ppt做的最好的网站有哪些,如何做网站哪个站推广,wordpress主题升级文件,关键词是怎么排名的来源#xff1a; 智源社区整理#xff1a;王光华编辑#xff1a;李梦佳导读#xff1a;浩瀚的宇宙中两个星云不断彼此接近、融合、再爆炸#xff0c;这样奇幻的天文景观正是采用高性能计算#xff08;HPC#xff09;进行建模仿真生成的。在过去的三十年间#xff0c;高…来源 智源社区整理王光华编辑李梦佳导读浩瀚的宇宙中两个星云不断彼此接近、融合、再爆炸这样奇幻的天文景观正是采用高性能计算HPC进行建模仿真生成的。在过去的三十年间高性能计算HPC取得了突飞猛进的进展在科学计算等领域发挥着重要的作用。而当前云计算和移动计算正逐渐成为主流的计算范式与此同时深度学习等AI方法所带来的颠覆性影响给HPC与AI的融合带来了新的挑战和机遇。在第十届全国社会媒体处理大会SMP 2022上图灵奖得主Jack Dongarra梳理了高性能计算近年来最主要的应用和发展。Jack Dongarra高性能计算专家2021年图灵奖获得者美国田纳西大学创新计算实验室主任。其对数值算法和库的开创性贡献使高性能计算软件在四十多年中与硬件的指数级改进保持同步。他获得过诸多学术成就包括 2019 年他获得 SIAM / ACM 计算科学与工程奖2020 年他因高性能数学软件领域的领导能力获得 IEEE 计算机先锋奖。他是 AAAS、ACM、IEEE 和 SIAM 的研究员英国皇家学会的外国研究员以及美国国家工程院的成员。高性能计算广泛应用于科学的“第三极”当前高性能计算HPC方法广泛地应用于科研仿真而仿真也被誉为科学研究的“第三极”。一直以来科学研究和工程研究通常采用基于理论和实验的范式。然而这两种方法存在很多固有的限制比如通常建造大型的风洞非常的困难试验飞机引擎与飞鸟碰撞的成本将非常昂贵等待观察气候变化将会非常的耗时与缓慢新药品和武器等试验将会非常的危险等等。此外我们有时无法通过实验来研究某些问题比如研究星系运动和研发新药品等。因此研究者们逐渐利用科学计算手段进行仿真研究此类问题。这种方法通常基于已知的物理规律和数字计算方法通过高性能的计算机系统仿真相应的物理现象。算力之巅——超级计算机人们一般基于商品化的成熟芯片构建典型的超级计算机在一个板卡上集成多个芯片每个芯片中都拥有多个核心Core。同时通常会在板卡上使用图形处理单元GPU等作为增强算力的加速器。在同一机架柜上不同的板卡通过高速的链接进行通信不同的机柜通过交换机switch互联在一起这样组成的一个超级计算机可能需要占用两个网球场那么大的空间。这样的超级计算机的并行性非常之高通常采用的是分布式内存和「MPIOpen-MP」的编程范式。与数据的浮点计算相比在HPC系统不同部分之间数据的移动非常的昂贵。现有的超级计算机支持包括6432168等位宽的不同的精度的浮点计算。当前最快的超级计算机能够提供Exaflop/s级别1018的算力。这是一个非常巨大的数值如果每个人一秒钟完成一次乘加计算那么需要全球所有人花费四年的时间才能完成超级计算机一秒钟完成的计算。同时为了维持这样的超级计算机的运转每年需要花费千万美元的电费。从过去近三十年间全球超级计算机TOP500的性能变化情况可以发现超算性能近乎保持着指数级的增长速度。有趣的是如今日常所用的MacBook的性能比1993年当时世界上最先进的超级计算机的性能还要强大当时那台计算机制造于洛斯阿拉莫斯国家实验室主要用于核武器设计。今年6月的数据显示全球排名前10的超级计算机当中有5个来自美国有2个来自中国分别位于无锡和广州其余3个来自芬兰、日本和法国。“和而不同”的HPC ML/AIHPC和ML计算有着即相似又不同的特性。HPC属于数字计算密集型的通常输入非常有限的数据经过非常大量的数字计算输出大量的数据。而在ML领域进行高性能数据处理HPDA通常需要输入大量的数据输出的却是相对比较少的数据。两者使用的数据精度也非常不同在科学仿真等高性能计算场景下通常使用64比特浮点数据而在机器学习场景下会使用16比特浮点数据。AI在科学研究的诸多不同的方面发挥着非常重要的作用AI能够在不同领域辅助科学发现提高计算体系结构的性能以及在边缘管理和处理大量数据。因此在科学计算领域机器学习等技术被应用到气候学、生物学、药学、流行病学、材料学、宇宙学甚至高能物理等等很多学科以提供增强的模型和更先进的仿真方法。比如用深度学习辅助药品研发、预测流行病以及对基于医学影像的肿瘤进行分类等等。