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来自 凤凰彩票官方版app下载技术 2019-11-19 10:59 的文章
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基因探秘,AI就是高性能计算

在本次峰会上,联想没有披露更多E级计算机进展,但其并不遥远。

正如国防科大计算机学院院长廖湘科所言,拥抱新技术是HPC继续辉煌的必由之路,未来的智慧超算时代,必然离不开HPC、大数据与人工智能的融合创新。在峰会当天,联想发布了自主研发的AI产品家族,其中包括专为HPC和AI优化的全新人工智能服务器ThinkSystemSR670、Think SystemHG680、ThinkSystemHG690;全新的LiCO GENE Edition;此外,联想还推出第三代温水水冷解决方案“海王星”系统,走在了HPC与AI融合创新的行业潮头。

    人工智能异构计算是什么?何时产生?机会如何?

在E级计算方面,联想目前也在积极行动,除了水冷系统之外,联想在2018年也与Mellanox展开合作,交付了基于EDR的共享I/O,这可以为每个服务器提供高达100GB的存储能力,这样就可以通过更少的部件,为客户带来更少的成本、更少的功耗和更少的复杂性。

在能源领域,联想为国家海洋局搭建了一套高效的海洋环境监测预警高性能平台,提高了监测数据的计算、分析、处理功能,充分满足了国家海洋局的科研需求。同时,能够确切地反映海洋环境质量状况或污染程度,为海洋环境科学研究提供可靠的环境信息,提升了国家海洋局对西太平洋海域的环境监测能力、管理能力及预警能力。此外在制造领域、生命科学领域、航天领域等方面,联想的HPC均有应用。

本次联想全球超算峰会,凤凰彩票官方版app下载,联想发布自主研发的AI产品家族:ThinkSystem SR670、ThinkSystem HG680、ThinkSystem HG690共3款产品,其实是HPC、AI优化的结果。联想还推出第三代温水水冷解决方案“海王星”系统,其中包括Direct-to-Node温水水冷技术、后门热交换器、以及由空气和液体冷却组成的混合冷却技术,使数据中心的运行效率提升高达50%。

吴俊在采访中表示,在几年前测一个人的基因组需要一万美金,现在大概只需要一千美金,整体的测序成本降速是非常快的,相比于半导体产业著名的摩尔定律,整个基因测序产业的成本降幅速度甚至超过了摩尔定律的。这就面临一个亟待解决的现实问题,在基因测序成本降得迅速、测序样本数量又在快速增大的前提下,找到能满足基因测序行业特定需求的HPC解决方案就成为必须解决的问题。

    阿里云FPGA实例最大亮点:“FPGA版淘宝”推出

联想释放HPC新红利

此外,联想DCG在过去的14个月中进行了大幅的调整,有一些旧的部门留下来了,还有一些新的部门成立。当前联想DCG的组成包括由服务器、存储和网络业务组成的数据中心,包括区块链的HPC和AI、超大规模合作、软件定义等,还新成立了面向电信行业ISP的部门。

抱歉,联想没有说。这是小编总结的。

吴俊在采访时表示,在不考虑成本、投入巨量算力的前提下,现在基因测序的后期数据处理周期可以从2.5天缩短到20分钟,所以诺禾致源对HPC的算力提升有殷切的期待,尤其是当E级计算实现之后,软件不断会针对GPU加速和多核调优,那么做一次基因测序后期比对的时间缩短到一个小时内是可以期待的。

    风险提示:AI芯片技术及应用进展不及预期;竞争加剧毛利率下滑等。

第三,在推动HPC普惠化方面,联想不仅在HPC前沿技术领域不断坚持投入,同时也积极推动HPC的普惠化,让HPC更好的服务好企业级市场的客户。

联想集团副总裁、高性能计算及人工智能事业部总经理Madhu Matta在接受凤凰网科技采访时表示,今年联想还会在欧洲落成一个超算中心,届时也将会成为欧洲最大的超算中心,它的POE比例达到了1.08,这个比例意味着它在获得更高性能的同时,功耗更低。

但实际上,AI分为重型AI和轻型AI**。**

style="font-size: 16px;">基因测序行业再次印证“螺旋加速定律”

    重点标的:“AI芯片 ”产业链投资机遇大,AI芯片是基础,基于AI芯片的数据、场景应用前景极为广阔。我们分别从AI芯片产业链上下游,从技术、数据、场景应用等方面优选个股--首推:中科曙光、浪潮信息、中科创达。重点推荐:四维图新、汉王科技、佳都科技、景嘉微、科大讯飞、海康威视、大华股份、同花顺、东方网力、思创医惠。

