1月21日下午,asc19启动会于清华大学fit多功能厅顺利举行。中国工程院院士、各大超算中心负责人、超算与人工智能专家及参赛队师生代表等数百人参加了会议。asc19吸引了全球六大洲超过300支高校队伍报名参赛,通过预赛决出的20强将进入4月21日-25日在大连理工大学举行的总决赛。
年轻人,未来是属于超级计算的时代。
在学术界,有一个可谓家喻户晓的排行榜——世界超级计算机500强。该榜单自1993年6月创办以来,每6个月更新一次排名,并成为各个大国竞相追逐的“阵地”之一。
我国近年来在超算500强的表现实属惊艳,凭借天河二号和神威·太湖之光,分别六次和四次拿到冠军,一共十次,相当于连续五年霸榜top500。
直到2018年6月,美国凭借“顶点(summit)”,时隔多年重回榜首。而就在榜单发布不久,新华社消息称,我国自主研发的新一代百亿亿次超级计算机——“天河三号”e级原型机完成研制部署。并预计于2020年研制成功!
超算较量,愈演愈烈。
为何超算如此重要?
超级计算是世界高端信息领域的战略制高点,是整个高科技的重要支柱之一,也是体现我国科技竞争力和综合国力的重要标志,具有基础性、战略性和标志性,是“国之重器”,其分量堪比“两弹一星”。
超算意义重大,它不仅具有非常重要的社会需求,而且无可替代,更无法依赖国际市场,必须依靠我们自己来发展。从这个意义上说,无论怎样重视都不过分。
少年强则国强,asc培养超算人才
如今,超算对国家发展的意义不容小觑。而未来属于年轻人,因此,在超算领域对年轻一代的培养至关重要。
超算竞赛,便是方式之一。
1月21日,2019 asc世界大学生超级计算机竞赛(asc19)启动仪式在京举行,中国工程院院士、各大超算中心负责人、超算与人工智能专家及参赛队师生代表等数百人参加了会议。
asc19吸引了全球六大洲超过300支高校队伍报名参赛,通过预赛决出的20强将进入4月21日-25日在大连理工大学举行的总决赛。
科技部高新司副司长
梅建平
正如科技部高新司副司长梅建平在此次启动会中所述,随着互联网、大数据、人工智能等新技术和新应用的快速发展,超算的应用领域和范围还将进一步的拓展。对复合型人才的需求也就逐步增加。
少年强,则国强。大学阶段既是增长知识的学习期,也是培养创新精神和工程能力的起步期。
asc竞赛通过吸引世界各国大学生广泛参与,结合国际大科学问题和重大应用场景设置赛题,并且引入世界顶级的超算系统作为竞赛平台。为广大的参赛选手搭建了一个开拓视野,交流技术,锻炼能力,增进友谊的大舞台。它将会对培养高水平复合型的超算人才发挥重要的作用。
asc发起人、中国工程院院士、浪潮集团首席科学家
王恩东
asc竞赛发起人、中国工程院院士、浪潮集团首席科学家王恩东认为:
asc一直致力于构建国际青年人才交流合作平台,引导参赛学生发挥创造力和团队精神。
通过设置国际大科学工程和人工智能等前沿技术赛题,让年轻学子们亲身感受关乎人类福祉和文明进步的全球重大挑战,这将有助于培养具有国际视野、前沿技术思维的复合型超算及人工智能人才。
赛题难度再升级,比拼全球气候变化和ai图像重建
对参赛选手来说,最为关心的当然是赛制和赛题。
asc19吸引了全球六大洲超过300支高校队伍报名参赛,通过预赛决出的20强将进入4月21日-25日在大连理工大学举行的总决赛。
赛题包括:
研究全球气候变化的地球系统模式cesm;
