Codesign 2025国际研讨会在大阪举行，探索整合高性

最近，CodeSign 2025国际研讨会已成功在日本大阪举行。该会议与田纳西大学大奖，中国科学院计算机技术研究所的学术太阳宁岛获得了学术杰克·邓加拉（Jack Dongarra），以及大阪大学的liu Lijun教授。它吸引了来自世界各地的专家和学者，在过大的计算和大数据的挑战下，在软件和硬件协作中进行了深入的讨论，这将新的动力注入了全球高性能计算开发。开放仪式和演讲：关注主要方向并讨论发展的挑战。在开幕式上，主持人研究员Sheng Di和研究人员Tao Dingwen介绍了这次会议，重点是四个主要方向：算法，应用系统，系统和中间件软件以及硬件协作设计，涵盖了主要的AR高性能和可扩展计算的EAS。同时，会议设立了五个热门研究主题，例如算法和计算模型，建筑系统和设计，并安排了两个重要的讨论，以讨论“未来开发100亿计算时间的方向”以及“ HPC和AI组合以促进研究”。通过视频演讲教授的杰克·邓加拉（Jack Dongarra）教授在计算建筑异构化和增加的AI/ML工作量的背景下，CodeSign研讨会对于促进协调的软件和硬件设计至关重要，并强调了在异源系统的建筑系统中的“集成”的重要性。学术Qian Depei强调，人工智能已成为发展高性能计算的主要力量。模型量表的增长带来了计算强度需求的增加，能源消耗成为Deve的瓶颈倾斜计算能力。建议通过促进异质建筑和加强国际合作来应对挑战。它们和技术报告：切割结果通常会发布。在会议期间，许多专家和学者为主题和技术共享带来了很好的报告。 Lu Yutan教授指出，系统碎片化影响了计算能力的设计和分裂的协作以及软件和硬件开发和操作环境的效率，他也希望在开发高计算性能方面拥有前十大趋势。 Shuiwen Leon教授一起介绍了AI的“ AI加速云”平台。自我开发的推理引擎和优化策略表现良好，反映了产生全球AI计算基础架构的野心。 Thomas C. Schultheness教授介绍了CSC在瑞士开发的云本地超级计算平台。这个柏拉图RM支持灵活的资源调度，符合“科学作为服务”的概念，并将支持许多大型科学研究项目。 Xian-He太阳教授专注于“墙壁记忆”的问题，并提出了相关的理论和模型。爱马仕系统通过优化PSDATA流程引入了性能瓶颈的突破，强调未来的计算系统应“以数据为中心”。此外，许多专家和学者还分享了有关模型培训，超级计算机体系结构，调度算法，内存问题解决和数据压缩工具应用的大量优化的技术成功和研究的开发。圆桌讨论：在对热点的深入分析中，并在“ HPC和AI促进科学研究”的两个讨论中建立了“未来”共识，专家表达了他们的意见。关于HPC和AI的整合，Lu Yutan教授认为一般建筑应该是紧接着在这个阶段； Thomas Schultheness教授和其他人认为，建筑隶属关系的CPU-GPU综合性更高是未来的方向；专家对AI辅助科学编程有不同的看法；而且还教导说，变压器不是AI的一般建筑解决方案。将来，在100亿计算的方向上，专家讨论了系统的含义，实施和可靠性，并相信追求Zeta量表是一项提议的工程措施，并且对系统功率和系统可靠性的消耗是扩大规模的主要障碍。该代码2025年国际研讨会为全球高性能计算领域的专家和学者建立了一个很好的沟通平台。达成的切割和共识的共同结果将有效地促进全球整合中高性能计算和AI的发展，并提供重要的GABI解决了计算领域的未来挑战和机遇。