2021年11月12日（中国，北京），第三届中国超级算力大会（ChinaSC 2021）在北京顺利举行，本次大会聚焦超级计算、云计算、大数据、人工智能、区块链、边缘计算等前沿技术进展，邀请了全国人大代表九三学社中央常委、九三学社中央社会服务部部长徐国权，中国科学院院士、联盟理事长陈润生，中国科学院院士鄂维南，美国医学与生物工程学院院士潘毅，，国家信息中心信息化和产业发展部主任单志广，北京应用物理与计算数学研究院研究员、联盟理事长袁国兴，中国科学院软件研究所首席研究员孙家昶，中国科学院数学与系统科学研究院研究员张林波，中国科学院计算技术研究所研究员张云泉，中国科学院计算技术研究所研究员谭光明，中国科学院计算机网络信息中心研究员陆忠华，中国信息通信研究院云计算与大数据所所长何宝宏，国家气象信息中心副总工程师沈文海，中石油集团数据中心总工程师赖能和，国家超级计算济南中心副主任研究员潘景山，中国智能计算产业联盟秘书长安静，国际高性能计算和人工智能咨询委员会亚太区主席宋庆春，以及来自华为、联想、燧原科技、英特尔、壁仞科技、北龙超云、离娄科技、厦门算能科技、深燃、沐曦科技等企业的行业领军人物，一起共话算力经济新时代，探索算力对于新基建的重要意义。
在本次大会上，发布了2021中国高性能计算机（HPC）性能TOP100榜单，该榜单由中国计算机学会高性能计算专业委员会，中国工业与应用数学学会高性能计算与数学软件专业委员会，中国智能计算产业联盟联合公开发布，这也是“中国高性能计算机TOP100榜单”的第二十次发布。
图片：CCF高专委举办简约纪念仪式，左起依次为张云泉、袁国兴、孙家昶、张林波
在本次大会上，还同期发布了由中科院计算技术研究所研究员张云泉、清华大学教授陈文光、美国阿贡国家实验室Pavan Balaji研究员和瑞士苏黎世实验室Torsten Hoefler教授联合ACM SIGHPC China委员会共同发起的国际人工智能算力性能排行榜——AIPerf500发布。
AIPerf500继2020年第一次发榜之后，时隔一年，AIPerf500榜单再次发布。本次AIPerf500榜单显示，“鹏城云脑II”继续蝉联榜首，AIPerf得分为194527.5TOPS；排在其后的是一台新一代神威高性能计算机，AIPerf得分为53704.5TOPS；联泰集群研制的一台智算设备位列第三。
中科院计算技术研究所研究员、中国智能计算产业联盟执行理事长，本次榜单发布人之一，张云泉介绍称，HPCTOP100已经走过了20年，而AIPerf500还是一个刚刚诞生的婴儿，目前AIPerf500榜单的上榜机器均来自国内，虽然新增机器数量“不及预期”，但他表示，考虑到受新冠疫情等各种因素影响，大家对将这一测试标准推向国际化的难度是有心理准备的，“后续还将继续努力”。
当下，人工智能产业发展迅猛，而这也直接导致了行业对于算力需求的高涨。目前，在处理或者训练的大规模的神经网络的模型，参数规模在几千亿，甚至上万亿的规模，规模数量呈现指数型增长，这也对算力提出了更高的要求。
中国科学院院士，陈润生在大会致辞中所谈到的：“现在整个人类进入大数据时代，大数据已经深刻的深入到人们生产生活的各个方面，大数据必将在人类经济社会发展变革当中起到非常重要的作用。比方说在我熟悉的生物领域，就导致了精准医学的出现，它会使得我们用药更加准确，诊断更加科学，而治疗更加有效。不只是这样，大数据必将深刻的改变生物医学的范式，使得我们从现在以诊断治疗为主，过渡到精准医学时代，以健康保证为主。所以，社会在大数据的驱动下，在各个领域在发生着深刻的，范式的变化，而大数据必然带来了大的信息的时代，也要求大的算力来挖掘大数据带来的新的知识。所以，在目前的这种情况下，算力适应了我们整个人类的社会科学发展的需求，也适应了我们国家经济发展创新变革的需求。”
在谈及AIPerf500排行榜发布的意义时，张云泉表示有两方面原因：
一是公众需要一个简单明晰的指标来回答“哪套计算系统的人工智能算力更强”“整个智能计算领域的发展状况如何”等问题；
二是传统的高性能计算机测试结果与人工智能需要的性能不完全一致，高性能计算算力测试程序主要评测双精度浮点数运算能力，而人工智能训练以单精度浮点数或16位浮点数为主、推理以8位整数计算为主，因此需要一种新的评测标准。
会上，清华大学副教授翟季冬发布了用于评测计算机系统训练大模型能力的测试模型AIPerf-MoE。该模型规模可变、并行模式可调、支持混合精度，能适应不同系统内存、不同网络拓扑及不同计算硬件，可根据系统大小弹性测试上述能力。
翟季冬认为，为了更好促进智能超算中心的发展，反映智能超算中心的整体计算能力，设计一套可扩展的智能评测程序至关重要。AIPerf评测程序致力于体现典型人工智能应用场景，同时相比于国际同类评测程序，它具有更好的可扩展性，该特性对评测超大规模智能超算中心至关重要。
