高校作為基礎研究的主陣地，正扛起推進AI研發和應用的大旗，如何構建AI所需的超高算力並加速科研成果轉化早已提上日程。高效能運算系統正是利用高算力叢集解決複雜度高、計算量大的科學問題，有助於科學研究人員藉助AI計算更高效地完成科研工作。

科研中HPC應用現狀

在不同科研場景下，包含能源勘探、CAD模擬、基因測序、氣象預測等專業軟體，使用者對HPC（高效能運算）的需求各不相同，大致可從五個維度來量化分析：浮點運算、記憶體頻寬、網路頻寬、網路時延、IO效能（高速讀/寫頻寬）。

▲ HPC主要科研領域及常見應用

目前，AI和資料科學正在成為科學發現新的重要組成部分。人們藉助深度學習，大幅提升了資料科學的準確性和響應時間，從而能夠對海量資料做出前所未有的深度研究。

同時隨著登納德縮放定律已達到其極限，單執行緒效能受到制約。GPU憑藉在浮點運算、平行計算等部分計算方面，可以提供數十倍乃至於上百倍於CPU的效能，已成為構建算力叢集的主流解決方案。截止到2018年，超過580個HPC應用可以經過GPU加速。

▲ 50個最常用的高效能運算(HPC)應用程式

國內例項：交大科學計算平臺

去年11月，上海交通大學AI計算平臺正式開放，峰值算力達16PFLOPS，面向上海交通大學各院系和科研機構提供高效的算力支撐。

▲ 上海交通大學計算中心機房

上海交大AI計算平臺作為校級高效能運算公共服務平臺，已支援理、工、生、醫的多篇研究發表於《Science》、《Nature》等高水平期刊上。上海交大人工智慧研究院、Bio-X研究院、密西根聯合學院等多院系的研究團隊在計算中心的幫助下優化計算AI及HPC應用，最高將科研效率提升1.8萬倍。

專業構築高效能運算平臺

“芯”力無窮盡享科研加速

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