算力賦能科研和一流人才培養(yǎng)

　　數(shù)據(jù)和算法在科學研究乃至整個社會發(fā)展中正發(fā)揮著越來越重要的作用。到2025年底，全國范圍內(nèi)普惠易用、綠色安全的綜合算力基礎設施體系將初步成型，這將成為“數(shù)智化”轉(zhuǎn)型的基石。

　　近日，OpenAI發(fā)布的文本生成視頻模型Sora引爆全球�？梢灶A料，大算力和AI融合將會在未來幾十年誕生巨量的新知識和數(shù)字資源，甚至可能超過歷史所有知識總和。

　　作為高校管理者、科研工作者，這不得不讓我們反思，高水平大學作為一流學科建設及拔尖人才培養(yǎng)最重要的場所，發(fā)展新階段的算力賦能顯得尤為重要。

　　數(shù)據(jù)和算法驅(qū)動的科研模式正加速發(fā)展

　　2007年，數(shù)據(jù)庫專家吉姆·格雷做了著名的演講“科學方法的一次革命”。吉姆·格雷是1998年的圖靈獎得主，在演講中，他提出科學研究的范式將從之前的實驗范式、理論范式和仿真范式這三種范式，發(fā)展到數(shù)據(jù)密集型的科學發(fā)現(xiàn)。此后，隨著海量數(shù)據(jù)成為新的科學研究基礎設施，構造基于數(shù)據(jù)的、開放協(xié)同的研究與創(chuàng)新模式，已逐漸成為科學發(fā)現(xiàn)的重要領域。

　　2012年，基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡算法AlexNet的出色表現(xiàn)，以機器學習為手段的數(shù)據(jù)分析和處理成為科學研究的新熱點。其中，AlphaFlod是最具代表性的工作之一。AlphaFold2在國際生物信息學蛋白質(zhì)結構預測程序大賽中得分超過90分，被認為是計算生物學領域的一項重大成就，也是朝著解決生物學界持續(xù)數(shù)十年之久的重大挑戰(zhàn)邁進的一大步。諾貝爾獎獲得者、結構生物學家文卡·拉馬克里希南稱這一結果為“蛋白質(zhì)折疊問題上的驚人進展”，并認為“它將從根本上改變生物學研究”。

　　近年來，AI4Science的概念逐漸流行，并被認為是科學研究的第五范式，即使用人工智能開發(fā)新的科學發(fā)現(xiàn)工具。AI4Science已經(jīng)被認為是代表機器學習和自然科學領域最激動人心的前沿方向之一。2023年11月，卡內(nèi)基梅隆大學的研究團隊在《自然》雜志上發(fā)表了基于GPT-4的自動化AI系統(tǒng)Coscientist，它能夠自主計劃、設計和執(zhí)行人類發(fā)明的化學反應。盡管還存在一定的爭議，但以大模型為引擎的科研正在迅速成為各學科當下最有前景的方向之一。

　　算力已成為高�？蒲泻桶渭馊瞬排囵B(yǎng)的核心要素之一

　　從過去10多年的發(fā)展可以看出，算力已逐漸成為科學發(fā)現(xiàn)的重要基礎，而且其重要性還在加速提升，甚至在一定程度上成為科學研究最重要的基礎設施之一。通用計算、智能計算、超級計算構建的融合算力中心在高校學科發(fā)展中，發(fā)揮了不可替代的作用，已經(jīng)成為名副其實的科研創(chuàng)新基座之一，其重要性也愈發(fā)凸顯。

　　用大模型打造新的研究范式正成為潮流，但是這些都建立在大量計算資源需求的基礎上。雖然OpenAI沒有公布相關數(shù)據(jù)，但根據(jù)業(yè)界的推測，GPT-3175B模型需要355個GPU年，即全球最快的一塊GPU運行355年的運算量，單次訓練運行成本為460萬美元。而作為升級版，GPT-4的參數(shù)規(guī)模比GPT-3大10倍以上。據(jù)稱，GPT-4的訓練成本約為6300萬美元。美國麻省理工學院斥資10億美元建設全球第一個計算學院——蘇世民計算學院，學生不僅學計算機，還學計算數(shù)學、計算物理、計算化學等基于計算的專業(yè)交叉課程。上海交大網(wǎng)絡信息中心將最初的單核串行程序代碼性能進行優(yōu)化，高效的聲子玻爾茲曼輸運方程算法通過上海交大高性能計算中心，并行計算效率最高提升了1.8萬倍。

