AI就是高性能计算

在采访中,诺禾致源高级副总裁吴俊表示,作为一家开展基因测序服务和研究的公司,从测序仪产生的海量数据处理,到最终结果的分析判定,都需要强大的数据处理能力。

人类被称为万物之灵长,与动物最大的区别,就在于人类能够利用和发明工具。人类在陆续发明蒸汽机、电动机、计算机和互联网等重要发明之后,人类改造世界的能力在不断增强。从某种程度上来说,HPC现在代表的已经不只是人类的巅峰计算力,而是人类探索未知世界的新边界。我们也衷心期待联想为代表的中国HPC力量,在不久的将来能够第一个实现E级计算的历史性突破,中国HPC产业能够在硬件、软件、应用等方面不断成熟,从而建立起更加有竞争力的智慧超算新生态,也让HPC成为中国未来科技发展和融合创新的基石。返回搜狐,查看更多

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此外,联想DCG在过去的14个月中进行了大幅的调整,有一些旧的部门留下来了,还有一些新的部门成立。当前联想DCG的组成包括由服务器、存储和网络业务组成的数据中心,包括区块链的HPC和AI、超大规模合作、软件定义等,还新成立了面向电信行业ISP的部门。

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责任编辑:

如今,随着大数据分析、深度学习和人工智能成为HPC的核心组件,对研究部门、政府机构和企业来说,其往往需要处理大量仿真结果或将科学与工业设备所产生的大量复杂数据输入到数值模型中,这也意味着大数据和人工智能在给HPC带来各种新机会的同时,也对计算能力提出了更高的要求。

联想集团高级副总裁、数据中心业务集团中国区总裁童夫尧在致辞中表示,长期以来,高性能计算的发展水平一直是衡量国家综合国力的重要标志。特别是近几年,其应用领域也得到了极大拓展。人工智能、基因测序、气象海洋预报、仿真模拟、军事装备研究等诸多领域,都在利用HPC的强大计算力推动民生与国民经济的不断升级。

说到AI,很容易和人脸识别、语音识别、步态识别等具体技术联系在一起。

style=”font-size: 16px;”>HPC style=”font-size: 16px;”>不只是巅峰算力,还决定人类探索未知的新边界

二是,在就地/在途领域,通过就地处理获得的数据,可以让HPC的数据集处于后处理环境中,用于离线可视化,处理和分析等方面。未来,通过将边缘计算与集中式云/HPC处理相结合,还能与多处理步骤场景相结合。

同时,Madhu
Matta还认为,超级计算机是每个大国都在争夺的焦点。2018年6月,美国能源部田纳西州橡树岭国家实验室的工程师推出了一台名为“
Summit
”的超级计算机,其计算能力已经超过了目前排名第一的中国神威·太湖之光超级计算机。“目前印度也正在做超算中心,澳大利也要做4-6个超算中心。”
Madhu Matta说。

联想说:AI就是HPC(高性能计算)。

吴俊在采访时表示,在不考虑成本、投入巨量算力的前提下,现在基因测序的后期数据处理周期可以从2.5天缩短到20分钟,所以诺禾致源对HPC的算力提升有殷切的期待,尤其是当E级计算实现之后,软件不断会针对GPU加速和多核调优,那么做一次基因测序后期比对的时间缩短到一个小时内是可以期待的。

联想集团高级副总裁、

联想集团副总裁、高性能计算及人工智能事业部总经理Madhu
Matta在接受凤凰网科技采访时表示,今年联想还会在欧洲落成一个超算中心,届时也将会成为欧洲最大的超算中心,它的POE比例达到了1.08,这个比例意味着它在获得更高性能的同时,功耗更低。

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过去监测海洋环境主要依靠依靠人工采样,不但耗时费力,而且时效性也不佳。而利用HPC和遥感技术,则可以实时动态地对海洋环境进行监测。联想为国家海洋局搭建的高效海洋环境监测预警高性能平台,大幅提高了监测数据的计算、分析、处理功能,充分满足了国家海洋局的科研需求。

数据中心业务集团中国区总裁童夫尧

文章来源:凤凰科技

E级计算有用吗?

