朱世强提出了智能计算的“之江定义”,即智能计算是支撑万物互联智慧社会的新型计算理论方法、架构体系和技术能力的总称。智能计算从内涵上分析来看,包括面向智能的计算(Computing for Intelligence)和智能驱动的计算(Computing by Intelligence)两个方向,其技术目标是实现高算力、高能效、强智能、强安全,应用目标为实现普惠泛在、随需接入。
朱世强表示,智能计算并不是云计算或超级计算的简单升级版,而是所有计算资源和计算模式的广域协同,目的是最终实现一个从任务提出到结果输出的复杂过程。而这一未来愿景的实现,需要一整套关于智能计算的基本框架体系进行支撑。为此,朱世强认为,应从需求出发,对整个体系进行架构设计——在合适的应用场景下,人们提出的任务需求将被精准高效地分解、理解、计算和校验,同时需要完备的知识库和算法库作为支撑,来调动广域计算资源进行数据处理。经过校验后,准确的计算结果将会输出反馈给使用者。
“其实人们生活中已经初步能够感受到智能计算应用的魅力,例如定位和导航的运用。”朱世强说,“面向未来智能驾驶的高精度定位导航,将是一个智能化高度集成的应用领域,包括交互计算智能化、场景理解智能化、定位感知智能化、路况采集智能化、地图构建智能化和路径规划智能化等,这些都是智能化的实现,需要端边云计算体系的高度协同,更需要强大算力的支撑。”
为帮助科学家和研究人员尽快找到应对新冠肺炎病毒的方法,斯坦福大学发起了致力于攻克蛋白质折叠问题的Folding@home分布式计算项目,仅仅三周时间征集了40万算力志愿者,通过广域协同提供超强算力,其处理能力达到2.5Exaflops(每秒浮点运算百亿亿次),算力超过全球所有超级计算机,并成功绘制出新冠病毒的蛋白质3D模型。“从这个案例我们可以看到未来智能计算发展的雏形。”朱世强说。