近年来，超算与人工智能持续融合，应用边界不断拓展，场景应用不断丰富，成为科学技术创新和产业变革的重要驱动力。日前，在由中国智能计算产业联盟与全国信标委算力标准工作组共同主办的2024中国算力发展专家研讨会上，专家们探讨了超算和AI融合发展的趋势和路径。

　　中国科学院计算技术研究所研究员张云泉认为，人工智能大模型的迅猛发展，展现出新质生产力的特质，但目前也遇到了算力瓶颈。“鉴于我国在超算领域拥有深厚技术积累，希望超算和AI融合发展，以有效化解这一挑战。”

　　数字化、智能化趋势下，算力已成为推动经济社会持续健康发展的重要驱动力。计算场景纷繁复杂，单一计算架构无法应对，超算和AI融合发展，将有利于把超算的强大解决能力与智算算法的优化能力充分结合起来。

　　国家信息中心信息化和产业发展部主任单志广说：“随着基础算力、智算算力、超算算力等多元化发展，能否用混合型算力资源或者融合型算力体系来同时满足各类应用需求，成为算力发展的核心问题之一。”

　　超算和AI融合发展，已成为近年来全球计算领域的热点。在我国，超算和AI融合有关技术已被应用于超算互联网的建设。通过连接全国超算、智算中心，智能调度各类算力资源，深度整合计算、软件、应用解决方案等资源，超算互联网正构建起一体化算力服务平台，为社会提供高效、便捷的算力服务。

　　今年4月上线以来，超算互联网吸引超过200家应用、数据、模型等服务商入驻，并提供超过3200款商品，覆盖科学计算、工业仿真、模型训练等领域，有助于满足社会对先进计算服务的需求。

　　中国科学院院士、北京航空航天大学教授钱德沛认为，超智融合实践过程中，一方面要用人工智能的方法来求解传统超算问题，另一方面人工智能也将影响传统计算机的结构。在人工智能赋能的前提下，算网融合技术也将得到进一步发展。

　　超算和AI融合发展仍面临一些挑战。首先基础理论有待突破。中国科学院院士陈润生认为：“大模型与智算的发展，不只是应用层面的模型和算法方面的改进，还需要在基础理论方面实现突破。”

　　“超算和AI融合发展需要完整的软件栈支撑，要从形成大模型的基本理论开始。”钱德沛表示。

　　在技术路径上，需要从底层技术与体系结构层面完成软硬协同创新。“超算和智算差别极大，两者本质上是不同的系统。”在陈润生看来，“超算依靠时间复杂度，跑完程序结果就出来了；智算依靠的是空间复杂度，需要先把知识训练好。”

　　“传统超算和智算的训练，对底层基础设施的要求并不一样，也需要判断在什么场景下应实现兼容统一，又在哪些场景下需凸显其独特性。”中国信通院云计算与大数据研究所所长何宝宏说。

　　“未来一体化算力体系的构建，要做好算力资源和业务应用的统筹衔接，避免没有有效应用需求、没有成熟调度体系的普遍性算力互联，以及脱离实际应用需求的异地计算和远地计算算力设施布局。”单志广表示。

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