ASC随想：那些e时代的冠军们
e Prize计算挑战奖，是ASC大赛的首创。
我多次见证过德国的ISC和美国的SC，但是在这些面向大学生的SCC（Student Cluster Competition）比赛中，都没有类似的奖项设计。
很显然，这两项比赛并没有意识到挑战赛的乐趣所在。
而在世界大学生超算竞赛（ASC）当中，e Prize计算挑战奖作为一项重要的奖项和荣誉被各支参赛队伍所觊觎。自奖项设计以来，已经有来自三所不同高校的顶尖队伍获得此次殊荣，也刷新了超算应用的新纪录。
早在2014年，在主办方的精心策划下，e Prize计算挑战奖正式出现。在设立之初，e Prize计算挑战奖的设立旨在打造青年人才的戈登贝尔奖(Gordon Bell Prize)，鼓励青年人才勇于解决超算应用难题敢于挑战计算性能极限，激励青年人才利用超级计算机推动科学与工程领域实现应用突破。
值得一提的是，这里提到的戈登贝尔奖是由美国计算机协会与美国电气电子工程师协会联合颁发，目的是表彰研究人员在利用并行计算实现科学突破这方面所取得的成就。该奖项始于1987年，与德雷铂奖、拉斯奖并列为美国工程界三大最高奖项，被誉为“超级计算领域的诺贝尔奖”。
然而，ePrize计算挑战奖与“戈登贝尔奖”不同之处在于，前者是给定超算应用命题的竞赛奖项，后者是非指定应用和平台的申请奖项。不过ePrize计算挑战奖既然被称之为“青年人才的戈登贝尔奖”，那么在应用层面也更侧重于实际的效果。
相比之下，e Prize强调“挑战”,这个挑战就是提高超算应用软件的并行设计和扩展效率，从而真正发挥出超级计算机的应用价值，这实际上就是要解决目前超算发展中普遍面临的“大机器，小应用”的局面。
其实，早在ASC大赛的第二届，组委会就已经开设了类似的奖项，只是当时还叫做“MIC优化性能奖”。我至今还记得，那些把计算性能提升60000倍的年轻队员们笑盈盈的登台领奖，那欢快的表情和兴奋的神态，充满了胜利的喜悦。
而当时间调整到2014年，位于中山大学的ASC14决赛正是拉开帷幕，那也是e Prize计算挑战奖第一次正式亮相。在当时，借助于中山大学全球最先进的天河二号计算机，e Prize计算挑战奖给予了参赛学子们近距离接触世界顶级超算的机会，当时的赛题——3D-EW（全名“三维纵横波分离的弹性波方程模拟方法”），也由中石油BGP相关机构提供。
在当时，这道赛题的主要采用交替网格的高精度有限差分算法，主要特点是频散小，计算精度高，但是计算量很大，具有很高的扩展潜力。这也正是BGP将该应用算法提供给大赛，希望汇集全球青年超算人才的智慧对软件进行优化的原因所在。据相关专家介绍，3D-EW将会用于石油勘探实际生产中，因此软件优化应结合实际，从解决现实问题的角度出发对软件进行针对性优化。
最终，经过激烈的角逐，上海交通大学代表队获得了e Prize计算挑战奖的奖杯，他们在将3D-EW从单核成功扩展到20万核，并以42分钟的运算时间率先完成比赛，夺得该项大奖。按照当时参赛队员赵嘉明的话说，“优化不仅要实现算例的扩展性，更重要的是保障算例的精度，保障优化过程中不会对原程序的可用性产生影响，所以在比赛前我们对石油勘探的物理模型进行了深入研究。”
在随后的2015年，ASC15在太原理工大学举办，那一届的e Prize计算挑战题目是SKA(平方公里射电望远镜阵列)的天文计算Gridding应用。按照现场SKA负责人的介绍，Gridding是SKA中计算步骤最复杂、耗时最多的数据处理环节，整个项目中接近50%的数据需要通过该软件进行处理。因此，如能对Gridding进行高效优化，将有效推动SKA研究的进度，并大幅降低整个项目在计算平台方面的投资和日常开支。
