高性能计算将如何在未来支持AI

高性能计算将如何在未来支持AI

深度学习只是AI算法的一个分支. 用于AI的面向云的高性能计算环境需要广泛地适应包括深度学习在内的各种应用程序模型. 未来的应用需求还有待进一步研究.

■记者赵光利

“到2030年，所有高端计算设备都将具有人工智能（AI）支持，高性能计算仿真将使用人工智能平台来提高性能，而人工智能也将重塑计算仿真. ”最近在德国法兰克福举行的国际超级计算会议（ISC19）上，国家超级计算广州中心主任卢宇彤谈到了高性能计算机（HPC）和AI的未来集成，并指出未来的高性能计算，物联网，大数据和人工智能将实现深度融合.

“计算机是引擎，数据是燃料. ”陆宇彤认为，到那时，高性能计算将不再与“肌肉”竞争，只有追求规模和性能，更智能的高性能计算系统才能成为主流.

人工智能具有满足计算需求的巨大潜力

“目前，人工智能的发展仍处于智能感知阶段，对智能认知的研究还不十分成熟. 从这个角度来看，对人工智能计算能力的需求具有很大的潜力. ”国家并行计算机工程研究中心主任，中国工程院院士陈作宁曾在第十四届全国高性能计算大会上专门讨论过“云AI高性能计算能力和计算环境的研究”. 2018年10月下旬举行的学术会议. 在会议上，她提出了HPC和AI融合的关键在于在HPC体系结构转变的过渡阶段如何满足AI的计算能力需求. “这是HPC目前应该考虑的问题. ”

“对新兴的超级计算应用程序（例如大数据和人工智能）的支持越来越多，这也是未来中国超级计算的目标之一. ”在ISC19焦点论坛“ E级计算机的挑战和愿景”上，国家重点研究专家钱德培，R＆D计划“高性能计算关键项目”整体专家组负责人兼美国科学院院长. 中山大学数据科学与计算机科学系表示. 他认为，目前，AI与HPC之间的联系仍处于“主要状态”.

“人工智能拥有大量数据，并且训练任务需要超级计算支持. 与此同时，高性能计算还可以将人工智能应用于新领域，例如使用人工智能来更准确地完成天气预报. 但是从长远来看，AI和HPC可能仍存在着更深层次的关系. 将人工智能转变为人类的最初意图是从将人类智慧转化为计算的灵感. 这可能对未来的计算模型产生非常重要的影响. ”钱德培说.

具有“支持AI的能力”已成为一种趋势

HPC和AI的深度集成已经成为趋势. 自2018年6月以来，榜单上排名前十的超级计算机都宣称能够支持AI. “从这里可以看出，云AI的支持能力已经成为HPC社区关注的问题. ”陈作宁说.

Summit超级计算机目前在TOP500中排名第一，是一种“真正支持AI”的HPC. “其胖节点的设计使其单节点存储容量相当大，GPU的内存访问也非常令人印象深刻. 胖节点的计算能力非常强，可以基本满足大多数AI的需求”在“. ”内部完成. ”陈作宁解释.

据了解，Summit支持AI的能力已达到3.3E. 高性能胖节点设计减少了系统中节点的总数，从而减少了应用程序扩展的难度. 它们之间具有大容量的多层高效存储和硬件一致性支持，此外，高速和易于使用的本地存储的结合使其本地计算能力非常强大，非常适合推广AI应用程序，例如作为深度神经网络（DNN）. 此外，中科院，清华大学等单位的超级计算机团队还在“神威太湖之光”上运行了许多AI应用程序，并提供了完整的AI软件.

中科曙光高性能计算产品部首席科学家季庆在接受《中国科学新闻》采访时表示，人工智能和高性能计算将促进和共同发展. 她认为，人工智能是一定时期信息化的必然发展. 人工智能伴随着海量数据，大数据处理通常通过人工智能来实现. “人工智能的本质之一是大数据处理技术，它的出现也改变了传统的高性能计算. ”

“例如，架构的更改实际上是计算核心的更改. 从原始的纯CPU到CPU + GPU的更改是源自应用程序需求更改的架构的更改. ”季庆表示，Sugon仍在探索CPU + GPU + AI芯片的架构创新，例如支持诸如Cambrian AI芯片组之类的更流行的AI芯片，以适应广泛的AI +行业应用.

劳伦斯·伯克利国家实验室的超级计算科学家，超级计算机TOP500列表的联合创始人埃里克·斯特罗梅尔（Eric Stromel）认为，高性能计算（HPC）并非自然适用于AI计算，但传统的高性能计算（HPC）体系结构必须遵循AI计算，调整和更改的需求.

“将来发生变化可能会影响TOP500的评估规则-实际上，我们也在考虑与时俱进的评估方法. ”埃里克·斯特默（Eric Stromer）说.

陈作宁还表示hpc 高性能计算机，当前对AI计算支持的HPC评估不足以仅依靠Linpack测试，还取决于能源效率和成本绩效等指标.

仍然需要进一步探索

但是，回顾越来越关注的E级计算机，E级计算机不支持云AI和与培训相关的计算功能，并且在何种程度上尚无定论.

“从在中国制造的E级计算机的要求来看，没有专门针对AI计算支持的标准或要求. 在中国开发了E级计算的三个部门现在支持云计算AI. 探索. “陈作宁说.

但是，陈作宁表示，人工智能在计算能力方面的潜力毋庸置疑. 但是，由于AI发展的历史仍然很短，无论其计算理论，方法和算法如何，它仍然是不完整的，尤其是数学理论的基础仍然不牢固. 因此，不能像传统的数值模拟一样非常清楚地向HPC提出. 计算能力要求.

“也就是说，人工智能的计算理论还没有发展到可以明确提出对高性能计算的高要求的阶段. 但是，另一方面hpc 高性能计算机，如果人工智能可以达到人类的智能水平，那肯定会具有计算能力和存储能力. 需求非常高. ”陈作宁说，还应注意，深度学习只是AI算法的一个分支，面向AI的云高性能计算环境需要广泛适应多种应用模型，包括深度学习，未来应用需求仍然需要进一步研究.

“中国科学报”（2019年6月27日第七版信息技术）

本文来自电脑杂谈，转载请注明本文网址：
http://www.pc-fly.com/a/jisuanjixue/article-194244-1.html