50，整机性能功
f耗比提升5倍。取得一批本领域的知识产权，形成一组相关规范和国家标准（送审稿）。12高效能云计算数据中心关键技术与装备（共性关键技术类示范应用）研究内容：云计算高密度数据中心的体系结构；面向云计算数据中心的新型网络技术及网络虚拟化技术；多资源复用的细粒度联合感知和分配理论；适用于云计算数据中心的模块化计算、存储、网络节点装备，多数据中心的调度技术，实现数据中心分布式实施；基于数据分析的精确能源管理技术，突破基于数据分析的数据中心整体能效提升技术，显著提升云计算资源运行效率；云计算数据中心的能耗评估理论、能耗模型、能耗评估方法及能耗评估工具软件；基于以上技术突破和研制的装备，开展典型示范应用。考核指标：研制高效能高密度的微全模块，整机柜数据中心单元的计算密度达到100个微处理器计算节点，物理核数不低于1600个，存储总容量可达到10PB，能效比提升1倍以上。云计算数据中心通过SDN交换机组网，支持40GE和100GE以太网标准，支持全可编程平台，支持高密度机柜数据中心单元的高密度互联，数据中心节点数不低于1万个，可处理EB级数据。云数据中心虚拟网络向物理网络映射的资源利用率达到90以上，网络能效比提升1倍以上。云计算数据中心采用有线无线混合的网络架构，增强网络拓扑灵
f活性，减少通信能耗，数据中心内任意两台服务器之间数据传输率达到100Gbps以上。面向异构资源管理的跨层感知系统软件能有效提高云数据中心的资源利用效率，典型应用的系统能效比提升50以上，同等条件下PUE达到世界领先水平。在100PB级大数据场景下应用于12个典型领域。取得一批本领域的知识产权，形成一组相关规范和国家标准（送审稿）。2基于云模式和数据驱动的新型软件
21可持续演化的智能化软件理论、方法和技术（前沿基础类）研究内容：针对“人机物”三元融合模式下智能化软件持续演进的基本需求，研究可持续演化的智能化软件系统架构模型、构造方法、运行机理和服务质量等基础理论；研究准确及时的情境感知技术、智能可信的适应决策技术、高效可靠的在线重构技术、数据驱动的软件自动构造与演化方法等关键技术；研制可持续演化的智能化软件的构造和运行支撑平台，为关键软件系统提供在其所处软硬件环境及所依赖外部资源不断变迁条件下仍能长期生存的能力，并在典型的场景中进行示范应用。考核指标：提出一种面向可持续演化的智能化软件的基本架构，给出一套相r