应美国国家科学基金会（NSF）的要求，美国国家研究理事会（NRC）对支撑NSF科学工程研究的先进计算的未来发展方向进行了探索，并于2014年10月6日发布了题为《2017-2020年支撑美国科学工程的NSF先进计算基础设施的未来方向》的中期研究报告^[1]。该报告分析了NSF先进计算面临的挑战，并探讨了可能的应对方案。

一、技术挑战

1、计算密集型挑战

GPU已经大幅提高了计算能力，但对新算法和新软件的需求仍然迫切。随着晶片上集成的晶体管数量急剧增加，处理器间的数据交换能力也急需得到提升。因此，急需出现新的架构，尤其是不同于传统中尺度系统的架构，以及能有效使用新架构的新软件。此外，冗余和容错算法、能耗问题也很重要。

2、数据密集型挑战

创建能提供所需规模和性能的数据密集型系统需要解决以下技术挑战：存储组件的可变性和故障管理；超大规模的科学数据管理与分析；地理分布的数据中心的互操作性。

3、服务于数据和计算密集型工作

何种技术和系统架构最适合解决计算和数据密集型工作的挑战是个开放性问题。云数据中心在设计方面的最新进展可能提升数据中心的成本有效性，使其更好地服务于数据和计算密集型工作任务。

4、面向下一代网络基础设施的软件与算法

新的软件和算法有助于新计算架构的使用，以及代码性能和研究人员生产力的提升。“近似计算”可放宽对计算精确度“近乎完美”的要求，从而更好地解决系统故障。算法、数值方法、理论模型的创新对未来计算能力的提升可能发挥重要作用。

5、培养下一代的科学家

要有效使用新的系统架构和软件需要新的知识与技能，需要着重培养计算科学和数据科学等“复合性”学科与跨领域团队。

二、NSF可能的应对方案

1、更深入地了解与先进计算相关的科学工程机遇、重点和需求。可以通过制定路线图来描述科学工程目标及所需的先进计算资源。

2、更关注功能而非技术或结构性方案。只有当硬件、软件、数据、网络、技术服务这些基础设施要素融为一体时，才能为科学家有效使用，从而催生下一代的科学成果。

3、增强NSF资助的先进计算中心的稳定性与灵活性。NSF长期通过开放竞争支持先进网络基础设施建设。但由于资助期限较短（2-5年），竞争者间很难达成深入和持续的合作。长期资助可以使获资助的服务提供者更好地与NSF合作来满足团体需求。

4、加强战略规划与内部协调。随着先进计算需求和成本的不断增加，NSF内部协调和战略决策变得日益重要，需要制定相关机制来明确各部门及其项目的详细需求，确保获得足够的投入。          

（张娟）