12:10上午主会直播到此结束

11:40新加坡国立大学Associate Professor颜水成介绍，Deep Learning人工智能有两种方式：Brain-like和Baby-like。前者是语音识别、图像识别，后者具有自学习能力，能自适应环境，可以用一个模式去指导另外一个模式，比如图像指导语音，语音指导图象，最终目的就是希望有一个人一样的机器人。Deep Learning for AI（Brain-like）方面，过去几年，除了大模型，还有几种大的进展，包括：Pixel-to-Pixel Prediction，Local Nonlinearity和Feedback Modeling。主要得益于全卷积神经网络，使得端到端的训练能够实现，图像识别精度得到有效的提升。Deep Learning for True AI（Baby-like）的关键，是Self-learning，Single-modality和Multi-modality。他介绍了团队在这个领域的两项重要工作：Adapt-BL和Context-BL。他最后总结说，大数据已经成熟，性能不错，但用到产品上，速度还不够快，部署还是有困难，其次，竞争已经不是智力的竞争

11:10劳斯莱斯既是顶级豪华的代名词，也是世界上最优秀的发动机制造者之一，著名的波音客机就采用了劳斯莱斯的航空发动机。这个到今天还在坚持手工打造发动机的品牌，却建立了一个庞大的超算系统，采用多种多样的分析技术，进行从部件到整个发动机的设计、验证。来完成汽车碰撞模拟、改进发动机的设计。劳斯莱斯公司高性能计算技术总监Yoon Ho详细介绍了HPC在劳斯莱斯的应用场景和技术要点。劳斯莱斯的超算系统上安装了多种应用软件，如利用计算流体动力学分析发动机的空气动力学性能并加以改进，利用有限元结构分析来进行车身振动，发动机牵引力和热量流动分析，以及为新的性能需求而开发新型材料等。举例来看，其内部大多数内部模拟都通过HPC来实现的。好处是更安全，更好控制，最小的数据变动和成本效益。在他看来，性能、可访问性、成本是需要考虑HPC服务时要考虑的。HPC提供给劳斯莱斯更多、更强大的技术支持，在更大网络下可以有效减少数值错误；优化分析交付项目时间表等。在业务上，HPC可以减少昂贵的引擎测试程序 ，通过新增强技术 ，更高的保真度模型 ，多个物理模型 ，以及分析engline组件认证等实现更好地满足需求

10:40英特尔公司副总裁兼技术计算集团总经理Raj Hazra在题为《Intel面向Exascale的高性能计算策略》中提到，HPC除了在科研、制造、气象、物理、材料等行业之外，在电商、环境管理、数据挖掘、人口监测等也有很深度的应用。随着HPC越来越深入，挑战有三点：1.需要更加强大和能够胜任的传统HPC系统 2.灵活的管理各种各样结合HPC和大数据的负载 3.从本地部署到云端始终如一的软件制式

10:10美国再生能源国家实验室材料研究中心理论研究室主任魏苏淮重点分享的是“高性能计算在材料科学中的应用”。他表示，下个月他将回国在北京计算科学研究中心继续深入研究高性能计算。

9:40IDC 副总裁IDC HPC User Forum执行总监Earl C. Joseph II介绍全球高性能计算产业发展趋势。他首先表示，大数据是HPC目前需要考虑的一个新技术趋势，云上的HPC也很明显，IDC的一项调查显示，25.5%的HPC工作负载用云计算来承担。预测HPC的未来，他提出了高性能数据分析（HPDA）的概念，涵盖HPC资源需求，模拟&分析，所有类型数据的处理，包括机器学习/深度学习的任务。总体来说，HPDA意味着如下市场机会：1.模拟+新的高性能分析。2.HPC和高级商业分析的结合。3.重大经济用例出现。4.并非单一HPC解决方案对所有的问题都是最合适的。此外，研发一个世界范围的ROI测量系统，以及GPU/加速器的快速发展是HPC另外的两大趋势。

9:10浪潮集团高性能计算总经理刘军在《“大计算”机遇与展望”》的演讲中，详细解读了浪潮高性能计算产品技术策略。作为1997年加入HPC，到今年已经18年的“老兵”，刘军感受很深：超大型HPC的项目，国内企业拥有极高的比例，并已走出国门，为海外客户提供优质服务。过去一年感受非常深刻，石油、气象、高校科研、工业设计等传统行业之外，通过与大数据如深度学习和人工智能的结合，有了更大的应用空间。比如一些场景通过Hadoop系统来解决HPC传统文件IO的问题。不同的计算范式，挑战和耦合，给大计算提供了可能。HPC有三方面挑战：不同计算特征需要适合的计算资源；统一的硬件架构应对多样的计算挑战；支撑混合计算场景的软件设施灵活性。浪潮认为，解决这三个问题的思路是“计算+”，做到计算网络存储的融合，通过软件定义的方式实现后台的计算架构，包括适应的计算环境，融合的基础架构，软件定义的HPC三个层面。 在浪潮看来，软件定义的HPC包含三方面： 软件定义数据服务，高性能计算、大数据（如Hadoop等）、云计算（如OpenStack）形成统一的管理。比如可以支持不同的数据格式，为不同的应用提供统一的应用提供统一的存

9:05大会在清华大学高性能计算研究所所长杨广文教授的主持下正式开始。

9:05国家863计划“高性能计算机及其核心软件”重大专项总体组组长、北京航空航天大学教授钱德沛表示：高性能和大数据，人工智能的结合将有更大的爆发空间。今年是“十二五”最后一年，高性能自从2013年提出，到现在已经取得了很大进展。而我们已经提出了“十三五”建议，有可能会在“十三五”继续支持高性能研究方向。正如美国所发布的支持高性能发展战略的总统令一样，国家也会更加重视高性能计算的发展。早上看到消息，浪潮和思科合资建立公司，浪潮从本土企业变成国际化IT企业。未来，相信还有很多企业会有更大国际化发展。

9:00浪潮集团副总裁彭震表示，近几年计算机技术快速发展，互联网与传统行业不断的渗透和融合，智能语音、人脸识别、可穿戴设备各个领域快速发展，改进了我们生活的方方面面，在这些新兴领域发展的背后，伴随数据量爆发的增长，因此对于我们计算提出了需求和挑战。计算和基础架构在不断的进行发展。在高性能计算中大家可以看到存储在云计算、大数据、深度学习方面得到广泛的融合，那么高性能用户大会以根植应用引领创新为主题，希望本次大会让用户了解到传统的高性能应用在行业里新的发展情况也可以了解高性能计算在新兴领域的实践以及应用。

8:509月24日，由亚洲超算协会联合浪潮、Intel等主办的2015高性能计算用户大会将在北京朗丽兹西山花园酒店召开。

08:00本次大会将于9月24日09:00准时开始，展现超算领域的最新科技与应用进展，敬请期待！