1、应用程序高通量和高效能需求的微结构设计技术和方法，包括时钟域设计片上核间互连电源网络和设计等，并通过设计嵌入式硬件结构获取对电路内部信号的实时跟踪和调试，在可接受的硬件开销下实现对芯片功能缺陷和电气缺陷的调试和定位，研制高通量千线程芯片原型利用研制的万线程原型系统和高通量应用，全面测试验证之前的研究成果研究面向亿级并发应用的软件故障诊断和检测方法，提供负载分析性能调优和故障诊断工具链研究基于程序语义和程序信息的软件容错方法研究基于故障日志分析和故障症状的自预测方法研究高通量计算系统的自愈合完成单片千线程原型芯片的设计样片和验证系统性能功能测试完成对高通量系统关键技术的系统性总结，为可商业化的高通量系统的研制提供设计和建议提出面向亿级用户和并发度的软件调试和故障诊断方法，提供包括负载分析性能调优和故障诊断工具链提出基于程。
2、结构，使其具备大规模可扩展性的基础上满足应用的高通量需求如何设计片上资源管理机制，对处理器芯片内部有限的资源合理高效的使用，满足应用的高通量需求，同时达到高效能需求在高通量应用的级数据和亿级并发线程的背景下，如何设计具有高集成度的高通量处理芯片的结构，并提出有效的验证和测试方法针对以上三个关键性问题，本项目的研究内容主要包括以下三个方面面向高通量应用请求驱动的大规模可扩展处理器芯片微体系结构面向高通量应用的高效能片上资源配置和管理机制高通量处理芯片设计验证和测试方法研究内容面向级数据并发处理的新型系统结构设计及评价方法与传统的高性能计算比较，面向未来高通量计算系统应用的计算机系统面临如下挑战性问题处理数据量大。多数的高通量计算系统应用主要业务是对数据进行处理，未来，高通量计算系统需要面临处理的数据将会达到级，而且其数据。
3、备份数据的分布策略研究高通量计算系统编程的支撑环境中运行时系统，性能监测和分析调试故障监测和容错等编程工具的实现方法与工作机理设计高通量计算系统编译器以及支撑环境中系列工具的实现方案，开发高通量计算系统编译器以及支撑环境中系列工具的原型系统基于高通量计算系统的资源管理方法和接口，开展虚拟资源的管理机制研究包括计算资源和存储资源和硬盘和网络资源三个层次的监管机制开展高通量计算系统性能预测方法特别是具有高可信度的区间预测方法研究开展基于监视结果和预测结果的虚拟资源调度机制研究。和信息收集机制及对应的展示方式提出高通量计算系统的运行去噪和平滑方法，进步提出针对的性能预测优化方法基于预测结果和监视情况，综合考虑存储计算和通信多种因素对应用不同影响的因素，提出高通量虚拟计算系统的基于经济模型的调度机制和方法提供仿真和实验的数据，。
4、序语义分析和程序信息的低成本软件容错方法提出基于故障日志分析和系统故障统计的故障自预测方法提出冗余和备份部件的透明识别和融入方法提出面向系统故障自愈合的计算和数据迁移方法集成到高通量计算系统原型中，通过关键应用如移动服务展示高通量计算系统编程模型可编程性和性能。提出云计算环境的评测指标和评测方法，并对高效能计算系统研究内容预期目标方法，具体包括冗余备份的自动识别方法，数据和计算资源的迁入所有请求都得到及时处理，系统的所有可用资源都被合理地分配和有效地使用。而传统上以复杂控制为特征的控制驱动或数据驱动处理芯片，并不能满足应用对高通量的需求，需要研究新型的微体系结构。在高通量应用的海量数据处理和海量并发负载服务的需求下，片上并行体系结构面临结构设计片内资源管理和验证测试三个不同层次的挑战性问题，即如何设计处理器芯片的微体系。
