YEF2024将于5月16日至18日在甯波舉行，會議期間将舉辦2場大會論壇。本文介紹【大模型與國産算力】大會論壇内容。距離會議開幕僅剩5天，掃碼下面二維碼報名參會。
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近年來，預訓練大模型、生成式人工智能快速發展，一方面極大提升了人工智能發展水準和産業化應用，另一方面因其對算力的高需求加劇了算力資源的緊缺。GPT、SORA等大模型的發展使得算力需求的增長超越了算力自身增長的摩爾定律。與此同時，晶片禁運等進一步加劇了國内的算力短缺或算力荒問題。
在這樣的背景下，如何基于國産算力（超算或智算）開展大模型訓練與應用，迎頭趕上這一波人工智能發展的科技浪潮，是一個非常值得探讨的話題。事實上，國内的網際網路企業或科技企業非常關注國産算力的發展，積累了豐富的國産算力應用實踐經驗。與此同時，國産算力自身也取得了長足的發展，在滿足大模型等應用需求上越來越好，其能力現狀以及如何高效利用也是一個值得探讨的話題。
本論壇圍繞國産算力的能力現狀與發展趨勢、基于國産算力開展大模型訓練與應用的挑戰、國産算力高效利用與能效提升路徑等話題，從應用實踐和産業發展角度進行深入探讨。
論壇安排
時間：5月16日 10:30-12:00
地點：甯波南苑飯店·國會廳
主持人
陳健
CCF 傑出會員、副理事長
北京并行科技股份有限公司董事長
博士，北京并行科技股份有限公司董事長，CCF中國計算機學會副理事長，CCF高專委常委、CCF人工智能專委執委、CCF YOCSEF主席（2019-2020），TEEC清華企業家協會成員，清華航院校友會常務副會長。
論壇講者
胡事民
CCF 會士、副理事長
中國科學院院士，清華大學教授
清華大學計算機科學與技術系教授，中國科學院院士。主要從事計算機圖形學和人工智能的教學與研究工作。提出了基于草圖的網際網路圖像合成技術Sketch2Photo，以及VAN、Subdiv Net等骨幹網絡和外部注意力機制External Attention等，在國際刊物和會議上發表重要論文200餘篇。帶領團隊研制并開源了深度學習架構—計圖(Jittor)。現任CCF副理事長，亞洲圖形學學會主席，ACM SIGGRAPH執委，并擔任Computational Visual Media主編和計算機輔助設計與圖形學學報主編以及CAD、Computer&Graphics、JCST等多個期刊的編委。
報告題目：以深度學習架構為抓手、建構大模型訓練與應用的國産生态
程學旗
CCF 會士、大資料專家委員會主任
中國科學院計算技術研究所研究員、副所長
中國科學院計算技術研究所研究員、副所長，智能算法安全重點實驗室主任，國家傑青，CCF會士，CCF大資料專家委員會主任，中國數字經濟50人論壇秘書長。長期從事大資料分析、社會認知計算、智能算法安全等方向研究，主持多項國家重點項目和重大工程，四次獲得國家科學技術獎勵。
報告題目：大資料分析系統實踐與資料基礎設施
陳文光
CCF 會士、學術工委主任，清華大學教授
清華大學計算機系教授。主要研究領域為作業系統、編譯器與并行計算。獲國家科技進步二等獎1次，部級科技一等獎2次。CCF會士、YOCSEF榮譽委員、學術工委主任；北京計算機學會副理事長；ACM中國理事會常務理事。
報告題目：國産智能算力訓練大模型的經驗與教訓
彭紹亮
CCF 傑出會員
國家超級計算長沙中心副主任、長江學者、二級教授博導
長江學者，主持湖南省“創新群體”和“傑出青年”基金，國家超級計算長沙中心副主任，湖南大學“嶽麓學者”二級教授/博導，2023年獲評湖南省湘江榜樣封面人物（10位），2023湖南省數字化十大傑出人物。從事高性能計算、大資料、生物資訊、人工智能等技術研究。出版學術專著8部，發表論文200餘篇，論文引用9000餘次，申請專利50餘項。獲2019年國家科技進步二等獎，2019年湖南省技術發明一等獎（排名1），2013年軍隊科技進步一等獎1項，2021年CCF技術發明二等獎（排名1），2018年CCF自然科學二等獎（排名1），2016年立三等功。是中央軍委科技委生物交叉立項專家組成員、國家科技部/工信部/教育部/基金委會評專家、湖南省生物醫學工程學會理事長（發起人），擔任2個SCI期刊執行主編。2020年創立全球第一個《Metaverse》元宇宙Web3.0國際學術期刊，任Editor-in-Chief（主編）。2024年任CCF大模型論壇常委。
報告題目：Web 3.0 時代下的算力網絡和生成式人工智能大模型
王士進
CCF 傑出會員、合肥副主席
科大訊飛研究院執行院長
現任科大訊飛AI研究院執行院長、認知智能全國重點實驗室副主任。主要從事自然語言處理、認知大模型等方向研究，承擔多項國家重點研發計劃，曾獲安徽省科學技術進步獎一等獎、吳文俊人工智能科技進步獎一等獎、中國科協求是傑出青年成果轉化獎。他主導科大訊飛“認知大模型技術及應用”專項工作，釋出的訊飛星火大模型達到國内領先水準。
報告題目：訊飛星火大模型技術及國産訓練推理工作進展