我知道這是一個(gè)很通俗的題目，所以在寫這篇稿子之前，我特別去網(wǎng)上搜索到了不少答案?？上У氖?，沒有一個(gè)能夠說得清楚的。
　　包括許多人推崇的知乎。我個(gè)人也是知乎的愛好者，百度搜索這個(gè)問題的第一條結(jié)果也是知乎的答案?？上У氖?，那個(gè)高票回答的確爛出了水準(zhǔn)。
　　還有許多類似的答案，扯到了許多因素，什么人類發(fā)展、社會(huì)進(jìn)步、技術(shù)領(lǐng)先甚至是物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代什么的……反正這么說吧，沒有一個(gè)靠譜的。
　　人工智能和高性能計(jì)算機(jī)的前世今生
　　其實(shí)要想明白這個(gè)問題，還是得從人工智能的起源說起。早在上世紀(jì)50年代，人工智能這個(gè)概念就被提了出來，并且迅速的引起了大眾的關(guān)注。讓機(jī)器像人一樣思考，這聽起來像是天方夜譚，在那個(gè)年代實(shí)現(xiàn)起來也是非常困難。所以你可以看到，直到1997年，第一次有機(jī)器在國(guó)際象棋中戰(zhàn)勝人類，人工智能一直在沉寂當(dāng)中渡過了40個(gè)年頭。
　　如果提到中國(guó)的人工智能發(fā)展，因?yàn)楸娝苤脑驎?huì)比較晚一些，目前能夠追溯到的就是我國(guó)在1990年建立國(guó)家智能計(jì)算機(jī)研究開發(fā)中心，這也標(biāo)志著中國(guó)真正將人工智能的研究列入“國(guó)字頭”的范疇。雖然那個(gè)時(shí)候?qū)θ斯ぶ悄軟]有如今這么深入的認(rèn)知，但是從名稱中你也可以看到，大家認(rèn)為“高性能計(jì)算機(jī)就是為智能而生的”，不為別的。該中心的主要任務(wù)也就是打造中國(guó)的“智能計(jì)算機(jī)”。
　　在當(dāng)時(shí)，大家認(rèn)為的“智能”主要是以高性能計(jì)算為基礎(chǔ)，說白了就是計(jì)算性能決定了“智能”的存在。也正是從那時(shí)起，在研究開發(fā)中心主任李國(guó)杰的帶領(lǐng)下，大家瞄準(zhǔn)當(dāng)時(shí)國(guó)際上“禁運(yùn)”的高性能計(jì)算機(jī)領(lǐng)域，開發(fā)出了以曙光一號(hào)為代表的一系列高性能計(jì)算機(jī)，打破了西方的封鎖，成功創(chuàng)造了巨大的學(xué)術(shù)價(jià)值和社會(huì)應(yīng)用。當(dāng)時(shí)研究條件艱苦，很多學(xué)習(xí)人工智能專業(yè)的人甚至因?yàn)檎也坏胶线m的工作方向而被迫轉(zhuǎn)行了，誰也沒有料到幾十年后的今天，人工智能專業(yè)會(huì)這么吃香。
　　對(duì)于那個(gè)時(shí)代來說，人工智能就是高性能計(jì)算，就是超級(jí)計(jì)算機(jī)。
　　人工智能與高性能計(jì)算機(jī)的發(fā)展相輔相成
　　隨著技術(shù)的發(fā)展，人工智能也出現(xiàn)了不同的分支，其中有一則名為“機(jī)器學(xué)習(xí)”的，成為了我們熟知的概念。
　　機(jī)器學(xué)習(xí)的概念大概誕生于上世紀(jì)的80年代，但是因?yàn)闃I(yè)內(nèi)許多人都對(duì)這個(gè)概念有著自己的解讀，所以要想確定一個(gè)統(tǒng)一的時(shí)間是非常困難的事情。發(fā)展到這里，人工智能有了一個(gè)相對(duì)明確的概念，也明確了未來的走路該走向何方。
　　相比于人工智能的“人工”和“智能”兩部分概念來說，機(jī)器學(xué)習(xí)更強(qiáng)調(diào)“學(xué)習(xí)”，就是讓計(jì)算機(jī)像人那樣思考、工作，并且能夠自主的效仿人類。從計(jì)算機(jī)到人類，這其中的鴻溝可謂是天差地別，所以目前我們更多還是以計(jì)算機(jī)模擬人腦的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)類似人腦的判斷。
