在《泛在算力：智能社會的基石》中提到，到了2030年，人類僅在人工智能一項(xiàng)所需要的算力支撐，相當(dāng)于近1.600億顆驍龍855NUP所能提供的算力。而如果將物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈和AR/VR等智能化技術(shù)相加，這一數(shù)字將達(dá)到33.900EFLOPS。

　　人類未來生活只要離不開數(shù)字技術(shù)，就是建立在算力之上。算力已經(jīng)與國民經(jīng)濟(jì)息息相關(guān)，不僅每1美元的算力投入，就可以帶動10美元的產(chǎn)值提升。而且衡量一個(gè)國家是否強(qiáng)盛，科技是否發(fā)達(dá)的方式，也正在變成算力，以及背后新計(jì)算產(chǎn)業(yè)鏈的角逐。

　　高性能計(jì)算已被公認(rèn)為繼理論科學(xué)和實(shí)驗(yàn)科學(xué)之后,人類認(rèn)識世界改造世界的第三大科學(xué)研究方法。目前隨著信息社會的迅猛發(fā)展，越來越多的領(lǐng)域都涉及到處理海量的數(shù)據(jù)。這些需求迫使高性能計(jì)算已經(jīng)不只是局限在科學(xué)計(jì)算、國家高端科技上，在工業(yè)和商業(yè)領(lǐng)域也不斷地體現(xiàn)其價(jià)值。

　　高性能計(jì)算是什么?

　　高性能計(jì)算(Highperformancecomputing，縮寫HPC)是利用超級計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)并行計(jì)算的理論、方法、技術(shù)以及應(yīng)用的一門技術(shù)科學(xué)，圍繞利用不斷發(fā)展的并行處理單元以及并行體系架構(gòu)實(shí)現(xiàn)高性能并行計(jì)算這一核心問題，該領(lǐng)域研究范圍包括并行計(jì)算模型、并行編程模型、并行執(zhí)行模型、并行自適應(yīng)框架、并行體系結(jié)構(gòu)、并行網(wǎng)絡(luò)通信以及并行算法設(shè)計(jì)等。

　　另外，高性能計(jì)算也可以指通常使用很多處理器(作為單個(gè)機(jī)器的一部分)或者某一集群中組織的幾臺計(jì)算機(jī)(作為單個(gè)計(jì)算資源操作)的計(jì)算系統(tǒng)和環(huán)境。它通過各種互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)將多個(gè)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)連接在一起，利用所有被連接系統(tǒng)的綜合計(jì)算能力來處理大型計(jì)算問題，所以又通常被稱為高性能計(jì)算集群。

　　高性能集群上運(yùn)行的應(yīng)用程序一般使用并行算法，把一個(gè)大的普通問題根據(jù)一定的規(guī)則分為許多小的子問題，在集群內(nèi)的不同節(jié)點(diǎn)上進(jìn)行計(jì)算，而這些小問題的處理結(jié)果，經(jīng)過處理可合并為原問題的最終結(jié)果。由于這些小問題的計(jì)算一般是可以并行完成的，從而可以縮短問題的處理時(shí)間。

　　構(gòu)建高性能計(jì)算系統(tǒng)的主要目的就是提高運(yùn)算速度，要達(dá)到每秒萬億次級的計(jì)算速度。(如天河一號超級計(jì)算機(jī))這類機(jī)群主要解決大規(guī)模科學(xué)問題的計(jì)算和海量數(shù)據(jù)的處理，如科學(xué)研究、氣象預(yù)報(bào)、計(jì)算模擬、軍事研究、CFD/CAE、生物制藥、基因測序、圖像處理等等。

　　人工智能為什么需要高性能?

