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首席科学家陈子忠:超算能效困局,,,,,, ,算法或是最优解
2026.07.01

泉源:

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。 。。。。。

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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”。 。。。。。

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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

 

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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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