اجتمع 12 أكاديميًا في CCF HPC China لمناقشة نماذج بحثية جديدة: اندماج الذكاء الفائق / اندماج الحوسبة الشبكية / الحوسبة الذكية العلمية...

قام جيم جراي، الحائز على جائزة تورينج، بتقسيم البحث العلمي إلى أربعة نماذج رئيسية، وهي العلوم التجريبية، والعلوم النظرية، والعلوم الحاسوبية، والعلوم المعتمدة على البيانات المكثفة. في السنوات الأخيرة، ومع التطور الهائل في مجال الذكاء الاصطناعي، قال بعض المطلعين على الصناعة إن "النموذج الخامس للبحث العلمي قد وصل".

في تكرار نماذج البحث العلمي، لم يتغير الدور الأساسي للبيانات أبدًا. والخبر السار هو أنه مع تحول نموذج البحث العلمي من الحوسبة إلى الذكاء الاصطناعي، تستمر تكلفة إنتاج البيانات في الانخفاض، وتتوسع قواعد البيانات في مجالات مثل علوم الحياة وكيمياء المواد بشكل كبير.إذا أخذنا الحوسبة في مجال العلوم الحياتية كمثال، فإن "كمية البيانات يمكن أن تتضاعف كل ثلاث سنوات، في حين أن حجم سوق الحوسبة في مجال العلوم الحياتية لا يمكن أن يتضاعف إلا كل ست سنوات".

واقترح البروفيسور كونغ لي من جامعة بكين أن السبب في ذلك قد يكون أن تكلفة إنتاج البيانات انخفضت بشكل أسرع من سرعة تقدم الشريحة، وبالتالي لم تتم معالجة الكثير من البيانات بشكل فعال في الوقت المناسب. وهو يعتقد أنأصبحت أبحاث علوم الحياة تعتمد بشكل متزايد على البيانات، وأصبحت قوة الحوسبة واحدة من المزايا التنافسية الأساسية للبحث العلمي.

لا شك أن ما قاله البروفيسور كونغ لي يمثل مشكلة يجب مواجهتها في مجموعة واسعة من مجالات البحث العلمي. قد تصبح قوة الحوسبة المحرك الرئيسي لكسر الاختناقات التقنية في البحث العلمي وحتى التطبيقات الهندسية. وفي هذا السياق،لقد حظيت الحوسبة عالية الأداء (HPC) بقدر كبير من الاهتمام.باعتبارها "تاج قوة الحوسبة"، فقد تم تطبيقها بشكل ناضج في العديد من المجالات بالاعتماد على مزاياها مثل قوة الحوسبة القوية وتكنولوجيا المعالجة المتوازية.

في المؤتمر السنوي العشرين للأكاديمية الوطنية للحوسبة عالية الأداء (CCF HPC China 2024) الذي افتتح في 24 سبتمبر،من التقارير المدعوة إلى المنتديات الموضوعية، شارك كبار العلماء وخبراء الصناعة من مختلف المجالات المهنية وتواصلوا بعمق حول حالة التطوير واتجاهات الحوسبة عالية الأداء وركزوا على سيناريوهات التطبيق الغنية.

على وجه التحديد، اتخذ مؤتمر CCF HPC China "عشرون عامًا من المجد ومستقبل جديد عالي الجودة" موضوعًا له ودعت 12 أكاديميًا وأكثر من 400 من كبار العلماء. كما استضاف المؤتمر 30 منتدى موضوعيا وأكثر من 30 نشاطا جانبياً متنوعا. تجاوز عدد المشاركين 4000 شخص، وكان جو التواصل في الموقع قويًا. شاركت HyperAI في CCF HPC China 2024 كمجتمع شريك رسمي وقدمت لكم تقارير مفيدة.