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联想已投入12亿美元,分别在美国莫里斯维尔、德国斯图加特和北京建立了三个新的人工智能创新中心。在硬件层面继续加深与Intel、NVIDIA、Mellanox等厂商的合作;在软件层面主动开放生态系统,吸引主流软件厂商加入联盟。在应用层面,联想创投投资了Face 、银河水滴科技等科技创新公司。

原因很简单,没有任何一款通用处理器或者芯片可以满足所有AI应用场景的需要。

style="font-size: 16px;">基因测序应对爆发性成长,需要HPC有新突破

    2016年底,AWS宣布测试FPGA异构实例,用于加密、金融、机器学习等,阿里云紧随其后,于2017年初推出了FPGA实例F1。阿里云FPGA实例一般需要经过获取镜像、开发、验证、部署四道流程。结合FPGA硬件重编程的特点,阿里云推出了镜像市场,用户可购买或出售FPGA方案(IP)。阿里云FPGA实例节省成本、提高效率、促进交易,预计会有更多AI初创企业和高校采用阿里云开发AI。

全方位推动融合计算

文章来源:凤凰科技

除了象征意义之外,计算能力也是非常重要的。

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    阿里云年初至今陆续发布4款GPU异构实例,擅长AI计算和科学计算

四是,在最大化运营效率和吞吐量领域,未来越来越多的部门需要对大数据流进行实时分析,并预测未来系统行为与状态,以及规范性系统管理,以适应生产系统策略,实现复杂的资源管理和编排决策等。

在前不久刚刚结束的世界超算大会上,联想共有117套高性能计算机进入TOP500榜单。其中,北京大学高性能计算校级公共平台——“未名一号”,采用了联想深腾X8800超级计算机系统,这是中国首个45℃温水水冷的超算中心,提供的HPC集群计算力高达1000万亿次。

早已经是产业共识

著名未来学家库兹韦尔在《奇点临近》中,预言在2045年随着基因、纳米和机器人三大技术实现革命性突破,技术力量会以指数规律快速发展,人类亘古追求的“永生”将有望变为现实,而基因技术则是这一切的基础之一。

    GA1、GN4、GN5、GN5i都是阿里云中的实例(可以理解为具体的云计算产品),用户可购买该实例(租赁该产品)用于深度学习和科学计算。GA1是阿里云采用AMD GPU的弹性计算GPU可视化实例(ECS GPU),于2017年初推出,更多侧重于图像处理和高性能计算(HPC)。GN4、GN5、GN5i采用NVIDIA GPU,适用于AI计算和科学计算,其中GN4、GN5均为上半年推出,GN5i为本次最新推出。下半年,阿里云还计划推出搭载目前性能最强V100(Volta架构,NVIDIA GPU的最新架构)的高性能GPU异构实例。

三是,在传统HPC仿真与深度学习的融合领域,通过两者的相互融合,可以大大减少计算量的同时改善仿真结果。调查显示,通过深度学习的引入,可以让HPC仿真具有增强和补充现有仿真的潜力,并在连续迭代之间引导仿真发展的方向。

9月3日消息,联想在2018联想全球超算峰会上正式发布了自主研发的全新AI产品家族。其中包括专为HPC和AI优化的全新人工智能服务器ThinkSystem SR670、ThinkSystem HG680、ThinkSystem HG690;全新的LiCO GENE Edition。此外,联想还推出第三代温水水冷解决方案“海王星”系统,其中包括Direct-to-Node温水水冷技术、后门热交换器、以及由空气和液体冷却组成的混合冷却技术,使数据中心的运行效率提升高达50%。

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联想联想集团高级副总裁、数据中心业务集团中国区总裁童夫尧在做主题演讲时表示,在前不久刚刚结束的世界超算大会(ISC2018)上,联想凭借117套入围的成绩,成为HPC TOP500榜单中全球最大的HPC解决方案供应商。作为首家获此殊荣的中国厂商,联想正在以“科技创新”赋能行业变革,为科研、教育、航天、气象、汽车、石油石化、生命科学等多个领域提供领先成熟的解决方案。

    当前实现完整人工智能计算的方式为CPU AI芯片的不同架构芯片协同计算,即异构计算。目前主要有3类芯片作为AI芯片:GPU(图形处理器)、FPGA(现场可编程逻辑阵列)、ASIC(专用集成电路)。2000年以后,科学计算、数值分析、金融分析等高性能运算(HPC)需求催生了CPU GPU的异构计算。数据 计算力 算法逐步成熟,AI再次兴起,CPU GPU/FPGA/ASIC的异构计算快速发展。英特尔预计,2016年到2020专注于AI的计算力或将会增加12倍。异构计算作为AI计算的主要方式,发展空间大。

