华东师范大学高性能计算中心建设开始于2009年。2009年1月至2019年12月，分别购置了超算1期至9期高性能计算集群，总计拥有1330个CPU计算节点、36个GPU计算节点，累计运算能力为2.501PFlops，一级存储容量为2.8P，二级存储5P。

       高性能计算中心为我校多个专家团队、重点实验室等科研集体和个人提供了先进的科研平台和可靠服务，平台支持的重点实验室包括：河口海岸学国家重点实验室、精密光谱科学与技术国家重点实验室、极化材料与器件教育部重点实验室、地理信息科学教育部重点实验室、脑功能基因组学教育部重点实验室等国家级、省部级实验室；所涉及的研究领域包括计算物理、材料设计、信息科学、计算化学、光谱学以及波谱学、分子动力学、地球物理、大气环境研究、密码学、并行符号计算等方面；用户覆盖全校12个院系的24个学科。众多国家级、省部级重点科研项目依托平台的支撑。例如，自然科学基金重大研究计划“面向发动机的湍流燃烧基础研究”——基于从头算分子动力学模拟的大分子碳氢燃料的反应机理研究，依托超算完成数据采集及模型训练；为我校环境遥感与数据同化实验室负责实施的上海市科委 “世博后上海空气质量跟踪监测与应用研究”、上海市科委重点学科建设“面向环境卫生的大气颗粒物遥感监测与GIS分析”等项目提供资源与技术支持，该项目为世博会后及2018年进博会期间的空气质量提供了精准的预报。

高性能计算中心每年开展面向全校师生及校外相关科研单位人员的高性能计算培训，培训内容不仅包括linux操作系统、Shell编程、编译器及并行库等通用计算技术，还包括Vasp、Material studio、Gaussian等专用计算软件，受到师生们的广泛欢迎。

       伴随人工智能的发展热潮，深度学习的研究不断深入。为了更加灵活有效的管理GPU资源，提升GPU的利用效率，并促进深度学习的科研与教学，高性能计算中心于2018年搭建了深度学习平台，该平台极大简化了深度学习训练的过程，缩小学习人工智能的代价和周期。2018年下学期，深度学习平台在计算机系本科生公共课进行试点运行，使得人工智能教学从理论上升至实践，大大提升了深度学习课程的实践效果。自2018年起，高性能计算集群支持学校教学，经过两年的试点运行，已累计支持3个学院的8门课程，形成了多个可共享的教学案例，为学校人才培养的提供了新的实践平台。

截至2020年10月已提交作业数量140万余个，利用本集群已经发表SCI文章600余篇，所支持的课题总经费(到校)已经超过1.2亿万元，包括众多国家重点研发计划项目、国家自然科学基金、科技部973项目、863项目及其他省部级项目等。高性能计算中心对我校科研和教学将发挥越来越大的支撑作用。

联系人：胡文心   62233797   wxhu@cc.ecnu.edu.cn