يصبح التكامل اتجاها رئيسيا

ويستخدم بعض المطلعين على الصناعة عبارة "حساب السماء، وحساب البحر، وحساب الأرض، وحساب الناس" لوصف انتشار تطبيقات الحوسبة عالية الأداء وقدراتها القوية. ومع ذلك، في التطبيقات الفعلية، من الصعب أن تتمكن شجرة واحدة من إنشاء غابة.لا يقتصر الأمر على الحاجة إلى دمج الحوسبة الفائقة والحوسبة الذكية في الحوسبة عالية الأداء، ولكن في عملية تقديم خدمات قوة الحوسبة، من أجل تنشيط موارد قوة الحوسبة، أصبح دمج قوة الحوسبة والشبكات أيضًا اتجاهًا عامًا.

اندماج الحوسبة الفائقة والحوسبة الذكية

وقال وانغ هوايمين، الأكاديمي في الأكاديمية الصينية للعلوم، وأستاذ في الجامعة الوطنية لتكنولوجيا الدفاع، وعضو اتحاد الكمبيوتر الصيني (CCF)، في كلمته:في عصر الحوسبة الذكية، لم يساهم الذكاء الاصطناعي للعلوم في تعزيز تقدم البحث العلمي الأساسي فحسب، بل جلب أيضًا فرصًا وتحديات جديدة لتطوير الحوسبة عالية الأداء وتقنيات الذكاء الاصطناعي. إن كيفية الجمع بين سيناريوهات التطبيق المحددة للبحث العلمي وإعطاء اللعب الكامل لإمكانات الحوسبة عالية الأداء والذكاء الاصطناعي في تحليل البيانات الضخمة، والحوسبة المحاكاة، والتنبؤ الذكي، والمساعدة التجريبية هو التركيز الحالي للتطبيقات العملية للذكاء الاصطناعي للعلوم.

يعتقد الأكاديمي وانغ هوايمين أن الذكاء الاصطناعي للعلوم والحوسبة للعلوم مرتبطان، وكلاهما يدعم استخدام الأساليب الحسابية للبحث العلمي، لكن الفرق بين الاثنين يستحق المزيد من الاهتمام. لا ينعكس الفرق بين الحوسبة الفائقة والحوسبة الذكية فقط في الاختلافات في شرائح المعالج وهندسة الكمبيوتر وحتى برامج النظام، ولكن الأهم من ذلك،يمثل الاثنان طرقًا مختلفة تمامًا للنمذجة لفهم العالم.

وقال إن الحوسبة التقليدية للعلوم هي طريقة بحث علمية تستخدم المعادلات الرياضية لنمذجة العالم، في حين أن الذكاء الاصطناعي للعلوم هو طريقة بحث علمية تستخدم التعلم الآلي لنمذجة العالم. كلاهما متكاملان.ويعني هذا أيضًا أن دمج الحوسبة الفائقة والحوسبة الذكية من شأنه أن يدعم الأبحاث العلمية المستقبلية وله آفاق واسعة.

وبالمثل، في المنتدى الموضوعي الذي أقيم في الخامس والعشرين من الشهر الجاري، قدم العديد من الخبراء أيضًا مشاركة رائعة حول "الاندماج الفائق للذكاء". على سبيل المثال،في "المنتدى السادس حول تقنية دمج الحوسبة الفائقة الذكية في تطبيقات هندسة المحاكاة العددية"، ركز وانج ييشين من شركة معهد أبحاث الطاقة الكهربائية الصيني المحدودة على سيناريوهات تطبيق الطاقة وقدم تقنية الحوسبة الذكية في علم الطاقة.

وقال إن نظام الطاقة الحالي يتميز بخصائص مثل عدم اليقين القوي، والميزات عالية الأبعاد، واللاخطية غير المحدبة، والمقاييس الزمنية المتعددة، والخصائص المكانية الزمنية المعقدة، والأهداف والقيود المتعددة. تواجه حسابات نظام الطاقة تحديات كبيرة مثل النمو الهائل في نطاق تحليل النظام، والتركيبات الضخمة والمتنوعة من الأساليب، والصعوبة في النمذجة المكررة، وآليات السلامة المعقدة، والتوسع عالي الأبعاد لأشياء التحكم والمتغيرات.

