“九省通衢達天下，超算之光耀楚天”，9月24日至26日，第20屆CCF全國高性能計算學術年會(CCFHPCChina2024)在武漢市中國光谷科技會展中心盛大舉行。大會由中國計算機學會主辦，中國計算機學會高性能計算專業委員會、華中科技大學、上海交通大學承辦，中國地質大學(武漢)、北京并行科技股份有限公司協辦。

以“華章廿載新質未來”為主題，本屆大會由12位院士領銜，攜手來自算力領域的400多位頂尖學者，進行學術交流和專題分享。

進入AIGC新時代，人工智能應用需要不斷夯實算力底座。作為引領未來發展的關鍵力量，算力也是構成新質生產力的重要部分。面對新的科技革命與產業變革，新質生產力是一種更高效、更先進的生產發展模式。它關注的不僅僅是“新”，更重要的是實現“生產力”的躍升與結構的優化。高性能計算為人工智能、云計算、大數據、物聯網等提供了強大的計算能力，為新質生產力的打造鋪就了一條“高速路”。本次CCFHPCChina是一場為新質生產力賦能，并加速其價值釋放的大會，通過匯聚和展示前沿學術成果、創新技術應用、拓展業務場景、發展壯大生態，推動我國高性能計算產業邁上新臺階。

2023年，湖北省人工智能核心產業規模超過700億元，同比增長30%以上。“AI＋”進一步催生了算力多元化供給。以《武漢市推進算力基礎設施及應用產業高質量發展行動方案（2024—2025年）》為指引，武漢正通過匯聚本地乃至全國的通算、智算、超算，打通算力上下游供需鏈，推進算力服務產業高質量發展。本屆CCFHPCChina落戶武漢，對于推動武漢構建“國家中部算力基地”將起到積極作用。

CCFHPCChina創辦于2005年，今年已經是第20屆。它已成為與美國SC超算大會、德國ISC超算大會并駕齊驅的高性能計算領域全球最具影響力的三大超算盛會之一。2024年，中國高性能計算迎來深研人工智能與新質生產力和算力產業間緊密關系的重要契機。作為一屆繼往開來的行業頂級盛會，CCFHPCChina致力于通過廣泛交流與合作，為行業開疆拓土增添新勢能。

繼往開來互聯世界

圖注：中國計算機學會（CCF）副理事長金海教授

9月24日上午，CCFHPCChina2024隆重開幕，中國計算機學會（CCF）副理事長金海教授主持了大會開幕式。

CCF理事長、中國科學院計算技術研究所學術委員會主任、中國工程院孫凝暉院士代表主辦方在大會上致辭。他表示，20年彈指一揮間，中國高性能計算產業取得了長足進步，已經達到世界一流水平。展望未來，高性能計算要繼續發揮“火車頭”的作用，通過不斷加強學術與產業交流，持續提升技術水平，促進對外合作與交流，引領智算時代未來技術的發展。

圖注：中國科協副主席、華中科技大學校長、中國工程院尤政院士

高性能計算被譽為計算機科學工程的皇冠，是國家實力的重要象征。作為承辦方代表，中國科協副主席、華中科技大學校長、中國工程院尤政院士在致辭中表示：“本屆大會深入貫徹落實習近平總書記關于發展新質生產力是推動高質量發展的內在要求和重要著力點的重要論述，大力推進科技創新，匯聚前沿學術成果，展現最新的應用技術，促進超算技術應用生態和科技產業的轉型升級。近20年來，我國在高性能計算領域取得的進展，鼓舞了我們的士氣，使我們對未來高性能計算的發展充滿自信。”

圖注：中國計算機學會秘書長唐衛清

回憶起CCFHPCChina過去20年的發展歷程，中國計算機學會秘書長唐衛清感慨萬千。如今，CCFHPCChina已經是高專委所有會議活動中參與人數最多、展覽規模最大、參與廠商數量最多、影響力最大的會議。近幾年，中國計算機學會的發展也很快，今年會員有望超過12萬，這其中也有高專委的重要貢獻。除了服務會員，在沈陽、成都、西安、珠海等地設立更多辦事機構以外，中國計算機學會還設置了大量服務機構、項目機構，總數達到283個，服務能力得到大幅提升。未來，中國計算機學會還將重點提升學術會議的質量，做好服務工作，實現國際化發展。

