近年来，超算与人工智能不断融合，应用范畴持续拓展，场景日益丰富，成为科技创新与产业变革的重要推动力量。日前，在由中国智能计算产业联盟和全国信标委算力标准工作组共同主办的 2024 中国算力发展专家研讨会上，专家们深入探讨了超算与人工智能融合发展的趋势及路径。

   中国科学院计算技术研究所研究员张云泉指出，人工智能大模型迅猛发展，呈现出新质生产力的特征，但当前面临算力瓶颈。鉴于我国在超算领域具备深厚技术积累，超算与人工智能融合发展有望有效破解这一难题。

   在数字化、智能化的趋势下，算力已成为推动经济社会发展的关键驱动力。计算场景复杂多样，单一计算架构难以应对，超算与人工智能融合发展，能够将超算的强大处理能力与智算算法的优化能力充分结合。

   国家信息中心信息化和产业发展部主任单志广表示，随着基础算力、智算算力、超算算力等多元化发展，能否运用混合型算力资源或融合型算力体系同时满足各类应用需求，成为算力发展的关键问题之一。

   超算与人工智能融合发展，近年来已成为全球计算领域的热点。在我国，超算与人工智能融合相关技术已应用于超算互联网建设。通过连接全国超算、智算中心，智能调度各类算力资源，深度整合计算、软件、应用解决方案等资源，超算互联网正构建起一体化算力服务平台，为社会提供高效、便捷的算力服务。自今年 4 月上线以来，超算互联网吸引了超过 200 家应用、数据、模型等服务商入驻，提供超过 3200 款商品，涵盖科学计算、工业仿真、模型训练等领域，有助于满足社会对先进计算服务的需求。

   中国科学院院士、北京航空航天大学教授钱德沛认为，在超智融合实践中，一方面要用人工智能的方法求解传统超算问题，另一方面人工智能也将影响传统计算机的结构。在人工智能赋能的前提下，算网融合技术将得到进一步发展。

   然而，超算与人工智能融合发展仍面临一些挑战。首先，基础理论有待突破。中国科学院院士陈润生认为，大模型与智算的发展，不仅是应用层面的模型和算法改进，还需要在基础理论方面取得突破。

   钱德沛表示，超算与人工智能融合发展需要完整的软件栈支撑，要从形成大模型的基本理论开始。

   在技术路径方面，需要从底层技术与体系结构层面实现软硬协同创新。陈润生指出，超算和智算差别巨大，本质上是不同的系统。超算依靠时间复杂度，跑完程序结果就出现；智算依靠空间复杂度，需要先进行知识训练。

   中国信通院云计算与大数据研究所所长何宝宏表示，传统超算和智算的训练，对底层基础设施的要求不同，需要判断在哪些场景下应实现兼容统一，又在哪些场景下需突出其独特性。

   单志广表示，未来一体化算力体系的构建，要做好算力资源和业务应用的统筹衔接，避免没有有效应用需求、没有成熟调度体系的普遍性算力互联，以及脱离实际应用需求的异地计算和远地计算算力设施布局。

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