8月24日至26日，2023全國高性能計算學術年會在山東青島舉行，探討產業智能化和智能產業化背景下算力的創新與變革，展望新一代人工智能技術的發展趨勢。

　　當前，建設網絡強國、數字中國、智慧社會是黨中央、國務院的重大戰略部署，推進人工智能、大數據產業發展都需要強大的計算能力。算力作為數字經濟時代的生產力，已經成為經濟社會高質量發展的重要支撐。

　　人工智能牽引算力部署

　　在人工智能的驅動下，算力需求持續增長，高性能計算技術與應用未來的發展和演進引發了廣泛關注。

　　高效的計算能力是越來越復雜和龐大的人工智能應用的基礎。反過來，人工智能技術的快速發展、基于大數據訓練深度神經網絡的需求又推動著算力的進步，新的計算軟硬件基礎設施不斷推陳出新。

　　最新發布的《智算產業發展白皮書》顯示，2022年我國新增算力設施中，智能算力占比已過半；預計2025年智算規模占比將超過85%；到2025年，算力核心產業規模將超過4.4萬億元，關聯產業規模可達24萬億元。

　　當前，國家啟動超算互聯網部署將突破現有的單體超算中心運營模式，把全國眾多的超算中心連接起來，構建一體化算力服務平臺。通過超算互聯網建設，將形成強大的國家算力底座，有效促進超算算力的一體化運營。

　　國家高性能計算機工程技術研究中心副主任曹振南指出，當前需要加強全國算力資源統籌協調，以應對算力設施分布不均衡、接口不統一、應用軟件自主研發和推廣不足等問題。已啟動建設的超算互聯網旨在連接產業生態中的算力供給、應用開發、運營服務、用戶等各方能力和資源，并以互聯網的思維運營超算中心，構建一體化超算算力網絡和服務平臺。曹振南表示，建設超算互聯網的目標，不僅希望將超級計算機的設備連接在一起，更希望將所有供需方、整個超算生態鏈匯聚在一起，通過這個平臺提供相應的服務，同時以互聯網的思維運營超算，拓展思維與用戶。

　　北京并行科技股份有限公司董事長陳健表示，算力網絡是解決當前算力問題的最優模式。只要還有可用的超算算力，算力網絡就能支撐用戶完成計算任務。

　　加速突破關鍵核心技術

　　通用人工智能興起直接導致了近期全國乃至全球高端超算算力極度緊缺的情況。而夯實軟硬件基礎設施，為超算算力的釋放提供有力支撐成為當前最緊迫的任務。

　　我國在頂尖超算系統研制和超算系統部署數量方面處于國際領先行列，但在基礎軟件生態方面還有待完善。為此，中國工程院院士、清華大學計算機系教授鄭緯民提出四點建議：加強超算基礎軟件研制，提升轉化能力；研制統一并行編程模型和編譯優化平臺；建立國產超算HPDA系統軟件棧；深入開展超算算力網絡研究。

　　芯片是提高計算機系統性能的主要驅動力，而晶體管數量與工藝制程直接決定了超算系統的性能。變革當前芯片設計堆疊式技術路線，著眼自上而下構造式芯片設計的新范式，集成芯片為芯片算力突圍開辟了新途徑。中國工程院院士、中國科學院大學計算機科學與技術學院院長孫凝暉分析了當前計算系統在互聯延遲、多核擴展等方面存在的瓶頸，介紹了通過自主工藝構造式設計高性能芯片的新途徑。他表示：“當前，超級計算機的架構存在算力天花板，而集成芯片可突破眾核芯片的IO帶寬制約和多芯片之間的通信延遲制約，并且通過采用多級基板可進一步擴展眾核規模，從而實現算力提升。”

　　據了解，中國科學院計算技術研究所與之江實驗室合作開展了面向智能計算的大芯片設計工作，基于集成芯片構建高性能計算系統的思路，在多核擴展架構、多芯粒并行、供電散熱擴散性等方面進行了深入研究與開發。