圖注：高通量以太網聯盟主席，阿里云智能集團研發副總裁、基礎設施網絡負責人蔡德忠

隨著人工智能應用的深入發展，大系統互連網絡所連通的重心逐漸從CPU向GPU轉移。如何設計網絡協議，如何營造產業生態，以應對這樣的戰略重心轉移，這便是高通量以太網（ETH+）聯盟成立的初衷與未來工作的目標。在大會上，聯盟隆重發布了高通量以太網協議1.0。今后，聯盟將按照年度大版本、半年度小版本的演進規則，持續推動高通量以太網協議不斷完善。高通量以太網聯盟主席，阿里云智能集團研發副總裁、基礎設施網絡負責人蔡德忠展示了高通量以太網協議未來的發展路線圖，同時表示，AI智算將重新定義網絡架構，而基于以太網的互連方案將成為行業主流。

抓核心關鍵問題從基礎層面突破

圖注：中國工程院院士，國家數字交換系統工程技術研究中心主任，復旦大學大數據研究院院長，教授、博士生導師鄔江興

中國工程院院士，國家數字交換系統工程技術研究中心主任，復旦大學大數據研究院院長，教授、博士生導師鄔江興在《開辟先進計算新路徑》的報告中深入分析了當前先進計算面臨的主要挑戰，尤其是在數據處理、存儲、搬移等方面的瓶頸，以及計算系統整體效率低下、能耗不可持續和計算安全問題日益突出的現狀。面對全球數據量的指數級增長和對計算性能的需求，傳統單一架構已經很難滿足多樣化的需求，而用電力拼算力的范式也具有不可持續性。為有效解決上述問題，鄔江興院士提出了基于“必要多樣性定律”的變革性策略，強調“通過多樣性應對多樣性”，同時提升系統的適應能力。具體來說，就是通過引入領域專用軟硬件協同計算（擬態計算）和軟件定義晶上系統（SDSoW）的創新路徑，同時兼顧高效能、高靈活性和高性能的計算需求；通過軟硬件協同與資源池化的動態聚合，實現對多任務、多算法、多資源的動態響應，最終提供一種能夠應對未來智能時代需求的綠色、智能和安全的計算新范式。這一創新路徑為智能計算時代的系統優化、資源利用和計算安全提供了新的思路與方向。

圖注：中國工程院院士、華中科技大學李培根教授

當前，制造業企業對于人工智能、深度學習以及大模型都十分關注。但是，制造業企業面臨的最大挑戰是缺少對基礎性問題的深入探究和認知。中國工程院院士、華中科技大學李培根教授在主題為《“AI+制造”的幾個基礎問題》的報告中明確指出，下一代智能制造需要關注以下五個重要問題：第一，明確數據是基礎，打造以數據為中心的人工智能，并且企業要增強從海量數據中獲取有價值信息的能力；第二，從歷史數據中挖掘洞見，不要忽視那些看似影響不大的特征數據，只有這樣才能根據各種微弱信號，更好地理解制造的高維空間；第三，在數字智能時代，制造的“匠心”體現在數據上面，即對數據的敏感、對數據背后本質問題的體悟等；第四，物理空間（車間）需要實現IT與OT的融合；第五，大模型應用的關鍵之一就是需要智能代理，它有可能顛覆軟件開發和應用的模式，從為工程師、管理者建立個人智能代理，到實現工業元宇宙，基于智能代理建立人機協同模式至關重要。李培根教授表示，為解決上述問題，需要IT各個領域的學者專家提供易于操作的方法和平臺。

