想象10万人的体育馆，每个人都有笔记本电脑后，用某种方法开展了在线运算，太湖光的运算能力相当于100个这样的体育馆，对ASC的参加队来说是无法复制的体验。对于太湖光超级计算机的性能，美国橡树岭国家实验室和田纳西大学教授Jackdongarrra如此评价。

他是ASC竞赛专家委员会主席，是世界上最慢的超级计算机排行榜Top500发起人。太湖之光是世界上最慢的超级计算机，ASC是一年一度的世界大学生超级计算机比赛。

2017年的ASC决赛，在3000瓦功耗的约束下，拒绝参赛队伍，用浪潮的超计算服务器自己设计超计算系统，运营国际通行的基准测试，应用于交通、基因序列、材料科学，在太湖的光超计算中完成了高分辨率海洋数值模拟。今年的ASC由亚洲超计算协会、浪潮集团、国家超计算的无锡中心、郑州大学共同主办。总决赛在无锡超算中心展开，从全球230支球队中仅有20支投票决定参加，最后清华大学获得总冠军。

浪潮集团人工智能和高性能计算总经理刘军告诉他，超计算比赛的主题往往来自实际生活、研究和生产，因此比赛中建设的优化方法和成果很快就能将系统应用于实际。这也是比赛的意义。竞争主题之一是简单的人工智能交通预测。

在这个项目中，北京航空宇宙大学队的表现很好，他们设计了深刻的神经网络模型，构建了超计算培训百度获得的历史交通大数据，在预测早高峰道路交通状况中，精度排名第一，获得了亚军。但是，现在各大科技公司和云计算厂商都与人工智能有关，以此为战略重点。例如，百度想抓住人工智能的蚂蚁云有ET大脑，在城市交通中有实践经验。在基因测序中，华大也与蚂蚁云合作。

超算解决这些问题的意图在哪里？除了比赛对人才培养和磨练的要素外，国家超计算无锡中心主任杨广文教授说超计算主要获得了计算能力。在人工智能方面，目前超计算能力主要发挥在深度自学方面，语音、图像和翻译处理可以超计算。

当然，分布式系统也可以深入自学，但超计算的优点是大数据的处理和强大的计算能力。在分布式系统中做的事情也可以超强，但是超强能做的是小系统做不到的。

他们各有优势，之间有秩序。超计算在传统意义上，最核心的问题是实现原本不能做的事情，解决原本不能解决的核心问题。

用超计算实现分布式系统的话，为什么要用超计算呢这也是JackDongarrra感慨得到无法复制的体验的原因，如果没有龙屠杀，为什么要用屠杀龙技呢？当然，除了人工智能，还有很多其他应用领域，但并非所有人都必须使用。太湖之光的工作人员告诉他(公共编号:)，现在超计算继续的最少应用于气象类。JackDongarra刘军也同意这个观点，他在采访中说，超计算和人工智能最紧密的融合是深度自学，在现在AI最强的推进力方面。超计算可以协助神经网络训练模型，使模型没有识别和推理小说的能力。

训练需要强大的超计算性能，使模型更好、更慢、更准确。这是现在和AI的结合点。他回答说，就像这次超计算问题的交通领域一样，每天都会产生大量的数据。用普通机器实现训练模型需要很长时间，精度调整也不会花费很长时间，但超计算不会大幅度提高训练和调整过程。

杨广文同时回答说，他们也想把超计算能力送到别人手里。超强是矮，但必须减少用户门槛，协助解决问题的实际问题。

因此，他们实现了太湖光社区，希望通过比赛类的方式，更多的人用于机器，协助解决问题的生产、气象、新药的开发等科学问题。这就像现在国内外的科学技术巨头明确提出了人工智能民主化的概念，每个人都能得到。

谷歌云计算部门首席科学家李飞飞在3月谷歌云计算大会上作出反应，从计算力、算法、数据和人才四个方面实施AI民主化。更早以前，微软公司CEO萨蒂亚纳德纳也明确表示，我们执着的人工智能系统是为了使每个人、每个单位都需要与人工智能连接，解决问题社会和经济上面遇到的最严峻的问题。超计算也是如此。但是，在推进应用范围的同时，人工智能的前沿和无限大，也许还不会超过计算来探索。

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