　　高校站在科學研究和人才培養(yǎng)的第一線，這兩項任務在創(chuàng)新研究和基礎設施需求等方面是相通的。高水平的科學研究需要拔尖人才，而如果沒有參與高水平的科學研究，所謂的“人才”也難以被稱為拔尖人才。隨著科研對算力的需求越來越大，拔尖人才培養(yǎng)同樣需要更多的算力來支持。可以預見，算力指標將很快成為衡量高校人才培養(yǎng)能力的一個重要方面。

　　超大規(guī)模的算力需求需要新的建設模式

　　對于高校來說，很多時候需要定制化的本地計算，多學科主流應用需要進行頻繁的效率測試與個性化調(diào)優(yōu)，因此在多數(shù)情況下無法直接使用商用算力。

　　目前國內(nèi)高校的算力建設大多完全依靠自身投入，僅有少數(shù)高校借助國家超算中心的建設，形成較高的算力資源。即便如此，高校僅憑自身力量能夠滿足的算力需求依然十分有限。

　　由此可見，無論是科研還是拔尖人才培養(yǎng)，僅依靠高校自身提供算力的模式將越來越力不從心。為適應新的形勢，高校的算力建設需要新的模式。一種模式是，上海市乃至長三角高校之間互聯(lián)互通，形成算力池，共享共用；另一種模式是，高校與企業(yè)聯(lián)合共建算力，通過打通算力調(diào)度，一方面企業(yè)將算力提供給學校支持科研和人才培養(yǎng)，另一方面高校也能夠通過產(chǎn)學研合作，為企業(yè)的算力賦能，形成算力附加值。

　　加強高校校級算力建設以應對未來挑戰(zhàn)

　　基于上述思路，上海大學已經(jīng)開始了這方面的嘗試和探索。學校早在多年前就確定了包括“五朵金花”（微電子、人工智能、生物醫(yī)藥、新能源、量子科技），“五大陣地”（城市社會治理、考古與文保、新海派文化、藝術技術、數(shù)字經(jīng)濟與管理）在內(nèi)的“五五戰(zhàn)略”發(fā)展規(guī)劃，并于2019年就策劃啟動了新一輪自有算力的建設。學校自主建設的算力有力地推動了“五五戰(zhàn)略”的發(fā)展，但是依然難以滿足各學科及人才培養(yǎng)對算力指數(shù)級增長的需求。

　　在這一背景下，學校聯(lián)合企業(yè)共建了“自強5000”一期共享算力平臺，學�？烧{(diào)用的算力超過2000張GPU加速卡，整體算力規(guī)模已經(jīng)躋身國內(nèi)高校前列。通過學校統(tǒng)一身份平臺為所有師生開通自強5000算力統(tǒng)一調(diào)度服務平臺，有力支撐學校的科學研究和人才培養(yǎng)，同時也為學校應對未來的挑戰(zhàn)做好充足的準備。

　　上海大學堅持校級算力平臺一體化統(tǒng)籌建設，學校信息化工作辦公室成立專門的算力中心，推動專業(yè)超算人才隊伍建設，更好地做好超算運營服務，經(jīng)過一年多運行已經(jīng)取得明顯成效。本次教育部本科教育教學審核評估，有專家建議在學校高水平大學建設過程中，面向全校的本科生全覆蓋開設AI、超算等新一代信息技術素養(yǎng)相關課程，提升本科生、研究生數(shù)據(jù)處理和AI素養(yǎng)能力水平，推進算力+課程、算力+大賽、算力+科研融合課程。

　　未來2-3年內(nèi)，上海大學除了在高水平大學建設過程中加強算力建設外，也將進一步加強算力應用生態(tài)建設，并繼續(xù)加強校企合作，探索出上大特色的算力建設模式和場景應用，進一步將算力建好、用好，為學校高水平大學建設奠定扎實的算力基礎。

　　此外，學校還將充分利用上海教育城域網(wǎng)與各高�；ヂ�(lián)互通，搭建共享算力網(wǎng)和算力池，全面提升全市高校算力能力水平，賦能一流人才培養(yǎng)。