Sugon HPC首席科学家季庆: 高性能计算不仅是AI，Sugon还更加关注技术创新

“今年显然感受到了对人工智能服务器需求的爆炸性增长. 作为行业领导者，中科曙光还为AI准备了一套完整的解决方案. ” “人工智能实际上只是许多高性能计算应用程序之一. 中国科学院的曙光更加关注技术挑战. ”

中科曙光高性能计算产品部首席科学家，麻省理工学院的博士后研究员季庆在接受记者采访时表示.

中科曙光，一家专注于高性能计算机和大数据，云计算及其他相关业务的国内上市公司之一. 自中国科学院计算技术研究所以来，曙光已开发出7代高性能计算设备. 其中，1993年研发的第一台高性能计算机“曙光第一号”成功地迫使西方国家取消了对高性能计算机的禁运. 经过数十年的发展，Sugon的业务涵盖了服务器，大数据，云计算，存储，安全性等许多领域的产品，并为电信，医疗，气象和海事以及互联网大行业的许多行业提供了整体解决方案数据. ，已多次进入全球高性能计算500强排名的前五名. 2014年，中科曙光在A股市场上市，2017年前三季度收入达到37.9亿元.

AI高性能计算更快，更准确

在过去两年中，随着AI的兴起，对高性能计算设备的需求猛增. Sugon还从AI的产品，平台和解决方案三个层次准备了一套完整的解决方案. 纪青告诉Yiou，Sugon除了通过高性能计算帮助用户解决更快的问题外，还提供数据服务，以帮助用户更准确地做事，并在证据的基础上通过人工智能获取信息. 提升有效价值.

在产品级别，Sugon成立了专门的研发团队来开发高性能服务器产品，以响应神经网络的训练和推理需求. 其中，XMachine系列高性能计算服务器产品已经量产. Sugon还与BAT等知名互联网公司共同开发AI计算产品. 面对培训端的密集计算需求，Sugon提供了集成了GPU和MIC的超高计算能力服务器产品. “世界上每八台GPU服务器中就有一台来自曙光. ”推理需要更高的响应速度才能实现高并发性. 除了传统的CPU服务器外，Sugon还发布了世界上第一台基于寒武纪AI芯片的专用AI推理服务器. 单节点峰值计算能力超过100TFLops，可与一般处理器性能相比. 可以达到30: 1，这要高得多.

在软件级别，针对大多数用户经验不足的现状，Sugon集成了常用的神经网络框架（如TensorFlow和Caffee）以及公共数据集（如ImageNet）并将其封装为更加用户友好的格式“ Sothis AI”管理平台. 方便用户进行离线培训，培训等相关操作，简单易用，部署迅速. “就像在Windows下一样，单击以选择所需的算法和，然后单击以执行试用计算. ”

在云平台上，Sugon还提出了AI ABC的整体解决方案. Sugon高性能计算历史悠久. 有许多大型客户需要从传统的高性能计算中心升级到大数据，云计算中心和人工智能中心. 这样，统一服务和统一调度的形成已经成为一个新的问题. ABC的ABC解决方案诞生了. ABC可以管理底层的所有硬件高性能计算技术是什么，并可以根据情况驱动特定的行业应用程序. ABC的完整解决方案已在10个方向上进行了深度定制. 它在安全保护，交通控制，土地和资源以及智能园区方面拥有成熟的解决方案. 全国各地甚至海外都有着陆案例.

基于现有解决方案，Sugon还可以充当整个上游和下游的解决方案集成商，为最终客户提供“一站式”解决方案. 曙光团队拥有各行各业的人员，从行业角度提出解决方案，并采用曙光提供高性能计算相关的产品服务，合作伙伴提供，算法，高速网络等产品和服务共同完成针对客户整个AI解决方案的部署. 通过这种方式，曙光整合了整个行业各个环节的制造商，互相补充优势，互利互惠，友好合作.

纪青告诉Yiou，与简单地强调速度不同，曙光仍然在追求更精确的计算. 为了准确起见，需要有足够的数据，足够新的数据和完整的数据. 例如，根据13亿人口的数据，它绝对比3万人口更为普遍. 其次是该算法应该非常先进，例如增加深层网络层的数量或执行系统优化.

季庆告诉Yiou，为达到计算的准确性，Dawning在很多方面都进行了努力. 计算平台彼此之间并没有很大差异，但是Sugon提供了具有更高性价比的寒武纪芯片解决方案. 与市场上开源基础库的性能相比，Dawning的深度优化算法集XSharp具有明显的优势. 例如，在医学图像识别方面，Dawning的XSharp算法集的准确度是普通开源库的200倍以上. 在数据级别，基本上所有开放源代码库都可以集成到Sugon的SothisAI平台中.