经过激烈的竞争，最终中山大学代表队成功优化并正确运行SKA（平方公里阵列望远镜）项目的数据处理软件Gridding的全部三个算例，实现了600倍的加速效果，完成同等规模数据处理的系统功耗降低至原来的1/20，从而为SKA这一全球最大天文学国际合作项目提供了优异的高效能超算设计建议，并凭此获得了大赛的“e Prize计算挑战奖”。
在赛后发表获奖感言的时候，中山大学参赛队指导老师叶纬材认为——ASC竞赛将SKA科学大工程的Gridding应用作为大赛赛题是一个非常好的事情，将真实的前沿应用放到比赛上不仅提高了赛事的价值，而且能提升参赛学生的兴趣和热情，并最终推动应用的发展，是个三赢的方案。
，针对深度学习的应用热潮，主办方也将ePrize计算挑战奖的赛题定为“深度神经网络算法DNN”，并要求所有参赛队伍在统一提供的MIC超算集群上完成该试题的MIC应用移植优化工作。
DNN算法是目前最重要的深度学习算法之一，目标是构建一套模拟人脑的自主学习神经网络，从而实现深度人工智能。目前，谷歌、微软、百度、科大讯飞等公司开展的人工智能研究中，都使用了DNN算法并应用了异构加速技术。不过，当前DNN算法最常用的是GPU异构架构，ASC16则要求参赛队进行该算法的MIC移植，这让各个参赛队很难通过借鉴既有的成功案例来完成比赛，而必须借重创新的力量，挑战巨大。
最终，华中科技大学代表队在e Prize计算挑战奖赛题中，针对深度学习DNN智能语音识别应用设计了非常出色的深度神经网络优化方案，对涉及英文、中文普通话、四川方言三个语种共约60万条语音数据实现了高准确度训练模型，并将计算性能最高提升108倍。
如今，e Prize计算挑战奖已经成功举办的三届，并且成为ASC大赛的亮点项目。连续三次，e Prize计算挑战奖都解决了实际的应用难题，这些来自大学生的解决方案对于实际的应用也充满了借鉴意义。甚至从某种程度来说，这些90后小伙子（小姑娘）们提供的方案充满了想象力，有些构想甚至让现场专家都大吃一惊。
事实上，ASC设立ePrize计算挑战奖也显示出对中国大规模超算应用软件研发的支持。近年来，中国在超级计算机硬件领域所展现出的实力赢得了全世界的瞩目，天河1A、天河二号、神威蓝光等多套世界级千万亿次超级计算机的成功研发，使得中国成为超算大国。然而，要让超算真正成为推动科学技术创新和社会经济发展的发动机，大规模超算应用软件的研发是一个关键性环节。
ASC发起人、浪潮集团首席科学家王恩东表示，中国超算应用软件的发展不能完全依靠国家的力量，还需要社会各界力量的共同参与和推动。因此，ASC在大赛期间发起了一项中国自主研发应用的征集活动，而且特别增设了ePrize计算挑战奖，其目的就是希望汇聚“产学研用”的力量，集思广益，共同推动中国自主应用的完善和发展。
下周，ASC17决赛即将在美丽的太湖湖畔正式拉开帷幕。这次大赛的ePrize计算挑战奖锁定在了“海浪数值模式MASNUM”应用，。这次，所有的超算代表队将有机会在全球最先进、速度最快的神威·太湖之光超级计算机上进行比拼，这也更增添了大赛的神秘色彩。
可以预见的是，这必将是一场精彩纷呈的比赛，来自全球20所大学的参赛队伍将在全球最快的超级计算机上一决高下。这其中，有包括清华大学、上海交通大学和华中科技大学这样的ASC卫冕冠军队伍，也有来自台湾清华大学、德国埃尔朗根-纽伦堡大学、波兰华沙大学这样的世界顶级强队。ePrize计算挑战奖究竟花落谁家？ASC17冠亚军又将被谁赢取？让我们拭目以待。
下周，无锡超算中心，太湖之光等着你，咱们不见不散！