中国科学院院士王怀民：超算与智算融合支持未来天博官方网站的科学研究前景广阔

　　9月24日，第20届CCF全国高性能计算学术年会(CCF HPC China 2024)在武汉开幕。12位院士携手来自算力领域的400多位顶尖学者，进行了深入的学术交流和专题分享。中国科学院院士、国防科技大学教授、中国计算机学会（CCF）会士王怀民在报告中阐述了超算、速算、智算的概念，及三者与高性能计算的关系，指出，超算与智算融合支持未来的科学研究，前景广阔。

　　王怀民表示，超算，是为了高效解决科学工程计算的挑战性问题而发展起来的高性能计算技术；速算，是为了高效解决提供云数据服务的挑战性问题而发展起来的又一种类型的高性能计算技术，业界更多称为云计算技术，具有分布式计算的特征；智算，是为了解决人工智能模型高效训练和服务的挑战性问题而发展起来的最新一类高性能计算技术；

　　超算、速算（云计算）、智算都是通用计算机系统，区别只是在不同的年代，为了应对当时的挑战性问题，发展出了更加高效的解决此类问题的特殊计算机体系结构、系统软件或者应用生态。它们都是应对这些特定挑战问题的高性能计算机。

　　同时，王怀民强调，应重视AI for science与computing for science二者的区别。其不仅体现在超算和智算的差异，即在处理器芯片、计算机体系结构，乃至于系统软件上大量的不同。更重要的是，二者代表着完全不同的认识世界的建模方法。

　　传统的computing for Science，面向的是用数理方程建模世界的一种科学研究方法；AI for science，面向的是用机器学习建模世界的科学研究方法，二者具有互补性。这意味着超算和智算融合支持未来的科学研究，前景广阔。

　　同时，智算、超算，包括与速算的融合不仅出现在算力中心，还出现在更广泛范围内的算力中心的资源的有效连接和共享，而这需要中国算力网的构建与发展。

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　　华章廿载 新质未来 ——2024第二十届全国高性能计算学术年会在武汉成功举行

　　本届大会由12位院士领衔，携手来自算力领域的400多位顶尖学者，进行学术交流和专题分享。

　　AI技术演进催生了全新的计算范式，随着大模型技术的演进，训练有效算力扩展及推理资源利用率均面临挑战。

　　国家“十四五”规划纲要明确提出，要“稳妥发展金融科技，加快金融机构数字化转型”。

　　白皮书创新地提出“智算与业务共生的组织运作框架”，指导人工智能+时代下的组织运作与人才发展天博官方网站1。

　　未来CPU与GPI的比例可能会变成6:4或5:5，基于智算需求，伴随GPU比例提升，机柜设计功率则要达到60-100千瓦乃至更高，相变浸没式将获得进一步发展。