【学科建设】领航大数据时代的“超算”速度

       2015年6月，中山大学整合信息科学与技术学院计算机科学系、软件学院、超级计算学院和数学与计算科学学院计算数学方向（部分人员），组建成为数据科学与计算机学院。2015年9月，国家超算广州中心划归中山大学管理，成为学院的一部分。在短短一年多时间里，数据科学与计算机学院凝练共识，确定学科发展目标，抓住机遇，扬长避短，规划建设有特色、国内领先、国际一流的计算机学院。超算中心发展渐入佳境，用户数、项目数、机时收入显著增加；以研究所为基本单元的机构改革初见成效；人才引进与培养取得一定成绩。学院抓住“高性能计算”和“云计算与大数据”两个国家重点研发专项和国家基金委与广东省大数据科学中心专项启动的机遇，组织力量，联合国内优势单位，积极申请项目，在争取大科研项目方面取得好成绩。

       组大团队，建大平台

       学校充分利用综合性大学的优势，整合了计算机学科相关的优质资源，将计算机、软件工程、计算数学、网络空间安全、智能科学与技术等力量都纳入到数据科学与计算机学院。从学科发展来看是具有长远发展眼光的，教学机构的调整也为学院带来了巨大的发展机遇。
       整合后的数据科学与计算机学院涵盖了计算数学方向，这在国内其他院校的计算机学科是很少见的，形成了学科交叉的基础。数据科学与计算机学院院长钱德沛认为，“中山大学的计算机学科目前虽然还无法跟排名靠前的一些学校在人家的优势方向正面竞争，但是可以充分发挥学科交叉的特色，加快进入国内计算机学科第一方阵的步伐。”学科门类齐全的中山大学提供了多学科交叉协作的客观条件，国家超级计算广州中心（以下简称“超算中心”）并入中山大学，也为学院的学科发展提供了难能可贵的支持。

       拥有“天河二号”这样世界领先的超级计算机的大学，即使在世界范围内也不多见。学院非常重视超算中心对学科发展的支撑作用。一方面，学院内部的多学科交叉和交流可以为大数据研究和超算平台提供更强的基础支撑。另一方面，国家自然科学基金委与广东省共同支持的超算专项和大数据科学中心专项也为学科发展提供了新的机遇。学院根据学校“三大建设”的部署，依托超算中心和正在筹建的大数据科学研究中心，梳理学科优势方向，建立科研平台，形成学科发展的切入点和支撑点。
       以超算和大数据两个中心的发展带动学科建设，是中大计算机学科建设的特色。为了切实建设好两个中心，学院规划了以高性能计算和大数据为代表的学科方向。在高性能计算方面，重点发展大规模数值模拟计算方向，致力于支持国家重大问题的解决，比如气候变化、环境、健康、能源、国家安全等问题。在大数据科学问题和应用技术研究方面，结合学校优势的医学、生命科学等学科，从大数据的角度来解决多层次的问题。在网络空间安全方面，除了继续加强信息内容安全和信息隐藏的优势方向外，还着力加强网络空间安全对抗的系统级安全技术的研究，以形成对计算和大数据系统发展的支撑。
       两个中心为学科发展提供了条件和机遇，也提出了需求和挑战。中心的建设、运行和服务面临一系列技术问题，迫切需要三个层次的能力：基础算法创新和算法高效实现的能力，计算与大数据应用平台高效开发和运行的能力，以及以计算和大数据分析处理解决领域应用问题的能力。这三个层次能力的建立离不开学院的学科提供支持，在解决技术挑战、建立三个层次能力的过程中既促进中心的建设，又逐步推进学科的建设。

       钱德沛院长强调：“这两大中心应该成为多学科交叉合作的平台。学院会逐步建立起适应中心发展的的组织架构，同时在学校的指导下，密切与学校其他学科的合作。” 根据两大中心建设和学科发展的需要，学院建立了大数据与计算智能、先进网络与计算系统、软件工程与应用、数据科学、网络空间安全、计算机科学理论、智能科学与技术和无人系统等8个研究所，并将现有的几个省部级重点实验室与相应方向的研究所相结合，形成了支撑学科发展，能承担大研究任务的团队。学院还成立专项办公室专抓国家自然基金委和广东省的大数据专项、国家自然基金委的超算专项以及教育部支持超算的专项。力图通过这几个专项的实施，真正把学科建设和超算、大数据中心的发展结合起来。