وفي ضوء ذلك،لقد ظهرت الحوسبة الذكية القائمة على العلوم القوية لتعويض أوجه القصور في الأساليب الرياضية التقليدية وتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي العامة.على سبيل المثال، تعتمد تقنية الذكاء الاصطناعي على بيئات التدريب والعينات، ولديها تعميم ضعيف وقابلية للتطوير، كما تعرضت قابليتها للتفسير لانتقادات متكررة. ومع ذلك، فإن الحوسبة الذكية في علوم الطاقة التي تدمج بيانات الآلية لها العديد من المزايا، مثل تحسين الكفاءة الحسابية لاتخاذ القرارات التحليلية، وتحسين قدرات التمثيل المكررة للنموذج، وتحسين قدرة الخوارزمية على التكيف وقدرات التعميم.

دمج قوة الحوسبة والشبكة

اليوم، وصل قانون مور تدريجيا إلى عنق الزجاجة. إن المجال المتاح لتحسين قوة الحوسبة لشريحة واحدة يضيق أكثر فأكثر، كما أن التكلفة ترتفع أكثر فأكثر. ولذلك، فمن المهم للغاية تفعيل موارد قوة الحوسبة الموجودة. وهذه هي ميزة "شبكة قوة الحوسبة" - توفير خدمات موارد قوة الحوسبة الأكثر ملاءمة للمستخدمين، أي مطابقة أنواع قوة الحوسبة، ومقياس قوة الحوسبة المناسب، والفعالية المثلى من حيث التكلفة لقوة الحوسبة. في هذه العملية، تقوم شبكة قوة الحوسبة بربط قوة الحوسبة المنفصلة، مع الحوسبة المنتجة بواسطة "الحوسبة" والمتصلة بواسطة "الشبكة".

ويمكن القول أنيجب أن يتم وضع شبكة قوة الحوسبة باعتبارها البنية التحتية للعصر الذكي ويجب استخدامها على نطاق واسع من قبل السكان بالكامل مثل المتصفحات وWeChat.لكي تصبح التكنولوجيا الجديدة شائعة، لا بد أن يكون لها تطبيق "قاتل". ومن الآن فصاعدا، قد تصبح الهواتف المحمولة المزودة بتقنيات AIPC وAI مساعدين شخصيين أذكياء يحظون بشعبية بين عامة الناس، وفي المستقبل قد يكون هناك طلب حقيقي على شبكات قوة الحوسبة. لا يمكن لشبكة قوة الحوسبة أن تتطور بسرعة إلا من خلال السماح لقوة الحوسبة بخدمة المزيد من الأشخاص عبر الإنترنت والسماح لغالبية المستخدمين بالحصول على فوائد عملية من شبكة قوة الحوسبة.

اقترح لي قوه جيه، وهو أكاديمي في الأكاديمية الصينية للهندسة وباحث في معهد تكنولوجيا الحوسبة التابع للأكاديمية الصينية للعلوم، أنوالآن تبذل وحدات مختلفة جهودًا مختلفة في شبكات القدرة الحاسوبية. يركز المشغلون على تكامل الشبكات السحابية، وتقوم الحكومات المحلية ببناء مراكز قوة الحوسبة، وتركز صناعة الكمبيوتر على الأبحاث الأساسية في الحوسبة الموزعة. وتحتاج هذه الدراسات إلى أن يتم دمجها في تآزر.

