实验室超算研究团队致力于研发多模式融合的高效并行框架，打造大规模应用快速协同开发环境，大幅提升国产超算系统的应用效益。主要创新点如下：

1）多模式融合并行处理技术：研发基于超算生态的大数据处理框架和实时智能计算系统，促进多模式应用在超算上的融合；提出可重构分布文件系统架构，设计实现高并发文件系统及多模态数据管理系统，支持跨领域海量数据共享访问和高效处理，突破虚实混合资源融合管理和多模式作业联合调度技术。

2）个性化协同开发运行环境：提出面向领域算法的优化技术、融合人工智能的创新建模方法，解决应用运行时碰到的精度、时效、准确性等问题，为用户提供构件算法库；提出体系结构和应用需求双向感知的开发环境定制技术，实现算法库、编译工具、参数配置等关键要素统筹的开发运行环境构建。

3）一体化超算应用服务平台：提出了面向领域的“资源共享、业务协同”一体化服务平台架构，以超算为中心实现算力资源、数据资源、算法/软件资源、多学科人才资源整合和共享。

星光超算云平台

在上述技术的突破和支撑下，实验室在“天河二号”上自主研发和部署高性能人工智能药物筛选软件平台，在新型冠状病毒疫情爆发后，受国家卫健委的独家委托，第一时间针对已上市药物进行了抗新冠病毒的药物虚拟筛选，发现了可能起作用的30多种潜在药物，包括6种此前未见报道的药物，持续为抗疫一线提供医疗数据分析服务，助力广州超算获科技部表彰“抗疫先进集体”。

此外，重点实验室突破影像分析智能去噪与并行处理技术，与中山大学附医合作，成功开发了基于CT影像的新冠肺炎快速智能诊断软件并在线提供服务，准确率超过93%，作为核心技术方与欧洲合作者联合获得欧盟地平线新冠专项项目资助。

相关成果发表Nature子刊(Nature Machine Intelligence, Nature Communications)5篇，荣获2021年世界人工智能大会青年优秀论文奖，所提出的药物知识图谱PharmKG被英国咨询公司Deep Pharma Intelligence列为2018-2020年国际AI制药方面11个重大突破之一，其中一位共同作者以此为基础，创立了AI新药研发公司，融资数千万美元。

本成果部分内容支持了2020年国家科技进步二等奖。

针对边缘计算的基础理论、技术体系、关键算法、智能应用等多方面，实验室开展了系统的深入的研究，并取得一系列创新成果：

1）边缘计算基础理论及高效资源协同机制：首次证明了计算与通信资源受限下多用户边缘计算卸载自主优化决策问题的均衡点存在性，并提出了基于最优反应迭代优化的分布式边缘计算卸载机制，推导了传算协同多用户边缘计算的理论性能界限；提出时空动态协同的云边负载调度算法，利用云和边缘效 能互补性，解决边缘计算资源动态与异构的挑战；提出机器学习驱动的边缘资源高效协同与服务动态迁移机制，解决了终端高移动性导致响应迟滞的难题。

2）边缘智能技术体系及分布式优化技术：率先定义了边缘智能的分级体系和性能指标，突破了高效分布式边缘智能模型训练与推理的关键瓶颈，提出了基于数据与任务放置协同优化的边缘大数据分布式处理方法，构建了基于数据样本选择、调度和模型精度调校协同优化的联邦边缘学习模式，实现基于任务调度、模型部署和资源配置协同优化的分布式边缘智能模型推理，形成了一套综合的面向边缘智能的分布式数据预处理、模型训练和模型推理的高效优化框架。

时空动态协同的云边负载调度机制

边缘智能的计算-通信-模型精度耦合折中机理

所提出边缘智能分级标准和技术体系被国际6G Flagship组织采用。美国著名高科技咨询机构ABI Research在其官方网页报道了相关成果，评价为“A combination of 5G and co-inference could massively improve flexibility around the management of inference on devices”。此外，在华为研发中心、诺基亚贝尔实验室、三星研究院等5G/6G技术论文中，相关成果也被列为重要参考文献。团队成员应邀在人民日报社主办的《学术前沿》、《人民智库》上发表边缘计算的前瞻性综述文章，产生了广泛而积极的社会影响。