杰克·唐加拉:未来高性能计算机将实现定制

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5月26日上午，2023年中国国际大数据产业博览会(以下简称2023年数字博览会)在贵阳开幕。2021年图灵奖获得者、田纳西大学教授杰克·唐加拉以“高性能计算与大数据”为主题发表主题演讲。

自今年年初以来，包括ChatGPT在内的大型人工智能模型在国内外都很受欢迎，但事实上，人工智能和机器学习作为一个研究领域已经存在了很长一段时间。为什么它现在很受欢迎？在这方面，杰克·唐加拉认为，其中一个因素是我们有大量的可用数据，整个互联网可以用来帮助训练机器学习能力。与此同时，我们拥有越来越强大的计算资源、算法和理论，这使我们得到越来越多来自各行各业的支持，以促进机器学习和整体技术的发展。

因此，在杰克·唐加拉看来，从某种意义上说，机器学习确实促进了科学的发展。”机器学习可用于气候生物学、药物设计、材料学等领域，对这些领域产生影响，预计将继续产生影响。”

基于上述不同领域问题所需的解决方案，可操作或开发这些应用程序的硬件正在建设中。许多公司为机器学习和人工智能设计和开发了专业的硬件服务。超级计算机是开发应用程序的硬件平台。今天的超级计算机建立在中央处理器和图形处理器上，但未来高性能计算架构将发生变化。

杰克·唐加拉认为，高性能计算机将在未来定制，我们可能会在系统结构中添加更多的组件。“例如，可以添加专门为机器学习设计的处理器。例如，神经处理器的计算方法与大脑相似；或者量子计算机，量子计算机不会独立存在，将连接到其他资源，协助计算，从而卸载通用计算中的计算任务，并在量子计算机的帮助下快速计算特定类型；或者我们将拥有张量计算机或基于张量的处理器，甚至光学处理器，可以基于光来计算，实现非常快的计算速度。”

(文章来源:每日经济新闻)