以高性能、高并发、大数据处理为特点的新型计算机体系结构已成为现代社会信息处理基础设施的关键基石，高性能计算技术研究所的学科方向即为计算机系统结构，包括高性能计算、大数据处理、网络存储系统、处理器体系结构等。现有教师20人，在相关领域的世界重要学术会议（包括 MICRO，FAST，SC，PPoPP，PLDI, HPDC, EUROSYS, LISA，IPDPS等）及期刊上有大量成果发表,并已获国家科技进步奖一等奖一次、二等奖二次，部级一等奖二次、二等奖三次等多项奖励。

主要研究方向

1)面向科学计算以及工程需要的计算机系统

高性能计算软件与工具研发

处理器微体系结构研究

网格计算技术

计算机系统评测技术

2)以数据为中心的计算系统

存储系统

云计算系统

移动计算系统

代表性研究成果

面向地球系统模式的高性能计算系统

地球系统模式是理解过去气候与环境演变机理、预估未来潜在全球变化情景的重要工具。针对地球系统模式的关键模块——大气模式与天气预报系统，分别研制了面向大规模异构系统的可扩展并行算法以及定制处理器。大气模式核心计算模块的可扩展并行算法在天河-2超级计算机上的测试显示，该算法可有效扩展到6000节点以上；最大测试案例在1.7百万个核上获得77%的并行效率；峰值性能达到1.74PFlops，为大气模拟相关应用有效使用当前主流的超大规模异构计算系统提供了示范。同时研究开发了针对天气预报系统定制的定制处理器设计及其FPGA原型，性能是同工艺通用多核处理器的2.3倍，而功耗仅为其12%，大幅提升了该关键领域应用的计算效能。

相关工作已发表于并行计算领域国际重要会议和期刊（ACM SIGPLAN Symposium on Principles and Practice of Parallel Programming (PPoPP 2013)、IEEE International Parallel & Distributed Processing (IPDPS 2014)和IEEE Transactions on Computers）。

海量信息存储系统及其应用

存储始终是计算机系统的性能瓶颈所在。随着大数据的产生及云存储服务的发展，存储已成为关系到国计民生和国家战略安全的关键信息基础设施之一。在信息存储系统及其关键技术方面开展了大量研究工作，研制出了可扩展高性能海量存储网络系统TH-MSNS及其大规模存储虚拟化软件（分布式虚拟化软件TH-DVSM、带内虚拟化软件TH-AXUM、带外虚拟化软件TH-VSM）、存储并行文件系统Redbud、云存储安全系统Corslet、分级存储系统AIP、闪存文件系统OFSS、面向NVM的分布式存储系统等，在公安、审计、通讯、油田、高校等部门或行业推广应用了百余套，并在包括FAST、MICRO、DSN、IPDPS、MSST、SRDS、ICCD等存储领域重要国际会议和IEEE/ACM Trans.权威国家期刊上发表近百篇学术论文，获国家科技进步二等奖等。

云计算与存储系统

云计算环境主要包括云存储系统Morph、虚拟计算系统Nova、软件按需使用系统Desktop2Go等。云存储系统Morph采用面向共享的可自调整适配的云存储系统架构，提出了基于策略定制的主机-集群-数据中心三个层级的扩展方法、与社区共享管控相匹配的多根多版