圖注：華為鯤鵬高性能計算首席架構師丁肇輝

隨著高性能計算應用的快速發展，出現了多樣性應用負載融合、處理器架構加速融合與多樣化等新趨勢。在《協同產業創新，發展高性能計算新生態》的主題演講中，華為鯤鵬高性能計算首席架構師丁肇輝介紹了華為針對高性能計算的易用性、實用性和開放性的思考和實踐。華為的理念是面向行業，協同產業創新，共建新生態，為客戶提供開放、易用、實用的高性能計算系統。在過去這些年中，華為一直堅持自主創新關鍵根技術；完善高性能計算基礎軟件、調度軟件和工具鏈；同時與伙伴聯合創新，帶動產業匯聚和發展，共建生態、賦能行業創新，已完成5000多款高性能計算軟件適配及優化，并在氣象、生命科學、先進制造、教育科研等關鍵行業大規模應用。為此，華為打造了一套端到端的從軟件到硬件的解決方案：軟件主要包括面向應用加速的科學計算套件、作業調度及集群管理軟件多瑙套件、歐拉操作系統、開發遷移工具DevKit等；硬件主要是圍繞著鯤鵬處理器提供多種形態的服務器，以及OceanStorPacific存儲、網絡等。

跨界融合創新應用

圖注：中國科學院院士、廣東省智能科學與技術研究院院長張旭

“類腦智能算力作為智能時代的新生產力，將給智能技術乃至人類社會帶來巨大變革。”中國科學院院士、廣東省智能科學與技術研究院院長張旭如是說。他在題為《智能時代的類腦智能研究》的報告中解析了大腦這一最為復雜的信息和智能系統，它將啟迪類腦智能理論和類腦智能技術，即腦科學/神經科學啟發的智能理論和技術。在智能時代，腦科學研究的多學科交叉研究范式，促使類腦智能計算等類腦智能研究領域加入腦科學。張旭院士表示，類腦計算正成為腦科學研究的一種新范式，借鑒腦處理信息和學習的基本原理發展高能效、高速和智能的新型類腦計算系統，利用發展的類腦計算系統可以加速發展腦模擬和數字大腦，促進理解大腦運行機制和治療腦疾病，發展數字腦科學和腦醫學。新近出現的脈沖神經網絡智能處理器為構建大規模類腦智能計算系統奠定了基礎。展望未來，類腦超級算力極可能超過人類大腦算力，影響智能科技變革和人類社會發展。

圖注：中國科學院院士、大連理工大學教授、工業裝備結構分析優化與CAE軟件全國重點實驗副主任、中國力學學會副理事長郭旭

計算力學是力學當中比較古老的一門分支學科，在數智化時代，它也面臨著轉型升級的挑戰。中國科學院院士、大連理工大學教授、工業裝備結構分析優化與CAE軟件全國重點實驗副主任、中國力學學會副理事長郭旭在《智算力學-數智時代的計算力學》的報告中談到，現在所說的現代力學，將電子計算機與力學工作結合起來，這就與高性能計算產生了非常密切的聯系，因為只有進行高性能計算，才能獲得高性能計算力學的方法，才能產生高性能相關算法的效能。面對力學建模的復雜性以及建模的主觀性導致的計算難以進行等情況，必須對研究范式進行創新。以數理為基石，再加上人工智能的增強，就可以突破CAE軟件計算能力的維數災難。在數智時代，計算力學也需要提升，升級為智算力學。“如果不與人工智能、大數據等先進的計算范式相結合，計算力學就不能稱之為現代力學。”郭旭院士表示，“在這樣的指導思想下，我們提出了智算力學的概念，即以力學數據智能科學為基礎，利用先進算力解決科學、技術和工程中力學問題的理論方法和工具體系。智算力學是計算力學在數智時代的升級和演進。”

圖注：中國科學院院士、國防科技大學教授、中國計算機學會（CCF）會士王懷民

圖注：國防科技大學副研究員馮大為

中國科學院院士、國防科技大學教授、中國計算機學會（CCF）會士王懷民與國防科技大學副研究員馮大為聯袂奉獻了主題為《從計算到智能：以材料科學為案例》的報告。在智能計算時代，AIforScience不僅推動了基礎科學研究的進步，也為高性能計算與人工智能技術的發展帶來了新的機遇與挑戰。如何結合科學研究的具體應用場景，充分發揮高性能計算與人工智能在大數據分析、仿真計算、智能預測、實驗輔助方面的潛力，是當前AIforScience落地應用關注的重點。王懷民院士表示，超算與智算既有聯系，也有區別。兩者的互補性意味著，超算與智算融合，支持未來的科學研究，前景十分廣闊。馮大為從人工智能對高性能科學計算的賦能案例入手，圍繞材料科學研究應用場景，詳細地介紹了基于中國算力網所開展的算力、模型、實驗等方面的探索，并以大模型賦能材料科學研究為案例，剖析了相關研究實踐與未來的挑戰。

