“到2030年，所有高端計算設備將自帶人工智能（AI）支持功能，高性能計算仿真將利用人工智能平臺提高性能，人工智能也將重塑計算仿真?！苯赵诘聡ㄌm克福舉辦的國際超算大會(huì )（ISC19）上，國家超級計算廣州中心主任盧宇彤在談到未來(lái)高性能計算機（HPC）與AI的融合時(shí)表示，未來(lái)高性能計算、物聯(lián)網(wǎng)、大數據和人工智能將實(shí)現深度融合。

“計算是引擎，數據是燃料?！北R宇彤認為，到那時(shí)，高性能計算將不再比拼“肌肉”、只追求規模和性能，更加智慧的高性能計算系統將成為主流。

AI對計算的需求潛力大

“目前AI的發(fā)展還在智能感知階段，在智能認知方面還沒(méi)有很成熟的研究。從這個(gè)角度而言，AI對計算能力的需求，潛力非常大?！眹也⑿杏嬎銠C工程技術(shù)研究中心總工程師、中國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高性能計算學(xué)術(shù)年會(huì )上專(zhuān)門(mén)探討“云端AI高性能計算計算能力及計算環(huán)境研究”，在會(huì )上她提出，現階段HPC與AI融合問(wèn)題的關(guān)鍵在于，在HPC體系結構發(fā)生改變的過(guò)渡階段，如何在A(yíng)I的演進(jìn)階段支撐其計算能力需求，“這是目前HPC應該考慮的問(wèn)題”。

“加大對大數據與人工智能等新興超算應用的支撐，也是中國超算未來(lái)的目標之一?！痹贗SC19的焦點(diǎn)論壇“E級計算機面臨的挑戰與愿景”上，國家重點(diǎn)研發(fā)計劃“高性能計算重點(diǎn)專(zhuān)項”總體專(zhuān)家組組長(cháng)、中山大學(xué)數據科學(xué)與計算機學(xué)院院長(cháng)錢(qián)德沛表示。他認為，目前來(lái)看，AI與HPC之間的聯(lián)系還處于一個(gè)“初級狀態(tài)”。

“AI有大量的數據、訓練任務(wù)需要超級計算的支持，同時(shí)HPC也可以把AI應用到新的領(lǐng)域，比如利用人工智能更精準地完成天氣預報等。但從長(cháng)遠來(lái)看，AI與HPC可能還存在更深層的關(guān)系，轉變人工智能的初衷就是從人的智能向計算轉變的一個(gè)啟發(fā)，它對未來(lái)的計算模式可能會(huì )帶來(lái)非常重要的影響?！卞X(qián)德沛表示。

擁有“支撐AI的能力”成趨勢

HPC與AI的深度融合，已經(jīng)是大勢所趨。自2018年6月以來(lái)，新上榜TOP500的超級計算機，前十名都聲稱(chēng)有支持AI的能力?！皬倪@里能夠看出，對于云端AI的支撐能力，已經(jīng)是HPC界比較關(guān)注的一點(diǎn)?！标愖髮幈硎?。

目前排名TOP500第一位的Summit超級計算機，就是“非常典型支撐AI”的HPC?！捌渑止濣c(diǎn)的設計使其單節點(diǎn)存儲容量相當大，GPU的訪(fǎng)存也非?？捎^(guān)，綜合下來(lái)一個(gè)胖節點(diǎn)的計算能力相當強，基本可滿(mǎn)足大多AI‘一個(gè)模型放在里邊做’的需求了?！标愖髮幗忉屨f(shuō)。

據了解，Summit支撐AI的能力已經(jīng)達到3.3E，高性能的胖節點(diǎn)設計使系統總節點(diǎn)數減少，從而降低了應用擴展難度，大容量的多級高效存儲及其間的硬件一致性支持，加之高速好用的本地存儲等的綜合作用下，使其局部的計算能力非常強，非常適合深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )（DNN）這類(lèi)AI應用的提升。另外，來(lái)自中科院、清華大學(xué)等單位的超算團隊在“神威·太湖之光”上也運行了許多AI應用，并在其上提供完整的AI軟件。

中科曙光高性能計算產(chǎn)品事業(yè)部首席科學(xué)家吉青在接受《中國科學(xué)報》關(guān)于類(lèi)似問(wèn)題的采訪(fǎng)時(shí)說(shuō)，AI與HPC將會(huì )相互促進(jìn)、共同生長(cháng)。她認為，AI是信息化發(fā)展到一定階段的必然。AI伴隨著(zhù)海量數據，大數據處理往往通過(guò)AI實(shí)現?！叭斯ぶ悄鼙举|(zhì)之一是大數據的一種處理技術(shù)，它的出現也在改變傳統的高性能計算?！?/p>

“比如架構的改變，其實(shí)是計算核心的改變。從原來(lái)的純CPU變成CPU+GPU，就是隨著(zhù)應用需求的改變而衍生的架構改變?！奔嗾f(shuō)，曙光目前還在探索CPU+GPU+AI芯片的架構革新，比如支持寒武紀AI芯片卡組等比較流行的AI芯片，以匹配廣泛的AI+行業(yè)應用。

在勞倫斯伯克利國家實(shí)驗室超算科學(xué)家、超算TOP500榜單聯(lián)合創(chuàng )始人埃里奇·斯特羅邁爾看來(lái)，HPC并不天然適合AI計算，但傳統的HPC架構，有必要隨著(zhù)AI計算的需要，調優(yōu)和改變。

“改變的發(fā)生，可能會(huì )影響未來(lái)TOP500的測評規則——事實(shí)上，我們也正在考慮測評手段的與時(shí)俱進(jìn)?！卑＠锲妗に固亓_邁爾表示。

陳左寧也表示，目前HPC對AI計算支持的評價(jià)，光靠Linpack測試是不夠的，還要看能效、性?xún)r(jià)比等指標。

仍待進(jìn)一步探究

不過(guò)，回顧國內外較為關(guān)注的E級計算機，E級計算機對云端AI、對與訓練有關(guān)的計算能力的支撐，到底要不要做，做到什么程度，目前還沒(méi)有結論。

“從我國發(fā)布的將要建設的E級計算機的要求來(lái)看，并沒(méi)有專(zhuān)門(mén)對AI計算支撐的標準或要求。國內研制E級計算的3家單位，現在對云端AI計算的支持還在探索?！标愖髮幈硎?。

不過(guò)陳左寧表示，AI對計算能力的需求潛力已毋庸置疑。但由于A(yíng)I發(fā)展的歷史尚短，自身無(wú)論計算理論、方法算法都尚不完整，特別是數學(xué)理論的基礎還很不堅實(shí)，因此，還不能如傳統的數值模擬一樣，能夠非常明確地提出對HPC計算能力的要求。

“也就是說(shuō)，AI的計算理論還沒(méi)有發(fā)展到它能對HPC明確提出很高的需求階段。但反過(guò)來(lái)看，如果AI能夠達到人的智能水平，肯定會(huì )對計算能力、存儲能力等的需求非常高?！标愖髮幷f(shuō)，還應注意到，深度學(xué)習僅僅是AI算法的一個(gè)分支，面向AI的云端高性能計算環(huán)境需要廣泛適應包括深度學(xué)習在內的多種應用模式，未來(lái)的應用需求仍有待進(jìn)一步研究。

摘自《中國科學(xué)報》