　　對(duì)于一個(gè)人來說，可能識(shí)別一只貓、一條狗，只需要看上幾眼，只需要短短幾分鐘的時(shí)間。但是對(duì)于機(jī)器來說，則需要處理大量的圖片信息、聲音信息、圖像信息進(jìn)行訓(xùn)練，同時(shí)也需要大量的時(shí)間來運(yùn)行。
　　由于這些圖像、聲音等數(shù)據(jù)，計(jì)算機(jī)本身是無法理解的，所以首先需要工程師將任務(wù)分解成多個(gè)抽象層次去處理，進(jìn)而才能夠?qū)C(jī)器學(xué)習(xí)用于每一層網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練，將其訓(xùn)練結(jié)果作為其高一層的輸入，用自頂而下的監(jiān)督算法去調(diào)整所有層。
　　這種需求勢(shì)必對(duì)于計(jì)算機(jī)的性能產(chǎn)生強(qiáng)大的依賴，進(jìn)而也推動(dòng)了HPC產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。所以我們看到，在過去的幾十年中，計(jì)算能力提升了成百上千倍，也催生了一系列高端的超級(jí)計(jì)算機(jī)。作為中國(guó)第一的高性能計(jì)算機(jī)廠商，從位列世界十大超級(jí)計(jì)算機(jī)的曙光4000A到排名世界第二的曙光星云，多年來曙光在推動(dòng)中國(guó)高性能計(jì)算發(fā)展的歷史上功不可沒。也就是從那個(gè)時(shí)代開始，我們的計(jì)算機(jī)經(jīng)歷了十萬億次、百萬億次、千萬億次的跨越式發(fā)展，從而奠定了今天中國(guó)在超級(jí)計(jì)算機(jī)領(lǐng)域的領(lǐng)先地位。
　　同時(shí)進(jìn)步的還有應(yīng)用與軟件的研究。許多人都覺得人工智能是最近幾年發(fā)生的事情。其實(shí)早在多年前，人工智能的應(yīng)用就已經(jīng)有了雛形，比如當(dāng)年我們都曾使用過的短信語音或者來電語音播報(bào)就是人工智能應(yīng)用的最佳體現(xiàn)。還有，早在上世紀(jì)80年代末，計(jì)算機(jī)已經(jīng)可以利用機(jī)器學(xué)習(xí)方法完成汽車的無人駕駛;計(jì)算機(jī)已經(jīng)能夠成功識(shí)別人類講話;計(jì)算機(jī)可以檢測(cè)出信用卡欺詐行為。只是那個(gè)時(shí)代受限于諸多因素，只能說是人工智能的“初級(jí)階段”。
　　信息時(shí)代數(shù)據(jù)的積累和計(jì)算能力的飛速發(fā)展注定了人工智能必然在某一個(gè)臨界值上厚積而薄發(fā)。直到深度學(xué)習(xí)技術(shù)的出現(xiàn)，量變終于到質(zhì)變，實(shí)現(xiàn)了人工智能顛覆式的發(fā)展紀(jì)元。
　　深度學(xué)習(xí)的快速發(fā)展，讓高性能計(jì)算機(jī)和AI更加緊密融合
　　在我看來，深度學(xué)習(xí)蓬勃發(fā)展也就是最近2-3年的事情，至少2014年我去參加NVIDIA組織的GTC大會(huì)，那時(shí)候黃仁勛口中大談特談的還是機(jī)器學(xué)習(xí)的概念。而如今，隨著加速器的快速發(fā)展，計(jì)算能力得到了強(qiáng)大的提升，而大數(shù)據(jù)時(shí)代也為高性能計(jì)算提供了海量的 “原材料”。
　　如果將人工智能比喻成一桌大餐的話，HPC就好比烹飪加工水平，云好比炊具案板，大數(shù)據(jù)則是食材。中國(guó)有句話叫做“巧婦難為無米之炊”，在云和大數(shù)據(jù)發(fā)展成熟之前，人工智能所能夠處理的信息非常有限，這也大大影響了這一技術(shù)的發(fā)展速度。
　　曙光也敏銳的發(fā)展了這個(gè)問題所在。因而接著2015年大數(shù)據(jù)的春風(fēng)，曙光發(fā)布了“數(shù)據(jù)中國(guó)”戰(zhàn)略，通過布局城市云和大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)，旨在形成一張中國(guó)云數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)版圖，而這一戰(zhàn)略也頗為有效的得到了執(zhí)行與擴(kuò)張。
