天目Tech+《格物沙龙》带你洞见智能计算未来

本文转自:天目新闻
人工智能时代 , 算力就是核心生产力 。
育种、材料、基因、天文、制药……不论是基础研究 , 还是应用研究 , 科研领域的深耕细作离不开对海量数据的分析和处理 。如何用科研为算力插上“翅膀”?
5月26日下午 , 天目新闻《天目Tech+》工作室发起《格物沙龙》第3期 , 聚焦智能计算 , 与之江实验室一起举行了“数字反应堆跨界科普圆桌派”活动 。
现场 , 七位科研“大咖”共聚一堂 , 包括之江实验室总工程师赵志峰、之江实验室智能计算数字反应堆总架构师潘爱民 , 以及之江实验室智能计算平台研究中心专家们——张金仓(计算材料方向)、徐晓刚(计算育种方向)、冯毅(计算天文方向)、唐进(计算基因方向)、陈广勇(计算制药方向)等 , 一起聊了聊有关智能计算那些事 。
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活动现场
智能计算
大数据时代的必然趋势
随着互联网的发展 , 各行各业的数据正以指数级增长 , 计算的方式也发生了巨大变化 。
如何高效地分析、处理海量数据 , 是大数据时代亟待破解的难题 。
“我们认为 , 智能计算不是一项技术 , 而是一个时代 , 因为我们社会往前发展 , 需要更加智能、节能、方便的计算方式 , 所以我们需要智能计算 。”活动现场 , 之江实验室总工程师赵志峰说 。
在他看来 , 现有的计算并不“聪明” 。以智能客服为例 , 由于不够智能 , 它常常无法很好地满足顾客需求 。“你问它啥 , 它不知道啥 。”赵志峰笑称 , “有时候想在车上拨打电话 , 跟Siri说五六遍 , 它都不一定能帮你拨出去 。”
此外 , 一个能可持续发展的计算方式 , 还要足够节能 , 否则社会难以维持其长期运转 。赵志峰认为 , 借助工程科技和生物启发 , 智能计算能成为解决上述问题的答案 。
如何理解智能计算?赵志峰表示 , 这个新概念有两个方向:一是面向智能的计算 , 即通过计算让智能客服等服务变得更加“聪明” , 问啥都知道;二是智能驱动的计算 , 即通过系统架构、软硬件、平台的变革 , 让人工智能精准高效地调配计算资源 。
“之江实验室的数字反应堆就是智能计算平台的典型之一 。”赵志峰说 。
作为之江实验室重点布局的科学装置 , 智能计算数字反应堆如同算力大管家 , 能为复杂的计算任务调度最优计算资源 , 适配最佳计算方法 , 形成最优结果 。
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活动现场
数字反应堆
为算力插上“翅膀”
科研领域的深耕细作离不开对海量数据的分析和处理 。
材料研发需要对不同元素、不同工艺进行组合实验 , 优中选优;生物育种要通过海量的基因测序 , “大海捞针”般地寻找“天选之种”;天文探测则需要对中国天眼“FAST”等天文观测设备采集的数据进行深度挖掘 , 在千头万绪中找到隐秘的线索……
过去 , 许多科研领域的实验高度依赖人力 。之江实验室智能计算平台研究中心专家张金仓介绍 , 在材料领域 , 传统研发模式依靠经验 。“类似于炒菜 , 我们把不同元素混合起来 , 用不同工艺‘炒一炒’ , 不行就换一种配方或工艺 , 反复试错 。”张金仓表示 , 这种模式不仅低效 , 而且成本高昂 。
随着大数据、人工智能等技术的发展 , 传统模式发生变革 。