HPC不仅用于AI

博士纪青在高性能计算领域有多年的经验，并对高性能计算及其应用有深刻的了解. 获得博后她来自中国科学院化学研究所，曾在法国国家科学研究中心和美国麻省理工学院做博士后研究. 她曾在国家超级计算机天津中心担任国际合作主任，并担任亚洲超级计算机协会理事.

在季庆博士的眼中，高性能计算就像螺丝刀一样，可以在各种情况下使用. 实际上，每个人也都在使用它，但是在过去，大多数高性能计算都面向政府，企业和机构. 它通过数据中心等与普通人分开，并且未被公众所理解. “实际上，高性能计算与每个人都息息相关. 例如，我们每天都在用电. 国家电网的调度得到了高性能计算的支持. 电力调度和仿真是高功率计算的主要应用方向. 性能计算. ”

季庆告诉Yiou，高性能计算的应用场景很多，包括: 计算材料，生物学，精密医学，气象学（大气，环流），石油勘探，石油加工，遥感，数据模拟，风能电源等. 关于高性能计算，中科曙光还领导编写了一本有关高性能计算的书，其中将有详细的介绍.

相比之下，人工智能只是高性能计算的应用方向. “关注AI的原因是因为AI提供了可能性. 过去，我们所有人都必须找到一种通过物理和数学来构建模型的方法. 现在，AI允许我们通过训练获得除人类之外的一些模型. 但可以准确预测. ”

AI高性能市场的近期增长也非常显着，但季庆博士认为这是当前的短期想象力，未来不容易说. 最近，全球互联网公司在HPC上进行了大量投资，这反映了短期人工智能市场的快速增长. 在短期内，甚至已经形成了AI和传统市场倒置的现象. AI在一个应用方向上的市场份额可能与其他应用方向的总和相同. 看来人工智能的市场份额尤其突出.

但是，AI能否在未来保持对高性能计算的需求？季庆说: “要谨慎乐观. ” “新兴术语在IT开发过程中并不少见. 例如高性能计算技术是什么，大数据和云计算已经过去了两年. 从目前的角度来看，人工智能比以前更加扎实，并且实际上已经进入了安全性和其他领域. 或者可能是因为AI的应用在将来会非常广泛，但这也可能只是因为它刚刚开发出来，而且仍处于基础架构阶段，而高性能计算是第一个在就像微信刚问世一样，人工智能在未来是否会完全改变人类的生活也是未知的，而且我们不知道它会像现在这样深刻地影响我们的生活. ”

除AI之内登陆了40多个城市云. 登陆后，它在各地发融，无锡云中心正在与当地的多家教育机构合作.

此外，联合办公室，CCTV全球媒体直播平台，城市交通规划优化，统一物流异地调度等也是将高性能计算与城市云相结合的具体应用方向. “通过这种登陆城市云，高性能计算可以与各个地区和行业的应用程序进行深度集成. 这是一个非常好的趋势. ”

物联网也在迅速发展. 季庆博士认为，物联网可以通过边缘计算在一定程度上缓解大型计算中心的压力，但是未来，基于物联网的各种应用仍将离不开高性能的支持. 计算. 对于将来被广泛使用的物联网来说，高性能计算作为一个整体还是不够的，还有很大的发展空间.

黎明更注重技术创新

“每个公司都有自己的特色. 黎明是由中国科学院计算得出的，并且对研发充满热情. ”季庆告诉艺ou “例如，告诉老板这个项目可以赚多少钱，他会说不错，如果这个项目是世界上最先进的技术，他的眼睛就会闪闪发光！

对于新兴技术领域，Sugon的投资，关注度和热情将会更高，Sugon还鼓励员工发表论文. 对新技术的结构有想法的客户更愿意选择Sugon，因为有些事情不是它可以完成的，或者可以想到的. 例如，最近发布的名为M Pro的产品，全世界只有Sugon和Facebook在做，现在，互联网巨头也开始考虑该怎么做. Sugon也是第一个启动可重配置云的服务器. 该服务器可以通过软件定义以用作存储或服务器. ”

在采访结束时，作为曙光公司高性能计算领域的首席科学家，季庆博士还对我国高性能计算产业的整体发展表示关注. “许一直质疑为什么中国的高性能计算应用程序表现不佳，主要是因为高性能计算产业链很长，技术链接很多，既有硬件方向，又有应用程序算法，编程，编译器等. 应用和技术的方向，以及特定应用的物理模型，在中间涉及很多步骤，并且每个步骤都需要改进，并且中间还没有引起业界的广泛关注，整个行业以及同事在各个环节的共同努力. ”

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