智东西（公众号：zhidxcom）
文 | 韦世玮

智东西11月8日消息，在中国超级算力大会开幕式上，2019年中国高性能计算机性能TOP 100排行榜正式发布，神威·太湖之光、天河二号和联想深腾8800分别获得第一、第二、第三名。

此次大会由中国大数据与智能计算产业联盟、ACM SIGHPC China共同主办。在上午的主题演讲中，中科院计算机网络信息中心主任廖方宇、香港中文大学（深圳）校长讲座教授黄铠和中科曙光高级副总裁任京暘等产学家大牛纷纷亮相并发表演讲。

廖方宇认为，数据与计算已经成为了解决复杂科学问题的必然选择，而AI则是综合利用数据与计算的成功典范。

黄铠则围绕高性能计算、机器学习、AI、物联网和5G等方面，对智能云和边缘计算的发展提出了思考和建议。

一、主要部署互联网/云计算，平均性能同比提升1.13倍

▲数据来源：中国科学院计算技术研究所（文末附TOP 50排行榜单）

该榜单由中国计算机学会高性能计算专业委员会、中国工业与应用数学学会高性能计算与数学软件专业委员会、中国大数据与智能计算产业联盟共同发布。

今年榜单的第一、二名依然是去年的“老朋友”，神威·太湖之光超级计算机以125.436 PFLOPS的峰值性能再次蝉联第一，第二名的天河二号超级计算机则为100 PFLOPS。

但是，从第三名联想深腾8800超级计算机的6.080 PFLOPS峰值性能可以看出，目前我国头部超级计算机的性能水平尚不平衡，第一和第三名还有较大差距。

值得一提的是，今年榜单排名竞赛中，新增了联想、浪潮和曙光共60台机器。其中，联想深腾8800系列一口气占据3至8名的榜单席位，可谓来势汹汹。

从性能方面看，与去年相比，2019年第100名超级计算机的性能提升了1.38倍，总排行榜的100台超级计算机的平均性能则提升1.13倍。

从应用领域看，这100名超级计算机主要部署在互联网和云计算领域，数量为34台；其次，部署在科学计算领域为15台；部署在超算中心和大数据/机器学习领域的数量均为11台。

若以三年的时间跨度看，今年我国超级计算机TOP 100名的应用类别也有了一些变化。

2017年，TOP 100榜单的主要应用类别为数据分析/机器学习、信息服务、科学计算与工程计算。然而，该分类至2019年变化为互联网/机器学习、科学计算与工程计算、信息服务/其他。

