激光信息感知技术与应用
为了通过简单方法实现高精度和高容量，他们提出了将结构光空间非线性转换为通信网络，特别是实现超高精度点对多点（PtoMP）信息传输链路。一系列相干叠加的空间模态及其空间非线性转换态被用作信息载体，取代之前的轨道角动量束，并在较低空间模态阶内大幅扩展通道容量。通过简单的双模叠加空间非线性转换和基于机器学习的非常基础神经网络，可获得超过500种模式高达99.5%的准确率。通过漫反射屏和多CCD的结合，大观测角PtoMP信息传输也被证明是可行的。
基于超算的云边协同高通量海洋数据智能处理方法及系统
随着物联网、大数据、人工智能的发展，越来越多的海洋观/监测网统被搭建起来，并发挥着日益重要的作用。由于传感器本身质量问题、传感器工环境复杂性及传输网络可靠性等问题导致物联网数据异常频发，如数据漂移、数据缺失、数据失真等，海洋观/监测网统采集的数据质量已成为制约海洋数据深度应用、人工智能发挥作用的关键性问题。针对这一问题，本成果突破了云边协同的高通量海洋数据智能处理技术，提出了基于超算的云边协同高通量数据智能处理框架，研发了时序数据异常检测、时序数据缺失值填补、图像自适应智能增强等系列数据智能处理算法，及时发现数据异常并进行修复，研建了海洋观测数据异常智能检测算法库，包含 10 余种基于机器学习、深度学习的数据智能检测算法，研发了基于超算的海域级分布式海洋数 质控与智能处理平台系统。本成果的核心技术包括：1）提出了基于超算的海量模型并发训练方法，基于超算计算优势，充分发挥超算核心多的特点，将海量模型以负载均衡的方式分配到不同超算核心上，从而实现海量模型并发训练，实现了分钟级万级模型优化；2）针对在云端推理时延过高问题，提出了基于云边协同的模型 更新及推理方法，将超算训练优化后的模型推送到
计算编排系统
项目基本情况及核心技术介绍：计算编排系统具备计算任务编排、计算资源编排、计算数据编排三大核心功能，同时具有完善的计算资源统计和分析的功能，以及作业监控功能，结合计算仓库实现科学计算软件的一键部署功能。资源层面上，对于用户，操作界面简单，使用门槛低，可选择的计算资源更多，不需要担心个别结点资源故障或者排队过长而影响科研进度；功能层面上，编排系统在作业调度中起到双方面作用，一方面把作业调度到一个“合适”的高性能计算资源上提交执行，另一方面为高性能计算资源选取到 “合适”的作业执行。数据传输主要是针对业务计算数据的传输，为用户提供多种方式，优雅快捷的传输数据。 产业上下游情况：全球算力规模不断增大。2020 年全球算力总规模达到429EFlops，增速达到 39%，据 IDC 预测数据，2025 年全球物联网设备数将超过 400 亿台，产生数据量接近 80 ZB，且超过一半的数据需要依赖终端或者边缘的计算能力进行处理。预估未来五年全球算力规模将以超过 50%的速度增长，到 2025 年整体规模将达到 3300 EFlops。据中国信通院测算：从投入产出看，2020 年我国算力产业规模达 2
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