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雷鋒網 AI 科技評論消息，4 月 21 日—4 月 25 日，ASC 世界大學生超算競賽總決賽在大連理工大學舉辦，20 強高校代表隊匯聚中國大連，展開激烈角逐。他們將在 3000 瓦額定功耗下自行設計組建超級計算機，并完成人工智能圖像超分辨率 SR、全球氣候變化模擬 CESM、HPL&HPCG 基準測試、基因測序組裝軟件 WTDBG、神秘應用以及今年新設立的超級團隊賽等高難度賽題。
與此同時，與比賽同期，4 月 24 日與 25 日也迎來「第 21 屆國際超算高峰論壇」、「人工智能與超算創新研討會」等系列活動，來自中國、美國、歐洲的海內外知名專家學者就人工智能、超算、科學等創新主題進行報告研討。
ASC 超算大賽是由中國發起的世界最大規模的大學生超算競賽，至今已舉辦 8 屆，旨在通過大賽平臺推動各國及地區間超算青年人才交流和培養，提升超算應用水平和研發能力，發揮超算的科技驅動力，促進科技與產業創新。
本屆競賽有來自全球 300 多支高校隊伍報名，經過近兩個月激烈的初賽角逐，最終，北京航空航天大學、南方科技大學、福州大學、暨南大學、上海交通大學、中山大學、臺灣清華大學、北京大學、華中科技大學、山西大學、太原理工大學、電子科技大學、香港中文大學、波蘭華沙大學和華沙工業大學聯隊、清華大學、德國埃爾朗根-紐倫堡大學、大連理工大學、愛沙尼亞塔爾圖大學、哥倫比亞 EAFIT 大學、韓國成均館大學 20 支高校隊伍晉級總決賽，共同爭奪冠亞軍、e Prize 計算挑戰獎、最高計算性能獎、應用創新獎、超級團隊賽獎等諸多獎項。而雷鋒網 AI 科技評論也來到現場，第一時間為大家帶來報道。
回顧超算比賽歷史，短短九年間，從 2012 年的只有 27 支隊伍參賽，參賽隊伍只局限于中國，發展成現在覆蓋亞洲、歐洲、美洲等全球 300 多支隊伍，競爭越來越激烈。而每一年，也都有隊伍創造新的記錄。2013 年，華中科技大學在 MIC 架構上，成功對計算金融 BSDE 應用進行了優化，獲得 6 萬倍性能提升；2014 年，上海交通大學完成石油勘探 3D-EW 20 萬核應用性能擴展；2015 年，中山大學實現了 SKA(平方公里射電望遠鏡陣列) 的天文計算 Gridding 應用的 600 倍性能加速，而總冠軍清華大學代表隊同年斬獲 ASC15、ISC15、SC15 全球三大超算競賽冠軍；2018 年，上海科技大學代表隊在人工智能機器閱讀理解賽題中，8 小時內完成大規模數據集的并行模型訓練，并實現 46.46 的高預測精度。
在 24 日的第 21 屆國際超算高峰論壇上，國內外專家學者共聚一堂，對人工智能和超級計算的影響與挑戰展開探討。
ASC 專家委員會主席 Jack Dongarra 教授帶來高性能計算與大數據的發展趨勢以及未來需要應對的挑戰；來自加州大學伯克利分校的 Leon Chua 教授為現場觀眾介紹了一種新型的雙端器件——憶阻器，并展示了它作為超級計算主力的潛力，以及在神經形態計算、深度學習、邊緣計算、人工智能等領域的應用；而巴塞爾大學副教授 Florina M. Ciorba 博士則分享了面向高性能科學應用的智能調度，她表示，智能調度將有可能解決負載不平衡問題，這將影響科學應用在現有的和未來的高性能計算系統上運行的性能。
國內也有諸多學者進行分享，如中國科學院大氣物理研究所所長助理周天軍、中國自動化研究所研究員程健、無錫國家超級計算中心研發中心主任甘霖、大連理工大學副教授鄧冬東，演講內容涉及氣候建模、深度神經網絡、深度學習太湖之光、個性化心臟模型等諸多應用。
在 25 日的人工智能與超算創新研討會環節，雷鋒網 AI 科技評論也看到越來越多與 AI、超算應用相結合的話題，來自浪潮、英偉達的企業嘉賓，為我們帶來 HPC+AI 的硬件系統，以及基于這些系統的一系列應用。