       融多学科，互利共赢

       根据研究基础和国家需求，学院以“三个面向”为指导思想，以“三大”建设为抓手，充分发挥“理工结合，学科交叉”的特色，推动多学科交叉协作的实体平台的建设。

       大学的研究要“坚持面向学术前沿”。高性能计算、大数据和人工智能是当前的三个研究热点。三者之间有密切的联系，互为支撑，相互促进。高性能计算是大数据处理与分析和以深度学习为代表的人工智能技术与应用的基本手段，没有强大的计算能力，谈不上有效的大数据处理分析，也谈不上深度学习。人工智能研究在今天掀起新的热潮，与互联网环境下计算能力的普及提高和大数据的方便获取分不开。人工智能的研究方法已经从过去基于规则的推理变为今天基于大数据的统计学习，大数据的存在改变了人工智能研究的面貌。大数据和人工智能的研究除了对高性能计算提出更大需求外，也对未来高性能计算机的体系结构与实现技术产生深远影响，数据流、类脑计算等是这方面的例子。学院在这三个方面均有较好的研究基础和研究条件，正在努力发挥三者融合的优势，找到综合三方面优势的研究方向，使之成为学科建设的特色。
       “面向国家重大战略需求”和“面向国家和区域经济社会发展”是需要加强的重点。在超算中心发展的定位首先就是要面向国家重大战略需求，同时重视对地方和区域经济发展的支持。广东是电子工业和制造业的重要基地，在经济结构转型中有巨大的发展空间。不少企业或许意识到需要利用计算来对产品设计进行优化，但是由于缺乏高性能计算和数值模拟的专业人才而难以实现，迫切需要用超级计算机和大数据的手段，来支持企业提高技术水平和市场竞争力，实现可持续发展。超算中心在解决国家面临的重大挑战性问题的同时，将建立面向企业，特别是中小企业的计算平台，帮助企业开展产品优化设计和技术升级改造。钱德沛院长认为，推广高性能计算应用仅仅依靠计算机学科是不够的，一定要和其他学科合作。“计算机学科一个责无旁贷的任务是培养理工科学生的计算与数据处理分析能力。我们希望通过教学计划和课程的改革以及与其他学科的合作，使计算和数据分析处理成为大学生普遍掌握的基本技能。”

       孕英育人，筑巢引才

       坚持“理工结合、学科交叉”也有利于人才培养。根据学校“德才兼备、领袖气质、家国情怀”的十二字人才培养目标，学院明确了人才培养方向，即培养国家需要，能够适应超算和大数据研究与应用需要的高层次人才。学院正在筹建实验教学中心，统筹专业实验室建设，努力打造一支高水平的专业实验技术队伍，以提高教学质量。学院鼓励学生参与课外科技创新活动和重要的国内外竞赛，同时创造条件，让本科生尽早进入实验室，参与高水平科学研究，以培养学生从事学术研究的兴趣。同时积极争取学校支持，努力提高本科生保送研究生的比例，扩大研究生招生名额，提高本科生升学深造的比例。
       学院正在从教学上考虑两个新的专业方向，一个是高性能计算，一个是数据科学。通过新的专业方向，培养既有数学建模和算法基础，又有并行程序开发、数据分析处理能力和一定领域知识的人才。新的专业方向的建立涉及许多方面，包括制订新的人才培养目标和计划、教学大纲、课程体系和教材。将从硕士教育层次入手，逐渐向本科教育拓展。另外，学院还努力按照大专业方向进行本科生教育培养，按照大专业方向来配置教学资源，也为学生加强基础，拓宽适应面打下基础。

       在未来“三校区五校园”的规划中，作为具有4000多本科生的“超级大院”，学院的招生数量会相应缩减。为了保证招生质量，学院也会努力提高师生比，这一方面有利于学生的精英式培养，另一方面也有利于鼓励教师在完成适当的教学任务外，有更多精力开展科学研究。学院能否发展，关键在于是能否有足够多的可以按照学院所制订的方向来做事情的人，对于一个新的学院，能否建立起一支高水平、能够做事情的教师队伍，是一个极大的挑战。
       人才队伍建设的关键是评价体系问题。目前的现状是，大多数大学的评价体系都更强调论文的数量，而且特别强调学术期刊论文。计算机学科是少数几个看重学术会议论文的学科之一，学校过去的评价体系对会议论文是不太承认的。钱德沛院长认为，应该多看某一学者在自己所在学科的被认可度、影响力和所处的位置，减少学科间论文数量的横向对比。目前学院强调“大平台”，当然就不仅仅只是用论文作为评价指标，否则就不能鼓励建立大团队，承担大项目。

       学院目前正坚持引进和培养相结合，探索人才分类管理，建立适应发展的人才激励机制，努力建设一支结构合理的高水平人才队伍。学院重视高层次和学科发展急缺的人才引进，通过各种渠道加强宣传，并主动联络和洽谈目标人选。在做好人才引进工作的同时，还注重现有人才的培养和引导，特别注意青年骨干教师的成长。经过一年的努力，人才工作初显成效，青年教师的积极性得到充分调动，一些青年拔尖人才脱颖而出，在争取国家和广东省的人才计划项目中取得好成绩。

       钱德沛院长提到，中山大学正在经历大变动、大发展的历史阶段，在快速变化的环境中，有些人可能会觉得迷茫，但更多人会抓住机遇，求得发展。他希望更多的人可以从更大的时间跨度来看学校发展的优势，不仅仅是两年、三年，而是十年或者更长时间，到那时再回头看今天的革新和探索，看个人的发展，就会体会今天决策的意义和价值。处在学校发展的一个历史阶段，为学校为学科能够上一个台阶做点事情，他觉得是非常有意义的。