郑纬民&钱德沛热议：高性能计算与AI的未来
郑纬民&钱德沛热议：高性能计算与AI的未来
2024年8月6日，高性能计算与人工智能协同创新国际论坛（HACI）在深圳召开。会上，清华大学郑纬民院士和中国科学院钱德沛院士分别就高性能计算（HPC）与人工智能（AI）的融合发展发表了重要演讲，引发了业界对这一技术趋势的热烈讨论。
院士观点：HPC与AI深度融合是未来趋势
郑纬民院士在演讲中强调了“AI for Science”的重要性。他认为，AI与HPC的深度融合不仅是当前技术发展的迫切需求，更为科学研究带来了前所未有的计算能力和效率。HPC将成为未来AI的重要组成部分，为科学研究提供强大的算力支撑。
钱德沛院士则提出了HPC与AI融合的三个关键阶段：首先是“赋能AI（For AI）”，即利用强大算力来提升AI性能；其次是“借力AI（By AI）”，通过AI技术使计算系统更加智能和高效；最后是“融合AI（Being AI）”，使AI技术成为计算系统的核心和灵魂。这种多层次的融合将重塑计算科学、IT产业和人类社会发展的格局。
HPC与AI融合的最新进展
随着AI大模型的快速发展，对算力的需求呈指数级增长。传统的计算能力往往无法满足大规模AI模型的训练要求，因此HPC与AI的结合显得尤为重要。高性能计算提供的强大计算能力，使得AI模型可以快速处理和分析海量数据。而AI则能够通过智能算法，优化HPC的资源使用，提升计算效率。
在硬件层面，HPC与AI的融合依赖于强大的计算资源，包括高性能处理器（如GPU、TPU和专用加速器）、大容量存储设备和高速网络连接。许多硬件设计还特别针对AI的特点进行优化，例如支持半精度浮点运算和低延迟的数据传输。
在软件层面，深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）、分布式计算工具（如MPI和Spark），以及资源管理和调度系统为复杂的计算任务提供了良好的软件支持。近年来，AI优化算法在HPC中得到了广泛应用，如混合精度计算和并行化方法，使计算速度和效率进一步提升。
在应用层面，HPC和AI的融合正在推动诸多领域的创新。从科学研究到工业制造，再到金融和医疗等领域，AI增强了HPC的应用范围。例如，在气象模拟、基因组分析和自动驾驶研究中，AI的深度学习能力显著提升了HPC的计算效率和预测精度。
AI for Science：开启科研新范式
谷歌DeepMind最新发布的《发现的新黄金时代：抓住AI for Science的机遇》报告，展现了AI如何革新科学研究的广阔蓝图。AI正在改变科学家消化和交流知识的方式，提高了知识获取和利用的效率。科学家们借助AI助手可在短短一天内从20万篇论文中提取研究所需的数据，不仅节省了时间，更重塑了研究者“阅读”和“写作”的方式。
在数据处理方面，AI助力大型科学数据集生成、提取和注释。从土壤、深海和大气到非正规经济，大多数自然和社会科学都长期缺乏科学数据。借助AI工具可使现有数据收集更加准确，如AI可减少DNA测序数据的噪音和误差。科学家利用大语言模型还可提取隐藏在科学出版物、档案等资源中的非结构化数据，使其转化为结构化的科学数据集。
AI还极大加速了科学实验进程。例如，DeepMind的AlphaMissense模型能分析7100万种可能的基因变异，并预测哪些可能引发疾病。这种精准筛选极大缩短了科学实验的迭代周期，使得科学家能够集中资源攻克关键问题。此外，AI凭借强大的模拟能力，用“虚拟实验室”的方式，为科学打开一扇新的大门，助力科学家去探索物理实验尚无法达到的边界。
在复杂系统建模方面，AI展现出独特优势。从气候预测到经济行为，从生态系统到基因网络，这些复杂系统中交织的变量与动态的交互令传统方法望而却步。而AI凭借其对海量数据的学习能力，可准确地对这些复杂系统进行建模。例如，DeepMind推出的AI天气预测模型，在精确性和计算速度上远超传统数值方法，其预测跨度达到10天以上。
展望未来：重塑科技发展新格局
HPC与AI的深度融合正在开启一个全新的计算时代。这种融合不仅为科学研究提供了强大的算力支撑，更为各行各业的创新发展注入了新的动力。从材料科学到生物医药，从气候变化到宇宙探索，HPC与AI的结合正在推动着人类对未知世界的探索。
然而，这一融合过程也面临着诸多挑战。例如，如何在保证计算精度的同时提高计算效率，如何解决数据隐私和安全问题，如何培养跨学科的复合型人才等。这些都需要我们在未来的发展中不断探索和解决。
可以预见的是，随着技术的不断进步和应用场景的持续拓展，HPC与AI的融合将为人类社会带来更加深远的影响。正如钱德沛院士所说，这将重塑计算科学、IT产业和人类社会发展的格局，开启一个全新的智能计算时代。