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HPC Asia重磅开幕!350多位超算领域大咖齐聚广州
发布时间:2019.01.16    新闻来源:开元棋牌假吗_开元棋牌源码对接_开元棋牌的玩法   浏览次数:

1月14~16日,2019亚洲高性能计算大会(HPC Asia)在广州举办,来自中国、日本、美国、德国、法国、韩国、英国、泰国、新加坡、阿联酋、沙特阿拉伯、埃及、意大利、挪威、加拿大、瑞典、肯尼亚等十多个国家超过350名国内外超算领域专家、学者和研究人员代表参加会议,共同分享亚洲乃至全球超算发展最前沿的研究进展,共同探讨高性能计算、大数据与人工智能融合的技术创新和发展趋势。

本届大会由中山大学主办,并获得国际计算机学会(ACM),中国计算机学会(CCF),以及日本信息处理协会(IPSJ)的倾力支持,国家超级计算广州中心主任卢宇彤教授任大会主席。作为在亚太地区举行的全球高性能计算及相关科研技术领域的权威会议之一,亚洲高性能计算大会(HPC Asia)自1995年起,已在北京、深圳、东京、首尔等多个亚洲城市成功举办。阔别10年,大会重回中国来到广州,为国内外高性能计算用户带来一场超算领域各学科学术交流与交叉融合的顶级盛会。开幕式上,中山大学数据科学与计算机学院院长钱德沛教授代表中国计算机学会(CCF)致辞,大会程序委员会主席、清华大学陈文光教授介绍大会概况。

卢宇彤教授

钱德沛教授                                                                                    陈文光教授

大会设置了四个主旨报告、四大领域论文报告、九个分论坛和大会会展。15日,HPC Asia正式开幕,两天内,多位专家发表精彩报告,现场干货满满,精彩不断!

大会看点

国内外超算大咖云集,纵论超算发展格局

在大数据、云计算、人工智能和虚拟现实的迅猛发展下,超级计算作为科技发展的利器,正引发科研模式的根本变革,同时也面临着诸多挑战。为期三天的会议,共计95位HPC领域的专家与研究人员分享报告,共同探讨E级超算时代的相关应用挑战和解决方案。


赋能行业变革,重磅解读超算应用发展趋势

2019年是超级计算进入百亿亿次时代的重要节点,新的行业定位、新的技术变革纷纷涌现,除了在科研领域,超算产业近年在医疗、金融、制造、互联网等行业不断渗透,更打开了许多全新领域的布局。

值得注意的是,HPC与AI的融合成为热门话题。随着人工智能的应用范围不断拓展以及深度学习的持续火热,超算产业领先厂商以产业界视角为切入点,探讨了HPC行业未来的发展可能。除了产业界,学术界也在积极探索HPC与大数据、AI融合的应用平台和解决方案。

精彩报告

关于下一代E级计算系统的编程经验总结

分布式内存架构已保持相对稳定二十多年,随着唐纳德缩放比例定律和摩尔法则的瓶颈凸显,计算机系统的架构可能发生重大变化。

通过分析,美国科学院院士,NCSA主任William Gropp教授提出程序设计者只要清晰地知晓程序的数据分布方式,就能有效扩展结点规模的结论。但在实际运用中,可以通过对MPI通信命令的底层优化和更好地生成通信拓扑图功能来提高通信效率,但也可能会引起进程对同结点内的数据不能共享、结点内部的程序设计更加复杂、程序的可移植性进一步降低这三个问题。

在《下一代高性能系统编程的挑战》主旨报告中,William Gropp提出了相应的解决方案,并重新探讨了下一代高性能系统编程的挑战。报告整体由浅入深,从编程者的编程逻辑和编程方式发展脉络入手,逐步分析预测了在下一代超算系统上采用的编程模型、由此产生的问题和问题的解决思路,并总结出了10条编程经验。

▲William Gropp教授

HPC和大数据、AI融合技术商业化实践

日本Riken计算中心主任Satoshi Matsuoka教授在主旨报告《HPC、大数据、AI融合的超级计算基础设施》中提出,随着大数据和人工智能应用的迅速增长,需要将人工智能应用并行化,因此需要研发硬件软件设施,使传统HPC和大数据、人工智能相融合。报告介绍了TSUBAME3超级计算机,该产品可实现并行化的大数据、人工智能应用, 目前这项技术已商业化。用于构建世界上最大的面向大数据/人工智能应用的公共计算基础设施之一ABCI,由日本最大的公共资助人工智能研究中心AIST-AIRC运营(AI研发中心)。