5、动服务系统架构如图所示。基于云计算资源管理与能力提供平台提供的计算存储网络等虚拟资源，研究高效可扩展的移动服务运行支撑关键技术，包括移动服务的按需聚合与智能协同机制以及移动服务资源的管理与调度机制建立综合移动互联网业务数据中心，研发服务运行环境及其实现方法服务生成环境及其实现方法服务能力开放方法，实现大规模并发的移动服务应用，如手机支付移动办公手机视频手机音乐等，进行移动服务应用示范与项目成果验证。移动服务资源的高效管理及调度机制移动服务按需聚合智能协同机制支持大规模并发的移动服务应用恢复机制，以提高虚拟网络服务的可靠性研究数据流和控制流相分离的网络服务分布式实时协同过程理论和方法，实现移动服务之间的灵活交互移动互联网能力开放引擎系统结构设计的研究和实现基于云计算技术的应用运行引擎系统结构设计的研究和实现基于云计算技术。
6、本身并不是高可靠的，目前数据中心计算机系统的平均无故障时间只有几个小时。因此，对于数据中心而言，系统设计必须考虑容错的问题，需要解决的关键问题是在由海量的不可靠的节点构成的高通量计算系统中，如何保证计算的可靠性和可用性。高通量计算系统的不可靠问题主要来自硬件软件工作环境及用户负载等因素。研究软硬件缺陷，功耗散热噪声以及用户负载等对系统行为以及服务质量的影响，界定数据中心系统的失效模式，分析失效影响。通过整理分析不同的故障类型和失效模式，对故障进行分级。不同等级的故障会对系统的服务质量产生不同程度的影响，研究依据故障级别评价数据中心可靠性的方法。由于数据中心规模庞大，利用人工进行排错和修复是几乎不可能的。因此数据中心的可靠性保障技术应该是在线的自检测自愈合方法。基于上述分析，我们需要对数据中心系统建立新的可靠性保障框架，。
7、共享机制万线程节点原型的设计实现和调试，运行时系统的优化研究减少存储系统运行过程中的无效功耗，提高功耗效率的方法。挖掘与利用程序语义行为与访存请求之间的关系，从而使存储系统根据应用需要调整功耗研究面向级数据并发访问的外部存储管理方法，结合并发数据通道和统存储模型，进行高效的数据和副本组织和管理结合性能模型和，研究自动的性能瓶颈和故障定位的方法机制与策略，研究如何提高服务性能诊断的快速响应能力研究大规模高通量计算系统中部件级故障检测和定位方法研究板级硬件支持的高效节点健康状态检查协议基于是否可再生，研究数据的关键性分析方法及分级保护策略结合高通量计算系统的存储子系统设计，研究高可靠的数据副提出适合高通量和高效能需求的程序执行模型提出适合于亿级用户海量线程的片上资源管理机制，提升性能节省功耗的同时，避免多个线程对共享资源的。
8、部件，次数据移动操作消耗的能量比次处理器计算操作所消耗的能量多若干数量级，因此降低系统功耗的新型存储体系设计成为高通量计算系统结构研究的关键问题。系统评价和性能模型。高通量计算系统的应用不同于高性能计算，还缺少系统的和应用性能模型。很多新兴的应用模式还在不断的发展中。因此如何为高通量计算系统建立套系统的性能分析和评价方法也是个的急需解决的问题。本项目的研究内容主要包括如下四个方面高通量数据通道和存储系统并发机制和设计方法支持级数据组织和移动的访存层次模型面向级数据并发访问的外部存储系统数据组织和管理方法高通量计算系统的评价方法及性能推演研究内容高通量计算系统的可靠性设计方法高通量计算系统由海量的计算节点存储节点通过网络互连而成。由于规模巨大，系统的可靠性成为个非常严重的问题。由于成本的限制，构成数据中心的计算和存储节点。