科研仿真和AI计算可以非常有效地进行联合因为二者都需要模型和数据。通常仿真使用数学模型产生数据AI分析使用数据来生成模型。使用分析方法得到的模型和其他的模型一起可以被用到仿真中去仿真产生的数据和其他来源的数据一起可以被用于分析。这样就形成了一个相互促进的良性循环。除了在具体的应用领域相互补充之外HPCAI在基本开发方法、软件与软件基础设施和AI硬件架构等领域都有非常多的联系。同时也将二者更广泛地联系起来比如AI可以用来引导仿真、更快地调整仿真应用的参数、提供定制化的计算核函数以及将传统的HPC和神经形态计算相结合等很多内容。AIML具有颠覆性的影响力正如通常所说「ALML并不会代替科学家但是使用AIML工具的科学家会代替那些不使用这些工具的科学家」。展望未来HPC系统将更加定制化未来的HPC系统将可以被定制化。当前HPC主要有CPU和GPU两种类型的处理器未来将采用更多不同的单元比如FPGA、ML加速器和ASIC芯片等等。更多采用不同结构和范式的处理器将会越来越多地添加HPC计算系统当中比如神经形态处理处理、量子计算以及光计算等或将发挥越来越重要作用。在构建新的HPC系统的时候人们将能够按需使用相应的模块与功能。总结HPC硬件在不断地演进有标量计算机器、向量计算机器、分布式系统、加速器以及混合精度计算机器等等。当前计算机领域发生着三个重大的变化高性能计算、深度学习、以及边缘计算与人工智能。算法和软件应该随着硬件不断的进化正如Leiserson等人的论文所述在摩尔定律之后仍然存在很大的空间可以通过算法、软件和硬件架构去提升HPC系统的终极性能。QA问题当前业界和学界都比较关注神经网络大模型的训练比如GPT3等具有超过0亿的参数量通常需要百个高性能的GPU训练个月。未来采用高性能计算机可以在几天或几个小时内完成相关的训练吗回答1GPU给计算机提供了强大的数值计算的能力。例如超级计算机中98的算力来自于GPU。而在CPU和GPU之间移动数据非常耗时。为了减少成本高昂的数据移动可以通过将GPU和CPU距离更加贴近的方法采用Chiplet等芯片设计方法或更为切实可行的实现路径。另外直接将数据和对应的处理单元离得更近的方法对于解决数据搬运成本高昂的问题也将非常有帮助。问题2我们观察到一个现象当前很多机器学习算法可以和硬件一起演化并且相互影响。比如当前ML领域性能最好的Transformer模型英伟达等公司专门为其设计了专用的架构使得Transformer更好用。您是否观察到这样的现象如何评论回答2这是一个非常好的例子展现了硬件设计和其他方面的相互促进。当前很多硬件研究人员密切关注行业的变化并对趋势做出判断。将应用与硬件进行联合设计可以显著地提升性能进而销售更多的硬件。我认同这种「算法和硬件共同演化」的说法。问题3您指出未来高性能计算将是一个异构的混合体。集成这些部分将是一个非常困难的问题甚至将会导致性能的降低。如果我们只是单纯地使用GPU可能会导致更好的性能。您如何评价回答3当前高性能计算机中将CPU和GPU非常松散地耦合在一起需要将数据从CPU传输到GPU上进行计算。未来采用不同的硬件相互耦合到一起的趋势会继续延续。比如使用专门的硬件做ML计算可以是对GPU的进一步的增强。通过将ML相关的算法加载到对应的加速器上在加速器上执行算法的细节并将计算结果传输给对应的处理器。未来也可实现可插拔的量子加速器使其执行对应的量子算法等等。问题4HPC是非常昂贵的尤其对于研究者和中小企业而言。是否存在类似云计算等方式能够让从事研究的师生和中小企业也用得起HPC回答4在美国使用HPC需要向有关部门提交相关的申请说明正在研究的问题和需要的计算量。如果得到批准就不用担心HPC使用的费用问题。在美国进行过一项是否应该将所有的HPC转变为基于云的系统的研究。结果表明基于云的方案比直接使用HPC系统贵倍。需要注意的是这背后的经济学假设HPC被足够多的人共同使用并且需要解决的问题有时需要使用整个HPC系统。这种情形下拥有一个专用的HPC更优于购买云服务。在美国和欧洲所观察到的现状是这样。未来智能实验室的主要工作包括建立AI智能系统智商评测体系开展世界人工智能智商评测开展互联网城市大脑研究计划构建互联网城市大脑技术和企业图谱为提升企业行业与城市的智能水平服务。每日推荐范围未来科技发展趋势的学习型文章。目前线上平台已收藏上千篇精华前沿科技文章和报告。 如果您对实验室的研究感兴趣欢迎加入未来智能实验室线上平台。扫描以下二维码或点击本文左下角“阅读原文”