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三是,在传统HPC仿真与深度学习的融合领域,通过两者的相互融合,可以大大减少计算量的同时改善仿真结果。调查显示,通过深度学习的引入,可以让HPC仿真具有增强和补充现有仿真的潜力,并在连续迭代之间引导仿真发展的方向。

在前不久刚刚结束的世界超算大会上,联想共有117套高性能计算机进入TOP500榜单。其中,北京大学高性能计算校级公共平台——“未名一号”,采用了联想深腾X8800超级计算机系统,这是中国首个45℃温水水冷的超算中心,提供的HPC集群计算力高达1000万亿次。

SUN说:网络就是计算机。

吴俊在采访中表示,在几年前测一个人的基因组需要一万美金,现在大概只需要一千美金,整体的测序成本降速是非常快的,相比于半导体产业著名的摩尔定律,整个基因测序产业的成本降幅速度甚至超过了摩尔定律的。这就面临一个亟待解决的现实问题,在基因测序成本降得迅速、测序样本数量又在快速增大的前提下,找到能满足基因测序行业特定需求的HPC解决方案就成为必须解决的问题。

联想释放HPC新红利

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世界正在快速变化中,HPC当然也不例外!返回搜狐,查看更多

联想联想集团高级副总裁、数据中心业务集团中国区总裁童夫尧在做主题演讲时表示,在前不久刚刚结束的世界超算大会(ISC2018)上,联想凭借117套入围的成绩,成为HPC
TOP500榜单中全球最大的HPC解决方案供应商。作为首家获此殊荣的中国厂商,联想正在以“科技创新”赋能行业变革,为科研、教育、航天、气象、汽车、石油石化、生命科学等多个领域提供领先成熟的解决方案。

联想数据中心业务集团全球高性能计算与人工智能技术

在刚发布的联想集团2018/2019财年第一季度财报中,数据中心业务实现了创历史记录的16.29亿美元营收,大幅增长了68%;整体毛利润率也较上年同期提升11个百分点。“数据中心业务也在转型,我们已经不单纯地谈论硬件了。”
Madhu
Matta表示,联想目前给客户提供的是完整的“硬件+软件+服务”解决方案。HPC架构、超融合架构的毛利要比单纯的硬件服务器要好一些。

谈到AI,GPU是一个绕不开的话题。

style=”font-size: 16px;”>基因测序行业再次印证“螺旋加速定律”

但联想也希望把在E级计算探索出来的新技术,应用到更多的领域和客户。Scott
Tease说:“这些全新的技术可以用于构建万亿级系统,也可以构建中小型的HPC系统,这样才能让更多的用户也可以在E级计算到来时获得收益。”

在能源领域,联想为国家海洋局搭建了一套高效的海洋环境监测预警高性能平台,提高了监测数据的计算、分析、处理功能,充分满足了国家海洋局的科研需求。同时,能够确切地反映海洋环境质量状况或污染程度,为海洋环境科学研究提供可靠的环境信息,提升了国家海洋局对西太平洋海域的环境监测能力、管理能力及预警能力。此外在制造领域、生命科学领域、航天领域等方面,联想的HPC均有应用。

但对于重型AI来说,体现出来的特点就是大数据、大模型和多任务。其模型训练需要大数据和大机器,其中HPC首当其冲。追求的是高吞吐率的智能推理以及复杂的关联关系分析。

许子牛在接受采访时表示,联想作为计算工具提供商来说,当提供的工具越好、商业化程度越高,对客户来说采购风险就会越低。未来基因测序需求大爆炸,会对HPC有更多要求,联想认为HPC跟普通的个人计算机不同,它往往担负着核心业务或者尖端科研计算的重任,所以单纯去谈HPC的价格没有意义,而是应该考量HPC在整个生命周期的成本。就比如,现在基因测序的数据中心不像传统IDC的数据中心,可以建在像内蒙古等能源丰富的地方,而更多地建在重点中心城市,这就对单位能耗、对节能有更高的要求,所以联想的重点会放在切实降低用户整体成本上。其实对于一个HPC数据中心而言,峰值计算能力有多高仅仅在设计和验收时有意义,更多时候是考验HPC的稳定性和耐久性,联想计算团队在后期维护和技术保障上有口皆碑,会帮助用户不断调优,从而能让用户以经济的投入获得更高的算力回报,联想认为这才是能给用户带来持久价值的选择。

