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“到2030年，所有高端計(jì)算設(shè)備將自帶人工智能（AI）支持功能，高性能計(jì)算仿真將利用人工智能平臺(tái)提高性能，人工智能也將重塑計(jì)算仿真。”近日在德國(guó)法蘭克福舉辦的國(guó)際超算大會(huì)（ISC19）上，國(guó)家超級(jí)計(jì)算廣州中心主任盧宇彤在談到未來高性能計(jì)算機(jī)（HPC）與AI的融合時(shí)表示，未來高性能計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)和人工智能將實(shí)現(xiàn)深度融合。

“計(jì)算是引擎，數(shù)據(jù)是燃料。”盧宇彤認(rèn)為，到那時(shí)，高性能計(jì)算將不再比拼“肌肉”、只追求規(guī)模和性能，更加智慧的高性能計(jì)算系統(tǒng)將成為主流。

AI對(duì)計(jì)算的需求潛力大

“目前AI的發(fā)展還在智能感知階段，在智能認(rèn)知方面還沒有很成熟的研究。從這個(gè)角度而言，AI對(duì)計(jì)算能力的需求，潛力非常大。”國(guó)家并行計(jì)算機(jī)工程技術(shù)研究中心總工程師、中國(guó)工程院院士陳左寧曾在2018年10月下旬舉辦的第十四屆全國(guó)高性能計(jì)算學(xué)術(shù)年會(huì)上專門探討“云端AI高性能計(jì)算計(jì)算能力及計(jì)算環(huán)境研究”，在會(huì)上她提出，現(xiàn)階段HPC與AI融合問題的關(guān)鍵在于，在HPC體系結(jié)構(gòu)發(fā)生改變的過渡階段，如何在AI的演進(jìn)階段支撐其計(jì)算能力需求，“這是目前HPC應(yīng)該考慮的問題”。

“加大對(duì)大數(shù)據(jù)與人工智能等新興超算應(yīng)用的支撐，也是中國(guó)超算未來的目標(biāo)之一。”在ISC19的焦點(diǎn)論壇“E級(jí)計(jì)算機(jī)面臨的挑戰(zhàn)與愿景”上，國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃“高性能計(jì)算重點(diǎn)專項(xiàng)”總體專家組組長(zhǎng)、中山大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)與計(jì)算機(jī)學(xué)院院長(zhǎng)錢德沛表示。他認(rèn)為，目前來看，AI與HPC之間的聯(lián)系還處于一個(gè)“初級(jí)狀態(tài)”。

“AI有大量的數(shù)據(jù)、訓(xùn)練任務(wù)需要超級(jí)計(jì)算的支持，同時(shí)HPC也可以把AI應(yīng)用到新的領(lǐng)域，比如利用人工智能更精準(zhǔn)地完成天氣預(yù)報(bào)等。但從長(zhǎng)遠(yuǎn)來看，AI與HPC可能還存在更深層的關(guān)系，轉(zhuǎn)變?nèi)斯ぶ悄艿某踔跃褪菑娜说闹悄芟蛴?jì)算轉(zhuǎn)變的一個(gè)啟發(fā)，它對(duì)未來的計(jì)算模式可能會(huì)帶來非常重要的影響。”錢德沛表示。

擁有“支撐AI的能力”成趨勢(shì)

HPC與AI的深度融合，已經(jīng)是大勢(shì)所趨。自2018年6月以來，新上榜TOP500的超級(jí)計(jì)算機(jī)，前十名都聲稱有支持AI的能力。“從這里能夠看出，對(duì)于云端AI的支撐能力，已經(jīng)是HPC界比較關(guān)注的一點(diǎn)。”陳左寧表示。

目前排名TOP500第一位的Summit超級(jí)計(jì)算機(jī)，就是“非常典型支撐AI”的HPC。“其胖節(jié)點(diǎn)的設(shè)計(jì)使其單節(jié)點(diǎn)存儲(chǔ)容量相當(dāng)大，GPU的訪存也非常可觀，綜合下來一個(gè)胖節(jié)點(diǎn)的計(jì)算能力相當(dāng)強(qiáng)，基本可滿足大多AI‘一個(gè)模型放在里邊做’的需求了。”陳左寧解釋說。

