近年来，超算与人工智能深度融合，不断拓展应用边界，场景应用日益丰富，已成为科技创新和产业变革的重要驱动力。日前，中国智能计算产业联盟与全国信标委算力标准工作组联合主办了2024中国算力发展专家研讨会，会上专家们深入探讨了超算与人工智能融合发展的趋势和路径。
中国科学院计算技术研究所研究员张云泉指出，尽管人工智能大模型展现出强大的生产力潜质，但其快速发展也面临着算力瓶颈的挑战。鉴于我国在超算领域拥有深厚技术积累，他建议将超算与人工智能融合发展，以有效克服这一挑战。
在数字化、智能化浪潮下，算力已成为推动经济社会发展的重要引擎。计算场景日益多元化，单一计算架构难以满足需求。超算与人工智能融合发展，将有效整合超算的强大处理能力和智算算法的优化能力，开创新的计算体系。
国家信息中心信息化和产业发展部主任单志广表示：“随着基础算力、智算算力、超算算力等多元化发展，如何利用混合型算力资源或融合型算力体系满足各类应用需求，成为算力发展的重要课题。”
超算与人工智能融合发展，已成为近年来的全球计算热点。在我国，超算与人工智能融合相关技术已应用于超算互联网的建设。通过连接全国超算和智算中心，实现智能化算力资源调度，深度整合计算、软件、应用解决方案等资源，超算互联网正构建起一体化的算力服务平台，为社会提供高效便捷的算力服务。
自今年4月上线以来，超算互联网吸引了超过200家应用、数据、模型等服务商入驻，并提供超过3200款商品，涵盖科学计算、工业仿真、模型训练等领域，有效满足了社会对先进计算服务的需求。
中国科学院院士、北京航空航天大学教授钱德沛认为，超算与人工智能融合实践中，一方面可以使用人工智能方法求解传统的超算问题，另一方面人工智能也将影响传统计算机的结构。在人工智能赋能下，算网融合技术将迎来进一步发展。
超算与人工智能融合发展仍面临一些挑战。首先，基础理论有待突破。中国科学院院士陈润生强调：“大模型与智算的发展，不仅需要应用层面的模型和算法改进，还需要在基础理论方面取得突破。”
钱德沛指出：“超算与人工智能融合发展需要完整的软件栈支撑，要从形成大模型的基础理论开始。”
在技术路径上，需要从底层技术与体系结构层面进行软硬协同创新。陈润生指出：“超算和智算有着巨大差异，本质上是不同的系统。超算依靠时间复杂度，程序运行结束后便可得到结果；而智算依靠的是空间复杂度，需要先进行知识训练。”
中国信通院云计算与大数据研究所所长何宝宏表示：“传统超算和智算的训练对底层基础设施的要求并不相同，需要判断在哪些场景下实现兼容统一，又在哪些场景下凸显其独特性。”
单志广强调：“未来一体化算力体系的构建，要做好算力资源和业务应用的统筹衔接，避免缺乏有效应用需求、缺乏成熟调度体系的普遍性算力互联，以及脱离实际应用需求的异地计算和远地计算算力设施布局。”
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