在本次大会上，除了两份重要的算力排行榜单发布外，行业内的领军人物也发表了基于自身研究领域，对于当下算力应用的状况的真知灼见。中科院深理工计算机学院院长美国医学与生物工程学院院士潘毅院士，壁仞科技研究院执行院长唐杉，北京超级云计算中心行业应用总监甄亚楠，中国信息通信研究院云计算与大数据研究所所长何宝宏，离娄科技（北京）有限公司董事长陈拥权，厦门算能科技有限公司产品副总裁高鹏，沐曦光启智能研究院科学家李兆石，国家超级计算济南中心研究员张玮先后发言。
中科院深理工计算机学院院长美国医学与生物工程学院院士潘毅院士认为，目前生物医学研究已经进入了大数据的时代，由此产生了大量的数据，这个数据已经大到管理、处理都非常大，但同时又能帮助我们解决问题。所以我们海量的临床行为需要大量计算机的存储器和计算算力来解决。同时，潘毅院士还向与会嘉宾介绍了人工智能在生物医学大数据方面的研究成果，以及第三代人工智能所具备的特点，同时阐述了在算力资源还相对紧缺的当下，如何以最优的形式利用算力资源。
图：中科院深理工计算机学院院长美国医学与生物工程学院院士潘毅院士
致力于成为中国高端算力基础设施领军企业的壁仞科技，成立于2019年，壁仞科技研究院执行院长唐杉的观点是，希望用通用的算力来解决在人工智能在AI训练、AI推理和相关的视频处理等应用场景中，对于算力需求的潮汐性特征等问题。
北京超级云计算中心行业应用总监甄亚楠则向与会代表介绍了北京超级云计算中心对于用户算力需求变化的洞察，北京超级云计算中心是由北京市怀柔区政府和中国科学院计算机网络信息中心联合共建，目前主要以超算、人工智能计算服务为主。
甄亚楠看到，随着北京超算客户不断的增长，不同的行业的算力需求也随之而来，这也引发了北京超算对于整个算力服务模式的思考，如何从商业运营的角度，通过更加细致化的服务匹配市场上中小微企业或者是中小微用户它的算力需求。北京超算认为，小规模集群快速扩容的方式可以很好的满足不同领域行业客户的使用需求。
在大会上，中国信息通信研究院云计算与大数据研究所所长何宝宏从产业的角度分析了当前人工智能的发展关注的10个问题，他认为，人工智能正在从学术走向产业，产业界关注的是学术研究成果如何转化成生产力的问题，这里面仍然有无数的事情等待着我们去研究，等待着我们去探索。
在人工智能的产业化进程中，离娄科技（北京）有限公司董事长陈拥权介绍了计算机视觉方面产业化的一些工作进展和实践。陈拥权指出，2019年我们国家高速的客车流量是78.14亿辆，货车流量24.28亿辆，2020年底我们国家的数量是16万公里，居世界首位，虽然有这么大的公里数，但是交通拥堵、交通事故的频繁发生还在增加。陈拥权认为，如何把现有的计算机视觉还有AID和更多的手段应用到交通运输中，提升效率，打造更安全、更高速的路网是离娄科技一直在产业里实践的工作，离娄科技与学术界和产业界相关同行正在进行更加深入的合作。
厦门算能科技有限公司产品副总裁高鹏则认为，算力已经成为人工智能发展的核心动力，作为一家人工智能芯片和算力平台的公司，算能科技一直在努力打造出市场需要的和客户需要的算力平台，算能科技从5个方面进行设计和考量，包含了性能、功耗、命名、成本和可靠性。
作为在GPU领域探索的公司之一，沐曦光启智能研究院的愿景是打造世界最先进的GPU，沐曦光启智能研究院科学家李兆石为大会嘉宾做了“通用算力平台的编程模型的机遇和挑战”的报告。李兆石认为，GPU的设计挑战是非常多的，这些挑战是非常好的机会，给了行业内新晋者弯道超车的机会。
来自国家超级计算济南中心研究员张玮研究员也带来了济南超算中心在超算领域的最新发展介绍。据张玮介绍，随着2019年济南中心科技园起动，2020年山河超算平台上线运行，今年山河超算平台实现了云服务化。山东省在“十四五”规划里边就提出了要加快建设发展数字经济，这也给济南超算提出了更高的要求，首先济南超算要打造成为供给算力的超级大脑，打造超算生态的高端基地，培育产业链群的专业园区，培育计算学科的中坚力量，同时希望打造成为汇聚创新资源的重要载体以及拓展国际合作的开放平台。
国家超级计算济南中心一直来和中国智能计算产业联盟有着紧密的合作，为联盟以及成员企业、地方政府、学术科研机构等单位之间牵线搭桥，促成了很多有新意、有价值的合作。为了进一步建立稳定的合作平台和长期运作机制，双方达成战略合作。国家超级计算济南中心副主任研究员潘景山与中国智能计算产业联盟秘书长安静进行战略合作协议签约，北京应用物理与计算数学研究院研究员、联盟理事长袁国兴和国家气象信息中心副总工程师沈文海共同见证签约。
在本次大会最后，中国智能计算产业联盟秘书长安静女士也对联盟一年的工作进行了总结，并对2022年的工作进行展望。据安静介绍，今年联盟围绕着九三学社推动主体合作，还落地内蒙古超级云大脑，这也是基于领导的支持和地方政府的支持，推动了产业在一些地区的落地，取得了一些成果。2022年，联盟希望可以加强好的技术标准、好的产业，和专家组的科研项目结合起来，共同打造地方上的产业落地。
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