科学研究规模的扩大，使人们需要采集海量的数据用于研究和解决复杂的科学问题。这些科学问题包括认识自然界物质的微观结构、天体的演化、全球气候变化、基因的奥秘等。科学数据呈数量级增长对计算技术提出了更大的挑战，迫切需要高性能计算机、海量存储系统以及高速网络等基础设施的支持。针对高能物理等一大批实际应用的需求，高能所计算中心一直开展高性能计算方面的研究与应用，主要的研究方向包括:
- 集群计算
- 网格计算
- 云计算
- 志愿计算
- 海量存储
集群计算
集群计算具有性价比高、可扩展性好、可继承现有软硬件资源和开发周期短、可编程性好等特点，已成为高性能计算的主流，在多个领域得到了广泛应用，技术相对成熟。但是，随着计算机体系结构的发展，集群计算将重新成为了研究热点。一方面，集群系统的规模逐渐扩大，在一个单一系统中如何有效管理和使用成千上万的CPU成为一个非常大的挑战；另外一方面，单内核处理器的发展已经遇到瓶颈，多内核架构成为进一步提高处理器性能的必然趋势，如何有效地利用多内核处理器系统对于研究者来说是一个新的挑战。在集群计算方面，主要开展大规模集群管理、网络协议与I/O技术、进程调度、负载共享与平衡技术、性能调 试与优化、多核编程开发等。
网格计算
网格计算是本世纪初信息领域中的一次重大科技进步，用来整合和共享网络上的分布的资源。过去几年中，网格技术已经在科研领域内得到了长足的发 展。高能所计算中心根据高能物理等学科的实际应用需求，采用成熟先进的网格中间件，建立和整合多个数据网格资源，运行和维护高性能的网格计算环境，为大科学工程、国际合作等科学计算需求提供服务。目前已经建立了与欧洲及北美之间的高速网络，并加入了世界上最大的网格系统WLCG，是全球200多个网格站点中运行水平最好的站点之一，得到国际同行的好评。当前，高能所网格站点每天与国际站点交换TB量级数据、处理数千个计算作业。在网格平台建设的同时，还积极进行网格技术、数据密集型计算系统等方面的研究，形成一批实用性的技术成果，部分已达到了国际先进水平。
云计算
集群计算、网格计算等是目前科学计算领域中通常采用的技术，随着科学研究的不断深化，科学计算环境也需要不断发展来满足应用的多样化需求，包括：如何使资源充分共享与提高资源利用率、如何提供按需定制的服务模式、如何提供广泛兼容的科学计算环境等等。
科学计算的云计算不能简单地采用商业领域的云计算模式，而应该针对科学计算的特性，以科学计算需求为牵引，引入云计算的理念和技术实现科学云计算。目前高能所计算中心主要开展的云计算研究和应用包括：基于虚拟化技术提供IaaS服务；研究云计算与现有的网格计算及志愿计算等系统相结合，从而使得现有系统上的大量应用（比如LHC的大规模数据处理）能够无缝的迁移到虚拟化的计算资源上去。其优势主要包括：i) 在虚拟计算资源上能够运行多种版本的操作系统与应用，克服了WLCG等网格环境中要求统一操作系统的问题，大大提高了应用系统的灵活性；ii) 现有的应用系统几乎感觉不到底层系统的变化，实现无缝迁移，而不需要刻意的去开发所谓的“云应用”。
志愿计算
志愿计算是一项使全世界的普通民众能够对基础科学和应用科学面临的重大挑战做出贡献的技术，它通过互联网利用空闲的个人电脑，使其担任数据分析 任务。对于科学家们来说，志愿计算代表着一项免费和事实上无限的计算资源。现在，志愿计算已有50多个项目正在运行中，跨越了多个科学领域，包括气候变 化，天体物理学，地震监测和流行病学，这些项目得到几百万志愿者的支持。但是，到目前为止大多数项目都是由北美和欧洲的科学家们发起的，中国志愿计算的发展水平还处于初级阶段。高能所计算中心与美国、瑞士、法国等著名国际高校或研究机构建立了紧密的合作关系，并在国内举办志愿计算国际研讨会，与相关科研单 位开展志愿计算应用项目，积极推动志愿计算在中国的发展。
海量存储
科学研究规模的不断扩大产生了前所未有的海量数据，TB级(1TB=1024GB)、PB级（1PB=1024TB）甚至EB级 （1EB=1024PB）的应用逐渐增多，给存储系统带来了巨大挑战。高能所计算中心以海量数据处理的需求为牵引，紧跟存储技术的最新发展，自主集成和开发了基于异构介质的分级存储系统，将磁盘、磁带等不同存储介质通过高速网络整合成一个透明的逻辑存储池，能够轻松满足PB的数据存储与每秒数GB的访问速度需求。在海量存储方面，主要开展虚拟存储、分级存储、高性能I/O、网格数据管理、云存储、网络存储系统等技术研究。