其中,哈佛大学通过联想ThinkSystem
SD650构筑了坚实的计算节点,同时也在北美第一个安装使用了联想的“海神”水冷技术,降低了45%的能耗;而多伦多大学部署了包含1500个节点的联想ThinkSystem
SD530集群,并在支持自适应路由的Dragonfly+拓扑结构中与Mellanox InfiniBand
EDR交换机实现了互联。

9月3日消息,联想在2018联想全球超算峰会上正式发布了自主研发的全新AI产品家族。其中包括专为HPC和AI优化的全新人工智能服务器ThinkSystem
SR670、ThinkSystem HG680、ThinkSystem HG690;全新的LiCO GENE
Edition。此外,联想还推出第三代温水水冷解决方案“海王星”系统,其中包括Direct-to-Node温水水冷技术、后门热交换器、以及由空气和液体冷却组成的混合冷却技术,使数据中心的运行效率提升高达50%。

此前,1台基因测序仪产生的数据量是200GB~300GB,如今已经快速发展到6TB,时间也从7天~8天,缩短到2.5天。基因测序的成本,也从1万人民币暴跌到1000元左右,具备了商业化应用的前景。

在2018年联想全球智慧超算峰会的生命科学圆桌会议上,带着以上诸多问题我们采访了诺禾致源副总裁吴俊和联想数据中心业务集团制造行业总监许子牛,在他们的解答中,我们可以看出超算已经成为了基因技术进一步发展的重要推力。

总结

联想已投入12亿美元,分别在美国莫里斯维尔、德国斯图加特和北京建立了三个新的人工智能创新中心。在硬件层面继续加深与Intel、NVIDIA、Mellanox等厂商的合作;在软件层面主动开放生态系统,吸引主流软件厂商加入联盟。在应用层面,联想创投投资了Face++、银河水滴科技等科技创新公司。

这也是AI就是HPC的灵感来源

第一,要满足大数据量需求。基因测序产生的数据量都是TB级别,以诺禾致源为例,每台测序机器一天产生的数据量是6TB,按照目前60台测序机器产生的数据量,2018年产生的数据量将达到30PB,这就必须要求HPC系统具有海量数据存储能力。

Scott
Tease说:“全球化的布局和客户的多元化,让联想从众多客户中了解到了各种不同的需求,而我们也把这些需求转变为最新的解决方案,由此赋能给全球更多的其他行业的客户。”

这个成绩是怎么取得的呢?

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联想集团副总裁黄莹

简单说,当今的AI可以理解为算法、机器学习和人工经验的结合,是基于数据和结果,对于控制参数进行调优的结果。

著名未来学家库兹韦尔在《奇点临近》中,预言在2045年随着基因、纳米和机器人三大技术实现革命性突破,技术力量会以指数规律快速发展,人类亘古追求的“永生”将有望变为现实,而基因技术则是这一切的基础之一。

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联想数据中心业务集团制造行业总监许子牛表示:HPC助力AI是一个方面,另外AI也可以助力HPC,例如能耗问题,访存效率的提升,都可以借助AI技术。这对于E级计算机的实现,也具有重要意义。

据吴俊介绍,基因测序行业因为自身的业务特性,所以对HPC的选择上有鲜明的行业特征要求:

高级总监Scott Tease

答案就是抓住了“异构并行计算”的机会。其中,GPU、FPGA和APU功不可没,从百万亿次,千万亿次,都是靠这样的一个技术。

经过缜密的选型,最终诺禾致源选择了联想HPC。据了解,联想提供的刀片是高性能运算系统,配置超过10PB的存储空间,单节点配置了最高达2TB的超大容量内存。并且通过统一的集群监控管理、作业调度,不单保证了整套系统的稳定性,而且还可以利用调优来不断释放系统的计算潜力。经过改造升级,如今诺禾致源已经拥有全球领先的高性能计算平台,数据中心运算能力已提升至1727T
flops,总内存410TB,总存储60.2PB,有效地支撑着生命科学研究和医疗健康两大领域对大数据分析和存储的需求。

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轻型AI的特点是针对目标硬件进行裁剪,可以通过硬件固化,如AI芯片,来实现秒级处理的效果。

