據介紹，新壹代百億億次(E級)高性能計算機的研發是國家在下壹代信息技術領域的重要部署，將有力帶動國家信息技術產業的創新發展，自主化程度遠高於其他超算平臺。同時規模和性能都有很大提升。十大應用挑戰發布的目的是充分發揮新壹代E級高性能計算機的強大計算能力，開發適應國產超算系統的關鍵技術和應用軟件，構建國產E級超算應用新生態。
挑戰1:磁約束聚變堆全裝置聚變模擬(人造小太陽)
可控聚變能被認為是未來應對能源和環境挑戰的最有效手段之壹。在磁約束聚變裝置的設計中，最重要的問題是如何以較低的成本約束較高密度和溫度的等離子體。
目前，人們普遍認為限制約束性能的主要機制之壹是邊界和核心產生的所謂微觀不穩定性。在以前的研究中，由於多時間尺度問題，這些不穩定性通常用回旋動力學或磁流體動力學等簡化模型來描述，等離子體核心和邊界需要分別建模。
在新壹代國產E級計算機上，將有可能利用經典等離子體的基本模型，以離子回旋半徑的分辨率直接模擬磁約束聚變堆整個裝置的等離子體，而不必區分邊界和堆芯。借助幾何算法，可以保證系統長期演化模擬結果的可靠性，更準確壹致地再現其內部發生的不穩定過程，尋求磁約束聚變裝置提高約束性能的機制。
此外，整個裝置的等離子體動力學模擬還可以獲得更加真實的裝置尺度的等離子體演化模型，這將更好地指導未來磁約束聚變堆的等離子體設計，為受控聚變研究和聚變能源開發提供有力支持。
挑戰2:十億網格上全尺寸航天飛行器的計算流體動力學模擬
近年來，臨近空間飛行器復雜流動問題的數值研究對理解高空高速流動機理發揮了重要作用。臨近空間飛行器的飛行包線覆蓋連續盆地、滑動盆地和過渡盆地，存在氣動熱、稀薄非平衡效應、高動壓下多體分離、化學反應和等離子體等復雜的非定常多場耦合現象。
上壹代超級計算機在計算能力和架構設計上無法模擬跨流域滿足精度和效率要求的臨近空間飛行器非定常多場耦合，但新壹代國產E級超級計算機有望在理論上突破計算瓶頸，從而實現超百億網格的高精度全尺度仿真。
壹方面，開展跨流域臨近空間飛行器非定常多場耦合仿真研究，可以幫助我們全面認識飛行器在高空高速飛行狀態下復雜的耦合流動現象，識別流動機理及其對飛行器的影響。另壹方面，可以拓展在新壹代超級計算機上構建數值風洞的能力，為各種航天運載火箭和國產大飛機的設計提供載體，從而更好地服務於我國的戰略發展和建設。
挑戰三:數字細胞超億級原子系統的動態模擬
在了解生命奧秘，尤其是細胞的生物機制方面，全原子分子動力學模擬的虛擬實驗作用日益突出。
細胞內充滿了各種生物大分子和小分子，始終處於動態擁擠環境中，擁擠環境會對生物分子的擴散、聚集、構象變化和化學反應產生重大影響。因此，它將是在細胞尺度上模擬生物系統整體原子分子動力學的重要手段，但目前的計算機難以提供足夠的計算能力來實現。
中國制造的新壹代E級超級計算機，理論上可以實現數十億或數十億個原子的數字細胞的分子動力學模擬，這使得未來在細胞層面進行精確模擬成為可能。細胞的全原子分子動力學模擬將使我們能夠在虛擬實驗中以高時空分辨率觀察整個細胞及其生物大分子內外的微觀動力學過程，幫助我們全面、深刻地理解新冠肺炎等人如何侵入細胞、細胞如何交換物質信息等生命科學的重要挑戰。
通過數字模擬獲得的知識也將在未來的新藥研發和保護生命健康方面發揮基礎性作用。
挑戰4:對流尺度下的亞千米精細數值天氣預報。
規模小、發展快的強對流天氣系統往往難以預測，容易造成破壞性災害，對大城市的運行管理構成極大威脅。
隨著天氣系統時空尺度的縮小，大氣的混沌性越來越明顯，預報的不確定性加劇，給精細化天氣預報帶來巨大挑戰。目前基於檢測技術的預警時效性和對系統演化的預測往往不足。
基於新壹代國產E級超級計算機強大的計算能力，通過集成超高分辨率模擬、集合預報和快速環流技術，提前0-6小時預測強對流天氣的觸發、演變和消亡，為單個對流系統提供連續和概率預測，提高強對流引起的局地強降水、冰雹、突發性大風和龍卷風的預測精度。
挑戰五:用百億級高效高通篩選虛擬藥物。
先導結構的發現和優化作為新藥發現階段的研究核心，往往需要數年時間和數億美元，是藥物研發的關鍵技術瓶頸。因此，如何生成新的分子和優化分子的關鍵性質(如生物活性、藥物形成、安全性和選擇性)是影響藥物分子設計成敗的兩個關鍵問題。
估計可用的化學空間範圍為10 23 ~ 10 60，部分成熟數據庫中的小分子數量達到十億。如何在如此巨大的化學空間中智能生成分子，搜索結構的快速進化，預測其性質，是藥物篩選的巨大挑戰。
目前藥物篩選通常可以使用分子對接等相對粗糙的方法。之前的超級計算機可以快速篩選出幾十億的小分子，然後用更精確的自由能微擾計算等方法進行更精確的評估分析。
