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支撑AI与HPC领域的性能跃升.docx
资料介绍
支撑AI与HPC领域的性能跃升
一、AI与HPC融合发展对性能升级的核心需求
随着人工智能大模型训练、量子计算模拟、气候预测、生命科学分子动力学模拟等前沿应用的快速发展，人工智能（AI）与高性能计算（HPC）已经从独立发展走向深度融合，对底层算力基础设施的性能要求呈现出量级式的增长。传统的通用计算架构已经无法满足当前AI模型参数扩容、HPC大规模并行计算的双重需求，性能跃升成为支撑AI与HPC领域持续创新的核心前提。
具体来看，当前AI领域对算力性能的需求主要来自三个方向：首先是大模型预训练阶段的千亿级甚至万亿级参数计算需求，每一次模型训练需要完成千万亿次甚至百亿亿次的浮点运算，对计算密度、内存带宽、互联延迟都提出了极高要求；其次是生成式AI推理阶段的低延迟响应需求，面向端侧和云端的并发推理服务需要同时处理数千路用户请求，要求算力能够实现高并发下的性能稳定；最后是多模态AI的混合计算需求，文本、图像、视频、音频多模态模型同时需要张量计算和稀疏计算，对算力架构的通用性提出了更高要求。
而在HPC领域，性能需求也在不断升级：传统的HPC应用主要聚焦科学计算领域，随着计算精度和模拟规模的提升，单一场景的计算量已经从P级向E级迈进，比如全球气候模式模拟需要对千万级网格进行逐小时迭代计算，每一次模拟运算量超过百亿亿次；同时HPC也正在与AI深度结合，形成AI赋能HPC的新范式，比如用AI加速分子动力学模拟、用AI优化流体力学计算，这种混合计算模式既需要HPC的双精度计算能力，也需要AI的单精度/半精度张量计算能力，对异构算力的协同性能提出了全新要求。
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