12명의 학자들이 CCF HPC China에 모여 새로운 연구 패러다임, 즉 초지능 융합/컴퓨팅 네트워크 융합/과학적 지능 컴퓨팅에 대해 논의했습니다.

튜링상 수상자인 짐 그레이는 과학 연구를 실험 과학, 이론 과학, 계산 과학, 데이터 집약 과학이라는 네 가지 주요 패러다임으로 나누었습니다. 최근 몇 년 동안 AI가 폭발적으로 발전하면서 일부 업계 관계자들은 "과학 연구의 다섯 번째 패러다임이 도래했다"고 말하고 있습니다.

과학 연구 패러다임이 계속 변화함에 따라 데이터의 핵심 역할은 결코 변하지 않았습니다. 좋은 소식은 과학 연구 패러다임이 컴퓨팅에서 AI로 전환됨에 따라 데이터 출력 비용이 지속적으로 감소하고 있으며 생명 과학 및 재료 화학과 같은 분야의 데이터베이스가 기하급수적으로 확장되고 있다는 것입니다.생명과학 컴퓨팅을 예로 들면, "데이터 양은 3년마다 두 배로 증가할 수 있지만, 생명과학 컴퓨팅 시장 규모는 6년마다 두 배로 증가할 수 있습니다."

베이징 대학의 공레이 교수는 그 이유가 데이터 출력 비용이 칩의 발전 속도보다 더 빨리 감소했기 때문에 많은 데이터가 적시에 효과적으로 처리되지 않았기 때문일 수 있다고 제안했습니다. 그는 믿는다생명과학 연구는 점점 더 데이터 중심적으로 이루어지고 있으며, 컴퓨팅 성능은 과학 연구의 핵심 경쟁 우위 중 하나가 되었습니다.

공레이 교수의 발언은 광범위한 과학 연구 분야에서 해결해야 할 문제라는 점에는 의심의 여지가 없습니다. 컴퓨팅 능력은 과학 연구 및 엔지니어링 응용 분야에서 기술적 병목 현상을 극복하는 핵심 엔진이 될 수 있습니다. 이러한 맥락에서,고성능 컴퓨팅(HPC)이 많은 주목을 받았습니다."컴퓨팅 파워의 왕관"으로 불리는 이 기술은 강력한 컴퓨팅 파워와 병렬 처리 기술 등의 장점을 바탕으로 많은 분야에 성숙하게 적용되어 왔습니다.

9월 24일 개막한 제20회 CCF 국가 고성능 컴퓨팅 학술 연례 회의(CCF HPC China 2024)에서초대 보고서부터 주제별 포럼까지, 다양한 전문 분야의 최고 학자와 업계 전문가들이 HPC의 개발 현황과 추세에 대해 심도 있게 공유하고 소통했으며, 풍부한 응용 시나리오에 초점을 맞췄습니다.

구체적으로, CCF HPC China는 "20년의 영광, 새로운 품질의 미래"를 주제로 하여 12명의 학자와 400명이 넘는 최고 학자들을 초대했습니다. 또한, 이번 컨퍼런스에서는 30개의 주제 포럼과 30개 이상의 다채로운 주변 활동이 진행되었습니다. 참가자 수는 4,000명을 넘어섰고, 현장 소통의 분위기도 뜨거웠습니다. HyperAI는 CCF HPC China 2024에 공식 파트너 커뮤니티로 참여하여 유용한 보고서를 제공했습니다.

통합이 주요 트렌드가 되다

일부 업계 관계자들은 "하늘을 계산하고, 바다를 계산하고, 땅을 계산하고, 사람을 계산한다"라는 문구를 사용해 고성능 컴퓨팅 애플리케이션의 보편성과 강력한 기능을 설명합니다. 하지만 실제 응용 프로그램에서는 단 하나의 나무만으로 숲을 만드는 것은 거의 불가능합니다.고성능 컴퓨팅에는 슈퍼컴퓨팅과 지능형 컴퓨팅의 융합이 필요할 뿐만 아니라, 컴퓨팅 파워 서비스를 제공하는 과정에서 컴퓨팅 파워 자원을 활성화하기 위해 컴퓨팅 파워와 네트워크의 융합도 일반적인 추세가 되었습니다.

슈퍼컴퓨팅과 지능형 컴퓨팅의 융합

중국과학원 원사이자, 국방과학기술대학 교수, 중국컴퓨터연맹(CCF) 회원인 왕화민은 연설에서 다음과 같이 말했습니다.지능형 컴퓨팅 시대에 AI for Science는 기초 과학 연구의 진전을 촉진했을 뿐만 아니라 고성능 컴퓨팅 및 인공지능 기술 개발에 새로운 기회와 과제를 가져왔습니다. 과학 연구의 특정 응용 시나리오를 결합하고 빅데이터 분석, 시뮬레이션 컴퓨팅, 지능형 예측, 실험 지원 등에서 고성능 컴퓨팅과 인공 지능의 잠재력을 최대한 활용하는 방법이 현재 AI for Science의 실용적 응용 분야에서 중점을 두고 있는 분야입니다.

