“我们并不是想造一台噱头机器，”Geist 补充说，这些系统的目标不是为了展示它们能达到多少 FLOPs，而是它们所能创造多少科学价值。“我们想创造的是对国家、对科学有用的东西。”

　　这也是美国和中国在接近百亿亿次超级计算机竞赛中的主要区别。中国已有三个正在进行中的E级计算项目，一个名为“天河三号”的原型计划将于2018年启动。政府为这些项目投入了巨额的资金。但另一方面，中国不像美国那样受到传统技术的限制，Geist 说。

　　“他们可以造一个非常低功耗而且高性能的芯片，而不必考虑遗留系统（legacy apps），也不必考虑它是要在智能手机中运行还是在服务器市场中运行。”他说，“他们可以造一次性的芯片。”

　　而对美国供应商来说，必须构建可以运行各种新程序以及遗留应用程序的系统，以及可以在其他系统上使用的组件。它们必须要能够处理大量的工作负载，这就是为什么 ECP 要在数据分析和机器学习这两个领域下更大的功夫。这些技术越来越重要，将在 HPC 和企业级计算以及消费类设备中得到广泛的应用。在思考百亿亿次计算项目可以有哪些创新时，供应商们必须考虑这些。

　　对更广泛的技术领域来说，新兴技术的应用是至关重要的，因此架构上的创新需要能够同时满足超级计算力和商用化这两个需求。例如，在 HPC 领域，各机构转向机器学习，以加速其正在为质量保证等任务运行的模拟工作负载。

　　“在美国，生态系统的健康十分重要，”Geist 说，“如果你每年只卖2、3台机器，那么你没法靠卖机器维生，直播，你就会停产。因此，这些芯片和这些技术需要扩展到新的市场，确保我们在满足高性能水平需求的同时满足所有其他领域的需求。这就是为什么我们将数据分析和机器学习看作是 HPC 世界之外的市场。”

　　原文地址：https://www.nextplatform.com/2017/04/04/machine-learning-analytics-play-growing-role-us-exascale-efforts/

　　3月27日，新智元开源·生态AI技术峰会暨新智元2017创业大赛颁奖盛典隆重召开，包括“BAT”在内的中国主流 AI 公司、600多名行业精英齐聚，共同为2017中国人工智能的发展画上了浓墨重彩的一笔。

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