MAHLE LX925滤芯

MAHLE LX925滤芯

FSG 1708Z03-096.013

TECNA 7902 L=350MM

IPD REL-110-4007(带外壳)

IPD REL-70-4006(带外壳)

DYNISCO 9VT00032

LT LTW-T8218

REVALCO 4RK46 AC220V

Georg fischer ER52-1 DN10-DN50 199190305 250V 1P65

STOBER MDS5075A/L

GHISALBA GHOPC-410B AAV66870

IPD SRW-80-3003-24（带外壳）

Tri-Tronics F-A-36TR

MOTOVARIO TS063A4

DEUBLIN 157-000-151

SMW 197376

P-Q CONTROLS M120-1136

VESTA E52W1S014(DC24V)

E+E EE071-htpean1

TR 703-10003 PBD-20-001

PMAC 12kW Cont. / 30kW Pk. Liquid-Cooled Motor Drive System 48V 650A

SMW 198825

EMG SV1-10/8/315/6

CLEVEAND CVT-P-20

MULCO SM5

HAM-LET 2504116 HM30-4VKLC-(M5)-GF4

WITTUR DSF 1-34-24A.71-CUB

VECTOR VN1611

VECTOR 05075 CANcable 2Y

WISTRO 18.01.0059  FLAI-SP Bg71

MATTLE JSHD4-PL

Fischer DS1102VDYYBKYY00D0544

IPD REL-150-4007（带外壳）

IPD SRW-65-4006

Sirena FLR S CODe 90353 Red

Sirena CODICE 90368 BASE DEEP LT V.12/24 AC/DC

Sirena CODICE 53003 MICROSAI C V.24 AC

TECNA 7902 230V

MESOMATIC DK800/2A/PDP/IN V01.02Rev.06E(230vAC 50/60HZ)

AIRFLOW 56221 AL-V 650 T2 A6 L200

FIGARO KE-25F3

PARKER PARVEX F9M4HR1100

PARKER PARVEX TYPE:57343

CTC LP252-2R1-1D

ICAR MLR 25 L 40100 3583/A/UL

TECNA 9313

LEE IEPA1221141H 

FOX F4S2/M3

DWYER 1950-0-2F

ODE GDV14230AY

MANN SL 8340

TOX ZP20

ROPEX RES-403/230V

在科学研究数据与日俱增的今天，我们把与科学相关的大数据称之为科学大数据， 科学大数据一般来自于物理世界，内容为科学实验数据或传感数据，特点是有一定的科学规律可循，采集的代价比较高。科学大数据集复杂性、综合性、性和信息与通信技术高度集成性等诸多特点融于一身，其研究方法也正在从单一学科向多学科、跨学科方向转变，科学大数据正在使科学世界发生变化，科学研究已经进入一个全新的范式——数据密集型科学范式。

发展历程

随着大数据时代的来临以及大数据在各领域的广泛应用，科学发现的模式将发生重大变化。继实验科学、理论科学、计算科学之后出现了被称为“数据密集型科学”的第四种科学发现新模式，采集、存储、管理、分析和可视化数据成为科学研究的新手段和新流程。这一科学发现新模式强调数据作为科学发现的基础，并以数据为中心和驱动、基于对海量数据的处理和分析去发现新知识为基本特征。如中科院生物所破解埃博拉病毒入侵机制；海量DNA数据认识生命，在1万亿个事例中发现上帝粒子-希格斯粒子，碳监测网络，ARIGO海洋浮标，科研众筹（FOLDIT、GALAXYZOO、POLYMATH）等。 [2] 

科学大数据的发展

2001年底，中国启动科学数据共享工程，涉及24个领域。 [2] 

2004年7月，*启动国家科技基础条件平台建设。 [2] 

2007年，图灵奖得主、关系数据库的鼻祖JimGray提出“第四范式：数据密集型科学发现”。 [2] 

2010年6月，面向数据密集型负载的超算排名GRAPH500项目启动。 [2] 

2013年3月，研究数据联盟成立，推动研究数据共享交换。 [2] 

2014年，CODATA中国全国委员会举办首届科学数据大会。 [2] 

2015年3月，中科曙光发布“数据中国”战略，提出“让全社会共享数据价值的”愿景理念；8月，国家《促进大数据发展行动纲要》指出要大力发展科学大数据。 [2] 

2016年4月，中科曙光发布数据中国加速计划，布局科学大数据；7月，国家《十三五国家科技创新规划》发布；10月中科曙光科学大数据一体化引擎发布。 [2] 

科学大数据面临的问题

科学大数据的发展面临着科学数据中心建设薄弱、管理水平低、服务不规范、法规不完善、数据资源分散、数据质量参差不齐、影响力弱、数据流向国外、重复投资建设、核心技术受制于人、高水平复合型人才缺乏等问题。 [1] 

科学大数据对IT系统的需求与挑战

行业特点：

1、数据量大且变化快

2、分布式异构多源

3、数据多维关联

4、计算分析一体化

5、跨区域协作

6、学科领域差异大 [1] 

系统需求：

1、分布式异构多源数据存储管理

2、PB级/EB级数据处理能力

3、实时计算处理能力：亿级数据毫秒级查询

4、“高性能计算+数据分析挖掘”一体化融合

5、面向数据处理分析全流程提供服务接口

6、实现数据的多维度可视化

7、实现化分布式计算环境

8、灵活支持多种计算模式 [1] 

中科曙光全面进军科学大数据领域

2015年初，曙光正式发布了数据中国加速计划，目标是加速网络布局，加

速数 [2] 

1、FAST射电望远镜：目前世界上口径大、威力的单天线射电望远镜，以曙光计算集群对海量数据的传输、存储、分析能力为基础，开展对宇宙的探索。 [2] 

2、地球数值模拟装置：集高性能计算机、软件工具、支撑技术、地球数值模拟应用软件等于一体，能够实现对海量数据快速处理，可还原、预测地球自然变化过程，促使我国地球科学向大数据时代迈进。 [2] 

3、空天大数据：曙光携手中科院电子学研究所成立中科星图公司，为多领域提供解决方案。 [2] 

4、人工智能：曙光与NVIDIA成立深度学习联合实验室，与中科寒武纪科技有限公司签署战略合作协议，有利于打通数据中国中的技术闭环、完善产业生态，还将为曙光在未来智能时代中的布局奠定基础。 [2] 

5、环境大数据：曙光坚持以“天蓝、水清、土净（三清）”为使命，致力于大气、水、土壤污染的预报预警、治理评估和应急，环境监测一体机的应用，能够对污染情况进行精准预测，为防治提供依据。 [2] 

E级计算与科学大数据

大数据时代，高性能计算机的发展一日千里，而数据累积与增长的速度，也超出人们的预估。为了满足高能核物理、材料化学、生命科学等大规模应用在计算能力方面的超高需求，高性能计算正向着E级阶段发展。 [2] 

作为国家“十三五”规划中的重要部分，E级高性能计算机原型系统项目是国家重点研发计划重大专项，由中科曙光牵头研制。曙光将凭借深耕高性能计算20余年的丰富经验，在体系结构、计算、存储、网络、系统软件、系统冷却和可靠性等方面对未来E级超算的建设进行有益探索。原型系统的实施将为未来国产E级机的研制奠定坚实的技术基础，促进中国高性能计算产业成果走向世界，推动基础科学研究、工业转型升级、数字化行业发展等，为*的发展做出贡献。