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除了名聲赫赫的“人類基因組學計劃”，在微觀世界，還有一項基于材料計算和數據庫的“材料基因組計劃”。它極大地加速材料的研發，降低了材料發現的門檻和成本。

近日，曙光中標北京工業大學固體微結構與性能研究所材料研究平臺項目。曙光將助力北工大在材料科學、凝聚態物理、納米科學與技術等領域展開研究，通過搭建大型公共開放式共享研究平臺（以下簡稱：研究平臺），以信息化手段促進材料科學發展，也為科研院所高層次科研人才的培養的提供新途徑。

匯集海量數據揭開物質材料微觀結構

目前，該研究平臺以現有透射電子顯微、掃描電子顯微鏡、掃描譜學顯微儀器等實驗設備為基礎，通過自主設計、探索試制發展出一系列原位外場作用下跨尺度材料的力學性能與顯微結構相關性的研究方法。

電子顯微鏡可以激發電子形成圖像，以高分辨率模式將微米和納米結構放大至千萬倍，通過采集的大量2D平面信號和3D體信號，將產生海量的圖像數據，這些數據可以讓人們更深入地了解材料的相關性質，并能充分利用這些精度統一的信息去助力新材料的研發與探索。

該研究平臺圍繞材料的組份、結構和性能等基因組數據，重點進行數據資源及數據庫體系建設，并開展數據服務、系統運維、技術研發、數據挖掘等一系列工作，對作為其重要基礎架構的存儲系統提出了極為嚴苛的要求。

具體方面，材料基因數據的主要類型為文本文件、圖像文件、二進制文件等非結構化數據，對存儲系統的主要要求集中在存儲容量的大小和大文件的讀寫通量高低。同時，部分關鍵數據庫、索引等結構化數據的處理，還要求存儲系統具備較高 IOPS 和穩定的讀寫能力。業務系統存儲、高性能存儲和大容量存儲能力為用戶關注的重點。

高效分析解讀支撐材料科學探索創新

中科曙光打造云存儲解決方案，通過Scale-Out橫向擴展、IB+RDMA高速互聯、內核態POSIX協議、智能SSD Cache及小文件聚合等技術，消除傳統的Scale-up縱向擴展存儲架構的性能局限性，解決材料基因應用中對海量大文件存儲場景高聚合帶寬、小文件存儲場景高IOPS的存儲需求。

其次，材料研究產生的數據正以每12-18個月10倍的速度快速增長，曙光ParaStor分布式存儲系統可通過性能與容量的線性增長，滿足存儲系統對數據處理能力和擴展性的要求，并通過多種技術手段，從物理底層到邏輯層全方位保證存儲系統高可靠性和高可用性，滿足前端多種基因測序軟件、多種業務應用的存儲對接需求。

北京工業大學大型公共開放式共享研究平臺，通過對材料大數據的積累、共享與挖掘，利用機器學習等更多新型人工智能方法將使材料數據庫的整體性和優越性不斷完善和提高，為新材料的研發提供更加智能的捷徑。

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曙光攜手北工大，以大數據探究“微”結構