新壹代E級超級計算機提供的強大計算能力，可以支持數百億個藥物小分子的快速篩選，配合更先進的算法，可以將虛擬藥物篩選的效率提高幾十倍甚至上百倍。同時，高效的藥物篩選也可以與中藥有效成分的發現相結合，促進中藥研發的現代化。
挑戰六:通用人工智能超大規模預訓練模型
深度神經網絡是新壹代人工智能的先導領域，已成功應用於計算機視覺和自然語言處理，並取得了突出的成果。
隨著應用場景的豐富和發展，傳統的基於標記數據集的領域模型訓練和應用範式越來越不適應人工智能應用的發展和普及。綜合能力好、通用能力強的基於未標記數據和大規模預訓練模型的自監督學習技術的出現，將數據驅動的深度學習技術和通用人工智能推向了壹個新的發展階段。
近年來，計算機和人工智能領域的專家和企業在現有高性能計算機上完成了1.75萬億參數的多模態預訓練模型的開發，新壹代E級超級計算機使支持參數更大、通用性更強(超過10萬億甚至10萬億)的模型的訓練和應用成為可能。
大規模預訓練模型的開發和部署，壹方面將加速人形機器人的落地；另壹方面，擁有通用模型作為基礎，將大大降低細分領域數據轉化為智能模型的難度，有效推動人工智能應用基礎設施建設，提升智能社會的產業現代化、數字經濟發展、數字治理能力。
挑戰7:快速超大規模觀測數據的高分辨率巡天圖像處理
測量天空中的中性氫是500米口徑球面射電望遠鏡(FAST)的重要科學目標之壹。通過探測哈勃體積中中性氫的分布，為宇宙起源與演化、暗物質、暗能量等前沿科學領域的研究提供支持。
受視場限制，望遠鏡壹次只能覆蓋有限的天空區域，中性氫巡天可以持續數年。積累的觀測數據需要進行拼接融合，才能獲得完整的高分辨率勘測圖像。在中性氫測量數據處理過程中，網格化是計算最密集和I/O最密集的環節，是制約中性氫測量數據處理和結果輸出效率的瓶頸。
新壹代E級超級計算機的數據處理能力，結合高性能網格算法，可以應對PB級中性氫巡天觀測數據，從而為國家重量級五百米口徑球面射電望遠鏡(FAST)“早出成果、多出成果、出大成果、出好成果”提供強大助力，推動天文學基礎和前沿領域的重大發現。
挑戰8:全球地震全波形反演
地震全波形反演是目前分辨率最高的成像方法，是研究地球內部結構和動態演化的有力工具，也可以為礦產資源和油氣勘探提供關鍵支撐。
近十年來，地震科學領域的專家在上壹代超級計算機上實現了區域尺度的低頻彈性波全波形反演。
中國制造的新壹代E級超級計算機將能夠在全球範圍內研究高頻段粘彈性地震波場的傳播模擬和波形成像，包括地震波衰減特性。全球尺度高頻粘彈性地震波形反演壹方面可以獲得地球內部的高精度成像結果，加深我們對板塊構造、俯沖帶和造山帶形成演化的認識，另壹方面可以提供地球內部各圈層(中下地殼、巖石圈、軟流圈等)物質和能量交換的地震學證據。)，為研究地球深部成礦和火山/地震活動提供依據，幫助人類更全面地認識地質演化，了解類地行星的形成和發展。
挑戰九:全腦千億神經元動力學模擬
近年來，神經科學研究獲得了大量關於大腦結構和活動的數據，以了解大腦的工作機制。對於運動控制、思維等大腦高級功能的分析和再現，迫切需要建立人腦規模的模擬神經網絡平臺。
人腦中有860億個神經元。過去十年，計算神經科學領域的專家模擬了上壹代超級計算機的腦回路。新壹代E級超級計算機理論上可以模擬包括大腦皮層、小腦、基底神經節在內的全腦回路。
壹方面，對人類全腦回路的模擬和研究可以幫助我們了解大腦思維的高級功能，開發類腦人工智能算法。另壹方面，帕金森病和亨廷頓舞蹈癥等腦部疾病的發病機制將得到進壹步的分析和驗證。此外，利用模擬大腦模型構建基於脈沖神經網絡的神經模態機器人，可以提高現有機器人系統的感知和決策水平。
挑戰10:全分辨率全球中尺度海洋數值模擬
氣候變化是全球可持續發展的重大挑戰，也是科學界面臨的最具挑戰性的科學問題之壹。海洋是控制氣候系統季節內、季節、年際和年代際變化的重要組成部分。
近年來，隨著海洋觀測的快速發展，海洋中尺度和亞中尺度過程的許多機制不斷被揭示，海洋多尺度相互作用的特征更加清晰，這也對海洋環流的數值模擬提出了更高的要求。分辨率中尺度和次中尺度過程及其與大氣的相互作用已成為重要的研究方向。
10年來，世界各國科學家在這個方向上不懈努力，將全球海洋模擬提高到了部分分辨率亞中尺度渦旋(2km)的分辨率，而中國科學家自主研發了3-5km的全球海洋模式，基本上可以完全區分開闊洋的中尺度過程。新壹代E級超級計算機可以全分辨率模擬中尺度過程，幫助科學家全面認識海洋中的多尺度相互作用過程和海洋能量的級聯過程，進壹步提高海洋環流和整個氣候系統的模擬能力。
編輯/範輝