正如国防科大计算机学院院长廖湘科所言,拥抱新技术是HPC继续辉煌的必由之路,未来的智慧超算时代,必然离不开HPC、大数据与人工智能的融合创新。在峰会当天,联想发布了自主研发的AI产品家族,其中包括专为HPC和AI优化的全新人工智能服务器ThinkSystemSR670、Think
SystemHG680、ThinkSystemHG690;全新的LiCO GENE
Edition;此外,联想还推出第三代温水水冷解决方案“海王星”系统,走在了HPC与AI融合创新的行业潮头。

由此可见,通过在技术、行业和生态三个方面的不断创新和努力,联想让HPC和AI的加速融合成为了现实,无疑也把整个HPC行业带上了一个全新的阶段。

吴俊表示,现有基因测序分析软件并不适用于GPU。但在AI助力方面,HPC的计算能力、数据处理能力仍然是可以信赖的基础。

style=”font-size: 16px;”>基因测序应对爆发性成长,需要HPC有新突破

在联想集团副总裁黄莹看来,过去HPC在传统计算中扮演的角色,主要集中在需要极高计算量的建模与仿真工作领域,需要HPC系统在超高速、高容量方面不断“向上扩大”的架构上执行。

AI就是高性能计算,这已经是产业界的共识。

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但以小编知识结构,其实一时转不过来,没有领悟其中的奥秘。

原标题:基因探秘:HPC创新是基因测序普惠万众的捷径

不难看出,大数据和人工智能的爆发,在促进HPC发展的同时,也给HPC带来了前所未有的机遇和挑战,这就需要从更高的维度对HPC进行优化乃至重构,才能最大化的解决上述挑战。

诺禾致源高级副总裁吴俊

在半导体产业有著名的摩尔定律,而基因测序技术的技术更新甚至超越了半导体发展的速度。有相关统计数据显示,2007年全球基因测序市场规模仅为800万美元,而到2018年全球基因测序市场规模将有望达到117亿美元,这是典型的指数级增长实例,也是高新技术常出现的性能飞速提升、价格快速下降、用户规模几何级数增长的“螺旋加速定律”的鲜活案例。

在E级计算方面,联想目前也在积极行动,除了水冷系统之外,联想在2018年也与Mellanox展开合作,交付了基于EDR的共享I/O,这可以为每个服务器提供高达100GB的存储能力,这样就可以通过更少的部件,为客户带来更少的成本、更少的功耗和更少的复杂性。

这就是联想接地气的结果。

基因技术站在了自然科学的风口,而诺禾致源则站在了基因行业的风口之上。据吴俊介绍,诺禾致源的业务覆盖科技服务、肿瘤基因检测及遗传检测三大领域,为全球研究型大学、科研院所、医院、医药研发企业、农业企业等提供基因测序、质谱分析和生物信息技术支持等服务。其中科研服务的内容是为大专院校、医院、药企提供测序的服务,从测序到后续的数据分析,最后给到客户分析报告,客户根据相应的实验设计挖掘出数据具体的生物学意义。目前诺禾致源已在全球运行25台NovaSeq、20台PacBio
Sequel、30台HiSeq X、11台HiSeq 2000/2500/4000、4台MiSeq、4台NextSeq
500、6台Life Ion Proton(DA8600)、2台S5XL和5套Q Exactive
HF-X等最先进的基因测序仪,建立了亚洲通量规模最大的基因测序平台,将实现每年280,000人全基因组测序的超高通量。

与此同时,HPC经过一代又一代的不断进化和迭代,特别是随着人工智能应用的快速崛起,更使得HPC不仅在科学计算领域的贡献日益突出,同时也被人们广泛应用于自然语言、图像识别、自动驾驶等人工智能的新领域。

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有人曾把基因碱基链,比作破解生命密码的终极钥匙。其实现在基因检测已经不再是阳春白雪般的存在,利用基因测序技术,可以对孕妇进行无创伤的产前先天遗传缺陷检测,也可以通过检测肿瘤基因特征片段提早预防癌症,还可以通过基因技术来寻找最优的药物治疗方案。基因技术已经被公认是,有可能改变人类命运的关键技术。

目前,联想已推出第四代温水水冷解决方案“海神”系统,其中包括Direct-to-Node温水水冷技术、后门热交换器、以及由空气和液体冷却组成的混合冷却技术,同时最新的“海神”平台采用了50℃的温水进行水冷,能使数据中心的运行效率提升高达50%,可以说为HPC系统的低能耗、节能环保指明了重要发展方向。

在本次峰会上,联想没有披露更多E级计算机进展,但其并不遥远。

原来做一次完整的基因测序在几年前需要数万美金,但现在一套基因测序只需要一千美金左右,那么未来基因测序在价格上还有多大的让利空间?一套完整的基因测序动辄会产生数GB基本的庞大数据,在后期分析这些基因样本时需要怎样的计算力去做支撑?现在做基因检测大概要等一周甚至更长的时间,那么未来有没有可能像做血液检查一样,可以在数小时内就得到检测结果?

