這也是AI就是HPC的靈感來源。

早已經(jīng)是產(chǎn)業(yè)共識

AI與高性能計算，這已經(jīng)是產(chǎn)業(yè)界的共識。

但以小編的知識結構，其實一時轉不過來，沒有領悟其中的奧秘。

“HPC為AI提供了計算引擎，大數(shù)據(jù)為AI提供了數(shù)據(jù)引擎；反過來，AI、大數(shù)據(jù)給HPC帶來了新的業(yè)態(tài)?！边@就是結論。

如何理解這個結論呢？

先說說AI，如今AI有泛化的趨勢，無助于人們的理解。

簡單說，這一波AI浪潮的興起和深度神經(jīng)元網(wǎng)絡和機器學習有關。AlphaGO就是最初的表現(xiàn)。其中最關鍵的技術是以大數(shù)據(jù)處理為基礎的機器學習，對于算法模型的不斷調優(yōu)，從而使得其具備智能判斷、分析的能力。

說到AI，很容易和人臉識別、語音識別、步態(tài)識別等具體技術聯(lián)系在一起。

但實際上，AI分為重型AI和輕型AI。

其中，輕型AI在消費級產(chǎn)品領域應用比較快，更加容易被人們所熟悉，例如AI手機，如攝影模式的智能判斷和選擇等

輕型AI的特點是針對目標硬件進行裁剪，可以通過硬件固化，如AI芯片，來實現(xiàn)秒級處理的效果。

但對于重型AI來說，體現(xiàn)出來的特點就是大數(shù)據(jù)、大模型和多任務。其模型訓練需要大數(shù)據(jù)和大機器，其中HPC首當其沖。追求的是高吞吐率的智能推理以及復雜的關聯(lián)關系分析。

簡單說，當今的AI可以理解為算法、機器學習和人工經(jīng)驗的結合，是基于數(shù)據(jù)和結果，對于控制參數(shù)進行調優(yōu)的結果。

繞不開的GPU話題

談到AI，GPU是一個繞不開的話題。

實際上，不僅是GPU，圍繞著復雜繁多的AI應用場景，如今GPU、TPU、HPU、BPU、IPU、NPU、VPU、XPU等百花齊放。幾乎26字母都已經(jīng)被用到。

原因很簡單，沒有任何一款通用處理器或者芯片可以滿足所有AI應用場景的需要。

似乎這些和HPC無關。

說到HPC，離不開Top500排行，以Link Pack測試性能指標為前提的排行。

HPC、超級計算機的性能被譽為一個國家科技實力象征，王冠上的明珠。

中國在Top500排行榜上取得了突破性的進展，天河2號和神威太湖之光連續(xù)6次和4次拿到了冠軍，連續(xù)5年占據(jù)榜首。今年，才剛剛被美國Summit超過，行內人透露，用不了多久，也許就是半年之后，就會被國產(chǎn)機超過。

這個成績是怎么取得的呢？

答案就是抓住了“異構并行計算”的機會。其中，GPU、FPGA和APU功不可沒，從百萬億次，千萬億次，都是靠這樣的一個技術。

HPC接下里的目標是E級計算，靠“異構并行計算”，靠花錢是沒有辦法突破E級計算的，接下來要面臨“訪存墻、通信墻、可靠性墻、能耗墻、并行計算可擴展性”等一系列難題。

簡單說就是互聯(lián)、網(wǎng)絡、可靠性和功耗。

E級計算有用嗎？

除了象征意義之外，計算能力也是非常重要的。

在采訪中，諾禾致源高級副總裁吳俊表示，作為一家開展基因測序服務和研究的公司，從測序儀產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)處理，到最終結果的分析判定，都需要強大的數(shù)據(jù)處理能力。

諾禾致源高級副總裁吳俊

此前，1臺基因測序儀產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量是200GB～300GB，如今已經(jīng)快速發(fā)展到6TB，時間也從7天～8天，縮短到2.5天?；驕y序的成本，也從1萬人民幣暴跌到1000元左右，具備了商業(yè)化應用的前景。

HPC計算性能的提升，顯然有助于服務流程的優(yōu)化，快速相應需求。但是與此同時，也要根據(jù)商業(yè)模式選擇合理的方案，沒有辦法無限制的追逐高性能。

相比于性能，諾禾致源更加看重的可靠性、穩(wěn)定性以及節(jié)能的水平。聯(lián)想在溫水冷卻等節(jié)能技術上獨樹一幟，在IBM x86服務器的基礎上，有很多讀到技術和可靠性、穩(wěn)定性保障，這也是他們選擇聯(lián)想高性能計算的原因。

吳俊表示，現(xiàn)有基因測序分析軟件并不適用于GPU。但在AI助力方面，HPC的計算能力、數(shù)據(jù)處理能力仍然是可以信賴的基礎。

聯(lián)想數(shù)據(jù)中心業(yè)務集團制造行業(yè)總監(jiān)許子牛表示：HPC助力AI是一個方面，另外AI也可以助力HPC，例如能耗問題，訪存效率的提升，都可以借助AI技術。這對于E級計算機的實現(xiàn)，也具有重要意義。

即使對于E級計算，“異構并行計算”仍然是首選的技術，各種XPU加速技術也有助于目標的實現(xiàn)。

未來的HPC不僅針對科學計算，將同樣適用于大數(shù)據(jù)、AI的應用場景，這將會是一個應用領域兼顧的過程。

本次聯(lián)想全球超算峰會，聯(lián)想發(fā)布自主研發(fā)的AI產(chǎn)品家族：ThinkSystem SR670、ThinkSystem HG680、ThinkSystem HG690共3款產(chǎn)品，其實是HPC、AI優(yōu)化的結果。聯(lián)想還推出第三代溫水水冷解決方案“海王星”系統(tǒng)，其中包括Direct-to-Node溫水水冷技術、后門熱交換器、以及由空氣和液體冷卻組成的混合冷卻技術，使數(shù)據(jù)中心的運行效率提升高達50%。

這就是聯(lián)想接地氣的結果。

在本次峰會上，聯(lián)想沒有披露更多E級計算機進展，但其并不遙遠。

小結

AI技術思路的突破，正在顛覆、改變就有的格局。以HPC為例，也在從科學計算、工程計算，滲透到大數(shù)據(jù)和AI，HBM (High Bandwidth Memory)、XPU、3D NAND、Optane等新技術產(chǎn)品的出現(xiàn)，也會極大改變現(xiàn)有的商業(yè)格局。

世界正在快速變化中，HPC當然也不例外！

songjy

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