人工智能图像超分辨率重建sr;
研究全球气候变化的地球系统模式cesm
cesm赛题要求参赛大学生队伍利用超级计算机,推演工业革命开始前十年以及二十一世纪前十年全球气候变化的过程,这将让大学生们有机会接触到目前国际上最前沿的气候变化科学工程。
cesm是当今国际上应用最为广泛的气候模型,同时也是联合国政府间气候变化专门委员会(ipcc)撰写第五和第六次评估报告所使用的主要气候模型之一。
cesm是一个完全耦合的气候模型,包括了大气、陆地、海洋、海冰、陆冰等几大模块,利用物理、化学、流体力学等方程式,外加由实际观测得到的气候场资料作为起始状态,最终在超级计算机上再现气候变化的过程。
科学家们运用cesm来模拟海洋生态系统与温室气体的相互作用,臭氧、粉尘和其他大气化学物质对气候的影响,大气、海洋和地表的碳循环,以及温室气体对高层大气的影响等,还可以探索更广阔的应用空间。
人工智能图像超分辨率重建sr
近年来asc竞赛中人工智能赛题备受关注,asc19要求各参赛队伍自行设计图像超分辨率算法(super-resolution,简称sr)并训练相应的ai模型,利用超级计算机在尽可能短的时间内将80张模糊不清的图像还原成高分辨率图像,同时在相似度上符合标准。
图像超分辨率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,这项技术可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。
参与竞赛或将改变人生轨迹
当然,asc竞赛除了对国家超算竟备的人才培养起着至关重要的作用,与个人的学业与发展也存在着紧密的联系。
然而,对于面向本科生的asc竞赛,许多初来乍到必然拥有许多的困惑与迷茫。
新智元记者便向asc19总决赛东道主大连理工大学副校长姚山提问:作为一位教育工作者,从您的角度来看,是否推荐大部分学生参与类似asc这样的竞赛?平时的课业与竞赛之间又如何做到平衡呢?
对此,姚山副校长给予了一个肯定的答复:“作为大学老师,我希望出现更多对学生的成长和教育能够带来益处的竞赛和比赛。”
大连理工大学副校长
姚山
我国大学的教育在学生“自我投入”方面是不充分的,有可能是施教者在教育与引导学生方面存在一定的问题,但亟需推动改革,采用更多更好的方式让学生将其课余时间投入到多学科交叉的、能够自主学习的领域中去,而不应当是“填鸭式”的模式。
这是从师长的角度来看待asc竞赛的,那么从学生本身又作何看法呢?
此次asc19启动会特别邀请了来自华中农业大学参赛队代表周恒同学发表讲话,分享心得(华中农业大学参赛队在去年的asc竞赛中取得了优异的成绩)。
华中农业大学参赛队代表
周恒同学
曾经的周恒也似芸芸新生,看到有的学长学姐参加比赛拿到奖牌、有的积累了不错的开发经验,得到了bat的offer、有的拿到学校的保送资格、有的发表了自己的科研论文,而对自己的学业和未来的选择感到迷茫,无法抉择。
偶然的机会,周恒抱着试一试的态度报名了学院超算俱乐部,而在为期7天的暑期集训中,他发现,超算,并没有想象中那么的简单——许多相关课程在大三才有开设,对一个本科生来说挑战还是巨大的。
通过不断的自我学习与努力,周恒同学终于取得了成绩。于是便于2017年参与asc,取得了当年的二等奖;而后于2018年,斩获asc18一等奖!
