TOP500发起人：ASC竞赛让学生思考超算与人工智能融合
2019-04-24 来源：互联网 网络编辑：编辑 阅读次世界最大规模的2019 ASC大学生超算竞赛(ASC19)已进入激动人心的决赛日。4月21-25日,来自全球20所知名高校的大学生超算队伍在大连理工大学展开最后对决,他们需要自行设计和构建一套高性能计算(HPC)与人工智能(AI)融合的系统,从而灵活应对来自传统科学计算与新兴人工智能计算的双重挑战。
ASC竞赛促进HPC与AI融合
作为ASC竞赛专家委员会主席,全球超级计算机排行榜TOP500发起人、美国工程院院士、橡树岭国家实验室及田纳西大学杰出教授Jack Dongarra认为,高性能计算是当下推动科学持续前进的动力,而以深度学习为代表的人工智能计算则为高性能计算探索出一个新的领域,特别是对数学、计算数学相关的领域而言更是如此,“我很高兴看到ASC竞赛设置了HPC与AI领域的不同赛题,这会让学生们在比赛中思考二者如何融合的问题,并学习和尝试亲手构建一套超算系统来完成不同类型的计算任务,对于他们未来的职业生涯会有非常重要的启发意义。”
从现实的情况来看,AI与HPC融合的趋势正在不断加速。众所周知,AI训练的数据量越大,标注越精确,训练出的模型也越精准,同时也需要数十倍的计算量,这也是人工智能计算快速从单机单卡计算演变为单机多卡、多机多卡、异构集群级计算的重要原因所在。HPC积累多年的多机并行、高速低延迟网络、管理调度算法等成熟技术可以大大减轻管理使用AI集群的负担。无论是从经济性还是便利性来看,HPC与AI的融合都会是一种必然的趋势,毕竟用同一套系统解决不同领域的问题,胜过两套彼此独立的系统。
国家重点研发计划“高性能计算重点专项”总体专家组组长钱德沛教授表示:“目前来看,AI与HPC之间的联系还处于一个初级状态,AI有大量的数据、推理、训练任务需要超级计算的支持,HPC可以把AI应用到新的领域,比如利用人工智能更精准的完成天气预报等等。但从长远来看,AI与HPC可能还存在更深层的关系,人工智能的初衷就是从人的智能向计算的一个启发,它对未来的计算模式可能会带来非常重要的影响。”
人工智能赛题促进HPC+AI融合人才培养
从2016年开始,ASC联合科大讯飞、百度、微软等领先人工智能企业,将智能语音DNN应用、交通预测应用、机器阅读理解等最新人工智能技术引入到了比赛中,让参赛选手利用超级计算机在并行环境中优化人工智能应用,引导学生从基础架构、计算力层面建立起对人工智能的整体认知,培养HPC+AI复合人才。
ASC19总决赛设置了超分辨率(SR)一个特定领域的赛题——人脸图像超分辨率,其目标是从大规模数据集中探索低分辨率(LR)人脸图像和高分辨率(HR)人脸图像强度对应关系,最终让机器生成接近真实的HR人脸图像。SR技术是近几十年来广受关注的一项视觉计算技术,其目标是将低分辨率图像恢复或重建为高分辨率图像。随着深度学习技术特别是生成式对抗网络GAN被引入到SR研究中,这项技术得以广泛应用于卫星和航天图像分析、医疗图像处理、压缩图像/视频增强及其他应用领域。
在总决赛中,20支高校队伍将重新设计或调整他们在初赛阶段设计的SR算法,以便对赛题中使用的人脸图像数据集进行4倍分辨率还原。想要达到竞赛要求并取得更好成绩,学生们一方面需要尝试将HPC技术融入到AI计算过程中,以实现更高的计算性能;另一方面也要在设计模型时充分考虑人脸图像的特征相似性。2016年一项发表于ECCV的研究成果表明,传统衡量SR图像的信噪比(PSNR)和结构相似性(SSIM)并不能很好的反映重构人脸的效果。在Facenet和SphereFace等人脸识别算法中都采用512维特征向量作为人脸的唯一特征。本次决赛采用高清人脸(HR)和重构超清图像(SR)提取的512维向量的余弦相似性作为特征相似性。
ASC竞赛组委会委员、浪潮集团AI&HPC总经理刘军认为,人工智能为高性能计算开启了一个新的应用领域,并彼此融合、相互促进,“我们希望通过ASC竞赛设置的科学计算与人工智能计算赛题,让世界各国的大学生们通过比赛思考、学习并尝试解决HPC如何更好的与AI融合,从而促进HPC与AI交叉人才的培养,缓解工业界与学术、教育界争夺AI人才的矛盾,这是ASC竞赛一个非常重要的使命。”
世界大学生超级计算机竞赛(ASC)由中国发起组织,并得到亚洲及欧美相关专家和机构支持,旨在通过大赛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。大赛迄今已连续举行8届,共吸引了全球超过7000名大学生参赛,是目前全球规模最大、参与人数最多的大学生超算赛事。ASC19由亚洲超算协会、浪潮集团和大连理工大学联合举办。
