7．硬件：，專注于庫(kù)和框架的交互式功能

人工智能的工作量并不大。這意味著少數(shù)庫(kù)接口和框架支配 “人工智能加速器”需要作為賣(mài)點(diǎn)。

交互性是一個(gè)長(zhǎng)期存在的請(qǐng)求，通常在高性能計(jì)算系統(tǒng)中一直處于“次要地位”，被人工智能程序員直接置于前沿和核心。高性能計(jì)算這種變化的速度還有待觀察，但2019年這一領(lǐng)域的創(chuàng)新將是值得注意的，即使是零散的和有些隱蔽的。交互性也可以稱為“個(gè)性化”。

高性能計(jì)算支持更多的硬件多樣性、交互性支持以及針對(duì)性能優(yōu)化的額外庫(kù)／框架抽象，以支持人工智能工作負(fù)載。高性能計(jì)算社區(qū)對(duì)性能的關(guān)注將有助于說(shuō)明基礎(chǔ)設(shè)施的額外融合將有利于數(shù)據(jù)中心部署。沒(méi)有人愿意放棄性能，如果不必這樣做，高性能計(jì)算社區(qū)的專業(yè)知識(shí)將有助于商品化人工智能／機(jī)器學(xué)習(xí)的性能，從而導(dǎo)致社區(qū)之間更多的硬件技術(shù)融合。

8．人員融合：用戶多樣性和對(duì)高性能計(jì)算的興趣增加

人工智能將注入許多不同背景的新人才。人工智能將以前所未有的規(guī)模給高性能計(jì)算帶來(lái)民主化。在過(guò)去的幾年中，“高性能計(jì)算的民主化”這個(gè)短語(yǔ)用于描述高性能計(jì)算如何被工程師和科學(xué)家群體的訪問(wèn)。數(shù)學(xué)和物理問(wèn)題可能推動(dòng)了早期的超級(jí)計(jì)算工作量，但最近越來(lái)越多的用戶發(fā)現(xiàn)，在醫(yī)學(xué)、天氣預(yù)報(bào)和風(fēng)險(xiǎn)管理等領(lǐng)域，高性能計(jì)算工作量是不可或缺的。

人工智能的用戶群體比高性能計(jì)算要廣泛得多，給高性能計(jì)算的民主化帶來(lái)了全新的維度。如今，高性能計(jì)算專家和人工智能專家正在聯(lián)合起來(lái)進(jìn)行開(kāi)發(fā)。

9．新投資：推理

機(jī)器學(xué)習(xí)通常被認(rèn)為是由稱為“訓(xùn)練”的學(xué)習(xí)階段和稱為“推理”的實(shí)施階段組成。似乎需要更多的周期來(lái)進(jìn)行推理，而不是進(jìn)行訓(xùn)練，特別是當(dāng)人們看到機(jī)器學(xué)習(xí)無(wú)處不在地嵌入到周?chē)�的解決方案中時(shí)。

有了如此巨大的市場(chǎng)機(jī)會(huì)，讓人覺(jué)得整個(gè)世界都在試圖從這一推理市場(chǎng)中獲得更大的份額。推理已經(jīng)在處理器、FPGA、GPU、DSP和大量定制ASIC上實(shí)現(xiàn)。功率、延遲和總體成本是關(guān)鍵因素，這些因素為人們提供了一系列具有不同賣(mài)點(diǎn)的選項(xiàng)。高性能CPU加上低延遲、易于重新編程和可預(yù)測(cè)延遲的FPGA似乎是補(bǔ)充當(dāng)前CPU主導(dǎo)的推導(dǎo)世界的合理選擇。時(shí)間會(huì)證明一切。

人們將發(fā)現(xiàn)推理工作負(fù)載將對(duì)包括高性能計(jì)算在內(nèi)的所有計(jì)算產(chǎn)生重大影響。

10．應(yīng)用程序的融合：不是在“重新思考”之后進(jìn)行更換

擴(kuò)展工作負(fù)載多樣性，并將看到各種工作負(fù)載進(jìn)行融合。那些有遠(yuǎn)見(jiàn)的人已經(jīng)證明，當(dāng)高性能計(jì)算機(jī)和人工智能結(jié)合在一起時(shí)，有許多機(jī)會(huì)。從將系統(tǒng)集成到能夠預(yù)測(cè)極端天氣（如颶風(fēng)）的模式，再到氣候或天氣預(yù)報(bào)系統(tǒng)�，F(xiàn)在出現(xiàn)了各種想法。生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）是許多人高度重視的一類機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)，生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）無(wú)疑將有助于融合高性能計(jì)算和人工智能／機(jī)器學(xué)習(xí)工作。

雖然現(xiàn)在很少有應(yīng)用程序結(jié)合高性能計(jì)算和人工智能技術(shù)，而基于該領(lǐng)域的早期結(jié)果，很容易預(yù)測(cè)這是高性能計(jì)算應(yīng)用程序的未來(lái)，并將構(gòu)成高性能計(jì)算因人工智能而面臨的最大變化。

理解這十種方式

計(jì)算的故事在某種意義上并沒(méi)有改變：它完全取決于整個(gè)系統(tǒng)對(duì)用戶的作用。雖然需求發(fā)生變化，但完整系統(tǒng)由硬件和軟件組成的事實(shí)并沒(méi)有改變。很容易被單一技術(shù)（硬件或軟件）分散注意力，最好的系統(tǒng)會(huì)在最有幫助的地方小心地應(yīng)用新技術(shù)。

結(jié)論：人工智能將使用高性能計(jì)算，并將永遠(yuǎn)改變

事實(shí)上，人工智能可能是高性能計(jì)算歷史上最大的變革推動(dòng)者。高性能計(jì)算不斷發(fā)展，因?yàn)橐呀?jīng)通過(guò)自己的工作負(fù)載來(lái)實(shí)現(xiàn)，并且它也將在人工智能中發(fā)展。

即人工智能用戶只需加入高性能計(jì)算社區(qū)并在其上加上自己的標(biāo)記。他們也將使用非高性能計(jì)算系統(tǒng)，就像其他高性能計(jì)算用戶一樣。

將有專為人工智能工作負(fù)載設(shè)計(jì)和構(gòu)建的定制高性能機(jī)器，而其他機(jī)器的人工智能工作負(fù)載也在具有非人工智能工作負(fù)載的更通用的高性能設(shè)施上運(yùn)行。平衡機(jī)器在需要高性能靈活機(jī)器的情況下才能實(shí)現(xiàn)加速。人工智能將有助于未來(lái)定義什么成為超級(jí)計(jì)算機(jī)，因此可能將會(huì)調(diào)整高性能計(jì)算機(jī)的進(jìn)程。