大連理工大學教授盧湖州在論壇中提到人工智能的發展與應用，他們此前做過一些與 AI 相關的研究，諸如深度手機版單反相機 DeepLens，以及動作轉移，他也笑稱，因為在動作轉移中，主要基于 GAN 網絡，而他們的 V100 還不太夠，學生們跪求采購硬件。
他表示，歷史是螺旋進步的，人工智能經歷三次浪潮，未來也必將如此。對比哈佛大學心理學家加德納的多元智能理論，人工智能與人類相比，在空間、音樂、肢體運動方面尚有差距，在內省、人際、自然探索方面尚無可比性。此外，雖然 AI 呈現爆發增長之勢，但總體上還處于初級階段，雖然還遠不足以威脅人類的生存，但其社會影響應當得到高度重視。
而除了對人工智能的探討，來自中國科學院大連化學物理研究所和中科院北京基因組所的李國輝研究員和趙文明高級工程師，也分別帶來了高性能計算與 AI 在生命科學和生物醫學領域中的應用、高性能計算在基因大數據領域的應用。
李國輝研究員在講座中提到化學化工、生命科學、生物醫藥三大領域中的交叉科學問題，他表示，生物病理的分子機制與藥物靶標的發現確認，以及高效、精準的創新藥物篩選和設計是 21 世紀最具挑戰課題之一。在理論與計算生物物理化學中，分子動力學模擬最為有效。發展至今，理論方法主要面臨的挑戰在于精度與速度，他談到多尺度模擬理論方法發展與應用研究以及高精度粗粒化模型、蛋白與小分子識別的機理解析與理論預測等等。
展望未來，他表示，他們與無錫超算中心合作實現了 2 個神威插件 MD 模擬速度接近 V100，已經投稿到 SCE19，這是一大進展。但是目前針對整條染色體（10 億原子）、簡單細胞（100 億原子）的全原子模型動態學模型已經由日本科學家實現了 100 納秒高效并行模擬，我國還存在比較大的差距。他隨后展望，理論方法+定制芯片+并行算法緊密結合，必將帶來生命科學和生物醫學等領域的研究與開發的跨越式發展。
趙文明高級工程師在講座中表示，生物醫學研究已進入大數據時代，我們每個人都是大數據的載體，目前來自醫院、體檢機構、科研院所、高校等，包括臨床診療數據、影像數據、電子病歷檔案等在內的數據，每人約有 10TB，每家醫院年產數據約 665TB。如今，生物醫學大數據正逐步變革和推動生命科學研究。
他談到，現代醫學已經發展到基于生物信息大數據的精準醫學階段，為惡性腫瘤、心腦血管疾病和常見病的防控和治療提供了革命性的重大歷史機遇。不過，中國生物大數據面臨迫切需求與挑戰，目前歐美日主導國際生物數據的存儲，雖然中國輸出數據約占 30-40%，但是由于缺乏平臺，制約我國精準醫學研究與產業創新，在我國，如何存好、管好、用好復雜的精準醫學大數據，是機遇，也是挑戰。
他們目前的工作有依托研究所的高性能計算平臺、生命與健康大數據中心（BIGD），他重點談到原始基因組數據歸檔系統（GSA），以前我們必須把數據放在國外數據庫，GSA 平臺已經獲得國際期刊認可，實現了「零」的突破，目前已收集數據超過 1000TB。
而在精準醫學方向，他們已經完成一千人的全基因組深度測序，獲得了約 90TB 的人類基因組數據，鑒定了 2.5 千萬個遺傳變異位點，構建了中國人的高精度遺傳變異圖譜。此外，也已經建立中國人群基因組變異數據庫。
而隨著二十強選手答辯的結束，ASC19 所有獎項新鮮出爐。最終，臺灣清華大學代表隊首次奪得總冠軍獎杯，清華大學代表隊獲得亞軍，中山大學代表隊在 e Prize 計算挑戰獎指定賽題 CESM 上表現優異，成功獲得該項大獎，北京航空航天大學代表隊獲得最高計算性能獎，由中山大學、太原理工大學、香港中文大學和德國埃爾朗根-紐倫堡大學組成的超級戰隊，成為 ASC 歷史上首個「超級團隊對抗賽」優勝者。
接下來，雷鋒網 AI 科技評論將為大家帶來更多比賽精彩內容，敬請期待。
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