1. 求解器性能优化：主导向量运算，稠密矩阵与稀疏矩阵求解器的性能优化与工程落地，实现大规模线性方程组的高效求解； 2. 核心算法定制：推动稠密矩阵LU分解，求逆等核心算法的性能优化与定制化改造，负责稀疏矩阵求解技术研发与跨平台调优，支撑业务场景的规模化计算需求； 3. AI加速路径探索：开发并落地基于神经网络的求解器加速，算子融合优化，预条件智能生成等AI加速数值计算方案，形成可复用的技术路径； 4. 工程化封装与异构适配：完成求解算法的工程化封装，并行化改造与CPU/GPU异构适配，保障双平台下算法的稳定性与计算效率； 5. 前沿技术预研：跟踪高性能计算与AI加速数值计算领域的前沿技术，完成技术预研与方案验证，输出可行性评估与落地建议。