　　我國高度重視人工智能的發展，特別是在場景和應用創新方面，制定了諸多戰略方針，旨在提升我國人工智能的創新能力。得益于AI的能力，高性能計算解決應用問題的能力得到進一步提升。隨著HPC+AI融合應用的不斷創新，高性能計算的應用開發、系統軟件和體系結構正在發生變革。

　　華為計算產品線集群創新與仿真Lab主任杜云飛表示，華為圍繞性能工程的基礎軟件、性能加速的中間件、應用的自動化優化，以及在新算法的混合精度、AI大模型和超大規模的存儲及網絡上，做了大量創新性的實踐，使得大量的應用生態在超算系統上獲得了更好的性能。

　　歐洲科學院外籍院士、俄羅斯自然科學院外籍院士、西安電子科技大學計算機科學與技術學部主任、人工智能研究院院長焦李成表示：“從最根本上來講，ChatGPT也要回到核心，就是要回到數學的基礎、數理邏輯和計算的能力，而所有這些正是高性能計算的核心技術所在。所以，高性能計算與人工智能是密切相關的。從這個意義上來講，我們更應該把兩者結合起來。對于大數據、互聯網、人工智能、云計算來說，高性能計算如何在中間起到連接作用，值得我們去思考。”

　　多維創新孕育新機

　　目前，我國算力總規模位居全球第二，并且保持著30%左右的年增長率。預計在2023年，AI算力將首次超過通用算力。AI已成為算力增長的新引擎。如何跟上算力發展的步伐，凸顯算力優勢，實現算力資本、算力服務的協同互補成為亟須破解的問題。

　　近幾年，我國算力綜合供給水平快速提升，算力產業創新能力持續增強，算力賦能千行百業成效顯著。從超算行業來看，超算已為汽車制造、氣象海洋、基因測序、新藥研發、芯片制造、石油勘探等眾多行業提供了靈活彈性、快捷高效、安全可靠的算力支持。在AI的驅動下，超算行業未來仍有巨大潛力可挖，新的技術和應用亮點會層出不窮。

　　Al大模型訓練對集群算力的需求正在高速增長，其中的高性能互聯系統面臨著前所未有的挑戰和發展機遇。華為網絡技術實驗室主任劉冰洋介紹，面對高性能AI訓練集群，如何提升其網絡通信的性能。華為從兩個方面去實現性能的提升：一是物理帶寬和物理交換能量，這體現了硬核的實力；二是在硬件基礎之上建立拓撲親和計算的技術體系，通過網絡和通信庫框架之間的雙向協同，充分發揮物理的帶寬，從而實現通信效率的最優，并最終達到算效最優化的目標。

　　數字經濟的發展依賴數字化、智能化與網絡化的新經濟基建開發。“發展數字經濟要強調AI，更要強調群體性智能。”香港中文大學（深圳）校長黃鎧表示，“面對大數據感知、機器學習認知、生成式AI等新技術、新應用，業界必須重視智能云認知與物聯網感知的無縫結合，以及開源大模型在智慧城市、數字經濟、遠程醫療與全民健保等方面的落地應用，建立與時俱進的生態環境與工業體系，為數字經濟的發展保駕護航。”

　　第十四屆全國人大常委會委員、中國科學院院士吳立新指出，數字孿生作為透明海洋技術體系的重要組成部分，將有效深化人類對海洋系統的認知與變化預測，賦能海洋能源、海底礦產、海洋生物資源高效安全開發、海洋高端裝備智能制造、海洋航運等產業發展。吳立新表示：“超算與人工智能深度融合的時代已經來臨。它必將是一種新的科學范式，有重大的顛覆性創新。這一次，中國不僅要成為全球超算算力的領跑者之一，同時也希望能夠成為全球超算應用的領跑者之一。”（鄭大海）（來源：中國工業報）

 

編輯：李芊諾

責編：張永杰

審核：陳雪輝