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近期,,,,,,,高性能盘算与人工智能协同立异国际论坛(HACI 2026)在深圳举行。。。。。。这场汇聚400多位全球顶尖院士、专家及工业精英的高级别盛会,,,,,,,聚焦超智融合前沿议题。。。。。。
香港中文大学(深圳)校长讲座教授、络书智算首席科学家陈子忠受邀出席,,,,,,,并揭晓题为《超等盘算机性能、可靠性与功耗之间的内在关联》的演讲,,,,,,,从算法层面重新审阅了超算能效问题,,,,,,,并提出一个焦点判断:性能、功耗与可靠性之间的“不可能三角”,,,,,,,并非铁律。。。。。。

以下为凭证陈子忠教授演讲内容整理:
一、超等盘算机的功耗有多主要??????
今天的超算有多费电??????
“美国超等盘算机Frontier一年电费两千多万美元,,,,,,,Aurora靠近四万万美元,,,,,,,甚至维持ChatGPT运行所需的算力折算玉成年电费也要两万万美元”。。。。。。

芯片的功耗与频率的三次方成正比——频率翻倍,,,,,,,功耗变八倍,,,,,,,这就是为什么最近二十年各人放弃高频单核,,,,,,,转向低频多核。。。。。。功耗不但直接决议运营本钱,,,,,,,更制约着性能的进一步提升,,,,,,,同时还会影响系统的稳固性和可靠性。。。。。。因此,,,,,,,节能早已不是环保?????诤牛,,,,,而是算力能否继续突破的硬性门槛。。。。。。
二、古板节能手段的逆境:系统看不懂使命,,,,,,,只能盲调
现在最常用的节能手段是动态电压频率调解(DVFS)。。。。。。
原理很简朴:在一个多使命并行运行情形中,,,,,,,把某些使命的频率降下去并不会影响整体使命的完成时间,,,,,,,但频率降低却能省电。。。。。。
但问题在于,,,,,,,频率必需在使命最先前就设好。。。。。。系统层面不知道这个使命要跑多久、后面有没有空闲,,,,,,,以是只能“盲调”。。。。。。
这些缺失的要害信息(使命盘算量、依赖关系、空闲窗口)着实就隐藏在算法的结构中。。。。。。
三、算法提前妄想:谁必需快,,,,,,,谁可以慢
我们给出的步伐是:不让系统瞎猜,,,,,,,而是让算法提前算清晰——哪些使命必需跑得快,,,,,,,哪些使命可以逐步来。。。。。。
任何一个大盘算使命,,,,,,,都可以拆成许多小使命。。。。。。这些使命之间有先后顺序,,,,,,,画出来像一张流程图。。。。。。这张图里有一条“主链条”,,,,,,,必需一个接一个完成、中心不可停的使命,,,,,,,我们称为要害路径,,,,,,,这条路径决议了整个盘算要花多长时间。。。。。。其他的使命可以慢一点,,,,,,,不影响整体进度。。。。。。
我们重新设计盘算的流程图,,,,,,,准确展望出每个小使命要花多久、空闲有多宽。。。。。。然后区别看待:
要害路径上的使命:坚持甚至提高频率,,,,,,,让盘算更快
非要害使命:定心降低频率,,,,,,,进入节能模式

实验效果批注,,,,,,,在许多经典的应用程序里,,,,,,,使用传一切计要领展望空闲时段的误差在10%以上,,,,,,,我们基于算法特征的要领误差在0.16%-0.96%,,,,,,,大幅提升了对使命运行时长和空闲时长的展望准确度,,,,,,,从而可以准确分派每个使命运行时的硬件频率,,,,,,,降低应用程序的功耗。。。。。。
四、降压更节能,,,,,,,但容易蜕化怎么办??????
在坚持频率的同时降压比纯粹降频更节能,,,,,,,但电压太低芯片容易蜕化,,,,,,,并且是程序不报错,,,,,,,效果却是错的。。。。。。这叫软过失,,,,,,,很难防。。。。。。
怎样用很低的本钱检测甚至纠正软过失??????我们开发了基于算法的容错(ABFT)——通过校验和来捕获盘算中的过失。。。。。。
盘算前先存好每行每列的总和,,,,,,,我们证实晰在外积版矩阵乘法运算中,,,,,,,每次循环竣事后,,,,,,,这个校验关系依旧建设,,,,,,,若是不建设,,,,,,,说明盘算蜕化了。。。。。。更进一步,,,,,,,我们用了双重校验和,,,,,,,除了通俗加和,,,,,,,再加一个“带权重的加和”,,,,,,,这样不但能检测有没有错,,,,,,,还能准确定位错在那里,,,,,,,并算出准确的值,,,,,,,且开销远低于古板要领。。。。。。
最优决议来自算法层面的深刻明确
性能、功耗、可靠性历来不是单选题,,,,,,,它们相互影响但完全可以配合优化。。。。。。系统级的优化有它的天花板,,,,,,,真正能带来突破的是算法级的精准预判——看懂使命依赖图,,,,,,,找准要害路径,,,,,,,用好校验,,,,,,,这些才是撬动底层效率的真正杠杆。。。。。。
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