왕 화이민 학술원은 과학을 위한 AI와 과학을 위한 컴퓨팅이 서로 연관되어 있으며, 둘 다 과학 연구를 위한 계산적 방법 사용을 지지하지만, 둘 사이의 차이점에 더 많은 관심이 필요하다고 생각합니다. 슈퍼컴퓨팅과 지능형 컴퓨팅의 차이는 프로세서 칩, 컴퓨터 아키텍처, 심지어 시스템 소프트웨어의 차이에만 반영되는 것이 아니라, 더 중요한 것은둘은 세상을 이해하는 데 있어서 완전히 다른 모델링 방법을 나타냅니다.

그는 전통적인 과학을 위한 컴퓨팅은 수학 방정식을 사용하여 세계를 모델링하는 과학적 연구 방법인 반면, 과학을 위한 AI는 머신 러닝을 사용하여 세계를 모델링하는 과학적 연구 방법이라고 말했습니다. 둘은 상호 보완적입니다.이는 또한 슈퍼컴퓨팅과 지능형 컴퓨팅의 통합이 미래의 과학 연구를 지원하고 폭넓은 전망을 가지고 있음을 의미합니다.

마찬가지로 25일 주제포럼에서도 많은 전문가들이 "슈퍼지능융합"에 대해 훌륭한 공유를 해주셨습니다. 예를 들어,"제6회 수치 시뮬레이션 엔지니어링 응용 분야의 지능형 슈퍼컴퓨팅 융합 기술 포럼"에서 중국전력연구원(China Electric Power Research Institute Co., Ltd.)의 왕이선(Wang Yishen)은 전력 응용 시나리오에 초점을 맞춰 전력과학 지능형 컴퓨팅 기술을 소개했습니다.

그는 현재의 전력 시스템은 강한 불확실성, 고차원적 특성, 비볼록 비선형성, 다중 시간 척도, 복잡한 시공간적 특성, 다중 목표 및 제약과 같은 특징을 보인다고 말했습니다. 전력계통 계산은 시스템 분석 규모의 엄청난 성장, 방법의 다양하고 방대한 조합, 정교한 모델링의 어려움, 복잡한 안전 메커니즘, 제어 대상과 변수의 고차원 확장과 같은 주요 과제에 직면합니다.

이를 고려하여,전력과학 지능형 컴퓨팅은 전통적인 수학적 방법과 일반 AI 기술의 단점을 보완하기 위해 등장했습니다.예를 들어, AI 기술은 학습 환경과 샘플에 의존하고 일반화와 확장성이 약하며, 해석 가능성이 반복적으로 비판을 받아왔습니다. 그러나 메커니즘 데이터를 통합하는 전력 과학 분야의 지능형 컴퓨팅은 분석적 의사결정의 계산 효율성을 개선하고, 모델의 정교한 표현 능력을 향상시키며, 알고리즘의 적응성과 일반화 능력을 개선하는 등 많은 장점을 가지고 있습니다.

컴퓨팅 파워와 네트워크의 통합

오늘날 무어의 법칙은 점차 병목 현상에 도달했습니다. 단일 칩의 컴퓨팅 성능을 향상시킬 수 있는 여지는 점점 줄어들고 있으며, 비용은 점점 더 높아지고 있습니다. 그러므로 기존의 컴퓨팅 파워 리소스를 활성화하는 것이 중요합니다. 그리고 이것이 바로 "컴퓨팅 파워 네트워크"의 장점입니다. 사용자에게 가장 적합한 컴퓨팅 파워 자원 서비스를 제공하는 것입니다. 즉, 컴퓨팅 파워 유형 매칭, 적절한 컴퓨팅 파워 규모, 최적의 컴퓨팅 파워 비용 효율성입니다. 이 과정에서 컴퓨팅 파워 네트워크는 개별 컴퓨팅 파워를 연결하고, '컴퓨팅'에 의해 생성된 컴퓨팅은 '네트워크'로 연결됩니다.

라고 말할 수 있다컴퓨팅 파워 네트워크는 지능화 시대의 인프라로 자리매김해야 하며, 브라우저와 위챗처럼 전체 국민이 널리 사용해야 합니다.새로운 기술이 인기를 얻으려면 반드시 '킬러' 애플리케이션이 있어야 합니다. 앞으로 AIPC와 AI 모바일폰은 일반 대중에게 인기 있는 지능형 개인 비서가 될 수 있으며, 미래에는 컴퓨팅 파워 네트워크에 대한 실질적인 수요가 있을 수 있습니다. 인터넷을 통해 더 많은 사람들에게 컴퓨팅 파워를 제공하고 대다수의 사용자가 컴퓨팅 파워 네트워크에서 실질적인 혜택을 얻을 수 있게 해야만 컴퓨팅 파워 네트워크가 빠르게 발전할 수 있습니다.