　　如今深度學(xué)習(xí)快速發(fā)展，人工智能走上風(fēng)口，對(duì)于曙光來說，意味著2015年那一步走對(duì)了。目前，曙光有著中國(guó)乃至亞洲最廣泛的HPC用戶群并擁有領(lǐng)先的HPC技術(shù)與產(chǎn)品，有著遍鋪全國(guó)的城市云平臺(tái)、更擁有海量的城市與行業(yè)大數(shù)據(jù)，因此曙光正在順理成章的將HPC與人工智能、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算深度融合在一起。
　　“既然這些名稱背后的本質(zhì)都是計(jì)算，我們又是做計(jì)算的，那么如何將這些計(jì)算‘算好’才是擺在我們面前的核心問題。至于叫做什么名字，采用什么樣的設(shè)備，是主流的標(biāo)準(zhǔn)服務(wù)器還是定制化的所謂“專用機(jī)”、“一體機(jī)”，這并不重要”，曙光高性能計(jì)算產(chǎn)品事業(yè)部總經(jīng)理李斌如是說。
　　我們都知道，人工智能里的深度學(xué)習(xí)對(duì)于數(shù)據(jù)處理的需求量非常高，傳統(tǒng)計(jì)算是基于某種結(jié)構(gòu)上的運(yùn)算，而深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，兩者的應(yīng)用架構(gòu)和體系結(jié)構(gòu)架構(gòu)的結(jié)合不是非常一致，需要進(jìn)一步優(yōu)化。為此，曙光深度學(xué)習(xí)開發(fā)團(tuán)隊(duì)，針對(duì)深度學(xué)習(xí)應(yīng)用的Caffe、TensorFlow、PaddlePaddle等多種主流框架進(jìn)行支持，使得客戶的原有應(yīng)用能夠?qū)崿F(xiàn)無障礙的應(yīng)用。從應(yīng)用方式來說，曙光深度學(xué)習(xí)產(chǎn)品的架構(gòu)是把很多項(xiàng)目中有共性、通用的算法做成固定的模式，集中放在軟件平臺(tái)上，客戶根據(jù)需求來提取不同的算法。
　　在計(jì)算平臺(tái)上，曙光擁有AI HPC、AI服務(wù)器、以及專門為深度學(xué)習(xí)定制的產(chǎn)品。在服務(wù)模式上，隨著云計(jì)算的發(fā)展和成熟，深度學(xué)習(xí)業(yè)務(wù)在將來可能更多的以服務(wù)為主導(dǎo)，同時(shí)也繼續(xù)為廣大用戶提供具備頂級(jí)計(jì)算力和數(shù)據(jù)處理能力的硬件及平臺(tái)產(chǎn)品。
為什么一說人工智能就繞不開超算？
　　“如今許多互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)也加入了人工智能產(chǎn)業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)，我們歡迎他們的加入，同時(shí)我們更希望幫助傳統(tǒng)企業(yè)共同走上人工智能的發(fā)展道路。曙光能夠?yàn)閭鹘y(tǒng)企業(yè)提供完善的解決方案，從硬件到軟件、從應(yīng)用到生態(tài)系統(tǒng)，幫助傳統(tǒng)企業(yè)轉(zhuǎn)型與成長(zhǎng)”，李斌說。
　　相比于BAT這樣的互聯(lián)網(wǎng)巨頭動(dòng)輒重金投入從算法到芯片的AI全生態(tài)鏈來說，曙光更像一把鋒利的刀，不貪大、不貪全，一刀下去便切中自己最擅長(zhǎng)的領(lǐng)域，并努力將其做到極致與無可替代。
　　許多時(shí)候，我們總覺得一家曙光是一家硬件公司，但是如今曙光左手有強(qiáng)大的計(jì)算能力、右手有to B類的大數(shù)據(jù)，人工智能的兩大基礎(chǔ)都已在握，通過人工智能實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)的全新突破則是水到渠成。
　　2017年，人工智能與超算的故事也許才剛剛開始。