当前,科学计算已经成为与理论研究和科学实验并列的第三种科学研究方法,我校航空航天、动力工程、机械设计、电气工程、电子信息、材料科学、人工智能、数理基础等学科的发展都对计算能力有迫切需求。为此,学校在“十三五”期间将高性能计算平台建设列入信息化顶层设计规划,于2019年进行平台的技术调研、方案设计和招投标工作,最终采购了多种型号配置的服务器。同时2019年底完成了高性能计算机房改造工程,并成立了高性能计算中心,负责高性能计算平台的日常运维管理和用户技术服务。
高性能计算中心设置于将军路校区1号楼8楼,包含办公区域和机房区域,办公建筑面积580平方,机房区域建筑面积280平方。中心现有超算平台(长空、天元)、智算平台(牧星)两大平台,合计48944CPU核、324张GPU卡,CPU单精度浮点计算能力6.9Pflops,GPU半精度浮点计算能力32.2Pflops,200G IB高速计算网络,6.5Pb分布式存储。截至2025年12月,平台用户覆盖了全校所有理工类学科,注册用户数超1700人,累计作业数超253万件,使用核时数超1.9亿,卡时数超30万,支撑各类科研项目510余个。

- ● 关于开展2026年第一季度高性能计算费结算的通知[2026-03-20]
- ● 关于高性能智算融合平台正式上线的通知[2026-01-22]
- ● 关于公布2025年下半年高性能计算平台专项奖励结果的通知[2025-12-29]
- ● 关于公布第二届高性能计算综合能力竞赛结果的通知[2025-12-12]
- ● 关于高性能计算平台收费标准调整的通知[2025-12-01]
- ● 关于开展2025年下半年高性能计算平台计算费结算的通知[2025-11-28]
- ● An Efficient GPU-Accelerated High-Order Upwind Rotated Lattice Boltzmann Flux Solver for Simulating Three-Dimensional Compressible Flows with Strong Shock Waves[2026-04-29]
- ● An efficient and consistent numerical simulation framework coupling lattice Boltzmann flux solvers and graphic processing unit for single- and two-phase flows[2026-04-29]
- ● An effective long short-term memory neural network-based unsteady aerodynamic–structural model for vortex-induced vibrations of a cylinder across multiple reduced velocities[2026-04-29]
- ● An effective local feature-augmented machine-learning optimization method for enhancing the compressible RANS model in simulating complex f lows from transonic to hypersonic regimes[2026-04-29]
- ● An artificial neural network-based quadratic constitutive Reynolds stress model for separated turbulent flows using data-augmented field inversion and machine learning[2026-04-29]
- ● A WENO-Based Upwind Rotated Lattice Boltzmann Flux Solver with Lower Numerical Dissipation for Simulating Compressible Flows with Contact Discontinuities and Strong Shock Waves[2026-04-29]


