高性能计算技术作为国家战略高科技技术,在推动技术创新和重大科学发现、促进社会进步方面发挥了不可替代的作用。虽然我国高性能计算机系统研制能力已进入世界领先行列,并且在少数高端应用方面取得重大突破。然而,随着下一代E级超级计算机和众多高性能应用的加快推进和部署,计算服务能力发展滞后与高性能计算资源规模不断扩大之间的不匹配问题日益突出,使得我国高性能应用水平与国外差距较大。如何推进当前多域环境下高性能计算资源的管理和使用,提升高性能计算基础设施服务能力和资源利用率,已成为当前我国高性能服务计算领域和应用领域亟需研究和解决的关键问题。为此,本文针对如何有效解决多域环境下异构高性能计算资源难以高效整合与统一利用这一关键性和挑战性难题,开展基于语义多域环境高性能计算资源发现关键技术研究工作。首先,针对多域高性能计算资源规模巨大、结构复杂多样,缺乏多域高性能计算资源整合技术和有效机制等问题,提出了一种基于本体描述语言的多域高性能计算资源一体化模型HPCRO。在HPCRO模型中,利用本体描述语言对各种高性能计算资源建立涵盖高性能计算资源类型、资源属性和逻辑关系、资源间数据传递等的语义信息,实现对高性能计算软硬件资源的统一语义表示,从而为进一步实现高性能计算资源的高效统一、透明管理、资源匹配与发现提供有效支撑。其次,针对已有资源发现方法在多域环境下高性能计算资源查找效率与准确率不足的问题,提出了一种基于Word Net快速资源索引列表（WQRIL）的多域高性能计算资源匹配和发现方法。该方法首先采用基于一体化资源表示的资源智能发布机制,利用HPCRO本体模型构建基于语义表示的统一高性能计算资源池,为实现资源统一管理提供支撑;在此基础上,利用本体预推理方法解决大规模资源发现时推理过程耗时的问题,为满足用户多领域应用需求的资源发现与匹配、提升高性能计算资源的查找效率提供支撑;最后,利用概念的语义关系、层次结构等因素,对概念间的相似度进行定义和量化,并利用Word Net知识库对已构建本体中的概念进行语义扩展,实现支持语义模糊匹配的资源发现,以提升资源发现的准确度。实验结果表明,该方法在计算效率和资源发现质量方面优于其它方法,可有效提升多域高性能计算资源利用率。第三,针对高性能计算资源服务策略局限、资源使用门槛高、资源发现方法易用性较低等问题,提出了一种融合语义相似度与本体模型的多域高性能计算资源发现方法。该方法首先结合Word Net中包含的概念深度信息和局部密度信息对已有的语义路径计算方法进行优化,并且采用新的基于信息含量（IC）加权的最短路径计算方法,使得路径计算策略更加符合领域专家对于领域词汇语义距离的判断准则,并在此基础上实现基于IC加权最短路径的语义相似度计算方法;其次,采用词向量语义相似度计算方法进行语义增强以优化计算结果,从而有效解决Word Net中存在的部分概念语义覆盖不全面、表意能力不足的问题;最后,将优化策略与本文构建的高性能计算资源本体模型融合,通过计算概念间语义相似度找出与用户需求最接近的本体概念,并利用索引列表向用户提供资源匹配结果。实验结果表明,该方法能够有效提升资源发现质量,降低资源发现方法的使用难度。