중국공정원 학술원이자 중국과학원 컴퓨팅기술연구소 연구원인 Li Guojie는 다음과 같이 제안했습니다.이제 다양한 단위가 컴퓨팅 파워 네트워크에서 각기 다른 노력을 기울이고 있습니다. 통신 사업자들은 클라우드 네트워크 통합에 집중하고, 지방 정부는 컴퓨팅 파워 허브 센터를 구축하며, 컴퓨터 산업은 분산 컴퓨팅의 기초 연구에 집중합니다. 이러한 연구는 시너지 효과를 내기 위해 결합되어야 합니다.

리궈지에 학자는 "컴퓨팅 파워 네트워크에 대한 메타 사고"라는 제목의 보고서에서 대형 모델의 사전 학습이 현재 컴퓨팅 파워에 대한 주요 요구 사항이지만 광역 분산 컴퓨팅은 대형 모델을 학습하는 데 적합하지 않다고 밝혔습니다. 분산 컴퓨팅을 통해 대규모 모델을 훈련하기 위해 여러 개의 소규모 지능형 컴퓨팅 센터에 의존하는 것은 해결책이 아닐 수 있습니다.컴퓨팅 네트워크에 대한 연구에는 웹 페이지와 유사한 핵심 추상화가 필요하며, "하이퍼링크"를 "하이퍼태스크"로 개발해야 합니다.이론적 추상화는 성과나 SOTA 순위의 점진적인 개선에 관한 것이 아니라, 먼저 질적 연구에서 획기적인 성과를 이루는 것에 관한 것입니다.

과학 연구 패러다임의 업그레이드는 대체가 아닌 보완입니다.

국방과학기술대학의 연구원인 펑다웨이는 그의 연설에서 과학 연구는 멘델, 라부아지에와 같은 과학자들이 대표하는 관찰과 귀납에 기초한 경험적 과학, 뉴턴, 아인슈타인과 같은 과학자들이 대표하는 가설과 논리적 추론에 기초한 이론 과학을 포함한 다섯 가지 패러다임을 거쳤다고 공유했습니다. 그리고 1950년대에는 컴퓨터를 통해 복잡한 현상을 시뮬레이션하는 세 번째 과학 연구 방법이 등장했는데, 분자 동역학 시뮬레이션이 전형적인 예였습니다.

2000년대 이후, 인터넷과 클라우드 컴퓨팅이 발전하면서 데이터 관리, 공유, 마이닝을 주로 강조하는 빅데이터 중심의 과학 연구 패러다임이 생겨났습니다. 2020년 이후 인공지능 기술, 특히 AlphaFold 시리즈와 GPT 시리즈 대형 모델의 발전으로 AI 기반 과학 연구 패러다임이 등장했습니다.

풍다웨이는 이러한 과학적 연구 방법이 서로를 대체하는 것이 아니라, 오히려 서로를 보완하고 과학 연구의 발전을 공동으로 촉진한다고 주장했습니다.

CCF HPC China 소개

CCF HPC China는 2005년에 설립되었으며 올해로 20번째 행사를 맞이합니다. 오늘날 CCF HPC China는 미국에서 열리는 SC 슈퍼컴퓨팅 컨퍼런스, 독일에서 열리는 ISC 슈퍼컴퓨팅 컨퍼런스와 더불어 고성능 컴퓨팅 분야에서 세계 3대 영향력 있는 슈퍼컴퓨팅 행사 중 하나로 자리매김했습니다. 지난 20년간 중국컴퓨터학회 고성능컴퓨팅위원회(이하 "고성능컴퓨팅위원회")는 CCF HPC China와 같은 학술 플랫폼을 통해 학계와 산업계, 고성능컴퓨팅 사용자와 해외 학술 동료들을 위한 전문적이고 고급스럽고 광범위한 소통 플랫폼을 구축하여 중국 고성능컴퓨팅 산업의 급속한 발전을 효과적으로 촉진해 왔습니다.

2024년, 중국의 고성능 컴퓨팅은 인공지능과 새로운 고품질 생산성 및 컴퓨팅 파워 산업 간의 긴밀한 관계를 심층적으로 연구할 수 있는 중요한 기회를 갖게 될 것입니다. 지속적으로 발전해 나가는 업계 최고의 행사인 CCF HPC China는 광범위한 교류와 협력을 통해 업계 확장에 새로운 원동력을 더하고자 최선을 다하고 있습니다.

HyperAI는 공식 파트너 커뮤니티로서 CCF HPC China 2024에 깊이 관여하고 있습니다. 우리는 앞으로도 최고 학자와 업계 전문가들의 실용적인 연설과 최첨단 견해를 여러분과 공유해 나갈 것입니다. 기대해주세요!