高性能计算群星闪耀时

“没有高性能计算，就没有大模型。”2023年7月，清华韩旭在一次交流中这样说道。随着大模型的崛起，高性能计算（HPC）的重要性愈发凸显。从系统软件优化到芯片与模型之间的中间层设计，HPC研究员的身影无处不在。

中国的HPC发展经历了三个阶段：自研超级计算机、转向外部采购工作站研究可扩展软件系统，再到用自研处理器构建超级计算机。上世纪九十年代，清华高性能计算研究所率先采用集群系统，打破美日垄断。此后，清华团队不仅在HPC领域持续深耕，还将其技术应用于存储、云计算和人工智能等领域。

郑纬民是这一领域的代表性人物。从早期参与研制银河超级计算机，到后来提出社区共享云存储思路，他带领团队攻克了大规模存储区域网络（SAN）的技术难题，并开发了国内首个云计算平台“清华云”。他的学生遍布学术界与工业界，包括华为海思首席科学家廖恒、网易有道CEO周枫等。

近年来，大模型成为HPC的新应用负载。翟季冬团队转向AI系统软件优化，提出了FastMoE和SmartMoE框架；武永卫团队则通过Mooncake和KTransformers实现了推理效率的显著提升。这些成果展示了HPC在AI时代的巨大潜力。

然而，挑战依然存在。国产芯片崛起的同时，软硬件生态尚未完善，如何释放底层算力仍是关键问题。章明星认为，未来软硬协同设计趋势将更加明显，稀疏大模型和强化学习驱动的推理性能优化将成为重点方向。

尽管如此，HPC的研究本质从未改变：追求更快、更极致的计算性能。正如郑纬民所言，“培养了一群优秀的年轻人”是他最大的成就。而在这条求新的漫漫长路上，仍需一代代技术理想主义者并肩前行。

应用没有终点，计算也没有终点。