體協(xié)作規(guī)律、社區(qū)組織模式、社會化特性和最佳實踐;研究軟件生態(tài)系統(tǒng)的多維度度量和評估方法、軟件生態(tài)系統(tǒng)形成和演化的微過程模型等;研究基于大規(guī)模群體協(xié)同的在線需求獲取與建模、軟件設(shè)計與建模、軟件構(gòu)造與測試、個體信息融合與個性化信息推薦等群智軟件開發(fā)模式與方法;研制基于群體智能的協(xié)作式軟件開發(fā)、管理和維護支撐工具集及平臺,形成支持智能化群體協(xié)作的軟件開發(fā)環(huán)境,并進行示范應(yīng)用。
     
    考核指標(biāo):建立基于群智協(xié)作的軟件開發(fā)模型與機制,形成覆蓋軟件生命全周期的群智軟件開發(fā)方法、工具、環(huán)境和最佳實踐,支持單一項目數(shù)千名開發(fā)者規(guī)模;形成兼容國際主流、符合中國特色的群智化軟件開發(fā)生態(tài)系統(tǒng)建設(shè)方案,實際應(yīng)用于 10個以上項目合計 1000 名以上開發(fā)者;發(fā)表一批高水平學(xué)術(shù)論文,申請系列知識產(chǎn)權(quán)。
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