AI4SCI专题研讨会在东莞华为基地成功举办 | CCF走进华为

产学研携手，共筑AI4SCI未来

会议一开始，CCF广州分部主席许勇、珠海分部副主席张平、东莞分部代表陶铭及深圳分部秘书长齐竹云女士等先后发言，介绍了“CCF走进企业”系列活动的主旨，感谢了华为公司这几年与CCF的合作，期待通过“CCF走入企业”，促进产学研合作能获得更大的成功。

许勇致辞

张平致辞

陶铭致辞

齐竹云致辞

然后，华为计算产品线研发副总裁、架构与设计部部长秦佩峰先生代表华为公司，对莅临的CCF各位专家、演讲嘉宾及所有与会者表示了热烈欢迎。秦先生介绍道：“AI4SCI是一个新的技术方向，也是华为极为关注的技术领域。非常感谢CCF的各位同仁能走入华为，和我们分享和交流你们的新的研究成果、以及对这个领域新思考。CCF是全国计算机领域最好的学术团体，期待能有更多的机会和CCF举行更多的技术交流活动，相信通过产学研的深度结合，一定能把计算这个产业在中国做好。”

秦佩峰致辞

五位重磅专家作报告，多方位分享AI4SCI进展与挑战

田永鸿，北京大学博雅特聘教授、杰青、IEEE fellow

近年来，人工智能驱动的数据密集型第四范式正在改变科学技术领域的创新模式。科学大数据+大规模算力+高性能AI模型代表了计算领域的新一代方法和科学机遇，衍生出AI for Science或称科学智能研究模式。然而，高效AI for Science研究需要大规模算力设施支撑，而为满足人工智能驱动的数据密集型科学计算要求，需要突破大规模算力系统在体系结构、系统功耗等方面的瓶颈。针对上述挑战，鹏城实验室通过广泛调研分析，定义了AI for Science十大重大应用问题，布局启动了相关研究，正在推动建设新一代网络智能重大科技基础设施，并和北京大学一起推动科学智能学科建设。

田永鸿教授报告

冯晓兵，中国科学院计算技术研究所研究员

当前科学计算基于建模+数据构建科学发现的第四方式，AI技术的出现能够基于数据进行建模，助力科学技术领域的发力。在AI4SCI场景，AI模型从Dynamic shape转变为dynamic network，科学计算的计算数据精度高、误差容忍度低，和AI计算的计算数据精度要求低、误差容忍度高之间存在较大差异，当前在部分场景上FP16可以收敛，编程上的表达和优化规律需要探索。在编程编译领域，AI编译器在图/算子层面的优化缺少协同机制，需要考虑引入传统编译器全局优化的信息，传统编程语言（如OpenCL）注重硬件细节，支持代码可移值，但移值后性能无法保证，需要考虑通过编译器支持面向不同平台的性能移值。面向AI4SCI场景计算所在编译器做了如下探索：传统编译器与AI的语义进行结合打破算子边界进行重新融合，降低冗余操作；编译层面通过算子融合及计算图深度融合进行优化，跨越kernel的边界进行深度融合优化；通过传统编译器+AI语义实现不依赖规则进行优化，基于芯片代价模型生成融合策略，结合自动调优确定代码。

冯晓兵研究员报告

罗京佳，南京信息工程大学教授、气候与应用前沿研究院院长

过去气象海洋观测数据较少，故使用传统方法和简单神经网络，目前气象海洋大数据急剧增长，传统数值模式加上超级计算机存在计算精度、算力等多重瓶颈。地球科学需要AI加入，解决传统方法难以解决的高维问题，AI能有效解决传统方法的不足，比如预测技巧较低、偏差较大、精细化不足、耗费极大算力等。地球科学领域适用的AI算法可以分为4类：理论挖掘型（复杂非线性因果关系）、求解PDE、模式改善型（参数化方案、模式订正、提高分辨率）、识别与预测应用型（短临预报、海浪、风暴潮、新能源预报等），人工智能在地球系统科学中已有较多应用，比如NUIST-CFS夏季降水订正、深度学习预测ENSO、深度学习预测台风强度等。近年来AI与地球科学结合的文章数量越来越多，国内对AI与地学的结合越来越重视，国际上也有着广泛的关注，AI与地学在不断地相辅相成，逐渐形成数据物理双驱的发展模式。