报告还介绍了下一代国家E级超级计算机的代表性机器Post-K。Post-K在一些关键应用性能将是超级计算机“京”的100倍,并且可能成为首要的大数据和AI / ML基础设施。


▲Satoshi Matsuoka教授

优秀论文作者带来先进编程技术分享

从大会论文中脱颖而出的优秀论文作者带来了精彩的论文报告。“编程与I/O”领域,报告嘉宾介绍了先进的编程工具与编程范式,以此提高超级计算机上的软件开发效率与运行性能。弗吉尼亚理工大学的Wu-Chun Feng教授团队发明了一个名为CU2CL的自动源码转换器,可实现程序在基于GPU的系统(或基于FPGA的系统)的可移植性,并取得最高三倍的性能提升;来自法国国家科学研究中心的Jerome Gurhem教授的团队提出了在大规模多核超级计算机上的分布式/并行多层级编程范式,在“京”超级计算机上取得了比传统方法更高的性能;日本理化学研究所计算科学中心的Masahiro Nakao教授团队实现了基于OpenMP的多加速器扩展,帮助用户解决多个加速器上的编程难题。

Wu-Chun Feng

Jerome Gurhem                            Masahiro Nakao

HPC在大规模科学和工程应用中取得突破性融合发展

在14日的《用于大规模科学和工程应用的高性能数值算法和软件》论坛上,日本北海道大学的Takeshi Iwashita教授向与会嘉宾展示了基于新型并行排序技术的高性能多线程ILU-GMRES求解器,该方法已应用在多个领域中;加拿大卡尔加里大学Hui Liu研究员展示了工业生产过程中对热储模型进行数值模拟,利用并行计算机解决热问题可提速数千倍的研究成果;中国科学院深圳先进技术研究院陈荣亮教授与我们分享了血液流动模拟的可扩展并行方法,可为临床医师或心血管疾病的研究人员提供有效帮助。

论坛现场


探索HPC性能优化解决方案

在《IXPUG亚洲研讨会》论坛上,来自自然资源部第一海洋研究所、中科院计算机网络信息中心、上海交通大学、KISTI、东京大学、筑波大学等演讲人分享了关于高性能计算应用、系统和架构的经验和最佳实践方法,通过不同的模型、软件基准测试等研究,提出了以优化高性能计算、机器学习和数据分析等不同手段的解决方案。

论坛现场


    基于深度学习的问题提出最新技术方案展示

在《面向科学研究的深度学习》论坛上,多位演讲人分享了最新的研究成果。

中国科学院深圳先进技术研究院董超副教授带来了两项工作成果:利用深度空间特征变换恢复超分辨率图像中真实纹理的研究、以及基于深度强化学习的图像恢复方法。

深圳大学助理教授周池强调了数据隐私法规和地理分布在基于分布式云数据中心的大数据应用上带来的新挑战。针对这些挑战,周教授在报告中提出一种将进程映射到处理节点的算法,能够应对网络异构性和数据隐私约束方面的挑战。

澳门大学讲座教授及科技学院院长陈俊龙提出了全新的网络结构——宽度学习系统,该系统主要应用于在智能控制环境中进行实时更新学习,可以极大提升深度学习效率。

论坛现场


构建ARM架构上的HPC+AI生态系统,迎接智能未来

《ARM架构上的开源HPC协作——Linaro研讨会》上,日本理化学研究所计算科学中心Yutaka Ishikawa博士、日本产业技术综合研究所Mohamed Wahib研究员、上海交通大学高性能计算中心副主任林新华博士、英国哈璀超算中心Xiaohu Guo博士等报告专家分享了关于ARM架构上HPC+AI生态系统构建的报告,话题涵盖适用于ARM架构的系统软件、应用软件开发生态系统、应用软件可扩展性、深度学习框架可移植性、机器学习性能优化、深度学习解决方案等。

论坛现场


在改革开放40周年、中国建国70周年之际,亚洲高性能计算大会在广州这座开放之城成功召开,对外彰显了中国作为亚太地区乃至全球超级计算的领军力量。未来,中国将瞄准产业前沿,抢占竞争制高点,释放创新动能,引领亚太地区超级计算走向世界化、全球化之路。

 
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