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‘AG真人’超级计算机如何用于人工智能?
发布时间:2023-12-21 10:22:01 分类:公司新闻 点击量:
本文摘要:“想象一个10万人的体育馆里,每个人都有一台笔记本后用某种方法展开了联机运算,而太湖之光的运算能力相等于100个这样的体育馆,这对ASC的参赛队伍来说都是无法拷贝的体验。

“想象一个10万人的体育馆里,每个人都有一台笔记本后用某种方法展开了联机运算,而太湖之光的运算能力相等于100个这样的体育馆,这对ASC的参赛队伍来说都是无法拷贝的体验。”对于太湖之光超级计算机的性能,美国橡树岭国家实验室及田纳西大学教授Jack Dongarra是这么评价的。他同时是ASC竞赛专家委员会主席,和全球最慢超级计算机排行榜Top500发起人。

太湖之光是全球最慢的超级计算机,而ASC是一年一度的世界大学生超级计算机竞赛。2017年的ASC决赛拒绝参赛队伍在3000瓦功耗的约束下,用浪潮的超算服务器自行设计超算系统,然后运营国际通行的基准测试,以及交通、基因测序、材料科学方面的应用于,并在太湖之光超强算上已完成高分辨率海洋数值仿真。今年的ASC由亚洲超算协会、浪潮集团、国家超级计算出来无锡中心、郑州大学联合主办。

总决赛在无锡超算中心展开,从来自全球的230支队伍中仅有投票决定了20支参与,最后清华大学取得了总冠军。浪潮集团人工智能和高性能计算出来总经理刘军告诉他,超算竞赛的题目往往源于实际生活、研究和生产,所以比赛中所建构的优化方法和一些成果,立刻就可以对系统到实际应用于当中。而这也正是比赛的意义所在。

竞赛题目中的一项就是很简单的人工智能交通预测。在这一项,北京航空航天大学团队的展现出很好,他们设计了深度神经网络模型,并建构超算对百度获取的历史交通大数据展开训练,在对早高峰道路交通状况展开预测中,准确度名列第一,也因此取得了亚军。不过现如今各大科技公司及云计算厂商都在做到人工智能涉及的事,甚至以此作为战略重点。

比如百度只想捉在人工智能上;阿里云有ET大脑,并在城市交通中有过实践经验。在基因测序上,华大也与阿里云有合作。

那用超算解法这些题的本意是在哪呢?除开比赛对人才培养与磨练的因素不讲,国家超级计算出来无锡中心主任杨广文教授告诉他,超算主要获取了计算能力。在人工智能方面,现在超算的能力主要充分发挥在深度自学方面,对语音、图像及翻译成的处置都可以用超算。当然,分布式系统也可以做到深度自学,但超算的强项是对大数据的处置和强劲的计算能力。

“在分布式系统上做的事情在超强算上也能做到,但在超强算上能做的,是小系统做不了的。它们各有各的优势,之间是有序关系。”超算从传统意义上来说,最核心的问题就是做到一些原本做不了的事情,解决问题原本解决不了的核心问题。

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他质问,“如果用超算做到一些分布式系统可以做到的事情,那为什么还要用超算呢?”这大约也是Jack Dongarra感慨超算获取了“无法拷贝的体验”的原因,如果没龙要屠,为什么要用屠龙技?当然,除开人工智能超算也有很多其它的应用领域,但不是所有都必须中用。太湖之光的工作人员告诉他(公众号:),目前超算继续执行的最少应用于还是气象类。

Jack Dongarra刘军也表示同意这种观点,他在专访中告诉他,超算与人工智能最紧密的融合是在深度自学,这一目前AI最强者推动力方面。“超算可以协助神经网络去训练模型,让模型不具备辨识和推理小说的能力。

训练必须强劲的超算性能,才能让模型更佳更慢也更加精确。这是超算目前与AI的结合点。”他回应,就像这次超算赛题中的交通领域,每天都会产生大量数据。

“如果用普通机器做到训练模型,要很长时间,精度调整也不会花上很久,但超算不会把整个训练和调整过程提高很多。”杨广文同时回应,他们也在想要怎么把超算的能力送往其他人手中,虽然超强却是“矮小上”的,但要减少用户门槛,协助解决问题实际问题。所以他们做到了一个太湖之光社区,期望能通过比赛类的方式,更有更加多人来用于机器,协助解决问题生产、气象、新药研发等科学问题。这就像现在国内外的科技巨头都明确提出了人工智能民主化的概念,即让它对任何人都唾手可得。

曾报导,Google云计算部门首席科学家李飞飞在3月的Google云计算大会上回应,要从计算力、算法、数据和人才四个方面实行AI民主化(Democratizing AI)。更加早前,微软公司CEO萨提亚·纳德纳也明确提出过相近的观点,“我们执着的人工智能系统,是为了让每一人、每一个单位需要与人工智能连接,让他们解决问题社会和经济上遇上的最严峻的问题。”超算也是如此。

不过在推广应用范围的同时,人工智能的前沿与无限大,也许还是不会由超算来探寻。原创文章,予以许可禁令刊登。

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