“過去40年，世界高性能計算技術取得了驚人的發展。令人欣慰的是，我國高性能計算事業‘跟上了’世界的步伐，成為國際高性能計算領域不容忽視的重要一極。”王懷民院士表示，“但在今天十分復雜的國際科技競爭背景下，支撐中國高質量發展，我們不能僅僅滿足于‘跟上了、咬住了’。在高性能計算內涵日益豐富的今天，我們要把握時代機遇，從跟隨者變為引領者，這是新一代高性能計算創業者的使命。”

澎湃算力“算”出新質生產力

24日下午，多位院士出席的大會報告環節。

圖注：中國工程院院士、中國科學院計算技術研究所研究員李國杰

算力網要發揮智能時代基礎設施的作用，所以它應該像瀏覽器、微信一樣實現全民普及應用。一項新技術要普及，一定要有“殺手級”應用。從現在來看，AIPC和AI手機可能會成為在全民中普及的智能化的個人助理，將來也許就會形成算力網絡真實的需求。讓算力通過網絡服務更多的人，讓廣大用戶從算力網中得到實際的好處，才能讓算力網快速發展起來。現在不同的單位都在算力網方面做了不同的努力，關鍵是如何將這些研究與實踐形成合力。

在報告環節，中國工程院院士、中國科學院計算技術研究所研究員李國杰發表了主題為《關于算力網的元思考》的報告。他表示，大模型預訓練是目前對算力的主要需求，但廣域分布式計算并不適合做大模型的訓練，依靠多個小的智算中心，通過分布式計算來訓練大模型未必是出路。算力網研究需要有與網頁類似的核心抽象，將“超鏈接”發展為“超任務”。理論上的抽象不是性能的漸進式改善或SOTA刷榜，而是首先要取得定性研究的突破。

圖注：華為網絡技術實驗室首席科學家徐小飛

在主題為《AI集群通信技術體系設計》的演講中，華為網絡技術實驗室首席科學家徐小飛指出，當前，AI集群中對于通信性能的優化往往集中在單點技術上，未能形成合力。徐小飛從充分發揮算效的角度，詳細分享了系統性設計AI集群通信技術體系的實踐，以及涵蓋控制面和數據面各分層的關鍵技術和演進路線。在實踐中，應根據AI流量的特征，多措并舉，比如通過網絡均衡技術、鏈路層的創新算法以及原端的映射控制算法等，盡可能地縮短通信時間，讓計算少等待。華為創新了非均勻布魯克算法，有效減少了通信的步長。這一方法應用于客戶的實際項目中，在8000卡集群中，實測性能相比傳統算法提升了70%。針對分層通信不對稱的問題，華為創新性地基于虛擬卡號實現不同域算法的拼接，可以將性能提升30%至66%。模型的快速發展，需要更加靈活的連接去適配。但是傳統的物理連接通常是很難改變的。為此，華為在持續探索基于OXC物理器件，再配合TP算法，實現動態的拓撲調整。

圖注：阿里云智能集團副總裁、彈性計算負責人和存儲負責人吳結生

今天，眾多產業龍頭企業以及科學研究項目通過云計算來滿足業務對計算和存儲規模擴展的需求，未來每一家公司都將成為數據+AI的公司，云計算一直在踐行ScalingLaw。阿里云智能集團副總裁、彈性計算負責人和存儲負責人吳結生在題為《AI驅動，阿里云高性能計算的創新和發展》的演講中表示，目前超過50%的國內大模型創業公司、超過80%的科技公司在使用阿里云。面對多樣化的高性能計算負載，阿里云建設了一個完整的高性能計算的產品矩陣，通過靈駿智算集群滿足極致緊耦合的負載需求，通過彈性高性能計算EHPC滿足緊耦合應用負載需求，通過EHPCInstant來滿足松耦合的負載需求。目前這些方案已產生生成式AI、自動駕駛、生命科學、能源、制造、科學計算等領域的落地案例，這背后也離不開阿里云持續的技術創新，包括磐久AI計算服務器、高性能存儲CPFS、云基礎設施服務器芯片CIPU、高性能網絡HPN7.0、彈性RDMA的連接能力、網絡拓撲感知等等。