據(jù)了解，Summit支撐AI的能力已經(jīng)達(dá)到3.3E，高性能的胖節(jié)點(diǎn)設(shè)計(jì)使系統(tǒng)總節(jié)點(diǎn)數(shù)減少，從而降低了應(yīng)用擴(kuò)展難度，大容量的多級(jí)高效存儲(chǔ)及其間的硬件一致性支持，加之高速好用的本地存儲(chǔ)等的綜合作用下，使其局部的計(jì)算能力非常強(qiáng)，非常適合深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN）這類AI應(yīng)用的提升。另外，來自中科院、清華大學(xué)等單位的超算團(tuán)隊(duì)在“神威·太湖之光”上也運(yùn)行了許多AI應(yīng)用，并在其上提供完整的AI軟件。

中科曙光高性能計(jì)算產(chǎn)品事業(yè)部首席科學(xué)家吉青在接受《中國(guó)科學(xué)報(bào)》關(guān)于類似問題的采訪時(shí)說，AI與HPC將會(huì)相互促進(jìn)、共同生長(zhǎng)。她認(rèn)為，AI是信息化發(fā)展到一定階段的必然。AI伴隨著海量數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)處理往往通過AI實(shí)現(xiàn)。“人工智能本質(zhì)之一是大數(shù)據(jù)的一種處理技術(shù)，它的出現(xiàn)也在改變傳統(tǒng)的高性能計(jì)算。”

“比如架構(gòu)的改變，其實(shí)是計(jì)算核心的改變。從原來的純CPU變成CPU+GPU，就是隨著應(yīng)用需求的改變而衍生的架構(gòu)改變。”吉青說，曙光目前還在探索CPU+GPU+AI芯片的架構(gòu)革新，比如支持寒武紀(jì)AI芯片卡組等比較流行的AI芯片，以匹配廣泛的AI+行業(yè)應(yīng)用。

在勞倫斯伯克利國(guó)家實(shí)驗(yàn)室超算科學(xué)家、超算TOP500榜單聯(lián)合創(chuàng)始人埃里奇·斯特羅邁爾看來，HPC并不天然適合AI計(jì)算，但傳統(tǒng)的HPC架構(gòu)，有必要隨著AI計(jì)算的需要，調(diào)優(yōu)和改變。

“改變的發(fā)生，可能會(huì)影響未來TOP500的測(cè)評(píng)規(guī)則——事實(shí)上，我們也正在考慮測(cè)評(píng)手段的與時(shí)俱進(jìn)。”埃里奇·斯特羅邁爾表示。

陳左寧也表示，目前HPC對(duì)AI計(jì)算支持的評(píng)價(jià)，光靠Linpack測(cè)試是不夠的，還要看能效、性價(jià)比等指標(biāo)。

仍待進(jìn)一步探究

不過，回顧國(guó)內(nèi)外較為關(guān)注的E級(jí)計(jì)算機(jī)，E級(jí)計(jì)算機(jī)對(duì)云端AI、對(duì)與訓(xùn)練有關(guān)的計(jì)算能力的支撐，到底要不要做，做到什么程度，目前還沒有結(jié)論。

“從我國(guó)發(fā)布的將要建設(shè)的E級(jí)計(jì)算機(jī)的要求來看，并沒有專門對(duì)AI計(jì)算支撐的標(biāo)準(zhǔn)或要求。國(guó)內(nèi)研制E級(jí)計(jì)算的3家單位，現(xiàn)在對(duì)云端AI計(jì)算的支持還在探索。”陳左寧表示。

不過陳左寧表示，AI對(duì)計(jì)算能力的需求潛力已毋庸置疑。但由于AI發(fā)展的歷史尚短，自身無論計(jì)算理論、方法算法都尚不完整，特別是數(shù)學(xué)理論的基礎(chǔ)還很不堅(jiān)實(shí)，因此，還不能如傳統(tǒng)的數(shù)值模擬一樣，能夠非常明確地提出對(duì)HPC計(jì)算能力的要求。

“也就是說，AI的計(jì)算理論還沒有發(fā)展到它能對(duì)HPC明確提出很高的需求階段。但反過來看，如果AI能夠達(dá)到人的智能水平，肯定會(huì)對(duì)計(jì)算能力、存儲(chǔ)能力等的需求非常高。”陳左寧說，還應(yīng)注意到，深度學(xué)習(xí)僅僅是AI算法的一個(gè)分支，面向AI的云端高性能計(jì)算環(huán)境需要廣泛適應(yīng)包括深度學(xué)習(xí)在內(nèi)的多種應(yīng)用模式，未來的應(yīng)用需求仍有待進(jìn)一步研究。

摘自《中國(guó)科學(xué)報(bào)》