1月19日,ASC世界大学生超级计算机竞赛(ASC22)启动会在北京、合肥两地及线上同步举行。多位中国科学院院士、中国工程院院士、超算与人工智能领域专家及参赛队师生代表等参加了会议。
(ASC竞赛发起人、中国工程院院士王恩东在启动会上致辞)
据了解,ASC竞赛发轫于2012年,今年正是竞赛十周年。迄今为止,ASC竞赛已吸引了全球超过10000名大学精英人才参与,与美国SC、德国ISC并称全球三大超算竞赛,也是世界最大规模的大学生超算比赛。
本届竞赛吸引了全球超过300支参赛队伍报名参加,从1月起,参赛队将进行2个月的预赛,所有参赛大学生队伍需要在预赛中完成两道极具挑战性的尖端应用赛题,分别是“源”AI语言大模型和AI+Science代表性软件DeePMD-kit,通过预赛选出的队伍将参加5月7日至11日在中国科学技术大学现场举行的总决赛(中国大陆之外晋级的队伍将通过在线方式参与)。
据大会主办方介绍,近年来随着人工智能与深度学习的发展,在计算机视觉、语音、自然语言处理等领域,深度学习对算力有着高度需求,训练深度学习模型对硬件的算力、能耗以及访存带宽的需求与日俱增,超级计算机越来越多地用于训练深度神经网络。
相应,从2016 年开始,ASC便在赛题中引入了与 AI 相关的超算赛题,这些题目往往来源于实际生活、研究和生产,所以比赛中所创造的优化方法和一些成果,马上就可以反馈到实际应用当中。而这也正是比赛的意义所在。
以预赛的赛题一 “源”AI语言大模型 为例,“源”是2021年发布的一个面向中文的巨量语言模型,在众多的语言处理任务中表现出了广阔的应用场景。ASC22组委会提供了100GB的高质量中文数据集,要求参赛队在没有模型设计的参考代码的情况下自行完成模型结构训练和全部训练过程,基于数据集实现一个47亿参数的小号“源”模型。
与赛题一不提供参考代码不同,赛题二 DeepMD-Kit 则是基于2020 年戈登·贝尔奖的获奖应用,引导大学生进行一场人工智能+科学研究(AI+Science)的前沿探索。DeepMD是一种基于机器学习的新方法,每天能够模拟1亿原子超过一纳秒的轨迹,而此前的方法只能模拟百万原子的轨迹。通过对DeepMD-kit训练效率的优化,参赛选手将对DeepMD-kit的模型构建有一个直观认识,并可以使用高性能优化手段优化整个训练过程。
(2020戈登·贝尔奖的获奖研究,赛题二的出题人张林峰是该研究的通讯作者)
据AI科技评论了解,ASC 旨在通过大赛的平台,推动各国及地区间超算青年人才交流和培养,提升超算应用水平和研发能力,发挥超算的科技驱动力,促进科技与产业创新。
做一个形象的比较,如果说戈登贝尔奖和Top500是超算界的达喀尔拉力赛和F1比赛,ASC就是超算界的卡丁车竞赛,竞赛的侧重点引导和教会学生从芯片微架构体系结构,到芯片间的互联,节点的互联,到操作系统,调优到建模等所有与超算相关的知识点全部结合在一起,最终管理一个复杂系统。比赛在让学生得到锻炼和成长的同时,也给学生们提供了最佳的交流平台。
为帮助各参赛队伍高效备战,ASC22竞赛集训营将于1月20日-21日在线上举行。来自世界知名学术机构、高科技企业的HPC及AI专家将详解竞赛规则、集群搭建及优化、赛题等内容,进行参赛指导。而在ASC总决赛期间,大赛也将举办“HPC Connection Workshop国际高峰论坛”、“人工智能与超算创新研讨会”等系列学术活动。

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