圖注：北京并行科技股份有限公司董事長陳健

毋庸置疑，人工智能將引領新一輪工業革命，而大模型技術是驅動本輪人工智能浪潮的關鍵支撐。在《基于大模型【應用運行特征】的算力產品選型分析和性能優化》的演講中，北京并行科技股份有限公司董事長陳健表示，大模型訓練是超算應用,而超算系統設計需要考慮計算、訪存、高速互連等協同設計,避免出現“木桶”短板，這樣才能更好地為大模型訓練提供高效的算力支撐。同時,受參數規模、并行方法等多種因素影響,不同的算力模型訓練應用運行特征不盡相同，這就要求基于具體的應用運行特征進行設計，選擇與之相適應的超算架構算力產品平臺，從而更精確、更高效地提升大模型的訓練性能。陳健從超算架構算力平臺出發,圍繞如何提升大模型訓練和推理性能，抽絲剝繭，介紹了具體的方法與實施方案。并行科技將推出“算海計劃二期”，與內蒙古算力基地合作建設10萬卡單一大集群，計劃于2025年10月開始對外運營。

AI+向“新”而行

圖注：聯想中國基礎設施業務群戰略管理總監黃山

下午后半場的大會報告環節上，聯想對于大模型未來的應用前景持樂觀態度。為滿足人工智能應用需求，我國正持續大力投入智算算力建設。截至2024年5月，我國已建成運營的算力規模達到104EFLOPS。在主題為《“筑基新質算力縱橫數字未來”——聯想異構智算平臺介紹》的演講中，聯想中國基礎設施業務群戰略管理總監黃山談到，我國新型算力建設正走向規模化和多元異構，在此過程中面臨的最大挑戰主要表現在軟硬件兼容性、互操作性設計復雜，智算算力利用率低，故障診斷與恢復是提升SLA的制約因素，制冷技術還需要持續升級等。聯想通過打造萬全異構智算平臺，構建支持AI全場景、高性能的存力，提供多架構、低延遲的運力，以及建設異構智算產業生態聯盟等方式和手段，推動新質算力發展，加速算力價值的躍遷。

圖注：中國工程院院士、華中科技大學教授、國家數字建造技術創新中心首席科學家丁烈云

中國工程院院士、華中科技大學教授、國家數字建造技術創新中心首席科學家丁烈云做了主題為《AI重塑建筑未來》的報告。他表示，Al將為建筑產業的轉型升級帶來革命性的變化。建筑設計并不是靠畫出來的，而是由模型算出來的，這就要求必須實現數理邏輯與形式邏輯的統一。未來，建筑生產不再是粗放式的建筑施工，而是可以像造汽車那樣造房子，即通過模塊化、一體化、自動化、智能化，在工廠實現提前預裝。在實踐過程中，丁烈云院士不僅僅將智能技術用于建筑設計領域，還在醫療健康甚至體育等領域進行廣泛嘗試，并且都取得了非常好的效果。AI將改變未來，建筑產品不只是鋼筋混凝土形成的物質產品，也是可以改變人們生活方式的建筑智能終端。

圖注：清華大學計算機系陳文光教授

清華大學計算機系陳文光教授在主題為《在國產超算和智算平臺上進行大模型訓練》的報告中談到，以GPT為代表的大規模預訓練模型正展現出豐富的生成能力，并且在各行各業中實現了重要的應用。當前，國內外的大部分預訓練模型都是在英偉達的平臺上開展的。陳文光教授有的放矢，分析了國產超算和智能算力平臺面臨的挑戰，以及相關計算機系統技術的進展，并且介紹了在兩個國產平臺上訓練千億參數稠密模型和百萬億參數稀疏模型的經歷。實踐證明，國產超算和智能算力平臺可以支持大模型的訓練，但也存在局限性，最大瓶頸在于單芯片的峰值算力，雖然通過軟件優化可以在一定程度得到緩解，但并不能完全彌補差距。國產平臺還需要再接再厲，更上一層樓。