5月11日 ， ASC20-21世界大学生超级计算机竞赛总决赛进入第二个正式比赛日 ， 28支队伍进行AI语言模型、量子计算模拟和神秘应用三道赛题的比拼 ， 组委会也公布了前日进行的FAST脉冲星搜索、超级团队赛、HPCG基准测试的赛题成绩 。 其中 ， 清华大学队在FAST脉冲星搜索赛题中名列榜首 ， 由西北工业大学、华中科技大学、清华大学、俄罗斯乌拉尔联邦大学组成的超级团队取得新冠病毒演化预测赛题VENAS的最佳成绩 。
在ASC20-21超算总决赛中 ， 参赛队伍需要使用“中国天眼”FAST的实际观测数据来完成脉冲星搜索全部过程 ， 这也是本届比赛e Prize计算挑战奖的指定赛题 。 脉冲星是近现代天文学、物理学领域的前沿研究课题 ， 与引力波探测、航天器导航等一些重大物理问题直接相关 ， PRESTO是脉冲星搜索的核心工具软件之一 。 脉冲星搜索主要有两点困难：一是观测数据量巨大 ， 二是在数据中存在大量干扰信号 。 在双星系统中由于互相绕转存在轨道 ， 导致它们的自转频率和周期一直是变化的 。 因此为了得到正确的结果 ， 需要计算信号频率的二阶导数 ， 这使得决赛中搜索过程的计算量增加5倍以上 。
比赛过程中 ， 清华大学队凭借出色发挥 ， 顺利完成该题目所有测试数据处理 ， 获得最高分 。 清华大学代表队队员翟明书表示 ， 他为脉冲星搜索赛题做了大量的准备工作 ， 包括联系天文系老师、参考大量论文找思路 ， 并通过创新方案极大地提升了数据存取性能 。 翟同学表示：“清华大学和脉冲星搜索赛题颇有渊源 ， 中国天眼总工程师南仁东是非常优秀的清华校友 ， 在前不久的清华110周年校庆上我们特别纪念了他 。 如果我们能用高性能计算知识为FAST、中国天文发展做点贡献 ， 是非常有意义的 。 ”
【参赛|ASC20-21超算总决赛：“中国天眼”等赛题成绩出色】本届比赛的超级团队赛题是VENAS新冠病毒演化预测 。 VENAS通过比较基因组的变异信息 ， 对病毒基因组进行分型 ， 可以极大地帮助新冠病毒的溯源与传播研究 ， 助力疫情防控 。 本次竞赛中 ， 西北工业大学、华中科技大学、清华大学、俄罗斯乌拉尔联邦大学组成的联队通过对VENAS的高效优化 ， 性能提升超过10倍 。 华中科技大学队员透露 ， “我们提前建立了有效的协作分工机制 ， 比如使用GitHub 建私仓 ， 共享代码、共同编译 ， 通过微信等即时通讯软件明确优化方向 。 ”
谈到超级团队赛的参赛体会 ， 北京大学队员表示：“面对全球新冠疫情 ， 我们确实需要这样一种计算分析工具进行基因序列分析 ， 弄清楚病毒是怎么产生变异的 。 超级团队赛的赛制非常新颖 ， 很考验团队合作能力 。 如果有更多时间 ， 我们对这道题的优化还可以做得更好 。 ”
另外 ， 根据组委会公布的HPCG基准测试成绩 ， 清华大学以1894.02 Gflops的优异成绩排名第一 ， 华中科技大学、山西大学紧随其后 。 HPCG又称高性能共轭梯度基准测试 ， 目前已成为高性能HPL基准测试的补充 。
在总决赛的线上赛道 ， 哥伦比亚EAFIT大学取得FAST脉冲星搜索赛题最佳成绩 ， 台湾清华大学、波兰华沙大学获得第二、第三 。 波兰华沙大学以619.7 Gflops的成绩获得HPCG基准测试第一 ， 泰国农业大学、澳大利亚蒙纳士大学分列第二、三名 。
今天所有参赛队完成了AI语言模型、量子计算模拟和神秘应用的挑战 ， 明天上午将进行竞赛呈现答辩最后一项比拼 。
AI语言模型赛题要求参赛队基于预训练模型和英语阅读理解考试数据集现场进行模型“精调”训练 ， 让人工智能模型参加英语考试 ， 在尽可能短的时间内取得更高的“分数” 。 量子计算模拟赛题则要求各参赛队伍在超级计算机上使用QuEST软件 ， 模拟多种不同的量子算法来解决实际的应用问题 。 神秘应用要求参赛者对跨尺度天气预报模式MPAS-Atmosphere进行优化 ， 提高天气预报的分辨率 。
ASC世界大学生超级计算机竞赛是由中国发起组织 ， 并得到亚洲及欧美相关专家和机构支持 ， 旨在通过大赛平台推动各国及地区间超算青年人才交流和培养 ， 提升超算应用水平和研发能力 ， 发挥超算的科技驱动力 ， 促进科技与产业创新 。 ASC超算大赛迄今已举行至第9届 ， 吸引超过万名世界各国大学生参赛 ， 是全球最大规模的超算竞赛 。 ASC20-21由亚洲超算协会、南方科技大学和浪潮集团联合举办 ， 21支中国大陆高校参赛队伍参加现场总决赛 ， 7支中国大陆以外的高校队伍通过在线方式参与比拼 。
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