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談到超算，最早可追溯到1929年，彼時，超級計算（Supercomputing）的概念首次出現在《紐約世界報》的報道中，并對今后科技的發展起著至關重要的作用。隨后，國內外對超算的研究進入到了如火如荼的階段。
人材是創新的源泉，也是技術發展的主導力量，為了給中國超算產業持續儲備、輸送更多優秀的技術人才，2012年，中國提議并成立了ASC世界大學生超級計算機競賽，該活動與日本、俄羅斯、韓國、新加坡、泰國、中國臺灣、中國香港等國家和地區的超算專家和機構共同發起并組織，并得到美國、歐洲等國家地區超算學者和組織的積極響應支持。
至今，ASC已經走過12個年頭，已經發展為全球最大規模的大學生超算競賽，超過上萬名大學生人才走入ASC，跨進超算的大門，通過以賽代學以賽促練快速成長，融為了產業創新的新鮮血液。
隨著超算技術不斷發展，中國超算應用領域也在不斷拓展，人才培養也得到產學研界的用心扶持。近幾年來，我國超算產業的發展取得了不錯的成績。
規模方面，據Frost & Sullivan的調研數據顯示，2016-2021年中國超算服務市場規模的復合增長率達24.7%，其中，2021年市場規模為196.6億元，2022年增速約24.5%，由此推算，2022年中國超算服務市場規模約244.8億元。
性能方面，中國超級計算平均性能已經從2013年的573 Tflops升至2022年的8999 Tflops。其中，2022年超級計算機最高性能達208260 Tflops，較2021年的最高性能提升了66.55%。
同時，結合超算近兩年的發展態勢，Frost & Sullivan也預測道，2022-2025年中國超算服務市場規模復合增速約24.1%，若持續保持這一增速發展，到2028年，中國超算服務市場規模將接近900億元。
緣何能保持如此高速的增長？
如果從今年科技界的發展動向看，大模型就是最好的“加速器”。
對此，一位超算行業的專業人士也曾提到，隨著2022年底ChatGPT的流行帶動，算力已成為大模型訓練的重要基礎設施，國內外紛紛建設由高端芯片組成的大規模算力集群。大模型訓練與推理為超算帶來了巨大機遇，據OpenAI估算，目前大模型訓練對算力的需求大約每3至4月翻一倍，遠超摩爾定律18至24個月翻倍的速度。
毫無疑問，大模型的發展確實能在很大程度上，帶動算力乃至超算產業的發展，但是其背后是對人才提出了更為嚴苛的要求。諸如，如何加速大模型的訓練速度？如何提升大模型的訓推性能？以及如何降低計算成本等這些問題都需要人來完成。
正如上海大學計算機工程與科學學院院長謝少榮所言，大模型給我們帶來機遇的同時，也帶來了巨大的挑戰，大模型對算力的需求不斷激增，隨之而來對人才也提出了新的要求，如何培養更高質量的人才，就成了重要的研究課題。
基于此，近日，2024 ASC世界大學生超級計算機競賽（ASC24）在北京全面啟動，吸引了全球超過300支高校隊伍報名參賽，較以往報名參加的國家和地區的數量都有較大的提升。
值得注意的是，此次的賽題包括大模型推理優化、滲流數值模擬，以及國際通行基準測試HPL和HPCG等。
其中，在大模型推理優化方面，ASC24選擇的是開源大模型LLaMA2。眾所周知，目前國內外涌現出了多個開源大模型，LLaMA2是充分評估和考量后的結果。智源研究院大模型行業應用負責人周華表示，LLaMA在整個開源界的認知度和成熟度都比較高，從參賽隊伍的角度來說，讓他們基于熟知的開源模型做預賽是一個比較好的選擇。
“在參數上，賽題選擇的是70B參數規模，體量足夠大，硬件配置方面是兩卡的機器，意味著一臺機器是跑不起來的，需要參賽隊伍做更多的優化工作，這對于人才的選拔非常有必要的，”周華如是說。
ASC組委會委員劉軍補充道，“組委會在賽題的選擇上希望有一定的代表性和超前性。”
反觀過往幾年的賽題設置，似乎也在一直踐行這一標準。2016年，在賽題設置方面，和科大訊飛合作做過語音識別；2017年，和百度聯合做了飛槳自動駕駛的路徑規劃；2018年，和微軟共同做了數據集的閱讀理解評測，2019年，雖然大模型沒有爆火，但當時就使用了源大模型的賽題；去年，大模型領域出現了百花齊放的局面，從全球范圍看，LLaMA是具備領先性的。
當然，劉軍也坦言，ASC是一個全球性的競賽，各國的參賽隊伍在開源模型上開展相應的比賽工作，一方面，大家能獲取更廣泛的資源，諸如相應的論文或者代碼工作的支持，另一方面，同樣會考驗，各個參賽隊伍如何更加有效地獲取相關資源完成這次競賽。
在本次競賽中，還加入了滲流數值模的賽題，對此，雷峰網(公眾號：雷峰網)了解到，這類賽題，主要是研究多相流體在多孔介質中的復雜流動規律與特征，要求各參賽隊伍模擬石油開采場景中油、氣、水等多相流體的滲流情況，并優化大規模并行計算過程，提升離散算法的計算性能和并行效率。滲流力學廣泛應用于環境保護、地震預報、生物醫療等領域的科學研究，以及防止治理地面沉降或海水入侵、興建大型水利水電工程、農林工程、凍土工程等工程技術中。
從賽題的設置方面，能明顯的看出，此次的賽題涉及范圍更為廣泛，這就意味著，考驗的不僅僅是大模型訓推等能力，還需要參賽隊伍具備工業、地質學、生物醫療等多個交叉學科的能力，這無疑會對參賽隊伍提出更為嚴峻的挑戰。
對此，中國科學院數學與系統科學研究院研究員張晨松解釋道，此次賽題牽扯的面確實比較廣，包含地質力學、流體力學、油藏工程等知識。所以在設計題目時，會盡量地把一些參賽人員可能不太會牽扯到的知識屏蔽掉，只選擇一部分程序，讓參賽隊伍把優化的精力集中在一些算法的提升以及對固定算法的代碼性能的優化方面。主要考察的則是計算機程序開發的能力以及在超算上并行資源利用的能力。
從一定程度上來說，ASC是為了給超算產業的發展持續輸送人才，但是反觀大模型給超算行業帶來的影響，其實，更重要的是怎么讓大模型在千行百業中成功落地。
周華表示，目前大模型的主要應用形式是客服或者文檔處理，在這些方面已經相對成熟了。但一旦進入深水區，比如工業領域涉及到的文字處理、圖表解析、工程數字等問題很難通過大模型來解決。
“總體來說，現階段的大模型還是一個知識量非常龐大，相對比較通才的偏文科的模型狀態。如果想要用在理工科領域，仍需要不斷加強模型的能力，特別是邏輯推理、數學等方面的能力。”
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