在当今科技飞速发展的时代，高性能计算（HPC）与人工智能（AI）的融合正引领科学计算和计算机系统集成领域的深刻变革。图灵奖得主Jack Dongarra在其研究和演讲中多次强调这一趋势，指出这种融合不仅提升了计算效率，更颠覆了传统科学范式。本文基于Dongarra的观点，探讨HPC与AI的融合如何颠覆科学计算，并分析其对计算机系统集成的深远影响。
HPC与AI的融合通过结合高性能计算的处理能力与AI的智能算法，显著加速了科学发现过程。例如，在气候建模、药物发现和材料科学等领域，传统方法依赖复杂的模拟和近似计算，往往耗时巨大。而AI模型，如深度学习，能够从海量数据中提取模式，预测结果，并指导HPC系统进行更精准的模拟。Dongarra举例说明，使用混合方法，科学家可以在数小时内完成以往需要数月的计算任务，这不仅提高了效率，还开辟了新的研究路径，如实时数据分析和自适应模拟。
这种融合推动了计算机系统集成的创新。传统的HPC系统侧重于并行处理和硬件优化，而AI的引入要求系统具备更高的灵活性和可扩展性。Dongarra指出，现代系统集成需要结合GPU、TPU等加速器，并采用软件栈如MPI和OpenMP来支持AI工作负载。这导致了异构计算架构的兴起，其中硬件和软件协同设计，以处理大规模数据和复杂算法。例如，在超算中心，集成了AI模块的系统能够动态分配资源，优化能源使用，从而降低运营成本并提升整体性能。
融合也带来挑战，如数据管理、算法可解释性和系统安全性问题。Dongarra强调，未来发展方向在于开发标准化接口和跨学科合作，以充分发挥HPC与AI的协同效应。这一融合正重塑科学计算的边界，并为计算机系统集成注入新活力，预示着更智能、高效的未来。