在此过程中,在HPC和AI计算中均扮演了重要角色的联想,也正以融合计算之力,推动HPC和AI的深度融合。在联想的不断努力下,HPC未来创新的边界正在被重新定义,基于HPC的各种创新应用也得以无限的延伸和拓展。

说到HPC,离不开Top500排行,以Link Pack测试性能指标为前提的排行。

第三,对计算力要求高。根据实际测试,目前基因测序所用的专用软件,用GPU来跑还不够成熟和稳定,所以对CPU的性能要求就变得更高。

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中国在Top500排行榜上取得了突破性的进展,天河2号和神威太湖之光连续6次和4次拿到了冠军,连续5年占据榜首。今年,才刚刚被美国Summit超过,行内人透露,用不了多久,也许就是半年之后,就会被国产机超过。

第二,对内存需求量大。在后期基因序列分析时,往往会进行序列对比,这就要求要将海量数据一次性的载入到内存并加以处理,而不适宜分批导入,这就对内存有了非常严苛的容量要求。

我们知道,HPC最早的应用领域是在科学计算,包括国防、航空、能源、电力、汽车、生物、气象、仿真等领域,因此HPC亦被称之为“国之重器”,它不仅代表着一个国家在科学计算方面的实力,更是一个国家在经济建设中打造核心竞争力的关键武器。

其中,轻型AI在消费级产品领域应用比较快,更加容易被人们所熟悉,例如AI手机,如摄影模式的智能判断和选择等

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首先,在技术融合上,联想全新发布的“深腾X9000融合计算平台”,集合了AR/VR、分布式训练、人脸识别、语义识别等基本能力,支持服务器HG680X、HG690X,以及采用第二代英特尔至强可扩展处理器的SR650、SR670等产品,以强大计算能力,加速智慧金融、智慧物流、智慧供应链、智慧医疗等多个行业的创新实践。

本次联想全球超算峰会,联想发布自主研发的AI产品家族:ThinkSystem
SR670、ThinkSystem HG680、ThinkSystem
HG690共3款产品,其实是HPC、AI优化的结果。联想还推出第三代温水水冷解决方案“海王星”系统,其中包括Direct-to-Node温水水冷技术、后门热交换器、以及由空气和液体冷却组成的混合冷却技术,使数据中心的运行效率提升高达50%。

在过去,人类是用双脚丈量世界,但在探索太空的过程中,人类可以利用射电望远镜、HPC来探测更遥远的太空奥秘。让我们引以为傲的“神舟十一号”载人航天工程中,联想HPC提供了强大的技术保障。尤其是在轨道计算、模拟仿真、航天器设计等关键事件中,承担了大量重要的计算工作,稳定可靠的品质完美匹配“航天级”苛刻要求,大量节省了实验经费,大大缩短了计算周期,提高了航天器设计的可靠性。

一是,在流数据处理领域,对于科学和工业HPC应用,如天体物理学、数字孪生等而言,重要的是对输入的数据具有及时处理的能力,而通过融合的能力,未来大数据计算的近实时处理架构和流处理功能,在这方面可以发挥更大的作用,也具有很好的前景。

HPC计算性能的提升,显然有助于服务流程的优化,快速相应需求。但是与此同时,也要根据商业模式选择合理的方案,没有办法无限制的追逐高性能。

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正如联想集团高级副总裁、数据中心业务集团中国区总裁童夫尧,在2019联想全球超算峰会所言:“联想将继续以‘全球化+中国特色’作为业务战略,充分发挥自身优势,构建高度安全、可信的信息产业基础设施,帮助企业智能化转型,推动中国企业实现技术升级与产品创新,开启‘融合计算’的新元年。”

相比于性能,诺禾致源更加看重的可靠性、稳定性以及节能的水平。联想在温水冷却等节能技术上独树一帜,在IBM
x86服务器的基础上,有很多读到技术和可靠性、稳定性保障,这也是他们选择联想高性能计算的原因。