其中，数据分析/机器学习类别占总类别百分比连续三年持续攀升。与之相反，信息服务占比则逐年下降。

可见，我国超算技术对科学和工程计算的影响越来越高，产学界也将更多研发重心放在这一领域的发展中，而信息服务领域的发展热度呈下降之势。

与此同时，数据分析/机器学习类别从2017年总占比过半，发展至2018年稍显疲软，而今年的最大总占比直接变更为互联网/机器学习类别。

与此同时，榜单也对我国未来超算技术的发展作出预测，预计到2020年，超级计算机的入榜性能将提升为2.0~2.1PFLOPS。

二、黄铠：云+AI+IoT+5G=智能云结合边缘计算

▲香港中文大学（深圳）校长讲座教授黄铠

黄铠针对如何融合当下AI、物联网、云计算和5G等新一代信息技术，进一步推动我国学术界和产业界的发展。

基于此，他提出了三个观点：

1、社交网、移动系统、数据分析、云计算和物联网是融合高性能和AI应用的五种高科技。

2、通过大数据分析、物联网传感和机器学习功能，为超算云平台提供AI应用。

3、计算机视觉、智慧城市、医疗保健和智能供应链等，应用于智能云和物联网融合的平台。

在黄铠看来，所谓的AI就是要把感知和认知科学化。

同时，人机互动是认知计算系统的所需功能，包括适应性学习、用户互动、交互性和状态性、在语境中发现信息共四类功能。

总的来说，在黄铠看来，AI、超算、5G和物联网等技术的发展是把双刃剑，既带来了正能量，也带来了反效果。

从正面看，智能云和机器人、自动驾驶汽车、5G和窄带物联网、AI设备在认知和预测应用中，正逐渐地扩展着人类活动。

另外，随着云计算和物联网平台的进一步融合，能够帮助人们更准确、高效低进行数据挖掘、传感、理解和决策。

同时，云计算、移动设备、物联网和边缘计算也正在重塑人类社会中的人际关系。在未来，随着制造过程的自动化发展，这些技术也将进一步地提升人们的生活质量和全球经济。

但从反面看，为人类活动带来便利的智能机器人、和自动驾驶汽车等，也正逐渐取代着30%至70%的人力工作，社会的劳工问题逐渐产生。

此外，如果未来AI技术被应用在武器制造中，走上摧毁人类文明的道路，其带来的毁灭性也是难以想象的。

“我们倡导将AI技术应用在工业、经济和民生发展中。”黄铠说到。

三、廖方宇：数据与计算是科技创新的巨大驱动力

现阶段，全球数据规模快速增长，数据类型也呈多样化发展趋势。

中科院计算机网络信息中心主任廖方宇表示，数据技术的本质是对数据的“加工”技术，包括对数据进行采集、存储、清洗、加工、分析和挖掘等过程。

“计算的发展已经进入了后摩尔时代。”廖方宇说，目前全球的超级计算增速逐渐放缓，高性能计算机也遇到了前所未有的发展瓶颈，计算技术的发展也许将要从技术发展驱动，转向应用需求驱动。

基于此，他认为，数据与计算不仅在各个领域研究发挥着重要作用，同时也将对各行各业的数字化转型的发展起到不可或缺的推动作用。

如今，现代科学研究也愈加离不开数据与计算的支撑，各个国家也正逐渐将数据和计算列入国家科技创新基础设施投入的重点方向。

廖方宇表示，人、资本、科学仪器、数据与计算、方法，已经成为了科学研究活动的五大关键投入要素。

其中，数据与计算不仅在科学研究中起到辅助与支撑的作用，同时其自身的逻辑方法也驱动甚至引领着科学研究活动。

“在一定意义上看，没有数据与计算，当今的科学研究活动几乎无法展开，科学发现几乎难以实现。”廖方宇肯定地说。

四、超算技术给产业带来的启示

▲曙光信息产业股份有限公司高级副总裁任京暘

在任京暘看来，高性能计算算力、云计算算力和AI算力是驱动数字世界的三大超级算力。到2025年，数字世界将每两年扩大一倍。

与此同时，我国的高性能计算基础设施建设正在呈十年一个台阶地发展，包括北京、天津、济南和深圳等多个城市也已建立国家超级计算中心，并且各地的科技创新也已进行了相应的规划定位。

基于此，任京暘就如何建设和完善高质量的高性能计算基础设施提出了三点建议：

1、借用生产管理中，“人（人才）、机（先进计算系统）、料（创新项目等）、法（建模仿真机器学习）、环（政策、电力等）”的全面质量管理理念，来看待高性能计算基础设施服务水平和质量的影响因素。

2、随着国产系统技术水平的提升，以及国内外形势的变化，人的因素愈发关键。

3、转变“重建设，轻运营”的观念和做法。

华为中国智能计算业务部总裁万志表示，随着超算技术的发展，也促进了产业芯片架构的创新研发。

现阶段，华为围绕着鲲鹏处理器和昇腾AI处理器，实现了计算芯片的全面自研，大大提高了自主可控技术的实力。

与此同时，万志认为，每秒可进行百亿亿次数学运算的E级超算技术、智能化业务和云化商业模式，也将是高性能计算未来3至5年变革的重要驱动力。

联想研究院人工智能实验室主任研究员王奇刚提到，随着超算技术的发展，联想已经在语音、自然语言处理、计算机视觉、趋势预测和推荐引擎等领域进行了AI技术布局。

此外，联想还将AI技术的发展目光放在了未来的可解释性AI领域，使用注意力机制直观地解释计算机系统支持诊断结果的原因。

结语：高性能计算为智能化社会发展的重要驱动力

中国高性能计算机性能TOP 100排行榜的发布，让我们看到现阶段我国超算技术强劲的发展势头。

但将目光放至全球范围内，截至2019年11月，在全球超级计算机排行榜上，排名第一的是IBM和美国能源部橡树岭国家实验室（ORNL）推出的Summit，峰值性能为200795 TFLOPS，要比全球排名第三的“神威·太湖之光”快 60%，后者性能峰值为125436 TFLOPS。

可见，与全球第一的高性能计算机相比，我国仍然存在较大差距。

但值得肯定的是，随着计算智能时代的发展，大数据、超级云计算和深度学习算法的融合创新，已然成为计算智能时代发展的三驾马车。

面对当下机遇与挑战并存的时刻，我国的高性能计算还需不断地加大基础设施建设投入，进一步结合产学界的研发创新，才能不断地提高自身硬实力与竞争力，逐步登顶国际前沿大舞台。

2019年中国高性能计算机性能TOP 100排行榜前50：