2021年圖靈獎獲得者杰克·唐加拉：未來高性能計算機將實現(xiàn)定制

每經(jīng)記者 范芊芊    每經(jīng)編輯 魏官紅    

5月26日上午，2023中國國際大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)博覽會（以下簡稱2023數(shù)博會）在貴陽開幕。2021年圖靈獎獲得者、美國田納西大學教授杰克·唐加拉以“高性能計算與大數(shù)據(jù)”為主題發(fā)表了主題演講。

今年以來，包括ChatGPT在內(nèi)的AI大模型火爆國內(nèi)外，但實際上人工智能和機器學習作為研究領域已經(jīng)存在了很長一段時間，為什么現(xiàn)在爆火？對此，杰克·唐加拉認為，其中一個因素是我們擁有了海量可用數(shù)據(jù)，整個互聯(lián)網(wǎng)都可用于幫助訓練機器學習能力。同時，我們擁有越來越強大的計算資源、算法和理論，這使我們得到了來自各行各業(yè)越來越多的支持，來推動機器學習和整體技術的發(fā)展。

因此，在杰克·唐加拉看來，在某種意義上，機器學習真正推動了科學發(fā)展。“機器學習可用于氣候生物學、藥物設計、材料學等領域，對這些領域產(chǎn)生了影響，并且有望繼續(xù)產(chǎn)生影響。”

基于上述不同領域問題所需要的解決方案，可運行或開發(fā)這些應用程序的硬件正在構(gòu)建中，很多公司設計和開發(fā)了專業(yè)的硬件服務，服務于機器學習和人工智能。超級計算機則是開發(fā)應用程序的硬件平臺，如今的超級計算機建立在中央處理器和圖形處理器上，但未來高性能計算的架構(gòu)將發(fā)生改變。

杰克·唐加拉認為，未來高性能計算機將實現(xiàn)定制，我們可能會在體系結(jié)構(gòu)中添加更多的組件。“例如可能增加專門設計用于機器學習的處理器。比如神經(jīng)形態(tài)處理器，這些處理器的計算方式類似于大腦的運作方式；或是量子計算機，量子計算機不會獨立存在，將連接到其他資源上并協(xié)助計算，從而將計算任務從通用計算中卸載，通過量子計算機的幫助來非?？焖俚剡M行特定類型的計算；或者我們將擁有張量計算機或基于張量的處理器，甚至可能是光學處理器，可以基于光來進行計算，實現(xiàn)非?？斓挠嬎闼俣取?rdquo;

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