ASC17超算大賽猜想：戈登·貝爾獎應用&人工智慧AlphaGO？

　　新浪科技訊 1月9日消息，近日來，神秘棋手連續戰勝圍棋冠軍常昊、周睿羊、古力等多位大師收穫60勝引人關注，在Google公布真像後，人們對人工智慧深度學習的關注持續加熱。與此同時，隨著2017 ASC世界大學生超級計算機競賽（ASC17）全球預賽即將打響，ASC組委會透露，人工智慧深度學習將成為本屆賽題之一，並將與世界三大深度學習研究院之一合作。

　　深度學習是近幾年和未來最熱門的HPC應用之一，也是重視HPC前沿應用創新的ASC競賽所關注的重點領域。此前，ASC16首設深度學習試題，要求所有參賽隊伍針對DNN智能語音演算法，進行MIC眾核加速技術的移植開發，對涉及英文、中文普通話數萬條語音數據建立高準確度訓練模型。

　　目前全球三大深度學習研究院分別是百度、Google、Facebook，這三家在人工智慧深度學習領域各有所長，無人駕駛汽車開發是百度深度學習研究院的重要方向，Facebook發布了多項圖像識別成果，Google令人最熟知的就是AlphaGO，這讓人不僅好奇究竟哪個會成為本次ASC17競賽應用？

　　世界級超算應用會亮相嗎？

　　除了深度學習賽題之外，世界級應用或許也將成為本次賽題。據ASC組委會此前公布的消息，蟬聯全球最快超算稱號的神威·太湖之光已確定成為ASC17總決賽的比賽平台。而在神威·太湖之光上運行過三項獲「戈登·貝爾」獎提名的超大規模應用，其中中科院軟體所楊超研究員與清華大學副教授薛巍、付昊桓等人聯合北師大組成的研究團隊憑藉「全球大氣非靜力雲分辨模擬」應用一舉摘得2016年錦標，實現了我國高性能計算應用成果在該獎項上零的突破。其餘2項應用分別為國家海洋局海洋一所與清華大學合作的「高解析度海浪數值模擬」和中科院網路中心的「鈦合金微結構演化相場模擬」。

　　這讓人不禁猜測，是否三項堪稱世界級的HPC應用中的某一個，會成為本次ASC17的競賽試題，看看大學生們在面臨頂級的超算應用時，能否體現出與研究人員不一樣的優化思路？

　　KNL試題會典型嗎？

　　鄭州大學最新部署的中國最大規模的KNL超算系統，將成為ASC17初賽階段的比賽平台，這意味著ASC17有極大可能會設置一道關於KNL優化的試題。KNL是英特爾最新的融核處理器，既可以做中央處理器，也可以作為協處理器使用，這一架構特點使得ASC競賽組委會需要在眾多HPC應用中挑選有代表性的，以便讓參賽隊伍更好的體會融核獨特的架構之處並擁有相應的應用優化經驗。

　　無論ASC17的試題究竟有哪些，這屆競賽使用神威·太湖之光和KNL集群作為比賽平台，已經有足夠的吸引力讓眾多高校師生投身於賽事之中，相信試題會給這屆大賽帶來「錦上添花」的感覺。