不仅如此,联想也组建了完整的HPC人才团队,其中包括联想集团首席科学家祝明发带领的HPC专家团队,联想CTO芮勇和徐飞玉博士带领的人工智能团队。此外,联想还与北京航空航天大学携手共建联合实验室,双方充分发挥自身优势,在提升科研实力和产品技术水平的同时,也致力于为企业培养更多的实战型人才,为HPC领域提供丰富的人才储备。

原因很简单,没有任何一款通用处理器或者芯片可以满足所有AI应用场景的需要。

同时,“深腾X9000融合计算平台”在异构性、集成性和智能化上,联想也做了全新的升级和优化。例如,在异构性上,深腾X9000是异构计算处理平台,着重升级了GPU服务器SR670,能够平衡CPU和GPU不同负载,更加具有灵活、紧凑、高效、散热好等优势,此外,还搭载第四代温水水冷技术“海神”,让数据中心运行效率提升高达50%。

HPC为AI提供了计算引擎,大数据为AI提供了数据引擎;反过来,AI、大数据给HPC带来了新的业态。”这就是结论。

全方位推动融合计算

HPC、超级计算机的性能被誉为一个国家科技实力象征,王冠上的明珠。

在集成性上,深腾X9000支持集成交付、集成管理、集成研发等3种流行的计算机视觉场景,支持联想CPU/GPU/Xeon
Phi/FPGA/寒武纪等异构平台;在智能化上,深腾X9000搭载新一代智能超算平台LiCO
5.3,能够在一个集群中,支持HPC和AI作业的统一资源调度。

简单说就是互联、网络、可靠性和功耗。

在此背景下,在2019联想全球超算峰会上,联想正式提出了“融合计算”的新理念,同时发布了全新的“深腾X9000融合计算平台”,希望以HPC为核心,聚焦技术融合、行业融合、生态融合,从三个方面助力行业破局,与更多的企业共同面对未来的发展与挑战。

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但是,随着AI在过去几年的加速发展,AI对计算能力的消耗速度,远比想象的要快得多,尤其是随着神经网络层数的增大,层间连接的增加,数据规模的不断膨胀,加上未来新的模型和新型算法的出现,让AI对计算能力的需求出现了指数级的增长,由此也对HPC未来的发展带来了新的挑战。

抱歉,联想没有说。这是小编总结的。

对此,联想数据中心业务集团全球高性能计算与人工智能技术高级总监Scott
Tease认为,联想HPC之所以跃居全球第一,背后的关键原因包括三个方面:始终坚持技术创新;深入洞察客户需求;以及不断的推动HPC的普惠化,释放HPC带来的新红利。

除了象征意义之外,计算能力也是非常重要的。

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但实际上,AI分为重型AI和轻型AI**。**

综上所述,作为全球最大的HPC解决方案供应商,联想希望在未来把HPC和人工智能等新技术变成像水和电一样的新生产力,降低企业的HPC使用门槛,推进HPC的规模化应用,实现HPC的普惠经济,最终更好的赋能全行业的数字化、智能化转型。

似乎这些和HPC无关。

今年是联想HPC发展的第20年,从1999年联想组建HPC部门,联想经历了HPC从无到有、从跟随到领先的发展之路。可以说,过去这20年来,联想在HPC领域不断探索,不断优化产业格局,并取得了瞩目的成绩。

小结

可以说,HPC和人工智能有着天然的联系,HPC不仅可以加速人工智能的快速发展,同时随着人工智能的不断成熟,又反过来促进HPC系统更好的部署和应用,因此二者之间是相互促进、相互融合的关系。

尽管联想没有明确这样说,但在8月31日举行的2018联想全球超算峰会上,联想对外发布了全新AI产品家族,将HPC、AI紧紧关联在一起。

最后,在生态融合上,联想也进一步加强与各领域合作伙伴的密切联系。在硬件层面继续加深与英特尔、NVIDIA、寒武纪等厂商的合作;在软件层面主动开放生态系统,吸引主流软件厂商加入联盟;在应用层面,联想创投投资了Face++、银河水滴科技等有潜力的科技创新公司,打造了从硬件到软件到行业应用的完整生态圈。

