筑基新一代數(shù)據(jù)底座，中國科大讓智慧科研更有數(shù)

著名科學哲學家?guī)於髟凇犊茖W革命的結構》中認為，范式是科研的一種理論體系，范式的突破會帶來一系列科學革命。

如今在科研領域， 人工智能不斷打破科研邊界，AI for Science被視為下一個科研新范式，不僅為科學研究帶來了質的飛躍，也對科研創(chuàng)新支撐平臺提出了全新的挑戰(zhàn)。

作為世界一流的以前沿科學和高新技術為主的研究型大學，中國科學技術大學（以下簡稱：中國科大）擁有多個世界一流的學科和科研基地，是科研探索的前沿高地。

近年來，中國科大網(wǎng)絡信息中心校計算中心深入分析AI技術應用下，科研數(shù)據(jù)對計算與存儲資源的需求變化，推進重大科研創(chuàng)新平臺建設，升級建設最新一代中國科大“融合計算平臺”，利用業(yè)界領先的數(shù)據(jù)存儲平臺為智慧科研構筑起堅實的數(shù)據(jù)底座，為各項科研活動注入源源不斷的數(shù)字動力。

海量、多模態(tài)科研數(shù)據(jù)驅動智慧科研進階

近年來，科技創(chuàng)新與時俱進，數(shù)據(jù)成為新型生產(chǎn)要素，數(shù)據(jù)要素與人工智能技術共同帶來科研范式的重構和新一輪科技革命，對數(shù)據(jù)存儲等科研基礎設施也提出了全新需求。

在日常的科研活動與實踐探索中，中國科大校級計算中心明顯感受到科研范式革新對于數(shù)據(jù)基礎設施的需求變化：即由數(shù)據(jù)驅動的人工智能技術加速運用，科學數(shù)據(jù)的核心要素作用愈發(fā)突出；隨著越來越多科研程序在GPU上進行運算，科研計算復雜度指數(shù)級增長，快速、海量、多模態(tài)的科研數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出千萬級IOPS、百GB帶寬、EB級容量等需求特征，給數(shù)據(jù)存儲平臺帶來全新的挑戰(zhàn)。

加上中國科大擁有31個學院和眾多科研項目，不同科研項目的分散化、多樣化對于數(shù)據(jù)存儲管理的需求也在發(fā)生根本性變化，分層分類的數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理、平臺化的多租戶使用方式、業(yè)務不中斷的使用體驗成為眾多科研人員在科研中的剛性需求。

毫無疑問，迭代升級數(shù)據(jù)存儲科研基礎設施，解決海量、多模態(tài)科研數(shù)據(jù)的存儲、分析和流動共享等問題，已經(jīng)是科研機構加速科研范式轉變中必須面對的一道必答題。為此，中國科大近年來不斷升級“融合計算平臺”，構建起全新的數(shù)據(jù)存儲平臺，為科研創(chuàng)新打造堅實的基礎設施，助力各項科研活動在智慧時代高效開展。

融合計算平臺，樹立智慧時代科研數(shù)據(jù)基礎設施標桿

科研在AI驅動和數(shù)據(jù)要素深度融合的過程就像是一個系統(tǒng)性的工程，需要基礎設施進行全方位的支撐。

在智慧科研基礎設施建設方面，中國科大對于融合計算平臺的建設無疑在科研領域樹立了標桿。作為國內(nèi)高校建設最早的校級計算中心之一，中國科大過去的計算中心對于支撐各種科研項目的開展發(fā)揮著關鍵的作用。隨著AI應用的加深以及數(shù)據(jù)量的激增，中國科大計算中心的計算、存儲在性能與規(guī)模方面已經(jīng)無法滿足智慧科研的需求，不僅資源供應緊張、項目排隊時間長，而且越來越難以滿足大規(guī)模、多模態(tài)數(shù)據(jù)在GPU上進行高效并行計算的需求。

為此，中國科大深入分析科研新范式給基礎設施帶來的挑戰(zhàn)，通過整體籌劃，借助浪潮信息分層解耦的整體方案對計算中心進行升級，于2022年正式發(fā)布融合計算平臺，以高異構計算+融合存儲為核心，助力各大科研項目加速向AI驅動的智慧科研轉變。

中國科大融合計算平臺利用領先的數(shù)據(jù)存儲解決方案為科研創(chuàng)新構建起強大的數(shù)據(jù)底座，實現(xiàn)海量、多模態(tài)科研數(shù)據(jù)的高效存儲、分析、管理與應用：

化繁為簡，實現(xiàn)多模態(tài)多尺度科研數(shù)據(jù)的融合存儲：面向科研海量多元的數(shù)據(jù)場景，中國科大融合計算平臺利用先進數(shù)據(jù)存儲平臺，實現(xiàn)一套集群支持塊、文件、對象、大數(shù)據(jù)等協(xié)議數(shù)據(jù)融合互通，為日常科研活動提供更高效、更便捷的數(shù)據(jù)存儲服務。

