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      2017年4月27日，由亚洲超算协会和浪潮集团联合举办的HPC Connection Workshop中外超算高峰论坛在江苏无‍锡瑞廷西郊酒店圆满举行。此次论坛是ASC17世界大学生超算竞赛总决赛期间举行的一次高端学术活动。

      本届HPC Connection Workshop中外超算高峰论坛以超算为本，衔接深度学习，围绕人工智能现场互动讨论。来自‍美、中、德、日、法的国内外顶尖学者将聚焦“人工智能与超算”这一主题，共同探讨当下最新的技术热点，与学术界、人工智能领域、互联网和工业界专家分享当今计算技术与应用创新。

第15届中外超算高峰论坛—人工智能参会嘉宾合影

论坛现场  

全球超级计算机TOP500排行榜发起人、美国工程院院士、橡树岭国家实验室及田纳西大学杰出教授Jack Dongarra

 Jack Dongarra教授在论坛上主要阐述了高性能计算的发展现状以及极限计算发展的下一个阶段。极限计算从根本上改变了线性代数库的特性。E级计算改变了算法和软件开发人员实现和编写某些应用程序的方式。

国家863计划“高效能计算机及应用服务环境”重大项目总体专家组组长钱德沛教授

钱德沛教授在论坛上具体讨论了HPC在中国的发展现况与前景。他指出目前国家十三五重点科研专项高性能计算已经正式启动。但超大规模计算机系统在功耗、可编程性等方面面临巨大挑战。而且过去的研究投资主要集中在硬件方面，未来将加大软件投资力度，构建起中国高性能计算发展的生态系统。

德国波恩大学名誉教授ARMIN B.CREMERS

德国波恩大学名誉教授ARMIN B.CREMERS在会上表示，早在60年代，Ray Solomonoff 奠定了人工智能的数学理论基础，引入通用贝叶斯原理(Bayesian)来归纳推理和预测，以数据序列的形式来学习每一个可计算的模式。但通用的归纳模式是无法计算的，Solomonoff所使用的异步学习框架中，也不可避免地需要在通用性和有效性之间作出权衡。倘若将异步学习框架改为同步学习框架，则无需在通用性和有效性之间作出权衡，使有效的通用归纳成为可能。由此，参考机器空间的公理和指标便应运而生。

日本早稻田大学名誉教授，理工学研究所名誉研究员松山泰男

  松山泰男教授重点介绍了如何通过机器学习和高性能计算实现人类感知IoCT。他指出，IoCT不仅仅是信息标识和信息沟通的方式，物联网环境中的处理器也可以IoCT (Internet of Collaborative Things)的形式进行协作。因为人和机器都是互联网中的节点，两者是共生关系；机器需要感知人类的需求，而人类则需要完善使用IoCT的技能。这样机器和人类之间通过相互协作才能创造下一代的IoCT。然而，计算性能和通信则是其中的一个关键问题。另外，他还通过示例演示了机器学习的人类感知能力。

 英伟达人工智能技术中心和解决方案首席解决方案架构师SIMON SEE

      SIMON SEE详细阐述了深度学习发展的程度、如何选择合适的硬件平台以及深度学习开发过程中的软件工具。而GPU作为大数据和深度学习研究的基石，英伟达的深度学习SDK库——cuDNN和NCCL，有助于实现超凡计算、基于多GPU加速的训练。

国家超级计算无锡中心副主任，清华大学副教授付昊桓

国家超级计算无锡中心付昊桓副主任在会上表示深度学习已在语音识别、自动驾驶等领域得到广泛应用。目前，Google、Amazon、Facebook、Microsoft等各大巨头都有自己的深度学习框架，并逐步形成自身的生态系统。深度学习在复杂性以及计算能力方面挑战巨大。而国家超级计算无锡中心基于“神威·太湖之光”开发了深度学习算法基础库swDNN，充分发挥了“神威·太湖之光”在应用上的计算能力。

各专家在论坛上探讨交流

在高峰论坛的最后，圆桌会议环节精彩频频。国内外专家、学者汇聚一起，聚焦超算与人工智能、量子计算、机器学习准确性、精度问题和HPC等话题进行了深入交流与探讨。此次论坛的圆满召开旨在探讨超算在前沿科学工程与新兴领域的应用创新和发展趋势，探讨未来超算架构和软硬件的发展趋势，有效推动了中国与全球超算领域交流与合作。