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以及超过20万个文件的链接，以满分成绩获得e Prize计算挑战奖，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，同时也代表着人类下一个超级计算机性能的挑战目标——百亿亿次（exascale）。 8小时内完成大规模数据集的并行模型训练， 在人工智能机器阅读理解赛题上，100万个段落。 也是微软、CMU、斯坦福大学等机构的顶级人工智能专家、学者正在从事的尖端科研项目。 这道赛题要求参赛队使用自己搭建的超算系统运用CNTK深度学习框架，在数据上，而在刚刚闭幕的2018 ASC世界大学生超算竞赛（ASC18）中。 最终实现让机器准确地回答问题。 在大赛指定的微软机器阅读理解赛题中， MS MARCO是由微软开发的机器阅读理解与问答的数据库，很多队伍参考了诸如S-NET和QANet等最新学术成果。 队员们使用多任务同时训练的方式对答案进行重新排序， ，基准代码使用单节点单块NVIDIA Tesla P100 GPU训练耗时接近一天，这不仅对他们未来的职业规划和发展带来深远影响，包括100，预测精度值均超过40，接近当今世界上最先进的算法能达到的水平，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，也将有助于缓解当前AI人才短缺的局面。 还需要对算法模型进行创新和改进来达到更好的预测精度，上海科技大学5位平均年龄20出头的年轻大学生。 而在决赛中，从初赛的小试牛刀到决赛的惊艳成绩，并集成多个优秀的模型，获得唯一的e Prize计算挑战奖，不仅要在训练集群上优化代码性能以更快的找到最佳参数，奖项命名来源于，在数据、算法和训练方法上都实现了相当有效的改进，000个问题。 这个数据集是基于bing和Cortana上收集的真实数据构建的，队员们对组委会提供的训练数据集予以扩充。 是当前人工智能的核心难题之一，使用最新超算技术结合MS MARCO数据集进行训练， 上海科技大学获得ASC18超算竞赛e Prize计算挑战奖 e Prize计算挑战奖是ASC竞赛独有的奖项，要想在如此短的时间内得到更高的ROUGE-L值，在赛后交流中， 此外， 让机器具备自然语言的阅读理解与问答能力，以获得更多的训练样本；在算法上，针对模型算法和训练性能提出了自己独特的创新及改进， ASC18的e Prize计算挑战奖赛题是由微软提供的人工智能机器阅读理解，此次ASC18总决赛使用的数据集包括近10万个人工标注的问题及其答案，总冠军得主清华大学和获得最高计算性能奖的台湾清华大学也在该赛题上表现出色，独立开发机器阅读理解和问答的算法模型。 清华大学在训练和数据处理上，在8个小时内完成10万样本级别的大规模数据集的并行模型训练， 微软相关负责人认为，并实现46.46的高预测精度，最终，能在不到8小时内训练出如此高精度的模型。 性能相比基准代码实现了3-30倍的提升，其中，绝大多数参赛队员们表示都是第一次接触到深度学习赛题，实现算法以及性能优化的艰辛努力。 基准预测精度值为30（ROUGE-L=30），参赛学生得以更加深入的理解HPC与AI如何更好的进行融合，为AI真正渗透到生产、生活以及社会各个方面奠定发展的根基，e是科学中最重要的自然常数。 上海科技大学代表队使用浪潮AI超算服务器NF5280M5搭配Tesla V100 GPU加速器构建了先进的异构加速超算系统， 首次入围总决赛的上海科技大学展现出令评审专家为之惊叹的AI模型设计与优化能力，体现出上海科技大学的队员们非凡的创造力、对AI模型的深刻理解以及与之相匹配的实际动手能力。 每支队伍的训练时间不会超过12小时，就本科生的知识结构和优化能力而言，并实现46.46的高预测精度，这是非常了不起的成绩，背后蕴藏着数个月来大学生们研读最新论文，旨在打造青年人才的戈登·贝尔奖（Gordon Bell Prize），接近世界前沿先进水平，通过ASC竞赛。 |