回看自己的本科,周恒同学说道:
asc超算竞赛改变了我的人生方向,如果我当时没有参加asc超算竞赛,可能我现在已经在某家互联网公司工作,又或是刚刚结束考研的奋战。
asc超算竞赛让我学到了很多本科阶段学不到的知识,我觉得作为一名计算机科学与技术专业的学生,不仅仅要掌握如何写代码这种基本功能,更要深入学习计算机科学。
近距离接触计算机科学领域的难题,参与到导师的科研项目中,这也锻炼了我发现问题,解决问题的能力,这一点对往后的学习有非常大的帮助。
人生难得几回搏。年轻人,要抓住机遇,砥砺前行。
asc往届精彩回顾
asc student supercomputer challenge(中文:asc世界大学生超级计算机竞赛)是由中国发起的世界最大规模的大学生超算竞赛,与美国sc、德国isc并称全球三大超算竞赛。
asc student supercomputer challenge发韧于2012年,经过7年发展,经历了从中国到亚洲,再从亚洲到世界的规模升级,影响力不断攀升。迄今为止,asc 竞赛已吸引到全球超过7000 名年轻人才参与,参赛队伍总数超过1400支。
asc竞赛由中国倡议成立,与日本、俄罗斯、韩国、新加坡、泰国、中国***、中国香港等国家和地区的超算专家和机构共同发起并组织,并得到美国、欧洲等国家地区超算学者和组织的积极响应支持。
asc竞赛旨在通过大赛的平台,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。
全球最具挑战性超算竞赛
asc竞赛是国际同类比赛中,第一个引入世界级顶级超算系统作为竞赛平台的赛事:
2014年竞赛与国家超级计算广州中心合作,引入了当时全球最快的超级计算机天河二号作为竞赛平台;
2017年竞赛与国家超级计算无锡中心合作,将当时全球最快的超级计算机神威·太湖之光作为竞赛平台。
让本科生可以实际动手操作全球最快的超级计算机并挑战尖端科学应用问题,无疑能充分激发年青人超乎想象的科技创新热情。
asc致力于竞赛与国际大科学问题结合,提供参赛队员更多与国际大科学工程的亲密接触机会:
asc15竞赛与世界最大射电天文望远镜项目ska合作,将其应用gridding作为赛题;
asc17竞赛采用戈登·贝尔奖入围应用高分辨率海浪数值模拟masnum及无人驾驶领域ai应用作为竞赛赛题;
asc18竞赛包含了一道世界顶尖科学成就的计算应用, 2017年诺贝尔化学奖颁给了“在开发用于溶液中生物分子高分辨率结构测定的冷冻电镜技术方面的贡献”的三位科学家, 而asc18将冷冻电镜的核心应用三维重构软件relion作为竞赛赛题。
asc竞赛打开了人工智能比拼的新视角
asc竞赛从2016年引入人工智能ai赛题,意在激励参赛队员充分发挥超算计算力挑战优化领先ai应用,至今已得到科大讯飞、百度、微软等著名人工智能企业的大力支持与积极参与。
asc16人工智能赛题为来自科大讯飞提供的智能语音dnn应用。
竞赛要求参赛队进行该算法的mic众核超算移植优化。总决赛中,华中科技大学代表队设计了非常出色的深度神经网络方案,在天河二号超级计算机上实现高度优化,对涉及英文、中文普通话、四川方言三个语种共约60万条语音数据实现了高准确度训练模型,并将计算性能最高提升108倍。
asc17人工智能赛题为来自百度提供的交通预测应用。
预赛阶段给出某城市前50天实际采集的交通状况的训练数据集,要求参赛队预测出第51天的交通状况。在总决赛阶段,赛题难度进一步升级,要求各队伍在3000瓦功耗下采用组委会提供的超算服务器搭建系统集群,利用百度paddlepaddle框架开发深度学习神经网络算法,预测多达300+道路在某规定时间的早高峰路况。
北京航空航天大学、清华大学、乌拉尔联邦大学以及香港浸会大学等多队在这道赛题中针对性给出了出色的解决方案。
asc18人工智能赛题为来自微软提供的自然语言阅读理解中的搜索提问回答预测(answer prediction for search query)。
参赛队需要基于来自于搜索引擎如bing或语音助手如cortana的真实提问所构建的巨大数据集,研究创造自己的回答预测的ai方法和模型,以实现对提问的准确回答,让人工智能向解决好认知挑战更进一步。
而asc19人工智能赛题是单张图像超分辨率sr。
sr是指由一副低分辨率图像重构高分辨率图像,在卫星和航空成像、医学图像处理、人脸图像分析、文本图像分析、标识和数字车牌读取、生物特征识别等领域应用广泛,近二十年来吸引了众多学者研究。
这道赛题要求参赛队员基于pytorch框架设计和优化算法,将80张模糊不清的图像还原成高分辨率图像,同时在相似度上符合标准。
全球最快超级计算机排行榜top500发起人杰克·唐加拉(jack dongarra)对asc竞赛的ai应用挑战表示肯定,他认为大数据和高性能计算的相互融合会推动人工智能技术的进一步发展。人工智能技术在实际生活中的应用其实已经有很多,比如说自动驾驶汽车,“这在20年前是不可想象的,现在已经接近实现了,在我有生之年会看到很多过去不可想象的人工智能实现。”
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