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青出于蓝而胜于蓝 我们在ASC大赛中成长

2018-05-18 14:27    it168网站原创  作者: 陶然 编辑: 陶然

  【IT168 评论】一场国际级的比赛,20支来自全球各地的顶尖队伍在2天的时间里进行多个项目的角逐,系统功耗限定在3000W,比赛时间限定在48小时之内……

  这就是刚刚结束的ASC18大赛中的场景。ASC超算大赛是由中国发起的世界最大规模的大学生超算竞赛,至今已举办7届,旨在通过大赛平台推动各国及地区间超算青年人才交流和培养,提升超算应用水平和研发能力,发挥超算的科技驱动力,促进科技与产业创新。

  本次ASC18超算大赛总决赛在南昌大学落下帷幕,最终,清华大学夺得总冠军,上海科技大学获得亚军,同时上海科技大学还获得了e Prize计算挑战奖,台湾清华大学获得最高计算性能奖。

  赛后,笔者采访到了以上获奖队伍的学生代表,听听他们对于大赛的感想。

  做好整体规划与布局 清华表示“没毛病”

  清华大学学生代表表示:“其实对我们来说,更多的是通过参加这次比赛,每次都在不同的地方和一群不同的人收获不同的经验,我们一直以来的愿望就是希望我们能够在这个比赛当中发挥我们作为一个老牌强队的实力,能够继续赛出风格、赛出努力、赛出水平、赛出成绩。”

  笔者看来,清华大学代表队是一支传统强队,在此之前,清华大学曾经获得过ASC12、ASC13、ASC15和ASC17四届大赛的冠军,如果加上曾经获得的ISC和SC冠军,这已经是清华大学第8次在三大超算大赛中夺魁。虽然这些比赛的队员早已经更换过多次,但是这支队伍所具备的高素质与出色的临场表现还是让其他队伍望尘莫及。

青出于蓝而胜于蓝 我们在ASC大赛中成长
▲清华大学夺得总冠军

  在采访时,清华大学学生代表也展现的非常自信,针对如何确定机器配置的问题,他表示:“我们要站在全局的角度分析,我们用什么方式去跑分?跑分的过程中用什么硬件,用多少,这都是我们要关心的问题。”

  最终,清华大学采用了16块Tesla V100的机器配置,在HPCG基准测试、神秘应用SIESTA、冷冻电镜应用Relion、CFD应用CFL3D多项赛题中均取得佳绩,反映出全面、深刻的超算系统与应用理解能力以及出色的性能优化能力。

  最后,学生代表表示:“我们针对大赛进行了整体的规划,从这次比赛的结果看来没有任何毛病,这也是我们策略的成功之处。”

  黑马上海科技大学:我们从不畏惧

  上海科技大学代表队首次入围ASC总决赛斩获亚军和e Prize计算挑战奖,成为ASC18的最大“黑马”。其在备受关注的人工智能机器阅读理解赛题中,针对模型算法和训练性能提出了自己独特的创新及改进,8小时内完成大规模数据集的并行模型训练,并实现46.46的高预测精度,接近世界前沿先进水平,以此获得e Prize计算挑战大奖。

  上海科技大学学生代表表示:“从一个未知的领域到直接的上手应用,对我们来说是一个巨大的挑战,但是我们是黑马,我们从不畏惧。和各个顶尖高校交流,我们学到了很多东西,然后我们也是尽力的把自己最好的实力发挥出来。对自己的本领也是很大的提升,也是一个挑战。”

青出于蓝而胜于蓝 我们在ASC大赛中成长
▲上海科技大学获得亚军,同时获得e Prize计算挑战奖

  ASC18的e Prize计算挑战奖赛题是由微软提供的人工智能机器阅读理解,这道赛题要求参赛队使用自己搭建的超算系统运用CNTK深度学习框架,独立开发机器阅读理解和问答的算法模型,使用最新超算技术结合MSMARCO数据集进行训练,最终实现让机器准确地回答问题。

  首次入围总决赛的上海科技大学展现出令评审专家为之惊叹的AI模型设计与优化能力,在数据、算法和训练方法上都实现了相当有效的改进。

  在数据上,队员们对组委会提供的训练数据集予以扩充,以获得更多的训练样本;在算法上,队员们使用多任务同时训练的方式对答案进行重新排序,并集成多个优秀的模型。

  最终,上海科技大学代表队使用浪潮AI超算服务器NF5280M5搭配Tesla V100 GPU加速器构建了先进的异构加速超算系统,在8个小时内完成10万样本级别的大规模数据集的并行模型训练,并实现46.46的高预测精度,接近当今世界上最先进的算法能达到的水平。

  笔者认为,通过ASC竞赛,参赛学生得以更加深入的理解HPC与AI如何更好的进行融合,这不仅对他们未来的职业规划和发展带来深远影响,也将有助于缓解当前AI人才短缺的局面,为AI真正渗透到生产、生活以及社会各个方面奠定发展的根基。

  台湾清华大学:赛会纪录再次被打破

  HPL是国际最通用的超级计算机浮点性能基准测试程序,是全球最快超算TOP500排行的重要依据。ASC竞赛的HPL计算性能测试有严格的规定,要求各参赛队伍在总功耗3000W的限制下,采用组委会统一提供的超算节点、高速网络和自行配置加速卡等设备,完成超算系统构建。

  台湾清华大学代表队设计了“4机16卡”的异构超算系统,共采用4台浪潮AI超算服务器NF5280M5配置NVIDIA Tesla系列的12块Tesla V100与4块P100 GPU加速卡,通过精细的控制优化,在3000W功耗约束下实现整体系统42.99万亿次/秒的持续浮点运算性能。

青出于蓝而胜于蓝 我们在ASC大赛中成长
▲台湾清华大学获得最高计算性能奖

  台湾清华学生代表表示:“参加此次大赛进一步提高了我们运用知识的能力和动手能力,未来,在职业规划方面,我还希望可以继续从事高性能计算和人工智能等领域。”

  写在最后,笔者看来ASC竞赛已经不仅仅是一场赛事,它更是一个培育青年人才的摇篮。在这里,每年都有新突破和新思想产生,盼望ASC竞赛为我们带来新的惊喜。我们相信,经过紧张激烈的角逐,每一名参赛青年都能有所收获、有所成长。

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