高性能计算应用概览

　　本书由曙光牵头，参与单位有近20家，比较全面的反映了中国高性能计算应用的现状。主题内容涵盖高性能技术简介，高性能计算在材料研究，生物信息，大气海洋与气候研究，工业仿真，石油勘探与加工，渲染，遥感，以及深度学习方面的应用。同时我们邀请了中国超算创新联盟秘书长，中科院计算机网络信息中心副主任迟学斌研究员对未来的高性能计算技术和应用做了展望。

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目录

第1章总述
1.1高性能计算概述
1.1.1系统架构
1.1.2硬件基础
1.1.3并行算法
1.1.4中国高性能计算中心
1.2常见应用领域
1.2.1科学计算
1.2.2能源领域
1.2.3气象领域
1.2.4工程仿真
1.3新兴应用领域
1.3.1基因测序研究
1.3.2证券指数计算
1.3.3动漫渲染
1.3.4互联网与深度学习
参考文献
第2章高性能计算应用之计算材料研究
2.1计算材料学概览
2.1.1引言
2.1.2超越发现： 新材料设计观
2.1.3日趋成熟的计算方法论
2.1.4计算材料学应用软件
2.2典型案例
2.2.1第一性原理计算在多铁材料中的应用
2.2.2蒙特卡罗方法及其在石墨烯研究中的应用
2.3新兴的材料基因组计划
小结
参考文献
第3章高性能计算应用之生物学研究

3.1计算生物学概览
3.2蛋白质结构研究
3.2.1电子显微三维重构
3.2.2质谱仪原始资料处理
3.2.3分子动力学模拟
3.3计算机辅助药物设计
3.3.1应用背景
3.3.2计算资源需求
3.4生物信息学
3.4.1生物信息学简介
3.4.2基因测序及数据处理技术
3.4.3生活中的生物信息学
3.5精准医疗
3.5.1精准医疗的概念演变及发展
3.5.2精准医疗服务于癌症诊疗
3.5.3高性能计算与精准医疗
参考文献
第4章高性能计算应用之气象学研究
4.1数值天气预报
4.1.1数值天气预报的起源
4.1.2数值天气预报的工作原理
4.1.3数值天气预报现状与发展趋势
4.1.4数值天气预报与高性能计算
4.1.5常用天气预报模式介绍
4.2数值海洋预报
4.2.1数值海洋预报的起源
4.2.2数值海洋预报的工作原理
4.2.3数值海洋预报现状与发展趋势
4.2.4数值海洋预报与高性能计算
4.2.5常用海洋预报模式介绍
4.3数值气候模拟
4.3.1数值气候模拟背景介绍
4.3.2数值气候模拟与高性能计算
4.3.3常用气候模式介绍
4.4环境空气质量预报
4.4.1空气质量预报的起源
4.4.2空气质量预报的工作原理
4.4.3空气质量预报现状与发展趋势
4.4.4空气质量预报与高性能计算
4.4.5常用空气质量模式介绍
4.5典型案例
4.5.1中国环境监测总站
4.5.2预报预警中心
小结
参考文献
第5章高性能计算应用之工业仿真
5.1工程仿真概览
5.1.1工程仿真简介
5.1.2工程仿真的重要性
5.1.3工程仿真的技术发展
5.1.4常见的工程仿真软件简介
5.1.5工程仿真如何开展
5.2工业仿真与高性能计算
5.2.1CAE与HPC
5.2.2工业仿真计算平台的需求分析和硬件选型
5.2.3高性能计算平台配置方案与使用方法
5.2.4工业仿真云的建设方案简介
5.3典型应用案例
5.3.1某轨道交通装备集团仿真公共服务平台建设
5.3.2某特种设备研究院高性能计算平台建设
参考文献
第6章高性能计算应用之石油勘探领域研究
6.1石油产业——战略资源关系国计民生
6.2石油勘探开发领域高性能计算发展历程
6.3典型案例
6.3.1基于GPU混合架构下的积分法叠前时间偏移应用
6.3.2基于GPU混合架构下的RTM逆时偏移应用
6.3.3“两宽一高”海量数据处理
6.3.4存储对石油勘探大数据处理集群效率影响分析
6.3.5大数据时代勘探云建设模式探索
小结
参考文献
第7章高性能计算应用之石油加工领域研究
7.1石油加工领域——国民经济的支柱产业
7.2石油加工领域高性能计算发展历程
7.3典型案例
7.3.1催化裂化过程的数值模拟
7.3.2烃类蒸汽裂解制乙烯过程的数值模拟
7.3.3催化重整过程的数值模拟
7.3.4加热炉及其空气预热器的数值模拟
7.3.5气固鼓泡流化床中的数值模拟
7.3.6深层鼓泡床内偏涌现象的数值模拟
7.3.7盘环型汽提器中磨损机理的CPFD数值模拟研究
小结
参考文献
第8章高性能计算应用之渲染领域研究
8.1渲染简介
8.1.1渲染的定义
8.1.2渲染的应用领域
8.2渲染常用技术
8.2.1渲染相关概念
8.2.2渲染常用算法
8.2.3渲染常用软件
8.2.4渲染农场技术
8.2.5云渲染
8.2.6GPU渲染
8.3典型案例
8.3.1特种电影的HPC应用
8.3.2渲染云应用
参考文献
第9章高性能计算应用之遥感领域研究
9.1遥感介绍
9.2遥感与大数据
9.2.1遥感大数据表示
9.2.2遥感大数据存储
9.2.3遥感大数据组织
9.2.4遥感大数据检索
9.2.5遥感大数据理解
9.2.6遥感大数据挖掘
9.2.7遥感数据特点分析
9.3遥感计算
9.3.1遥感计算需求分析
9.3.2计算技术发展现状
9.3.3遥感应用计算架构
9.4典型案例
9.4.1遥感图像处理应用案例(CPU+GPU)
9.4.2遥感影像分发应用案例(MPI+HBase)
小结
参考文献
第10章高性能计算应用之深度学习研究
10.1深度学习技术简介
10.1.1深度学习的发展
10.1.2深度学习应用分析
10.2高性能计算与深度学习
10.2.1深度学习的计算需求
10.2.2高性能计算技术的革新
10.2.3计算技术对深度学习的推进
10.3深度学习的理论基础
10.3.1信息系统处理模型
10.3.2人工神经网络的表示
10.3.3感知器原理
10.4深度学习工具介绍
10.4.1开源工具
10.4.2Caffe测试实例
10.4.3曙光XSharp介绍
10.5典型案例
10.5.1人脸识别
10.5.2ImageNet图像分类
10.6深度学习技术在中国的应用现状
参考文献
第11章高性能计算应用展望
11.1高性能计算应用现状
11.1.1国际高性能计算应用现状
11.1.2国内高性能计算应用现状
11.2高性能计算应用趋势
11.2.1Top500数据统计
11.2.2戈登·贝尔奖应用分布
11.2.3应用软件研发
11.3主要国家对高性能计算的投入
11.3.1美国
11.3.2欧盟
11.3.3日本
11.3.4中国
11.4展望
11.4.1学术展望
11.4.2企业展望
参考文献