2 月 16 日，河南省最快超級計算機在鄭州大學（鄭州）超算中心正式投入使用。鄭州大學超算中心的裝置在軟體的排程作用下形成了一個緊耦合的全面系統，借助高性能計算叢集強大的計算能力，以深度學習硬體為優化工具，使用大資料分析的方法，對包括政務雲學習在内的衆多應用進行支撐。鄭州大學還計劃以該超算系統為平台，建設全國最大的人工智能人才教育訓練基地，打造完整的人工智能綜合生态，将成為河南省和鄭州市在智慧城市和人工智能等領域加速科技創新的重要基礎設施。
該系統部署了 Caffe-MPI 人工智能計算架構，該架構是浪潮集團在開源 Caffe 的基礎上，依托中國并行計算聯合實驗室的資源，開發了 Caffe-MPI 并行版本，Caffe-MPI（
https://github.com/Caffe-MPI/Caffe-MPI.github.io）由浪潮的 HPC 應用開發團隊進行開發。Caffe-MPI 是一款分布式叢集版本，目前支援 GPU 與 MIC 叢集并行計算。如下是使用 KNL 叢集運作 Caffe-MPI 架構的一個示例，可以看出計算時間得到大大減少。
目前，該系統已經完成一期工程，其峰值計算性能達 800 萬億次每秒。在二期工程中，該超級計算機計劃更新到每秒 3000 萬億次，将作為網格節點并入國家高性能計算環境。中國工程院院士、浪潮集團首席科學家王恩東表示，浪潮集團一直積極參與鄭州智慧城市建設，此次與鄭州大學的合作，是浪潮智慧計算戰略的重要落地。
「人工智能實際上是這兩年浪潮重點發展的方向。我們的定位是做人工智能應用背後計算力和基礎設施的提供者。」浪潮集團高性能計算總經理劉軍說：「現在中國絕大多數人工智能應用的背後，有超過 60% 以上的計算力是浪潮的運作，我們有專門的團隊會針對人工智能的應用去設計相應的計算設施，幫助他們優化計算架構的軟體，提供更好更适合的解決方案。」
浪潮在人工智能領域進行了深度布局。目前，浪潮已經擁有以圖搜圖、語音識别、企業網絡安全深度學習應用和深度學習語音識别加速等應用案例，也包括完善的異構加速産品、ClusterEngine 內建深度學習作業管理排程及叢集系統監控、基于高性能系統設計開發 Caffe-MPI 等産品。在劉軍看來，人工智能所需要的大資料相當于汽油，像谷歌的 AI、百度用的 PaddlePaddle 等相當于車輪，而浪潮則是把這些整合起來做出高性能的一部車給開發者、應用者使用。
在同一天開幕的世界大學生超級計算機競賽（ASC17）中，鄭州大學（鄭州）超算将與神威·太湖之光成為承擔不同賽題的運算平台。本屆大賽由亞洲超算協會、鄭州大學、國家超算無錫中心、浪潮合作舉辦，參賽隊伍數量比去年增長 31%，共有來自世界各國 230 支隊伍參賽将争奪進入總決賽的 20 強名額。ASC 競賽發起人、中國工程院院士、浪潮集團首席科學家王恩東表示，随着超級計算、大資料、雲計算互相融合，以人工智能為代表的智慧計算将成為未來計算産業裡面最重要的組成部分，這将對計算技術帶來新的挑戰。
另一個關鍵性運算平台神威·太湖之光，是世界上首台峰值計算速度超過十億億次的超級計算機，采用中國國産處理器建構。國家超算無錫中心主任、清華大學教授楊廣文稱，「我們做計算機的核心任務是怎麼讓這些應用人員把超算融合應用起來，沒有超算，大資料、人工智能的開發非常困難，是以我們要降低人工智能使用超算的門檻。」
值得關注的是，此次競賽增加了無人駕駛的交通預測賽題，希望推動在校大學生了解掌握最新的人工智能算法、大資料應用及先進計算架構的相關知識和能力。交通預測是目前熱門的無人駕駛技術中最關鍵的應用軟體之一，可以在考慮時空關系後對交通情況做出合理預測，幫助車輛選擇最合适的路線，特别是在城市擁堵情況下的路線選擇更有現實的意義。
據了解，交通預測試題來自百度深度學習研究院，在預賽階段，将給出某城市前 50 個工作日實際采集的交通狀況的訓練資料集，各參賽隊可以通過百度 PaddlePaddle 深度學習計算架構進行資料訓練，最終對第 51 個工作日早高峰期間每 5 分鐘的交通狀況進行預測，百度将根據交通預測的準确度評判各隊的預賽成績。