9、的应用开发引擎系统结构设计的研究和实现。本地开发环境中实现各种电信能力的模拟，实现非现网环境下的移动互联网业务的开发与测试实现本地中四个层次的工具仓库，满足各个层次的业务开发者的需求结合业务开放和业务运营的需求，提出系列有针对性的可应用于基于云计算的应用运行引擎的任务调度和资源调度算法实现能力开放引擎的接口,策略,路由调度等关键技术的研究与验证在等重要国际学术刊物和学术会议发表论文篇以上，申请国内外发明专利项以上。研究内容预期目标第四年研究如何应对亿级用户级数据处理无限增长的数据访问需求，设计高效能的程序执行模型，及掩藏数据传输延迟对高通量影响的机制研究如何应对亿级用户海量线程的片上资源管理机制，具有性能提升和能耗节省双重效果的片上存储资源的复用机制，以及避免多个线程对共享资源访问竞争和线程之间相互干扰的片上资源隔离与。
10、验证服务请求分发机制的高效性和分发器之间的负载均衡提出高效的动态的和自适应的网络资源分配策略提出负载均衡的虚拟网络重配置方法针对具体的业务环境，提出自动形成相关上下文信息间的拓扑结构和结点间的度量值的方法制定相应的测试规范，对产品进行功能验证完成三大引擎的集成工作，构建能力开发平台示范系统在基于云计算的应用运行引擎仿真平台中对业界常用的任务调度和资源调度算法和针对业务需求提出的新算法进行仿真验证，并完成相应的报告。并根据应用中发现的问题和收集到的升级建议进步优化仿真平台研究并实现应用开发引擎与开发者社区的融合完成开发引擎图元化开发工具的研究与实现在等重要国际学术研究内容预期目标刊物和学术会议发表论文篇以上，申请国内外发明专利项以上。第五年与本项目其他课题合作，通过综合集成相关研究成果，用年主流工艺，基于本课题提出的满足。
11、访问竞争。利用芯片级的故障检测和诊断方法，提出大规模分布式的高通量计算系统中故障部件的检测和定位方法完成单节点万线程原型系统的研制，达到预期的能效指标建立套根据应用特征变化动态降低系统功耗的方法建立高通量系统可扩展到级的外存储管理模型和方法建立起套自动的性能瓶颈和故障定位的方法机制与策略建立套完善的高通量应哟功能评价和推演方法提出板级硬件支持的节点健康状态检查协议和快速心跳检测方法提出高效的数据副本存取协议和数据失效检测方法基于数据局部性原理，提出备份和冗余数据的优化分布方法，降低数据访问的延迟提出通过编程语言和运行时系统协同映射高层编程抽象到底层执行模型，充分挖掘和利用体系结构并行性以及局部性的方法为学术界和产业界提供开源的高通量计算系统编程环境提出三类虚拟资源的监视方法研究内容预期目标本存取协议研究高通量计算系统中。
12、通常是动态生成的，而这些大规模的数据无结构化，因此对数据处理不是单纯的数据库查询，需要计算机系统提供新的处理能力产生有意义的结果。由于用户的行为有些数据存在不可恢复性，这对海量数据的挖掘和分析效率提出更高的要求，高通量计算系统需提供足够的吞吐能力处理规模庞大的瞬时数据，有些数据需要实时处理，这些都给高通量计算系统提出了新的挑战。数据局部性低。不像传统的高性能计算系统处理的是个紧耦合的应用，程序运行时存在大量的局部性，高通量计算系统面向的是大规模用户的并发请求服务，每个请求之间多数情况下可能没有任何关联，不能展现出很好的时间和空间局部性，因此在系统的存储层次上需要有新的特征来适应。能耗受限。现有数据表明，功耗已经成为制约数据中心和大规模计算机系统发展的关键因素。目前的大规模并行系统中，约超过的能源消耗来自存储系统包括网络。
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国家重点基础研究发展计划（973计划）项目申报书-高通量计算系统的构建原理、支撑技术及云服务应用