قال الأكاديمي لي قوه جيه في تقريره بعنوان "التفكير الفوقي في شبكة قوة الحوسبة" إن التدريب المسبق للنماذج الكبيرة هو الطلب الرئيسي على قوة الحوسبة حاليًا، ولكن الحوسبة الموزعة على نطاق واسع ليست مناسبة لتدريب النماذج الكبيرة. إن الاعتماد على مراكز الحوسبة الذكية الصغيرة المتعددة لتدريب النماذج الكبيرة من خلال الحوسبة الموزعة قد لا يكون حلاً.يتطلب البحث في شبكات الحوسبة تجريدًا أساسيًا مشابهًا لصفحات الويب، وتطوير "الارتباطات التشعبية" إلى "مهام تشعبية".إن التجريد النظري لا يتعلق بالتحسينات التدريجية في الأداء أو تصنيفات SOTA، بل يتعلق بتحقيق اختراقات في البحث النوعي أولاً.

إن تطوير نموذج البحث العلمي ليس بديلاً بل مكملاً له.

أشار فنغ داوي، الباحث المشارك في الجامعة الوطنية لتكنولوجيا الدفاع، في كلمته إلى أن البحث العلمي مر بخمسة نماذج، بما في ذلك العلم التجريبي القائم على الملاحظة والاستقراء، والذي يمثله علماء مثل مندل ولافوازييه، والعلم النظري القائم على الفرضية والاستنتاج المنطقي، والذي يمثله علماء مثل نيوتن وأينشتاين، وبحلول الخمسينيات من القرن العشرين، ظهرت طريقة بحث علمية ثالثة تحاكي الظواهر المعقدة من خلال أجهزة الكمبيوتر، وكانت محاكاة الديناميكيات الجزيئية مثالاً نموذجيًا.

بعد عام 2000، أدى تطور الإنترنت والحوسبة السحابية إلى ظهور نموذج بحث علمي مدفوع بالبيانات الضخمة والذي يركز بشكل أساسي على إدارة البيانات ومشاركتها واستخراجها. بعد عام 2020، مع تطور تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي، وخاصة سلسلة AlphaFold وسلسلة GPT من النماذج الكبيرة، ظهر نموذج بحث علمي مدفوع بالذكاء الاصطناعي.

واقترح فنغ داوي أن هذه الأساليب البحثية العلمية لا تحل محل بعضها البعض، بل إنها تكمل بعضها البعض وتعزز بشكل مشترك تطوير البحث العلمي.

نبذة عن CCF HPC China

تأسست CCF HPC China في عام 2005 ويصادف هذا العام حدثها العشرين. اليوم، أصبح مؤتمر CCF HPC China واحدًا من أكثر الأحداث الثلاثة للحوسبة الفائقة تأثيرًا في العالم في مجال الحوسبة عالية الأداء، على قدم المساواة مع مؤتمر SC للحوسبة الفائقة في الولايات المتحدة ومؤتمر ISC للحوسبة الفائقة في ألمانيا. على مدى السنوات العشرين الماضية، قامت لجنة الحوسبة عالية الأداء التابعة لجمعية الكمبيوتر الصينية (المشار إليها فيما يلي باسم "لجنة الحوسبة عالية الأداء") ببناء منصة اتصال احترافية وعالية الجودة وواسعة النطاق للأوساط الأكاديمية والصناعة، وكذلك لمستخدمي الحوسبة عالية الأداء والأقران الأكاديميين الأجانب من خلال منصة أكاديمية مثل CCF HPC China، مما يعزز بشكل فعال التطور السريع لصناعة الحوسبة عالية الأداء في الصين.

في عام 2024، ستتاح للحوسبة عالية الأداء في الصين فرصة مهمة لدراسة العلاقة الوثيقة بين الذكاء الاصطناعي وصناعات الإنتاجية عالية الجودة وقوة الحوسبة الجديدة بشكل معمق. باعتبارها حدثًا صناعيًا بارزًا يواصل التقدم، تلتزم CCF HPC China بإضافة زخم جديد لتوسع الصناعة من خلال التبادلات والتعاون المكثف.

تشارك HyperAI بشكل كبير في CCF HPC China 2024 باعتبارها مجتمع الشركاء الرسمي. سنستمر في مشاركتك بالخطابات العملية والآراء المتطورة لكبار العلماء وخبراء الصناعة. ابقوا متابعين!