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9月23日第6屆高性能計算用戶大會在北京舉行。大會以“智慧超算”為主題，吸引了國內外近千名來自科研院所、互聯網、航空航天、石油勘探、生物醫(yī)藥等行業(yè)的用戶、專家，現場分享研討超算創(chuàng)新技術其應用發(fā)展。

當前，隨著全球移動互聯網和物聯網等快速發(fā)展，人類可獲取利用的數據正以爆炸式增長，預計2020年全球數據量將超過4萬億GB，這些海量的大數據通過新的深度學習技術將為人工智能的發(fā)展與應用帶來難以估量的價值，而作為人工智能重要推動力的深度學習技術的快速發(fā)展卻亟需高性能計算(或稱超算)應用創(chuàng)新，變革勢在必行。

中國工程院院士、浪潮集團首席科學家王恩東表示，以云計算為基礎平臺、大數據為認知方法、深度學習計算為優(yōu)化工具的智慧計算將是這次新變革的推動力，并成為未來整個計算產業(yè)里重要、主要的組成部分。在新的變革期，高性能計算與云計算、大數據相互融合的趨勢會更加明顯，并將在人工智能、虛擬現實、高性能數據分析等新領域得到更廣泛的應用。面向應用優(yōu)化的高性能計算系統(tǒng)研發(fā)、智能化的系統(tǒng)管理調度等將成為發(fā)展趨勢。

全球權威咨詢機構IDC報告顯示，高性能計算、云計算、大數據正呈現融合趨勢。IDC副總裁Earl Joseph表示，有67%的用戶在云平臺上運行高性能計算任務，這相比于2013年增長超過5倍。同時，大數據時代的到來，讓深度學習成為高性能計算應用創(chuàng)新的下一個引爆點。

深度學習技術的原理是采用高性能計算機建立模擬人腦進行分析學習的深度神經網絡，讓機器能夠像人一樣思考。實現機器像人一樣思考的一個關鍵前提是，需要進行海量數據的模型訓練和提升應用擴展性，這對超算的計算效率要求十分巨大。而依照現有計算技術，還無法完成海量的“學習”任務。微軟亞洲研究院首席研究員劉鐵巖表示，如果采用RNN算法模型訓練Clueweb09英文數據集的話，需要涉及到200億的參數變量，用現有的計算技術需要180年才能訓練完所有數據。Clueweb09是用來支持信息檢索和相關人類語言技術研究的資料庫，包含了從2009年1月到2月間收集的大約10億個網頁，共10種語言。