一、关于本次论坛：

高性能计算能够高效处理海量数据，完成基因测序、数据挖掘、天气预报等大规模计算任务。近年来，随着传统计算机制造工艺面临着技术瓶颈，摩尔定律逐渐失效。在人们对算力与日俱增的需求下，如何寻求新的技术途径来提升计算性能成为科学界和工业界共同关注的热点话题。

作为当下最具潜力的新型计算方法，量子计算技术飞速发展，一些国家甚至将量子计算技术提升到国家战略层面。2020年10月16日，中共中央政治局就量子科技研究和应用前景举行第二十四次集体学习；《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十四个五年规划和二〇三五年远景目标的建议》将量子信息作为重点研究方向。

在高性能计算领域，TOP500榜单每年都会基于性能测评结果来对世界上的超级计算机进行排名，未来高性能计算的榜单TOP500中是否会出现高性能计算与量子计算相结合的身影呢？本论坛为全国高性能计算学术年会量子计算分论坛，邀请国内科研院所和企业的专家学者共同探讨当量子计算遇上高性能计算，会碰撞出哪些火花、创造哪些机遇？诚邀您的参与。

本论坛由CCF YOCSEF郑州学术委员会承办，对量子计算亟待解决的问题和未来发展方向等议题进行深刻思辨。另外，本论坛得到了CCF量子计算专业组的大力支持。

二、本论坛的举办地址及日程安排如下：

三、关于全国高性能计算学术年会：

全国高性能计算学术年会 (National Annual Conference on High Performance Computing，简称HPC China ) 创办于2005年，是高性能计算领域全球最具影响力的三大盛会之一，与德国ISC超算盛会、美国SC超算盛会并驾齐驱。

HPCChina 2021将于2021年10月20-23日在珠海·横琴拉开帷幕，来自全球超算领域的专家学者、企业应用开发者、科研机构及高校专业人士将齐聚“百岛之市”，共话高性能计算、AI人工智能、大数据、智能制造、5G通讯、数字孪生等诸多前沿领域领热点与技术创新突破。

本届大会由中国计算机学会主办，中国计算机学会高性能计算专业委员会、珠海横琴新区管理委员会、珠海市科技创新局、澳门大学、澳门科技大学承办，珠海市人民政府支持，北京并行科技股份有限公司、暨南大学、广东琴智科技研究院有限公司、珠海大横琴发展有限公司协办。

关于会议更多信息请查看：

七大院士领衔 | HPC China 2021，你关心的都在这里！

四、关于参会报名：

报名方式一：

登录大会官网：https://hpcchina.ccf.org.cn/，点击报名→完善信息→完成缴款。

报名方式二：

关注微信公众号“高性能计算（微信号：CCFHPCChina）”，点击菜单“HPCChina”→官方网站→进入官网→点击报名→完善信息→完成缴款。

注册方法：

注册成功后，凭电子票二维码或手机号后四位至大会注册台核验身份，领取资料，完成注册。

注册时间：

2021年10月20日09:00-18:00

2021年10月21日08:30-18:00

2021年10月22日08:30-18:00

2021年10月23日08:30-18:00

注册地址：

珠海国际会展中心·展厅3\4序厅（广东省·珠海市香洲区银湾路1663号）

防疫须知：

为了切实做好疫情防控工作，保障参会人员安全和大会顺利进行，所有参会人员请在签到时出示健康绿码，如实填写防疫申明，并在会议期间切实做好个人防护，科学佩戴口罩，保持社交距离，减少人员聚集，严格遵守疫情防控有关规定，自觉接受疫情防控管理。

※ 具体防疫政策以会期珠海当地防疫部门要求为准，如遇政策变动，将会以短信形式告知。

五、会议微信群：

六、会议详细信息：

讲者一：

翁文康，华为量子计算软件与算法首席科学家。毕业于香港中文大学物理系，获物理学学士与物理学硕士学位。2004年赴美国伊利诺伊大学学习进修，进行包含物理学与信息科学的跨学科研究，得到诺贝尔奖获得者 Anthony Leggett 教授指导完成博士论文，获得物理学博士学位。毕业后到哈佛大学进行有关量子信息和量子化学的博士后研究工作。于2013年回国并在清华大学交叉信息研究院担任助理教授。2016 年加入南方科技大学物理系，2018年加入华为数据中心技术实验室。

报告题目：量子计算的验证问题

摘要：随着量子比特芯片的的不断发展，业界和学术界已经能够利用量子芯片去执行（对于经典计算机来说）“不可能的任务”，这就是所谓的量子优越性（霸权）。在此，一个关键的问题是：单量子芯片的算力超越经典计算之时，如何判断量子计算是正确的？这个问题涉及到多个场景，比如量子计算云平台的用户如何验证结果是从量子芯片产生而不是模拟器？我将分享最近对量子计算的验证问题的一些成果，包括验证随机线路保真度的计算结果和量子云平台验证方案。

