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中国科学院院士、国防科技大学教授、中国计算机学会(CCF)会士王怀民与国防科技大学副研究员冯大为作了主题为《从计算到智能:以材料科学为案例》的报告。在智能计算时代,AI for Science不仅推动了基础科学研究进步,也为高性能计算与人工智能技术发展带来了新的机遇与挑战。如何结合科学研究的具体应用场景,充分发挥高性能计算与人工智能在大数据分析、仿真计算、智能预测、实验辅助方面的潜力,是当前AI for Science落地应用关注的重点。王怀民院士表示,超算与智算既有联系,也有区别。两者的互补性意味着,超算与智算融合,支持未来的科学研究,前景十分广阔。
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主办方称,进入AIGC时代,人工智能应用需要 不断夯实算力底座。作为引领未来发展的关键力量,算力也是构成新质生产力的重要部分。面对新的科技革命与产业变革,新质生产力是一种更高效、更先进的生产发展模式。它关注的不仅仅是“新”,更重要的是实现“生产力”的跃升与结构的优化。高性能计算为人工智能、云计算、大数据、物联网等提供了强大的计算能力,为新质生产力的打造铺就了一条“高速路”。
随着人工智能应用的深入发展,大系统互连网络所连通的重心逐渐从CPU向GPU转移 。如何设计网络协议,如何营造产业生态,以应对这样的战略重心转移,这便是高通量以太网(ETH+)联盟成立的初衷与未来工作的目标。在大会上,联盟发布了高通量以太网协议1.0。今后,联盟将按照年度大版本、半年度小版本的演进规则,持续推动高通量以太网协议不断完善。高通量以太网联盟主席蔡德忠展示了高通量以太网协议未来的发展路线图,同时表示,AI智算将重新定义网络架构,而基于以太网的互连方案将成为行业主流。
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