先進計算應用創(chuàng)新研究報告（2024年）

2 4 4 5 6 7 8 8 10 11 12 14 15 15 21 23 25 28 32 V 22 26 28 1（一）全球先進計算應用呈現(xiàn)多元化發(fā)展態(tài)勢能計算提供的強大算力為AI模型訓練、大數(shù)據(jù)分析等提供了算力基量子計算與經(jīng)典計算的量超融合也成為全球科研團隊（二）先進計算推動傳統(tǒng)行業(yè)數(shù)字化轉型升級2視覺和AI算法，大幅提高了生產精度和效率。在零售業(yè)（三）先進計算促進新興產業(yè)快速智能化發(fā)展促進新型信息基礎設施建設。算力基礎設施是新型信息基礎設施新載體1。當前人工智能技術及生態(tài)迭代加快，對智能算力提出更強1工業(yè)和信息化部等六部門關于印發(fā)《算力基礎3咨詢委員會發(fā)布的《先進計算技術路線圖（2023年）》提出，先進計算發(fā)展已進入新階段——“智能計算時代”（約2035年）。當前階段的特點是：從工藝為核心的通用計算進入系統(tǒng)4（四）先進計算支撐未來產業(yè)創(chuàng)新探索發(fā)展型應用為例，AIGC大模型可以用于治療疾病、診斷指5（一）先進計算賦能傳統(tǒng)產業(yè)升級在城市管理領域中，先進計算扮演著至關重要的角色，對推動城6以及AI大數(shù)據(jù)治理，致力于構建基于深度學習、知識圖譜、自然語7療成本。在此基礎上，進一步整合醫(yī)療系統(tǒng)資源，實現(xiàn)了對現(xiàn)有醫(yī)院信息化系統(tǒng)的全面升級。教育領域提供生動直觀的教學內容，在醫(yī)療領域提供醫(yī)學在生成式人工智能領域，尤其是大型語言模型（LLMs），89智慧城市的概念自2008年提出以來，在國際上引起廣泛關注，一致的，尤其是運營效果方向，更關注項目建設對本地的科技產業(yè)、為破解現(xiàn)有目標檢測模型在極端環(huán)境下誤檢、漏檢頻發(fā)的難題，境、雨天、雪天、霧霾籠罩以及AI對抗攻擊等多重干擾下，依然保融合仿初級視覺感知預處理特征的目標檢測網(wǎng)絡模目標檢測難關，彰顯了先進計算在自動駕駛領（四）音視頻領域是操作與控制流程復雜，要求專業(yè)人員具備深高質量AI技術，使音視頻領域迎來變革，以此提升生產效率，實現(xiàn)頻、語言等大模型，共同構筑音視頻AI開發(fā)平臺，為視頻創(chuàng)意、圖像創(chuàng)意、文字創(chuàng)意以及AI數(shù)字人場景等AIGC行業(yè)應用注入強大動隨著音視頻技術的發(fā)展，目前領域內領軍企業(yè)普遍采用“模型+區(qū)提供先進的計算環(huán)境與數(shù)字化工具，以迅（一）基于PK體系的工業(yè)數(shù)據(jù)采集——中電凱杰臺，完成基于安全可控國產芯片與操作系統(tǒng)的PK體系工業(yè)數(shù)據(jù)采集采用基于安全可控國產芯片與操作系統(tǒng)的PK技術體系，開展表本項目的實施路徑從PC端軟件仿真、FPGA平臺驗證，逐步過渡到ASICSOC集成。采用DVS相機，該傳感器能夠以高時間分辨DVS相機技術和存算一體自動駕駛芯片的應用。對于行業(yè)的技術升三輔”數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展布局，主動融入“東數(shù)西算”國家布局，2023年在城西區(qū)率先成功建設了青海省第一座智算中心—青海昆侖人工計算算力以及7P存儲容量，主要包括人工智能算力集群、人工智能要河流安裝了水位/水流速的監(jiān)測設備和小型氣象站，可以全天候監(jiān)（1）物聯(lián)網(wǎng)與人工智能融合的技術突破（2）多元融合的建設理念創(chuàng)新體系結構，按需均衡配置通用智能主控芯片（如x86處理器）、智使得平臺能以強勁的AI算力為主體，同時保持對通用算力的普適性有限公司（“鄭煤集團”）聯(lián)合開發(fā)。鄭煤集團始建于195為應對這些問題，迫切需要建設基于先進計算的煤炭行業(yè)AI智能綜礦山災害預警決策分析，改善井下作業(yè)環(huán)境，（五）金陶礦業(yè)AI視頻分析系統(tǒng)——鯤云信息礦區(qū)工作環(huán)境異常復雜，重大事故頻發(fā)。2022年底，國家礦山覆蓋面積大、生產環(huán)境復雜，擁有2000多名員工，堅信“安全環(huán)保傳統(tǒng)管控中監(jiān)控+人工盯防的管理方式，提升礦山數(shù)智化安全生產水實時智能監(jiān)測報警，并通過AI推理平臺對預警結果進行直觀展示。視頻分析系統(tǒng)算力層所使用的CAISA芯片，采用了從底層創(chuàng)新針對礦區(qū)安全監(jiān)管中頻頻出現(xiàn)的痛點、難點問題響應效率提升數(shù)十倍，實現(xiàn)0事故。同時，每個礦區(qū)巡檢人員可從3-4人縮減至1-2人，有效縮減了集團人力巡檢成本。同時，智能監(jiān)一種經(jīng)典-量子混合算法，如圖4所示。后組成最終解，如圖5所示。分布式VQE算法用于解決基因重復片段的組裝問題，展現(xiàn)出良提高了收斂速度，如圖7所示。分布式VQE算法在基因組組裝中帶來三大創(chuàng)新。首先，它結合重復片段問題，實現(xiàn)經(jīng)濟且精確的測序。其次，設計的分布式VQE生物體基因測序，比傳統(tǒng)VQE算法所需量子比特數(shù)顯本方案基于混合量子經(jīng)典的變分量子特征求解VQE算法，與經(jīng)離子-鈷酸鋰鍵長，模擬鋰離子在充放電過程中的遷移路徑，分析充基于節(jié)約資源型VQE算法的大分子基態(tài)能量求解方法的整體流VQE算法求解分子的基態(tài)能量，VQE量子線路如圖9所示，采用Jordan-Wigner編碼方式將分子哈密頓量轉化為量子模擬可以實現(xiàn)的控制在0.001，與直接利用變分量子求解54個降低至14個，有效將量子計算時間縮短至5分鐘以內（計算速度提升50倍左右）。此外在實驗中，鈷酸鋰分子基態(tài)能量隨著鋰離量子計算在