高性能计算在人工智能中的应用

黄思敏

摘要 随着人工智能不断发展，逐渐被广泛应用于医疗诊断、股票交易、机器人控制、法律、遥感技术以及玩具等多方面的领域之中。当前，遥感技术数据远比呈现在我们眼前的数据多得多，如何将这些数据提取出来成为计算领域内的一道难题。如群集、分布式网络以及专业硬件设备等高性能计算基础设施为遥感技术信息提取以及计算提供了重要的建筑学新进展，如图像分类、目标检测、定位识别等。HPC不仅仅计算性能强大，而且更高的效能也更加有利于低碳环保，其应用范围也在不断拓宽，在人工智能应用方面逐渐使用了这项技术。

【关键词】高性能计算 人工智能 应用

我国经济不断进步，与之相适应的网络技术也在不断发展，目前我国具有三种完全不同的技术带领我们通向未来人工智能的道路，其中与之相关的技术包括高性能计算、神经形态计算以及量子计算，最为主要且应用最广泛的就是高性能计算技术。高性能计算可以为我们带来更快、更聪明、更廉价、更简单的人工智能，目前这三种计算方式已经触手可及，而且这些计算正对人工智能进行改变，需要我们进行深度学习。本文主要从高性能计算的发展趋势入手，并深入研究高性能计算在人工智能中的实际应用情况。

1 高性能计算的内涵

高性能计算简称HPC，目前我国对高性能计算的关注度极高，它是对我们所认识的深度神经网络架构进行使用，并且能够让其更快更简便更容易地获取，为我们创造更好的通用环境，甚至可以更有效地利用大数据中心的GPU和FPGA，而且未来很有可能会产生更加专业的芯片。

高性能计算主要采用大量处理单元的聚合能力的方式来解决复杂问题，并且逐渐成为继理论科学和实验科学之后的科学探索第三范式，被广泛应用于航空航天飞行器设计、核武器设计、互联网服务等各个领域之中，积极促进国民经济发展，为国防建设带来了巨大的价值。高性能计算同时也是世界高技术领域的战略制高点，成为科技进步重要标志之一，评价综合国力的重要指标之一。

2 高性能计算发展现状

2.1 永无止境的计算需求

高性能计算时计算科学里的一项分支，主要研究开发高性能计算机以及高性能计算机的运行软件，与科学研究具有紧密联系。科学研究对于计算能力的需求是无止境的，这将会促进高性能计算更好地向前发展，其高效发展也将会为科学研究带来全新的研究手段。在近代科学研究之中，光依靠科学理论和实验来解决问题是远远不够的。对于复杂的问题，可以采用数值运用方法进行模拟物理世界，从而使得计算科学成为自然科学研究的必备手段。随着复杂问题的逐渐增多，涉及的范围愈加广泛，对计算能力的需求也越来越高，促进了高性能计算的发展，并为其提供了最直接的动力。

2.2 高性能计算系统

扩展性和成本是推动系统结构进步的重要因素，为解决大规模扩展问题，逐渐出现了MPP体系结构，它可以扩展上万个结点，结点包括计算结点和服务结点两类，其中计算结点可以提供文件系统、任务管理等服务。高性能计算最佳性能与应用软件运行时的实际性能并不相同，它们之间存在着巨大的差异。在互联网领域中，大数据处理应用存在着共性基础模块。在社交网络分析和基因测序中，主要应用基于图的建模方式，图算法是最基础的模块。

2.3 高性能计算面临的挑战

高性能计算的功能消耗大，针对降低高性能计算功能消耗这一问题，国际学术界对涉及计算机系统的各个应用直至芯片各个部分都进行优化处理，如对数据移动算法进行优化处理，创建低耗能系统、机房冷却系统等。

随着高性能计算规模逐渐扩大，软件结构也变得愈加复杂起来，其中故障检测与诊断是非常具有挑战性的工作。在大范围规模下，系统的平均无故障时间较低，将导致MTBF变得更短，其可靠程度会大幅度降低。

3 高性能计算在人工智能中的应用分析

3.1 深度学习迅速崛起

深度学习如同黑盒子一般，使用人员即便不具备相关背景，直接使用这种工具，也可以取得前所未有的效果，可以在极大程度上降低门槛，采取低成本方式将复杂的工作重新做起来，这也是深度学习各项优点中最为显著的一个。深度学习缺点即为需要的计算资源较高，传统互联网公司的计算密集业务的场景甚少，一旦业务发展起来，需要要求极高的计算能力。最近几年发展过程中，深度学习逐渐变得热门起来，以GPU计算平台、工具以及驱动为依据，很快便开发出cuDNN这样的工具，促进大家更好的去了解和使用GPU，加深对GPU的深入学习。深度学习并不是很难达到的，如阿里这样具有创新能力的企业，已经将其实用化，积极推动应用的发展，改变架构形式，使得之前不可能实现的应用逐渐变成可能。有助于对大规模的数据信息进行总结、收集与识别，更大程度上釋放计算机的性能。

3.2 让超级计算机性能提升倍数

GPU不仅解决了计算问题，甚至已经超出了预期，性能的提升带动了速度的提升，对整个业务状况都进行了改善。技术的不断提升带动了产品的发展，处理数据的规模也逐渐扩大起来，提升了对计算机的需求程度，随之也提出了以更低的成本获得更高的性能的需求。其次还将GPU投入机器人学习之中，现阶段用户对于机器人的需求并不是很高，但未来需求程度会得到提升，以便获得更高的收益。除此之外，一些企业利用深度学习来开展其他业务，其中手机淘宝拍照购物就是深度学习项目之一，其识别率非常高，可靠性也非常可观。深度学习已经不再停留在学习层面，已经转到了应用层面，许多应用软件都可以看到深度学习的身影。GPU凭借着架构的优势帮助服务器计算能力得到显著提升，使得难以实现的技术问题都可以得到有效的解决，对新技术要加强规划，引领产业向新的目标前进，成为新时代下计算机领域内强有力的力量。

4 结语

综上所述，随着经济的进步，人们生活水平的提升，对于人工智能的需求水平也将会提升，高性能计算将会对人工智能产生巨大的影响，与人工智能相结合。伴随着互联网的发展，要加大高性能计算在人工智能中的应用程度，使得中国在未来的互联网技术领域中占有一席之地。

参考文献

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