2019CCF全國高性能計算學術年會：高性能計算+AI融合之路已在腳下_風聞

七月流火，八月未央。

2019年8月22日，第十五屆全國高性能計算學術年會在內蒙古呼和浩特舉辦。《親愛的數據》觀察到，高性能計算與人工智能正在融合之路上前進。

高性能計算跟人工智能的深度融合已經可以看到趨勢了。 早在2018年6月，中國高性能計算機性能榜單中的幾台新的計算機都聲稱具有支撐人工智能的能力，從這點就可以看出，人工智能的能力已經是現在高性能計算界比較關注的一點了。

國家並行計算機工程技術研究中心總工程師、中國工程院院士陳左寧曾在上屆學術年會上專門探討“雲端AI高性能計算計算能力及計算環境研究”。在會上她提出，現階段HPC與AI融合問題的關鍵在於，

第一、在HPC體系結構發生改變的過渡階段，如何在AI的演進階段支撐其計算能力需求，“這是目前HPC應該考慮的問題”。

第二、説得簡單點，現在的問題，有點像是人工智能所需要的能力，高性能計算沒給它提升上去。而已經能夠提供的能力，卻是人工智能不需要的這種計算能力。

困難依然存在，但融合不會止步。

高性能計算未來趨勢與AI高度相關。清華大學計算機系教授、本屆年會共同主席鄭緯民也這樣認為。他在大會上用一句話總結高性能計算未來趨勢——AI+科學計算。他提出的兩個趨勢分別是，

一，異構架構在超算系統構建層面被廣泛接受。他解釋道，“TOP 10系統中異構超算佔據7成，異構架構已經成為構建頂級超算系統的大勢所趨，加速器異構還是異構眾核之爭還將繼續。”

二，人工智能應用有望成為超算主流應用之一。隨着深度神經網絡規模的擴大,最新的網絡生成和訓練往往需要數萬GPU小時(如BERT, NASNet等)甚至更多,具有頂級計算能力的超算系統理應為大規模人工智能應用提供支持。

這次，鄭緯民教授的報告主題是《從2019年TOP500和2018年戈登貝爾獎看E級超級計算機與應用發展趨勢報告》。據報告介紹，高性能計算是一個國家綜合國力的體現，最近十幾年來取得了非常大的進展。國家的高性能計算機已在世界Top500強排行榜裏位列第一， 2016年和2017年連續兩次奪得了高性能計算應用專項獎-戈登貝爾獎。

高性能計算實力增強已是事實，如何與人工智能融合值得期待。

香港中文大學教授黃鎧分享了融合超算雲與5G邊緣計算升級大數據智能物聯網應用，他認為，今天人工智能更應該強調羣體智能，比如幾千個無人飛機，不光是計算問題，協調問題。控制問題更大。同時他認為嚴格講，超算和雲不分家。今天基於計算機視覺在雲、終端設備和AI芯片集成上已經服務生活各個方面。

黃鎧教授談到，華為2019年在5G網絡領域取得進展，並預計到2025年在全球實現增長。2019年，華為5G實現了15 Gbps的數據速率，比競爭對手快15-24倍。在全球範圍內，華為5G系統目前有50個國際訂單，擁有30-35%的5G基站。華為預計，到2025年，58%的人口將使用5G，14%的家庭將使用機器人管家，97%的企業將採用人工智能。

英特爾公司數據中心集團副總裁兼E級計算業務總經理Trish A.Damkroger，認為當今世界正在以數據中心進行創新，HPC也從小眾的應用走向大眾。今天傳統的HPC正在向融合平台進化。因此高性能基礎設施成為基礎，需要更先進的互聯、更快的計算，更強的存儲和內存。高性能在計算流、人工智能仿真加速以及AI替換方面發揮重大的作用。

英特爾在三個層面為數據中心加速創新。在技術基礎架構上通過嵌入式CPU 和AI處理器實現創新，在內存和存儲層面通過擴張內存和存儲層次結構來提升性能和容量。在軟件方面抽象可讀、可維護、可移植的軟件架構創新。

期間，Trish A.Damkroger女士邀請第四範式上台分享了採用了最新的英特爾CPU和傲騰內存和存儲技術的SageOne高性能AI軟硬一體集成系統，大幅度提升AI訓練、推理和特徵存儲的性能表現

大會上，《親愛的數據》得知，從2018開始，內蒙古自治區科技廳與和林格爾新區共同啓動超算中心即內蒙古高性能計算公共服務平台建設工作，旨在推動內蒙古的數據存儲能力與計算能力同步發展，把內蒙古打造成新一代信息技術創新發展的良好生態區。

內蒙古高性能計算公共服務平台項目，總投資是3億元人民幣，項目建設包括通用計算系統、人工智能加速計算系統、大數據存儲支撐系統、節點互聯網絡、配套基礎設施五部分內容，平台建設要求浮點運營能力不低於10Pflops、存儲容量不少於80PB、理論存儲聚合帶寬不低於800GB/s。

其理論峯值計算能力可在2018年發佈的國內高性能計算TOP100排名中名列前3位，CPU+GPU混合算力的理論峯值計算能力也可排到第3位。項目建成後，將支持科學計算、人工智能、大數據處理等方面的計算需求，助力內蒙古自治區高科技產業發展和智慧內蒙古建設，成為國際先進、國內領先的高性能計算公共服務平台。（完）

親愛的數據

出品：譚婧

美編：黃楠