重新定义的HPC市场

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在2018年联想全球智慧超算峰会的生命科学圆桌会议上,带着以上诸多问题我们采访了诺禾致源副总裁吴俊和联想数据中心业务集团制造行业总监许子牛,在他们的解答中,我们可以看出超算已经成为了基因技术进一步发展的重要推力。

阿里云推出全新一代人工智能异构加速平台,总计6款异构实例,其中AI芯片包括GPU和FPGA, 9月12日阿里推出全新一代人工智能异构加速平台,总计6款异构实例,其中AI加速卡包括GPU和FPGA。本次阿里云推出的AI计算异构加速平台实例包括GA1、GN4、GN5、GN5i、FPGA F1、FPGA F2,适用于机器学习、图形图像和科学计算等海量数据计算。

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联想集团高级副总裁、数据中心业务集团中国区总裁童夫尧在致辞中表示,长期以来,高性能计算的发展水平一直是衡量国家综合国力的重要标志。特别是近几年,其应用领域也得到了极大拓展。人工智能、基因测序、气象海洋预报、仿真模拟、军事装备研究等诸多领域,都在利用HPC的强大计算力推动民生与国民经济的不断升级。

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基因技术站在了自然科学的风口,而诺禾致源则站在了基因行业的风口之上。据吴俊介绍,诺禾致源的业务覆盖科技服务、肿瘤基因检测及遗传检测三大领域,为全球研究型大学、科研院所、医院、医药研发企业、农业企业等提供基因测序、质谱分析和生物信息技术支持等服务。其中科研服务的内容是为大专院校、医院、药企提供测序的服务,从测序到后续的数据分析,最后给到客户分析报告,客户根据相应的实验设计挖掘出数据具体的生物学意义。目前诺禾致源已在全球运行25台NovaSeq、20台PacBio Sequel、30台HiSeq X、11台HiSeq 2000/2500/4000、4台MiSeq、4台NextSeq 500、6台Life Ion Proton(DA8600)、2台S5XL和5套Q Exactive HF-X等最先进的基因测序仪,建立了亚洲通量规模最大的基因测序平台,将实现每年280,000人全基因组测序的超高通量。

可以看到,HPC与大数据分析乃至人工智能的融合,不仅可以满足更多新的计算要求,也能推动更多新应用场景的出现,具体来说:

同时,Madhu Matta还认为,超级计算机是每个大国都在争夺的焦点。2018年6月,美国能源部田纳西州橡树岭国家实验室的工程师推出了一台名为“ Summit ”的超级计算机,其计算能力已经超过了目前排名第一的中国神威·太湖之光超级计算机。“目前印度也正在做超算中心,澳大利也要做4-6个超算中心。” Madhu Matta说。

谈到AI,GPU是一个绕不开的话题。

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综上所述,作为全球最大的HPC解决方案供应商,联想希望在未来把HPC和人工智能等新技术变成像水和电一样的新生产力,降低企业的HPC使用门槛,推进HPC的规模化应用,实现HPC的普惠经济,最终更好的赋能全行业的数字化、智能化转型。

在刚发布的联想集团2018/2019财年第一季度财报中,数据中心业务实现了创历史记录的16.29亿美元营收,大幅增长了68%;整体毛利润率也较上年同期提升11个百分点。“数据中心业务也在转型,我们已经不单纯地谈论硬件了。” Madhu Matta表示,联想目前给客户提供的是完整的“硬件 软件 服务”解决方案。HPC架构、超融合架构的毛利要比单纯的硬件服务器要好一些。

简单说,这一波AI浪潮的兴起和深度神经元网络和机器学习有关。AlphaGO就是最初的表现。其中最关键的技术是以大数据处理为基础的机器学习,对于算法模型的不断调优,从而使得其具备智能判断、分析的能力。

有人曾把基因碱基链,比作破解生命密码的终极钥匙。其实现在基因检测已经不再是阳春白雪般的存在,利用基因测序技术,可以对孕妇进行无创伤的产前先天遗传缺陷检测,也可以通过检测肿瘤基因特征片段提早预防癌症,还可以通过基因技术来寻找最优的药物治疗方案。基因技术已经被公认是,有可能改变人类命运的关键技术。

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