機器學習是一種人工智能技術(shù)，在商業(yè)應(yīng)用中取得了前所未有的成功。但是，機器學習在科學高性能計算中應(yīng)用卻很有限。原因何在？高級機器學習工具不是專為大數(shù)據(jù)集設(shè)計，例如用于研究恒星和行星的工具。英特爾、美國國家能源研究科學計算中心（National Energy Research Scientific Computing Center, NERSC）及斯坦福大學的聯(lián)合團隊改變了這一情況。他們研發(fā)出一套深度學習系統(tǒng)，可在15千萬億次每秒(petaflop)的計算機上工作。通過在超級計算機科里（Cori）上測試運行，該系統(tǒng)表現(xiàn)出了處理大型數(shù)據(jù)集的能力。

在超級計算機上使用機器學習技術(shù)，科學家就能從大型復雜數(shù)據(jù)集中得到更多信息。加速器等強大儀器能產(chǎn)生巨型數(shù)據(jù)集。這款新軟件可以讓世界上最大的超級計算機將這類數(shù)據(jù)用于深度學習，得到的信息可促進地球系統(tǒng)建模、聚變能和天體物理學。相關(guān)研究論文“15PF的深度學習：科學數(shù)據(jù)的監(jiān)督和半監(jiān)督分類”文章中描述發(fā)表于《高性能計算、網(wǎng)絡(luò)、存儲和分析國際會議論文集》（Proceedings of the International Conference for High Performance Computing, Networking, Storage and Analysis）。

機器學習技術(shù)有望讓科學家從加速器、光源、望遠鏡和計算機模擬等產(chǎn)生的大型復雜數(shù)據(jù)集中提取寶貴信息。雖然這些技術(shù)在多種商業(yè)應(yīng)用中取得了巨大勝利，但是它們在科學的高性能計算中應(yīng)用有限，因為現(xiàn)有工具不是為許多科學領(lǐng)域中發(fā)現(xiàn)的太字節(jié)或千兆字節(jié)級數(shù)據(jù)集而設(shè)計。

英特爾、美國國家能源研究科學計算中心及斯坦福大學的聯(lián)合團隊攜手應(yīng)對在太字節(jié)或千兆字節(jié)級數(shù)據(jù)集上應(yīng)用深度學習技術(shù)所產(chǎn)生的問題。該團隊開發(fā)出首款在15千萬億次每秒的計算機上運行的深度學習軟件。該軟件可執(zhí)行大型科學數(shù)據(jù)集進行的大量訓練運行，展現(xiàn)出其用于數(shù)據(jù)密集型應(yīng)用的可擴展性。這些運行使用了美國國家能源研究科學計算中心超級計算機科里所有的物理和氣候相關(guān)數(shù)據(jù)集。運行得到的峰值速度在11.73至15.07千萬億次每秒之間（單精度），平均持續(xù)性能為11.41至13.47千萬億次每秒。