高性能計算在人工智能中的應用

黃思敏

摘要 隨著人工智能不斷發展，逐漸被廣泛應用于醫療診斷、股票交易、機器人控制、法律、遙感技術以及玩具等多方面的領域之中。當前，遙感技術數據遠比呈現在我們眼前的數據多得多，如何將這些數據提取出來成為計算領域內的一道難題。如群集、分布式網絡以及專業硬件設備等高性能計算基礎設施為遙感技術信息提取以及計算提供了重要的建筑學新進展，如圖像分類、目標檢測、定位識別等。HPC不僅僅計算性能強大，而且更高的效能也更加有利于低碳環保，其應用范圍也在不斷拓寬，在人工智能應用方面逐漸使用了這項技術。

【關鍵詞】高性能計算 人工智能 應用

我國經濟不斷進步，與之相適應的網絡技術也在不斷發展，目前我國具有三種完全不同的技術帶領我們通向未來人工智能的道路，其中與之相關的技術包括高性能計算、神經形態計算以及量子計算，最為主要且應用最廣泛的就是高性能計算技術。高性能計算可以為我們帶來更快、更聰明、更廉價、更簡單的人工智能，目前這三種計算方式已經觸手可及，而且這些計算正對人工智能進行改變，需要我們進行深度學習。本文主要從高性能計算的發展趨勢入手，并深入研究高性能計算在人工智能中的實際應用情況。

1 高性能計算的內涵

高性能計算簡稱HPC，目前我國對高性能計算的關注度極高，它是對我們所認識的深度神經網絡架構進行使用，并且能夠讓其更快更簡便更容易地獲取，為我們創造更好的通用環境，甚至可以更有效地利用大數據中心的GPU和FPGA，而且未來很有可能會產生更加專業的芯片。

高性能計算主要采用大量處理單元的聚合能力的方式來解決復雜問題，并且逐漸成為繼理論科學和實驗科學之后的科學探索第三范式，被廣泛應用于航空航天飛行器設計、核武器設計、互聯網服務等各個領域之中，積極促進國民經濟發展，為國防建設帶來了巨大的價值。高性能計算同時也是世界高技術領域的戰略制高點，成為科技進步重要標志之一，評價綜合國力的重要指標之一。

2 高性能計算發展現狀

2.1 永無止境的計算需求

高性能計算時計算科學里的一項分支，主要研究開發高性能計算機以及高性能計算機的運行軟件，與科學研究具有緊密聯系。科學研究對于計算能力的需求是無止境的，這將會促進高性能計算更好地向前發展，其高效發展也將會為科學研究帶來全新的研究手段。在近代科學研究之中，光依靠科學理論和實驗來解決問題是遠遠不夠的。對于復雜的問題，可以采用數值運用方法進行模擬物理世界，從而使得計算科學成為自然科學研究的必備手段。隨著復雜問題的逐漸增多，涉及的范圍愈加廣泛，對計算能力的需求也越來越高，促進了高性能計算的發展，并為其提供了最直接的動力。

2.2 高性能計算系統

擴展性和成本是推動系統結構進步的重要因素，為解決大規模擴展問題，逐漸出現了MPP體系結構，它可以擴展上萬個結點，結點包括計算結點和服務結點兩類，其中計算結點可以提供文件系統、任務管理等服務。高性能計算最佳性能與應用軟件運行時的實際性能并不相同，它們之間存在著巨大的差異。在互聯網領域中，大數據處理應用存在著共性基礎模塊。在社交網絡分析和基因測序中，主要應用基于圖的建模方式，圖算法是最基礎的模塊。

2.3 高性能計算面臨的挑戰

高性能計算的功能消耗大，針對降低高性能計算功能消耗這一問題，國際學術界對涉及計算機系統的各個應用直至芯片各個部分都進行優化處理，如對數據移動算法進行優化處理，創建低耗能系統、機房冷卻系統等。

隨著高性能計算規模逐漸擴大，軟件結構也變得愈加復雜起來，其中故障檢測與診斷是非常具有挑戰性的工作。在大范圍規模下，系統的平均無故障時間較低，將導致MTBF變得更短，其可靠程度會大幅度降低。

3 高性能計算在人工智能中的應用分析

3.1 深度學習迅速崛起

深度學習如同黑盒子一般，使用人員即便不具備相關背景，直接使用這種工具，也可以取得前所未有的效果，可以在極大程度上降低門檻，采取低成本方式將復雜的工作重新做起來，這也是深度學習各項優點中最為顯著的一個。深度學習缺點即為需要的計算資源較高，傳統互聯網公司的計算密集業務的場景甚少，一旦業務發展起來，需要要求極高的計算能力。最近幾年發展過程中，深度學習逐漸變得熱門起來，以GPU計算平臺、工具以及驅動為依據，很快便開發出cuDNN這樣的工具，促進大家更好的去了解和使用GPU，加深對GPU的深入學習。深度學習并不是很難達到的，如阿里這樣具有創新能力的企業，已經將其實用化，積極推動應用的發展，改變架構形式，使得之前不可能實現的應用逐漸變成可能。有助于對大規模的數據信息進行總結、收集與識別，更大程度上釋放計算機的性能。

3.2 讓超級計算機性能提升倍數

GPU不僅解決了計算問題，甚至已經超出了預期，性能的提升帶動了速度的提升，對整個業務狀況都進行了改善。技術的不斷提升帶動了產品的發展，處理數據的規模也逐漸擴大起來，提升了對計算機的需求程度，隨之也提出了以更低的成本獲得更高的性能的需求。其次還將GPU投入機器人學習之中，現階段用戶對于機器人的需求并不是很高，但未來需求程度會得到提升，以便獲得更高的收益。除此之外，一些企業利用深度學習來開展其他業務，其中手機淘寶拍照購物就是深度學習項目之一，其識別率非常高，可靠性也非常可觀。深度學習已經不再停留在學習層面，已經轉到了應用層面，許多應用軟件都可以看到深度學習的身影。GPU憑借著架構的優勢幫助服務器計算能力得到顯著提升，使得難以實現的技術問題都可以得到有效的解決，對新技術要加強規劃，引領產業向新的目標前進，成為新時代下計算機領域內強有力的力量。

4 結語

綜上所述，隨著經濟的進步，人們生活水平的提升，對于人工智能的需求水平也將會提升，高性能計算將會對人工智能產生巨大的影響，與人工智能相結合。伴隨著互聯網的發展，要加大高性能計算在人工智能中的應用程度，使得中國在未來的互聯網技術領域中占有一席之地。

參考文獻

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