人工智能、大数据和高性能核算交融成为趋势

  “高性能核算为AI新兴起供给了核算引擎，大数据为人工智能的新兴起供给了数据引擎。AI与大数据牵引高性能核算机呈现新业态。”8月19日，在第二届“数谷吕梁·智赢未来”吕梁大数据工业高质量开展推介会上，中国工程院院士、国防科技大学核算机学院院长廖湘科提出，人工智能、大数据和高性能核算交融成为趋势。

  廖湘科长时间从事高性能核算机体系软件与通用操作体系的科研工作，参加了银河2到银河5四代巨型机的研发，掌管了银河一号、银河二号的研发，掌管了麒麟操作体系的研发，为我国高性能核算机体系研发跻身世界领先队伍、为国产根底软件的自主可控开展作出了重要贡献。

  人工智能、大数据、高性能核算怎么交融开展？廖湘科说：“高性能核算不只处理具有标准超大、标准超小、时变超快、时变超慢、进程超风险、进程超贵重‘六超’特征的应战性问题，往后还会向微观深化、向微观拓宽、向极点条件开展；人工智能的加快速度进行开展，使得核算才能成为瓶颈，而GPU开端在超算范畴锋芒毕露。科学家学习GPU在超算范畴经历，将其引进人工智能。GPU的呈现对人工智能新兴起起到了活跃推进效果。由于GPU应用是深度学习得以开展的四大要素之一；AI的支柱包含核算才能、算法和数据，三大要素。

  人工智能形状发生了分解，廖湘科界说为重型AI和轻型AI。重型AI是根据大数据、大机器的模型练习，高吞吐率的智能推理和杂乱的相关剖析，构成的大数据、大模型多任务形式。 轻型AI是在重型AI的根底上，针对方针硬件的裁剪之后布置，在智能终端敏捷得到成果的形式。”

  “交融开展是必经之路。高性能核算一定要满意核算科学、数据科技和智能科学的新需求。高性能核算可以彻底满意新需求，在大规模并行体系建立、分布式架构办理和运维，高并行代码运转和优化方面是高性能的强项。也是为AI供给坚实实际的渠道根底。交融开展意味着完成异构交融体系结构成为中心需求。而CPU与GPU、FPGA、TPU等加速器技能正处于百家争鸣的局势。今日高性能通用CPU仍然是HPC的根底中心，GPU在深度学习范畴占有肯定主导地位。大数据全体工业链趋于老练是催生人工智能热潮的要害。未来，人工智能技能将逐渐走向干流，高性能核算、大数据和人工智能技能相结合将对各行业发生重要的影响。”廖湘科说。