先進計算與軟件作為信息領域的基石，其技術創(chuàng)新直接關系到國家政治、經濟、國防、文化等領域發(fā)展的獨立性.美國為強化其科技領導地位，在大國博弈中繼續(xù)搶占先機，近期針對先進計算領域連續(xù)發(fā)布多項重大國家戰(zhàn)略，目標構筑面向未來的先進計算生態(tài)系統(tǒng).受巨大的產業(yè)與應用需求驅動，我國的先進計算與軟件領域在過去幾十年雖然發(fā)展迅猛，但長期依賴于以美國主導的基礎技術路線，“卡脖子”問題嚴重.

隨著計算領域主要技術路線馮·諾依曼體系結構與摩爾定律的潛能或動能即將耗盡，貝爾定律揭示新型計算形態(tài)的發(fā)展正處于一片藍海，計算機體系結構的發(fā)展正在進入一個新的黃金時代.國家科技部在十四五期間，布局了“先進計算與新興軟件”國家重點研發(fā)計劃專項，在新體系結構關鍵技術、新計算系統(tǒng)構建與新生態(tài)創(chuàng)建等領域，力爭開辟“新賽道”、構筑先發(fā)優(yōu)勢，努力獲取“你中有我、我中有你”的戰(zhàn)略制衡能力，為促進經濟高質量發(fā)展奠定堅實的科技基礎.

為了及時反映先進計算與新興軟件領域的最新研究進展，《計算機研究與發(fā)展》組織策劃了“先進計算”專題.本專題依托2022 年第一批獲批的 “先進計算與新型軟件”國家重點研發(fā)計劃專項，向項目首席專家邀約稿件，并嚴格按照期刊的審稿要求，邀請了相關領域的專家作為評審專家，歷經初評、盲審、終審等階段，最終精選出6 篇高質量論文入選本專題，內容涵蓋了感存算一體的神經元計算系統(tǒng)、面向分布式異構計算系統(tǒng)的內存池化、超異構軟硬件協(xié)同計算統(tǒng)一框架、面向云際計算的系統(tǒng)軟件、服務器無感知計算的系統(tǒng)軟件、多通道融合的自然人機交互等方面，在一定程度上反映了本領域最新的研究成果.

神經形態(tài)計算硬件是專為運行脈沖神經網絡應用（spiking neural network, SNN）而設計的專用計算機系統(tǒng).隨著硬件資源規(guī)模的增大，如何有效地為SNN 應用分配神經形態(tài)計算硬件資源變得非常具有挑戰(zhàn)性.浙江大學鄧水光教授團隊的“神經元計算機操作系統(tǒng)的資源分配方法”，提出了一種神經元計算機操作系統(tǒng)的資源分配框架，在加載SNN 應用到神經形態(tài)計算硬件時分配硬件資源以及建立對應的輸入輸出路由，實現(xiàn)了資源分配過程與編譯器間的解耦；通過引入最大空矩形算法來處理神經形態(tài)計算硬件資源的動態(tài)分配問題；并且提出一種最小化脈沖輸入輸出通信代價的資源分配算法，從而降低脈沖輸入輸出能耗、延遲和資源碎片.

在分布式內存系統(tǒng)中，緩存是減少遠端內存訪問開銷的一種有效手段.然而單一的緩存一致性保證機制往往不能高效適配不同類型負載的訪存特性.為此，華中科技大學劉海坤教授團隊的“一種可動態(tài)配置的分布式內存池緩存一致性機制”，面向分布式異構內存池系統(tǒng)，設計了基于目錄和基于廣播相結合的混合緩存一致性保證機制.利用四象限矩陣分析方法，對每個數(shù)據(jù)對象進行訪存模式的判定分析，并為其配置最高效的緩存一致性保證策略，并且可以根據(jù)對象訪存特征的變化在兩種策略之間動態(tài)切換.

稀疏矩陣向量乘法是廣泛應用于科學計算、工業(yè)仿真和智能計算等領域的重要算法，是核心的計算行為之一.西安交通大學任鵬舉教授團隊的“基于高預測性的稀疏矩陣向量乘法并行計算優(yōu)化”，基于現(xiàn)代高性能超標量亂序處理器的架構特征，提出從提升可預測性和降低程序復雜度的角度進行全面的性能優(yōu)化.其核心思想是，通過構建串行訪問的數(shù)據(jù)結構，提升數(shù)據(jù)訪問的規(guī)律性和局部性，從而優(yōu)化數(shù)據(jù)預取效率和緩存利用效率；通過構建規(guī)則的分支跳轉條件，提升程序的分支預測準確率，有效提升程序執(zhí)行效率；通過靈活運用SIMD 指令集，有效提升計算資源利用率.

云際計算旨在通過不同云運營商的合作降低云計算的成本，增進跨云合作.東北大學王興偉教授團隊的“基于博弈論的云際資源市場分析方法”，研究了云際計算市場下的資源流通問題，將云際市場建模為供應鏈競爭模型，使用市場博弈對云際資源流通過程進行分析，從理論上證明了云際市場具有納什均衡.文章分析了當新的云運營商加入云際時對各個云運營商以及整個云際市場收益的影響，從一定程度上解釋了云際生態(tài)形成的原因.

服務器無感知計算是一種新興的以函數(shù)為中心的云計算范式，向用戶提供高層次的函數(shù)抽象在云計算平臺開發(fā)和部署應用.為了高效利用系統(tǒng)資源，降低函數(shù)完成時間，北京大學金鑫副教授團隊的“服務器無感知計算場景下基于時空特征的函數(shù)調度”，對服務器無感知計算場景下的函數(shù)調度問題進行研究.通過分析服務器無感知計算場景下的函數(shù)調度問題，對服務器無感知計算場景下函數(shù)調度問題進行形式化建模；提出了基于函數(shù)時空特征的服務器無感知計算調度算法，在時間維度上考慮函數(shù)執(zhí)行時間和函數(shù)啟動時間，在空間維度上考慮函數(shù)資源占用量；并在原型系統(tǒng)上使用真實世界服務器無感知計算負載數(shù)據(jù)集進行了實驗.

觸覺反饋可以有效提高用戶的虛擬現(xiàn)實交互的沉浸感，華南理工大學徐向民教授團隊的“基于微電流刺激的多強度分級虛擬觸覺反饋”，設計了基于微電流刺激的一種多強度電觸覺反饋系統(tǒng)，通過研究電流參數(shù)、電極陣列和接地電極等影響因素，并引入雙相電流脈沖，優(yōu)化電流正負電荷量比值等方式，確定了該系統(tǒng)的刺激模式.35 名受試者的心理物理學實驗結果表明其可能是具有廣泛應用場景的觸覺反饋設備.

最后，感謝各位作者、審稿專家以及編輯部對本專題的全力支持，有賴于他們的努力，本專題得以順利出版.期望本專題的出版能夠對相關領域的研究人員提供有益的啟示和幫助.在審稿過程中，若有任何失誤或不足之處，懇請各位作者和讀者的理解和寬容，并熱烈歡迎同行的批評和建議.