罗京佳教授报告

于璠，华为软件领域科学家、副首席专家、昇思首席架构师

AI在计算机视觉、自然语言处理等领域已取得一定成功，其影响已扩展至科学和工程等诸多领域。AI在蛋白质结构预测、分子模拟、流体、气象以及微分方程求解等传统科学领域已取得革命性的突破，如AlphaFold2在蛋白质结构预测中取得了媲美实验的精度。传统科学领域悄然成为了AI新的主战场，AI for Science是科学计算的新范式。为了助力开发者与产业更加从容地应对这一系统级挑战，昇思MindSpore从创立之初便积极布局，不仅提供了AI科学计算的软件基础底座，还投入研发电磁、材料、制药、航空航天等多个套件。新一代AI框架MindSpore专注于编程简单、端云协同、调试轻松、性能卓越，降低了AI开发门槛。

于璠博士报告

李艳华，华为昇腾系列芯片首席架构师

在后摩尔时代的今天， AI成为推动全球算力增长和计算技术发展的主要动力；架构创新、封装技术的发展以及集群互联技术的演进，让以AI加速器和GPGPU为代表的新型计算芯片继续延续甚至超越摩尔定律；而科学计算和AI的结合， 越来越受到科学界和工业界的重视，成为大国竞争的一个着力点。AI4SCI相比深度学习为代表的主流AI计算，对AI芯片架构带来了不一样的挑战：计算pattern多样且还不稳定，数值精度需求更多样，频繁的H2D交互以及集合通信、软件易用性等更高的要求。我们在进行计算架构设计，继续提升在AI领域竞争力的同时， 怎么兼顾传统AI和AI4SCI的需求，在架构创新、专用领域加速、封装技术演讲、集群构建以及下一代AI计算形态跟踪方面，都需要进一步探索。

李艳华博士报告

自由讨论精彩纷呈，思想碰撞出创新火花

周斌，昇腾计算领域CTO，山东大学教授

自由环节由华为昇腾计算领域CTO周斌先生主持，他表示前边各位嘉宾的演讲精彩纷呈，这次会议像是一次华山论剑，展现了大家对AI4SCIAI4SC科学新范式的极大兴趣与探索的欲望。在自由讨论中，周斌先生首先提出了一个根本的问题：“在AI4SCI里面，AI到底学到了什么”，然后提出了“怎么解决AI4SCI的一些领域数据难以获取或代价比较高昂问题”、“AI4SCI在哪些科研方向近年来更可能产生可落地的突破”、以及“AI4SCI对计算体系的重大挑战和要求”等问题，各位专家围绕这些问题展开了热烈的讨论，各种观点精彩纷呈，通过思维的碰撞，提出了很多非常有启发、有价值的观点和建议。

周斌主持研讨

惠涛，华为计算产品线研发副总裁，技术规划部长

AI4Science需要工业界与科学家紧密结合，技术方面在精度平衡、数据格式结构等方面有很多研究方向待突破。AI4Scienc发展前景广阔，是科学计算领域新的明珠。呼吁国家投入AI4Science大科学装置，通过新路径让科学计算弯道超车。

惠涛总结

本次CCF走进活动现场近100人、线上直播近800人参与。现场嘉宾观点满满，互动讨论热烈，与会者收获满满。AI计算将是全新计算范式，华为昇腾AI+科学计算前沿特性，突破AI新算法，加速行业智能化升级，规划八大科学计算套件MindSpore Science，支持人工智能在科学计算领域技术的创新发展。期待更多CCF会员关注和参与AI4Science，共同把握这一机遇。