美国能源部投资 280 万美元用于高性能算法研究，助力科学发现

8 月 24 日，美国能源部 (DOE) 宣布为六个研究项目投资 280 万美元，以开发更快、更有效的方法，将高性能计算应用于科学发现。这些项目位于六个州，包括五所大学和一个美国能源部国家实验室，将专注于开发「随机算法」（randomized algorithms)，以将美国能源部的科学计算能力转化为物理学、化学、生物学和其他领域前沿的见解。

数值模拟和数据收集的进步正在改变科学研究的动态。计算和传感方面的技术进步正在增加对「随机算法」的需求，即在处理海量数据、实现预测建模和模拟以及进行科学分析的方法中包含某种形式的采样或随机性算法的需求。

「为未来做好准备，意味着我们必须继续投资于下一代科学计算算法的开发，」美国能源部科学办公室高级科学计算研究副主任 Barbara Helland 说。「算法的基础研究对于确保它们满足美国能源部和美国新兴科学需求的效率和可靠性至关重要。」

在公告中选择的项目涵盖了算法研究前沿的几个主题。一个共同的主题是仔细重新制定计算和数据分析挑战，并充分利用整个科学问题中常常存在的底层结构。研究人员将探索用于分析生物学、能量存储和其他应用数据的算法。他们将开发快速有效的算法作为解决科学测量、模拟和实验中越来越大的数据分析问题的基石。项目还将解决解决大规模计算流体动力学和相关问题的挑战。

理论高性能算法研究美国能源部