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高性能计算应用走入新时代 大计算来临

很多人也许觉得高性能计算离我们很远,在高性能计算上的技术发展只能代表纯粹计算技术上的进步。但实际上,随着高性能计算的应用领域越来越广,高性能计算已经走入了一个全新的时代。以前高性能计算主要集中在传统行业领域的研究,如石油、气象、材料、物理和地球科学计算等领域。而近几年随着高性能计算技术快速发展、互联网与传统行业不断地渗透和融合,推动了工业4.0、智能语音、人脸识别、智慧医疗、可穿戴设备等各个领域的快速发展,这些技术改变了我们生活的方方面面,也使得我们的生活越来越便利。 高性能计算不再是高深莫测的科研技术,它已经实实在在地影响着我们的生活。“根植应用,引领创新”也成为高性能计算新的主题。日前,来自传统行业和互联网行业、工业制造行业等新兴领域的专家和用户一起云集于一年一度的高性能计算用户大会,共同讨论高性能计算发展趋势、交流经验、学习新技术。据了解,这个大会最早是由浪潮主办的高性能计算大会,经过数年发展,高性能计算用户大会吸引了英特尔、英伟达、中科院、清华大学、中石油等一批高性能计算领域的海内外知名技术厂商、应用和研究机构参与,逐渐发展成为国内高性能计算领域规模最大的大会,至今已经举办了五...

CEA开源性能测试工具N2D2 人工智能芯片竞赛开始了

深度学习在2016年持续成为业界热门话题。而在即将来临的2017年里,专家们称人工智能社区对高性能、高效的深层神经网络“推理”引擎的需求将迅猛增加。 时下的深度学习系统主要是在定义网络、训练大数据集时利用强大的计算资源,而在达到目标时则需访问大型计算机系统。 不幸的是,要在嵌入式系统(如汽车、无人驾驶飞机和物联网设备)上有效地实现类似的学习并不容易,原因是嵌入式系统的处理能力、内存和带宽通常是有限的。 因此,深度神经网络(DNN)使得创新技术大有可能在端点设备上发挥其威力。 Movidius首席执行官Remmi El-Ouazzane 几个月前告诉记者,“在网络边缘上部署人工智能是大趋势。” Marc Duranton Marc Duranton是CEA(Commissariat à l'Énergie Atomique法国能源委员会)的架构、集成电路设计和嵌入式软件部的院士。记者最近采访他时问到推动人工智能的动力是什么。他提到三个因素——“安全、隐私和经济”,他认为这三个因素将推动业界在端节点处理数据。Duranton觉得 “尽可能早地将数据转换成信息” 的需求在不断增长。 他表示,...

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