从结合式异构加速到融合式 AI 加速，多位院士齐聚CCF HPC China共探科研新范式
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内容提要
高性能计算（HPC）在科学研究中至关重要，推动了宇宙模拟和气候预测等领域的进展。随着人工智能（AI）的发展，HPC与AI的结合成为新趋势。卢锡城院士建议未来计算架构应优化以适应智能计算，提出采用新型CPUSIMT架构以提升效率和扩展性。
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关键要点
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高性能计算（HPC）在科学研究中至关重要，推动了宇宙模拟和气候预测等领域的进展。
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AI for Science 发展提速，但在精度、泛化能力和通用性方面仍存在问题。
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第21届CCF全国高性能计算学术大会上，专家们讨论了HPC与AI的结合。
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卢锡城院士提出高性能计算的发展依赖于摩尔定律和并行技术。
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异构计算架构在全球超算TOP500中占据主导地位，但面临计算、存储和通信的挑战。
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卢锡城教授建议优化计算架构，推动从结合式异构加速向融合式AI加速转变。
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提出新型CPUSIMT架构，采用三层结构以提升效率和扩展性。
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CCF HPC China 2025还举办了WEC 2025世界算力博览会，展示了算力生态的完整性。
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延伸问答
高性能计算（HPC）在科学研究中有什么重要作用？
高性能计算（HPC）为科学家提供了强大的算力，推动了宇宙模拟、气候预测等领域的重大突破。
AI与HPC结合的趋势是什么？
AI与HPC的结合成为新趋势，旨在提升大数据分析、仿真计算和智能预测的能力。
卢锡城院士对未来计算架构有什么建议？
卢锡城院士建议优化计算架构，推动从结合式异构加速向融合式AI加速转变，并提出新型CPUSIMT架构。
当前HPC面临哪些挑战？
当前HPC面临计算、存储和通信等方面的挑战，尤其是在智能科学计算的应用中。
CPUSIMT架构的主要特点是什么？
CPUSIMT架构采用三层结构，通过CPU与GPU直连提升效率，并增强扩展性。
CCF HPC China 2025大会的主要内容是什么？
CCF HPC China 2025大会汇聚了多位专家，讨论了HPC与AI的结合及其在科学研究中的应用。
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