国际高性能计算和人工智能咨询委员会全力打造以数据为中心的计算生态

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摘要

网络计算成为HPC China热门话题  2020年9月28日, 国际高性能计算和人工智能咨询委员会(HPC-AI Advisory Council)第12届中国年会,暨中国HPC大会(HPC China)大会分论坛 — 面向高性能HPC和AI云的新一代计算技术,向广大听众和观众介绍了当前最热门的两大计算技术,以数据为中心的计算技术和网络计算(In-Network Computing)技术,这和本次HPC China大会的主题不谋而合,展示出了提升计算性能和能力、提高处理数据的效率,成为目前高性能计算(HPC)和人工智能(AI)系统面临的最大挑战;只有从系统架构规划,到加速计算和加速存储,再到成熟的软件生态、中间件和优化的编程模式等进行联合设计,才能实现数据在哪里,计算就在那里,实现真正意义上的以数据为中心的计算。在本次国际高性能计算和人工智能咨询委员会的年会上,围绕上述联合设计的理念,为大家呈现出了一个完整的以数据为中心的计算生态,涵盖了各个联合设计环节核心技术、具体的使用场景和深度的技术分析等。

网络计算成为HPC China热门话题

2020年9月28日, 国际高性能计算和人工智能咨询委员会(HPC-AI Advisory Council)第12届中国年会,暨中国HPC大会(HPC China)大会分论坛 — 面向高性能HPC和AI云的新一代计算技术,向广大听众和观众介绍了当前最热门的两大计算技术,以数据为中心的计算技术和网络计算(In-Network Computing)技术,这和本次HPC China大会的主题不谋而合,展示出了提升计算性能和能力、提高处理数据的效率,成为目前高性能计算(HPC)和人工智能(AI)系统面临的最大挑战;只有从系统架构规划,到加速计算和加速存储,再到成熟的软件生态、中间件和优化的编程模式等进行联合设计,才能实现数据在哪里,计算就在那里,实现真正意义上的以数据为中心的计算。在本次国际高性能计算和人工智能咨询委员会的年会上,围绕上述联合设计的理念,为大家呈现出了一个完整的以数据为中心的计算生态,涵盖了各个联合设计环节核心技术、具体的使用场景和深度的技术分析等。

国际高性能计算和人工智能咨询委员会主席Gilad Shainer先生说:“国际高性能计算和人工智能咨询委员会的宗旨之一就是推动新技术和新应用的落地,本次技术研讨会为大家展示了一场围绕以数据为中心的计算而诞生的各种新型技术以及它们在现实应用中如何落地的技术盛宴,堪称新一代计算技术应用的典范。”

现代数据中心正在成为一台功能强大的计算机,Gilad Shainer先生在研讨会上从业界领袖的高度介绍了未来数据中心的发展方向、发展的动力和模式以及目前的已有的实现等。来自全球各地的业界专家和用户也介绍了他们在新技术上的最佳实践,如何利用新的技术、工具和思路来赋能他们的业务,如来自国际高性能计算和人工智能咨询委员会亚太区实验室的代表介绍了如何利用网络计算技术之一的SHARP(Scalable Hierarchical Aggregation and Reduction Protocol)来加速HPC和AI应用;UCF(Unified Communication Framework)协会一直在致力于解决如何能帮助用户能发掘网络在计算中的潜力,实现CPU、GPU和新出现的DPU的联合计算,最终获得最高的计算性能,UCF的代表介绍了他们正在开发的中间件的工作进展;来自美国俄亥俄州立大学(Ohio State University)的DK Panda教授是世界闻名的MVAPICH的创始人,MVAPICH已成为目前在HPC和AI中广泛使用的MPI(Message Passing Interface)通信库之一,他也在大会上阐述了他的最新的技术方向和工作进展,并分享了他面向HPC、AI、大数据和存储进行性能优化的经验;

来自济南超算的代表分享了他们是如何围绕以数据为中心的概念来打造他们的数据中心级的超算中心;来自焱融科技的代表分享了他们如何利用RDMA技术来实现了高性能的弹性存储方案;来自瀚海星云的代表介绍了他们的先进的联邦学习技术;来自微软Azure公有云亚太区的代表分享了如何在公有云上构建高性能的HPC和AI系统。

更多细节,请参考国际高性能计算和人工智能咨询委员会网站关于2020 China Workshop的介绍: http://www.hpcadvisorycouncil.com/events/2020/china-conference/

关于国际高性能计算和人工智能咨询委员会(HPC-AI Advisory Council)

国际高性能计算和人工智能咨询委员会成立于2008年,是一家拥有400多家会员单位的非盈利组织,专注于HPC和AI技术在全球的推广和普及。更多信息,请参考www.hpcadvisorycouncil.com

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