做人工智能的，不懂計算，做計算的，不懂人工智能？

　　在人工智能研究者眼中，包括超級計算機在內的計算設備，只是人工智能發展的一個要素，而從楊廣文這些超級計算機運營者的角度來看，人工智能更像是超級計算機這個大平臺的一個應用。當然，角度的不同，並不妨礙兩者互為支橕，碰撞火花。

　　事實上，包括『神威·太湖之光』在內的超級計算機，已經能夠滿足一定程度的人工智能研究，但在楊廣文看來，目前一個很大的問題就在於『銜接』：『很多做人工智能、懂算法的人，不會用超算；而專心做超算的人，又對人工智能不太了解。這是一個大問題』。

　　去年11月，中科院軟件研究所研究員楊超等人獲得2016年度高性能計算應用最高獎——戈登·貝爾獎。這是近30年來，中國超算應用團隊第一次獲得被譽為『超級計算機應用領域諾貝爾獎』的獎項。

　　按照楊廣文的說法，當時，包括楊超等在內的計算機科學家所要做的，就是將算法寫成可以在計算機上執行的程序。『這個過程十分困難，而要把這個程序，移植到「神威·太湖之光」上更是艱辛！』

　　不過據他透露，包括神威·太湖之光在內的超算，正在開展大量的移植優化工作，目的就是『降低人工智能使用超算的門檻』，未來諸如語音、圖形圖像、精准醫療、智能交通等在內的人工智能應用，爭取都能找到相應的計算平臺。

　　當然，人工智能大潮來襲，計算性能的提昇只是一個問題，此外，還有其他關鍵問題亟待科學家解決。比如，香港浸會大學副教授褚曉文在大會上所提到的：為什麼今天有這麼多深度學習軟件，但它們的性能卻有如此大的差異？

　　他說，在過去11年裡，內存帶寬僅僅提昇了15?16倍，而計算能力則提昇了30?50倍，這說明內存的性能和計算的性能之間的差距，在逐漸拉大，這也是GPU計算今天面臨的一個巨大挑戰——在相對強悍的計算能力和相對薄弱的內存訪問之間，橫跨的那一道鴻溝。