云计算视界AI的不断发展，终究要建立在高性能计算的技术之上
北京联盟_本文原题：AI的不断发展 ， 终究要建立在高性能计算的技术之上
计算、数据信息、优化算法 ， 这三者被称作大数据时代的“三要素” ， 是智能化发展趋势的关键驱动力 。 HPC CHINA 2020交流会由中国计算机学会主办、中国计算机学会高性能计算专业委员会、郑大、郑州航空港经济综合实验区经济发展综合性试验区协办 ， 主题风格为“新超算、新基建、互联网经济” 。 此次大会采用线上和线下推广紧密结合的方式 ， 根据云社区论坛、云展览会、云比赛、云颁奖典礼等多样方案进行 。
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据了解 ， 本次会议邀请函了intel、华为公司、阿里巴巴网等数十家HPC行业骨干企业 ， 从落地式实例与运用商品等领域建筑者的视角 ， 讨论以高性能计算行业和鲲鹏生态计算领域为代表的高性能算法事业的使用价值与发展前景 。
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性能卓越、高可靠性、高精密、实时监测、即时调整 ， 是科学领域中探寻和发展趋势的技术支撑点 ， 是超算界的竞争优势之一 。 创建科学领域实体模型必须要长期性的基础理论累积 ， 长期性的数据采集 ， 对数据信息开展梳理 ， 创建实体模型 ， 最后完成对行业的科学预测分析和系统软件预测分析 。
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这就是对高性能计算机高度依靠和要求 ， 因为高性能计算在科学领域中占的比例越来越大 ， 尤其是在人工智能行业 。 这毫无疑问是当今科技领域最关心的科研项目 ， 并且伴随着近些年人工智能的高速发展趋势 ， 大家对高性能计算机的能力规定也愈来愈高 。 优良的优化算法能够提升计算高效率 ， 特别高性能计算的综合能力 。 除开硬件配置行业的开发设计以外 ， 针对计算力的急切要求在手机软件行业更为显著 。 除现有的人工智能架构加上页面和优化算法置入到全部智能化架构实体模型 ， 人工智能实体模型自我学习、AI演讲也需要高性能计算的支持 。
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计算 ， 认知 ， 观念 ， 从键入到输出再到认知能力逻辑推理 ， 再到深层逻辑推理 ， 每一个阶段都必须搜集很多的数据信息 ， 搭建实体模型 。 针对认知自然环境中数据的搜集、互换、解决 ， 规定各个方面的智能化系统 。 多节点限度上表现为多同构系统软件、节点内的对映异构、协作全流程计算 。 可以说 ， AI的发展取决于高性能计算的提高来完成 。 随着着人工智能科学研究的深层次 ， 对高性能计算的要求持续提升 。 可以说 ， AI将来的科研成果 ， 非常大水平上是创建在高性能计算技术发展之上的 。
【云计算视界AI的不断发展，终究要建立在高性能计算的技术之上】各位读者 ， 你们觉得呢？
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