未来的HPC不仅针对科学计算,将同样适用于大数据、AI的应用场景,这将会是一个应用领域兼顾的过程。

在我看来,在这背后也体现出了联想HPC的两个重要特质,那就是在专业、专注,脚踏实地的同时,又胸怀梦想,并敢于创新求变,这让联想最终成为了HPC领域的“王者”。

早已经是产业共识

其次,在行业融合上,联想目前也正在为科研、教育、航天、气象、汽车、石油石化、生命科学等多个领域提供领先成熟的解决方案,为解决人类面临的各类挑战贡献出巨大的力量。

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重新定义的HPC市场

简单说,这一波AI浪潮的兴起和深度神经元网络和机器学习有关。AlphaGO就是最初的表现。其中最关键的技术是以大数据处理为基础的机器学习,对于算法模型的不断调优,从而使得其具备智能判断、分析的能力。

第三,在推动HPC普惠化方面,联想不仅在HPC前沿技术领域不断坚持投入,同时也积极推动HPC的普惠化,让HPC更好的服务好企业级市场的客户。

先说说AI,如今AI有泛化的趋势,无助于人们的理解。

值得一提的是,在刚刚结束的世界超算大会上,联想也以173套的成绩再次蝉联HPC
TOP500榜单全球第一,巩固了全球最大HPC提供商的地位。

如何理解这个结论呢?

第二,在洞察客户需求方面,联想HPC全球化的布局和客户的多元化,也让联想在洞察和了解客户需求方面始终“快人一步”。特别是在教育科研领域,目前全球前25所研究性大学中,就有17所运行联想HPC的解决方案。

HPC接下里的目标是E级计算,靠“异构并行计算”,靠花钱是没有办法突破E级计算的,接下来要面临“访存墙、通信墙、可靠性墙、能耗墙、并行计算可扩展性”等一系列难题。

第一,在坚持技术创新方面,联想HPC不断在软硬件领域“求新求变”。例如,联想是世界上首个提供温水水冷系统的厂商,也是在这个领域最为领先的公司。

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四是,在最大化运营效率和吞吐量领域,未来越来越多的部门需要对大数据流进行实时分析,并预测未来系统行为与状态,以及规范性系统管理,以适应生产系统策略,实现复杂的资源管理和编排决策等。

原标题:AI就是高性能计算

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实际上,不仅是GPU,围绕着复杂繁多的AI应用场景,如今GPU、TPU、HPU、BPU、IPU、NPU、VPU、XPU等百花齐放。几乎26字母都已经被用到。

可以看到,HPC与大数据分析乃至人工智能的融合,不仅可以满足更多新的计算要求,也能推动更多新应用场景的出现,具体来说:

绕不开的GPU话题

而在未来,联想也正以“融合计算”之力,通过加速技术、行业和生态的融合,释放HPC的新红利,这不仅是联想希望让更多企业受益于HPC普惠化带来更多价值的决心和信心的体现,也是联想HPC在新时代发展的新方向,更是其价值使命的一次新飞跃。

AI技术思路的突破,正在颠覆、改变就有的格局。以HPC为例,也在从科学计算、工程计算,渗透到大数据和AI,太阳2,HBM(High
Bandwidth Memory)、XPU、3D
NAND、Optane等新技术产品的出现,也会极大改变现有的商业格局。

此外,联想的智能超算统一平台LiCO,也整合了包括人脸识别、深度学习、自然语言等一系列应用,同时融合了主流的人工智能框架,不仅可以支持各种深度学习应用,也能够全方位的支持冷冻电镜技术的探索等等。

即使对于E级计算,“异构并行计算”仍然是首选的技术,各种XPU加速技术也有助于目标的实现。

毫无疑问,人工智能已成为高性能计算市场最新的风向标。

其中,在载人航天领域,联想HPC曾为“神舟九号”、“神舟十号”和“神舟十一号”载人航天发射任务提供了强大的技术保障,稳定、高效地承载了大量重要的计算工作;在教育科研领域,联想为南方科技大学部署了高性能集群“太乙”,帮助师生大大降低了采购超算资源的时间,节约了研究经费;在智能制造领域,联想HPC为长城汽车提供前端到后端的完备保障,实现资源最大限度的利用,保障研发与生产的效率,推动中国汽车产业的发展,这些案例也充分说明了联想HPC真正做到了与行业的深度融合。

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