8月22日，由中國計算機學會(CCF)主辦，中國計算機學會高性能計算專業委員會、內蒙古和林格爾新區管理委員會、清華大學、內蒙古大學共同承辦，北京并行科技股份有限公司協辦的“2019 CCF 全國高性能計算學術年會”(HPC China 2019)于內蒙古呼和浩特舉行。

《中國科學報》記者在此次年會上獲悉，基于我國已建成的超大規模高性能計算機，中國超算應用團隊還將繼續沖擊2019年的戈登貝爾獎，該獎項將于11月在美國舉行的國際超算大會上揭曉。

“戈登貝爾獎”是國際上高性能計算應用領域的最高學術獎項，被稱為“超算領域的諾貝爾獎”。拜中國最強超算“神威·太湖之光”所賜，中國超算應用團隊曾在2016年、2017年連續兩奪“戈登貝爾獎”——在此之前，美國、日本壟斷該獎項長達近30年。

中國超算應用團隊還能否在2019年甚至未來再次斬獲這一殊榮?戈登貝爾獎在引領超級計算機未來哪些發展趨勢?

戈登貝爾獎的兩個基本條件

怎么才能獲得戈登貝爾獎?在HPC China 2019上，清華大學計算機系教授、大會共同主席鄭緯民總結了兩個最基本的條件：第一，應用程序在TOP500前幾名機器上全機運行;第二，應用程序有很好的性能。

這兩個條件，也從側面解釋了中國多年來沒能獲得戈登貝爾獎的原因——中國超算第一次排名世界第一，是2010年11月的“天河一號A”。短時間內，中國超算應用還需要孕育。

也就是說，硬件水平只是基本要素之一。正所謂“硬件搭臺、軟件唱戲”，戈登貝爾獎要求，應用程序要在頂級的硬件的舞臺上唱出精彩的戲才行。

“雖然說戈登貝爾獎是拜‘神威·太湖之光’所賜，但這也只是獲得該獎項的硬件基礎。如果沒有高效、創新、面向解決重大問題的應用被開發出來，也無法獲得戈登貝爾獎。”HPC China 2019上一位要求匿名的業內專家告訴《中國科學報》。

2016年代表中國首次摘得戈登貝爾獎的團隊負責人、中科院軟件所研究員楊超也告訴記者，那些軟件水平足夠高、方法有創新并且對今后的應用有示范意義，入圍和得獎的機會才夠大。

問題是，什么樣的超算應用對未來有示范意義?

在HPC China 2019大會主論壇上，鄭緯民對入圍2018年戈登貝爾獎的6個超算應用項目進行了分析，試圖回答上述問題。

2018年戈登貝爾獎的“風向”

從鄭緯民提供的2018年ACM 戈登貝爾獎入圍名單可以看到，2018年，中國超算應用團隊只有一支“獨苗”挺進“戈登貝爾獎”決賽名單。記者通過查詢資料得知，這支隊伍由清華大學林恒博士和卡塔爾計算研究所、搜狗等7家機構的研究人員組成，所開發的應用名為：基于神威·太湖之光的超大規模圖計算系統“神圖”。

鄭緯民介紹說，“神圖”圖計算框架項目探索了在超算系統上如何開展極大規模圖數據的高效處理，是一個典型的運行在超級計算機上的人工智能應用。遺憾的是，最終“神圖”圖計算框架項目未能為中國拿下2018年的戈登貝爾獎。

2018年戈登貝爾獎頒給了兩個來自美國的團隊，分別是橡樹嶺國家實驗室應用超級計算機來應對藥物流行病，通過基因組學分析研究藥物在人群中的使用;以及勞倫斯伯克利國家實驗室“用E級規模的深度學習進行氣候分析”，通過大規模的深度學習識別極端天氣。

這兩個超算應用都是當今排名世界第一的Summit超級計算機上實現的。鄭緯民介紹說，其中，“應用超級計算機來應對藥物流行病”是一個傳統的科學研究應用，屬于基因組學計算領域，由美國能源部下屬的橡樹嶺國家實驗室的研究團隊領銜完成;而“用E級規模的深度學習進行氣候分析”則是一個運行在超級計算機上的人工智能應用，由勞倫斯伯克利國家實驗室和英偉達公司的聯合研究團隊完成。

鄭緯民評價道，這兩項研究，前者是高性能計算與生物信息學、醫學相結合的一個典范，后者則是“首個可以有效擴展到近3萬塊(27360塊)GPU加速卡的深度學習應用”，成為其最大亮點。

在其余四個入圍戈登貝爾獎的應用中，鄭緯民介紹說，“引入了混合精度計算來充分發揮GPU計算資源的效能”的“城市地震災害模擬項目”，和“探索了在超級計算機上如何開展極大規模圖數據的高效處理”的“‘神圖’圖計算框架項目”，都是典型的運行在超級計算機上的人工智能應用。

從上述6個入圍戈登貝爾獎項目的分析中不難看出，獲獎的“用E級規模的深度學習進行氣候分析”項目，與入圍的“城市地震災害模擬項目”“‘神圖’圖計算框架項目”，均屬于超算與人工智能融合的范例——超算上的人工智能應用已經占據了半壁江山。

也正因此，鄭緯民也將“人工智能應用有望成為超算的主流應用之一”總結為未來超級計算機與應用的兩個重要發展趨勢之一。

未來如何走得更遠

鄭緯民總結的另一個趨勢是，異構架構在超算系統構建層面被廣泛接受。他認為，目前全球超算TOP10的系統中，異構架構超算已經占據了七成。盡管“加速器異構”和“異構眾核”之爭仍在繼續，異構架構已成為構建頂級超算系統的大勢所趨。

記者觀察到，在全球TOP10的超算中，以英偉達GPU為代表構建的異構超算占了5席。考慮到人工智能在科學與工程計算中越來越廣泛的應用，這也為人工智能應用與超算的融合打下了硬件基礎。

算力一直被認為是人工智能再次騰飛的重要基礎之一。而隨著深度神經網絡規模的擴大，最新的網絡生成和訓練往往需要數萬GPU小時(如BERT、NASNet等)甚至更多。

對此，鄭緯民說：“具有頂級計算能力的超算系統理應為大規模人工智能應用提供助力，不斷拓展后者的技術邊界。”

再回到2018年戈登貝爾獎入圍名單上。從該獎的選擇來看，有3個人工智能應用得以入圍，其中1個最終得獎。

“2018年的戈登貝爾獎選擇大規模深度學習應用，入圍應用中人工智能相關的項目也前所未有地占據了半壁江山，這一切都預示著人工智能與超算的結合將越來越緊密。”鄭緯民說。

中國到底能否在2019年甚至未來再次斬獲這一殊榮?我們拭目以待。但不容忽視的是，以深度學習為代表的人工智能算法，已經影響了硬件的發展方向，并且會在將來進一步擴大其影響。

中科院計算所研究員、國家超級計算濟南中心主任張云泉也表示，以科學計算為代表的傳統高性能計算程序必須接受這一個事實，只有主動擁抱這一個事實，并尋求兩者的結合點，才有可能在未來走得更遠。(趙廣立)