極致性能，高效數(shù)據(jù)處理加速科研進程：針對科研項目對于海量科研數(shù)據(jù)處理性能和容量的需求，中國科大分層搭建高速存儲及大容量存儲資源池，自動根據(jù)讀寫頻率實現(xiàn)數(shù)據(jù)智能遷移，并以聚合小文件優(yōu)化技術提升讀寫性能。容量部署達11PB，聚合讀帶寬160GB/s以上，寫帶寬100GB/s以上，隨機讀IOPS達205萬。

全生命周期管理，高效滿足多學科多樣化需求：針對多個科研項目對于數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理需求，中國科大利用熱、溫、冷、冰四級分層數(shù)據(jù)生命周期管理策略，實現(xiàn)存儲性能、容量和成本的極致平衡，高效滿足多學科負載需求的同時，確保高投入產(chǎn)出比。

穩(wěn)定安全，珍貴科研數(shù)據(jù)不丟失：存儲系統(tǒng)具有高冗余模式，某節(jié)點故障時自動切換備用節(jié)點，滿足科研數(shù)據(jù)的長時間穩(wěn)定寫入，確保數(shù)據(jù)安全不丟失。

中國科學技術大學網(wǎng)絡信息中心副主任李會民表示，系統(tǒng)采用分布式存儲有效解決了當前學校科研創(chuàng)新海量多模態(tài)數(shù)據(jù)的統(tǒng)一存儲、高效的數(shù)據(jù)處理、全生命周期管理和穩(wěn)定安全四個核心需求。

如今，在融合計算平臺助力下，中國科大在天文學、大氣科學、生物工程等領域涌現(xiàn)出一系列世界領先的科研成果。中國科學技術大學特任教授、中國生物物理學會冷凍電子顯微學分會委員張凱銘博士表示，計算中心平臺的升級讓實驗效率取得了大幅度提升，借助冷凍電鏡技術取得了一系列科研成果。

本質上，中國科大融合計算平臺的建設是在科研范式轉變的趨勢下，基礎設施從過去“重算力、輕數(shù)據(jù)”向“算力與數(shù)據(jù)”雙輪驅動的轉變。過去，科研平臺中數(shù)據(jù)通常跟著算力跑，在復雜科學和工程問題實現(xiàn)快速數(shù)值求解；現(xiàn)在，AI驅動下算力緊跟數(shù)據(jù)成為新趨勢，一個支撐多元異構算力、滿足海量多模態(tài)科研數(shù)據(jù)各方面需求的數(shù)據(jù)存儲平臺是中國科大融合計算平臺等先進基礎設施取得成功的關鍵所在。

數(shù)據(jù)存儲平臺，讓科研新范式更有數(shù)

近年來，像中國科大融合計算平臺這種支撐科學研究等工作的先進基礎設施已經(jīng)成為新基建未來的戰(zhàn)略建設重點。

如何讓科研基礎設施邁向先進，從而科研新范式更有數(shù)？浪潮信息以“存儲即平臺”的產(chǎn)品理念和“場景共同體”合作理念，聚焦科研場景的數(shù)據(jù)存儲需求，推出新一代分布式融合存儲AS13000等重量級新品，從場景實踐、產(chǎn)品技術創(chuàng)新等多個層面來助力科研創(chuàng)新。

在場景實踐層面，浪潮信息近年深度參與清華大學RUSH腦成像研究、復旦大學腦科學研究、華中科大蘇州腦科學研究院、中國科學技術大學融合計算平臺的基礎設施建設，與廣大科研機構共同探索科研場景在數(shù)據(jù)存儲層面的新需求與新變化，從而有針對性地進行產(chǎn)品、方案創(chuàng)新。

在產(chǎn)品創(chuàng)新層面，浪潮信息基于“存儲即平臺”理念，聚焦全閃存、分布式存儲等產(chǎn)品創(chuàng)新，推出了AS13000等多款重量級產(chǎn)品，致力于打造產(chǎn)品的極致性能、極致融合等七大極致能力，助力科研成果產(chǎn)出。

以浪潮信息AS13000為例，其憑借在協(xié)議融合、介質融合、管理融合以及性能等方面優(yōu)勢，在中國科大融合計算平臺等眾多科研基礎設施中完美支撐起各項科研項目的高效進行。

如今，AI for Science 不僅是解決具體科研問題的有力工具，更帶來了重新定義科學問題的系統(tǒng)性思路。以中國科大融合計算平臺為代表的智慧科研基礎設施，為科研范式轉變探索樹立了一個新標桿。面向未來，隨著越來越多科研機構擁抱AI for Science和智慧科研基礎設施，中國科研有望荊斬棘、開疆拓土，為人類文明貢獻出更多中國智慧。

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