　　AI，也就是人工智能，是指人造的機(jī)器實(shí)現(xiàn)智能處理，現(xiàn)在一般用計(jì)算機(jī)編程來實(shí)現(xiàn)人工智能技術(shù)。

　　簡言之，人工智能就是讓機(jī)器或者系統(tǒng)能夠像人一樣思考并解決問題。人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域非常之多，涉及的方向也非常之廣，如今在人臉識別、圖像處理、智能機(jī)器人等日常生活得到廣泛應(yīng)用。軟硬結(jié)合以及算法的挖掘是人工智能發(fā)展的基礎(chǔ)。

　　高性能計(jì)算(HPC)一般是指通過大型計(jì)算機(jī)如超級計(jì)算機(jī)，在巨大的計(jì)算能力和存儲能力的基礎(chǔ)上，對復(fù)雜而龐大的科學(xué)問題進(jìn)行并行高速處理。高性能計(jì)算的核心在于設(shè)計(jì)高效計(jì)算架構(gòu)來對一個(gè)整體的問題進(jìn)行拆解，用不同的計(jì)算節(jié)點(diǎn)同時(shí)進(jìn)行計(jì)算，即一種分而治之的方法提高運(yùn)算的速度，比如對全球的天氣預(yù)報(bào)系統(tǒng)的及時(shí)快速處理。但高性能計(jì)算必須基于超級大的計(jì)算能力和超高的耗能之上。

　　當(dāng)人工智能中機(jī)器學(xué)習(xí)有巨大的數(shù)據(jù)和訓(xùn)練任務(wù)時(shí)，比如北斗三號全球衛(wèi)星導(dǎo)航的智能圖像識別，有全球如此龐大的衛(wèi)星圖像資料，要處理的數(shù)據(jù)量非常巨大，單靠數(shù)據(jù)挖掘和圖像處理上的優(yōu)化雖然能夠提高遙感系統(tǒng)的準(zhǔn)確性，但很難保證衛(wèi)星遙感的及時(shí)性，也就是計(jì)算的時(shí)間過長，不利于衛(wèi)星的及時(shí)導(dǎo)航和緊急情況的立刻反饋，這就需要高性能計(jì)算機(jī)對數(shù)據(jù)進(jìn)行并行快速處理，來滿足衛(wèi)星的及時(shí)反饋要求。

　　人工智能對多用戶和大數(shù)據(jù)的處理如全球極端天氣預(yù)測、核爆模擬和智能導(dǎo)航等需要有極大的數(shù)據(jù)處理能力的高性能計(jì)算機(jī)的支撐，并隨著用戶和數(shù)據(jù)的增多需求越來越強(qiáng)烈。

　　總結(jié)

　　人工智能和高性能計(jì)算都是未來發(fā)展的重點(diǎn)，雖然兩者各有側(cè)重，但是如果將兩者的優(yōu)勢結(jié)合在一起，就能各取所長補(bǔ)其所短，能更快更智能地解決目前存在的很多問題。

　　我國的超級計(jì)算機(jī)已經(jīng)走在世界的前列，但是應(yīng)用于人工智能的軟件和硬件都很少，而且缺乏從應(yīng)用的角度去解決工業(yè)和企業(yè)實(shí)現(xiàn)存在的應(yīng)用難點(diǎn)，超級計(jì)算機(jī)的潛力沒有得到充分的釋放。

　　如果從人工智能的角度去運(yùn)用高性能計(jì)算機(jī)，在運(yùn)行快的基礎(chǔ)上能夠運(yùn)行得智慧起來，這將大為提高高性能計(jì)算機(jī)的科學(xué)研究能力和實(shí)際的經(jīng)濟(jì)效果，而且能夠帶動我國極其需要的軟件設(shè)計(jì)人才的培養(yǎng)和芯片生產(chǎn)工業(yè)的發(fā)展，并為我國著重發(fā)展的新材料研究、航空航天器設(shè)計(jì)、基因工程探索以及量子計(jì)算模擬等國防和關(guān)鍵領(lǐng)域的發(fā)展帶來新的技術(shù)支撐和解決方案。

　　可以預(yù)見，人工智能和高性能計(jì)算的結(jié)合將是未來發(fā)展的必然趨勢。