近日，我校计算机学院李宽副教授在CCF B类国际知名期刊Parallel Computing发表最新成果：Multi-level parallel multi-layer block reproducible summation algorithm，提出了一种可复现的多级并行（SIMD/OpenMP/MPI）浮点数累加求和算法，在飞腾/华为鲲鹏/海光/Intel/ ThunderX2等多款处理器平台上验证了所提算法的有效性。
高性能计算在科学研究、生物制药、气象预报、仿真实验、图像处理、基因测序、军事研究等领域得到了广泛应用。当计算规模越来越大、软件结构越来越复杂时,浮点计算的舍入误差不断累计,导致高精度应用场景的计算结果不可靠，具体表现为每次得到的结果可能不相同。针对高精度应用场景，实现相关算法的可复现性有很强的研究意义和应用价值。
本文研究成果能有效控制因浮点运算舍入误差累积导致数值结果失真的发生，最终确保大规模科学工程计算的稳定性和可靠性,并为国产处理器自主可控高性能计算软件研发提供有效支持。
团队负责人：李宽，博士，副教授，博士生导师，中国计算机学会高级会员,中国计算机学会理论计算机科学专委会执行委员，多个国际会议的程序委员会成员（TPC Member）。研究领域为高性能计算与编译优化、模式识别与人工智能。曾任天河系列超算及国产飞腾处理器编译系统组核心成员，2018年9月作为引进高层次人才加入东莞理工学院。获评湖南省优博、中国产学研合作创新奖、湖南省自然科学一等奖、湖南省计算机学会科学技术一等奖、军队个人三等功等奖项。出版软件开发著作两部，发表论文50余篇，其中第一作者ESI高被引论文两篇。主持国家自然科学基金项目、军科委重点项目课题及其他类型国家级项目多项、横向项目若干。在国产处理器软件生态适配及编译优化领域有丰富的产学研合作经验。
李宽副教授为论文第一作者及通讯作者，国防科技大学、法国索邦大学、北京应用物理与计算数学研究所为共同作者单位。该研究工作得到了国家重点研发计划、173项目等的资助。
