董加拉谈超级计算的AI与量子未来：超越互联网的AI，尚未成熟的量子计算

高性能超级计算（HPC）曾主要局限于科学研究领域，如今已演变为一种关键的战略资源，尤其在训练日益复杂的人工智能（AI）模型方面。AI与HPC的这种融合不仅重塑了这些技术，也从根本上改变了知识的生成方式及其在全球的战略定位。

杰克·董加拉（Jack Dongarra）是一位杰出的美国计算机科学家，因其在高性能计算软件领域四十多年的基础性贡献而荣获2021年图灵奖。他最近分享了对超级计算未来演进的见解。在德国林道举行的第74届诺贝尔奖得主会议上，董加拉探讨了AI和量子计算的变革性作用，以及更广泛的地缘政治和技术图景。

AI的普遍影响

董加拉强调了AI在科学发现中已发挥的重要作用。他指出，AI被广泛用于辅助科学探索，特别是用于近似现象的行为。“我认为AI是一种获取近似值的方法，然后也许可以用传统技术来完善这个近似值，”他解释道。对于那些超级计算机传统上通过建模和模拟提供解决方案的复杂问题，AI有望使这些过程“更快、更好、更高效”。

董加拉认为，除了科学领域，AI的影响将比互联网更加深远。他设想AI将变得无处不在，服务于尚未完全发现的目的，并最终在日常生活中扮演比过去二十年互联网更重要的角色。

量子计算：一个充满希望但尚处于萌芽期的领域

董加拉承认量子计算是一个引人入胜的研究领域，但他警告说它“还有很长的路要走”。他将当前的量子硬件描述为与传统数字计算机相比“非常原始”。与提供确定性答案的数字系统不同，量子计算机提供的是潜在解决方案的概率分布，需要多次“运行”才能推断出结果。

董加拉认为该领域被“过度炒作”，导致了过度的宣传。他预测将出现一个“量子寒冬”，一个类似于AI在其当前复兴之前所经历的幻灭期。量子计算若要真正具有竞争力，必须克服重大挑战。量子计算机极易受到干扰，由于其计算的脆弱性，导致频繁的“故障”。除非这些系统能够变得更具容错性，否则其实用价值将仍然有限。董加拉对量子笔记本电脑在其有生之年能否成为现实表示怀疑。此外，有效的量子算法的开发仍处于起步阶段，必要的软件和基础设施也同样如此。

计算架构的未来

展望未来，董加拉预见到，当今强大的数字超级计算机（通常通过GPU等加速器增强）将整合更多样化的技术。他提出，量子计算可以成为另一种专用加速器，与神经拟态计算（模仿大脑结构）和光计算等新兴技术并驾齐驱。光计算机通过操纵光束以光速进行计算，为乘法等特定任务提供了惊人的速度。董加拉设想了一个混合计算的图景，其中CPU、GPU、量子设备、神经拟态处理器和光学组件可以结合起来解决复杂问题。

地缘政治与技术发展

持续的地缘政治竞争，特别是中美之间的竞争，正在显著影响技术开发和共享。董加拉观察到，尽管美国对某些计算技术（如英伟达部件）的对华销售施加了限制，但非官方途径依然存在，使得中国同行能够获取受限硬件。

矛盾的是，这些限制可能无意中推动了中国的本土技术发展。中国已将重点从获取西方技术转向大力投资自身的研发和制造能力。董加拉指出，中国现在设计自己的有竞争力的芯片，并已建造了强大的超级计算机，其性能可能与美国最强大的机器相媲美，尽管其性能信息并未公开基准测试。他承认，中国的芯片制造技术目前落后于台积电（TSMC）等领先制造商一到两代，但他预计中国会迎头赶上。他还强调了芯片制造的复杂现实，指出一些中国芯片可能仍在台湾生产，而中国将台湾视为其领土的一部分。

AI对程序员的影响

关于编程的未来，董加拉认为AI将在自动化耗时的开发任务中发挥关键作用。他对AI从自然语言提示生成和优化软件的能力印象深刻。他相信，开发人员将越来越多地使用日常语言描述他们所需的程序功能，让AI来编写代码。董加拉承认可能存在“幻觉”或不正确输出等问题，但他强调建立验证检查以确保AI生成解决方案准确性的重要性。尽管存在这些挑战，他仍倡导拥抱AI改变软件开发的潜力。