讲者二：

付祥，国防科技大学计算机学院量子信息研究所兼高性能计算国家重点实验室助理研究员。清华大学电子系本科，国防科学技术大学计算机系统结构硕士，荷兰代尔夫特理工大学量子体系结构博士。他参与提出第一个可执行的量子计算指令集及量子控制微体系结构，获MICRO-50最佳论文奖并入选IEEE2017 Top Picks。他的主要研究兴趣包括量子程序设计语言(Quingo)、量子编译和量子计算（微）体系结构等。

报告题目：面向含噪声中等尺度量子技术的量子-经典异构编程框架

摘要：如何在含噪中尺度量子（NISQ）计算时代将量子计算资源与经典计算资源集成并提供灵活的混合编程能力，是一个有待进一步明确的问题。通过分析已有的量子程序设计语言，我们总结并比较了量子-经典异构计算（HQCC）的三种执行模型。基于其中最适合NISQ技术的执行模型，我们提出了青果（Quingo）HQCC编程框架及开源的青果语言，并实现了开源的青果编译器。我们希望促进量子软件与量子实验的结合，并为HQCC提供一套全新的自主可控的解决方案。

讲者三：

赵勇杰，本源量子副总裁，中国科学技术大学物理学博士。具有超过十年的量子技术、纳米技术和科学仪器行业从业经验。曾在科学仪器领域跨国公司牛津仪器工作，担任纳米科学部亚太销售和市场经理职务。2018年加入本源量子，负责量子计算技术应用研发与推广等相关工作，主持多项重点攻关项目研发，申请各项专利80余件。

报告题目：走近量子计算

摘要：介绍量子计算国内外最新进展、产业化应用，以及本源量子未来五年量子计算技术规划路线图。预计到2025年，该公司将突破1000位量子比特，并将运用量子计算尝试在不同行业领域解决对应的问题，研制出行业领域的专用量子计算机。

讲者四：

文凯博士，玻色量子的创始人兼CEO，是清华大学基础科学本科学士和物理硕士，斯坦福大学量子计算博士，师从美国斯坦福大学量子计算山本喜久教授。文凯博士是提出CIM方案（相干量子计算技术路线）的首位博士，也是国际CIM方案路线的倡导者之一，发表过多篇顶级论文和专利。曾在美国Google公司任职，归国后曾创办过人工智能公司，对量子计算与大数据、人工智能的结合有着丰富的理论基础与成功的商业实践。

报告题目：走向AI时代的量子计算

摘要：介绍了量子计算的提出与发展的四大阶段，以及量子计算算法发展的源流等，并探讨为什么在AI时代更需要量子计算，提出量子计算在人工智能时代的优势所在。

讲者五：

Mengyu Zhang is a researcher at Tencent QuantumLaboratory. He got his bachelor's degree from the school of Electronic Scienceand Engineering, University of Electronic Science and Technology of China. Hegot his master's degree from the Faculty of Electrical Engineering of DelftUniversity of Technology, where he performed research about a quantum computerarchitecture simulation platform at QuTech. He joined Tencent at 2018, and hiscurrent research interest includes quantum instruction set architecture, and quantumcontrol microarchitecture. He is also committed to building a control andmeasurement system, and finally realizing a full-stack quantum computer.

报告题目：Exploiting different levels of parallelism inthe quantum control microarchitecture of superconducting qubits

摘要：As current Noisy Intermediate Scale Quantum(NISQ) devices suffer from decoherence errors, any delay in the instructionexecution of quantum control microarchitecture can lead to the loss of quantuminformation and incorrect computation results. Hence, it is crucial for thecontrol microarchitecture to issue quantum operations to the Quantum ProcessingUnit (QPU) in time. As in classical microarchitecture, parallelism in quantumprograms needs to be exploited for speedup.  

To this end, we propose a novel controlmicroarchitecture design to exploit Circuit Level Parallelism (CLP) and QuantumOperation Level Parallelism (QOLP). By developing multiprocessor and quantum superscalararchitecture, our design can handle parallel feedback control and efficientlyexecuting massive quantum instructions in parallel. In the benchmark test of aShor syndrome measurement, a six-core implementation of our proposal achievesup to 2.59x speedup compared with a single core.  For various canonical quantum computing algorithms,our superscalar approach achieves an average of 4.04x improvement over abaseline design. Finally, We perform a simultaneous randomized benchmarking(simRB) experiment on a real QPU using the proposed microarchitecture forvalidation.

讲者六：

报告题目：An Automatic Quantum Solver for Combinational Problems

摘要：

Quantum computing has shown great potential and advantagesin solving integer factorization and disordered database search. However, it is not easy to solve specific problems with quantum computing device efficiently andwidely, because a lot of professional background knowledge is required. In order tosolve this problem, we propose an optimization problem’s automatic hybrid quantumframework (OpAQ) for solving user-specified problems on a hybrid computingarchitecture including both quantum and classical computing resources. Such a solver canallow non-professionals who are not familiar with quantum physics andquantum computing to use quantum computing device to solve some classicallydifficult problems easily.