今天深度学习无处不在，当你打开移动终端的时候，各种APP会推荐到你喜欢的食物、你喜欢的电影，你关注的新闻热点。在生活中更是改变着我们，今天的智能语音让语言障碍破除，在预测疾病基因大数据领域预测疾病来确定药物治疗方案。在安全领域通过安装在机场和商场的智能视频监控，提高了公共安全性。可以说，深度学习的应用，彻底改变了今天人们的生活。

在上世纪九十年代PC-互联网时代以微处理器、标准操作系统、以及信息世界新门户的结合推动社会的进步，代表有CPU、WINDOWS、各类门户网站。PC-互联网时代让大约10亿人获得了计算能力，并实现了微软“让每台办公桌和每个家庭都有一台电脑”的愿景。

进入二十一世纪，移动互联与云计算的发展，移动终端的普及、公有云AWS的推出，诞生了移动-云时代。大量应用进入我们的日常生活， 30亿人享受着移动计算带来的自由。同时也让人工智能、深度学习等技术爆发。

那么今天，我们正站在由GPU深度学习的新计算模式引发的人工智能计算时代的开端。我们需要适应深度学习的高性能计算GPU、需要开放的移动操作系统、以及基于云的新连接窗口。而这一切应用的背后需要新型的高性能计算。

深度学习作为人工智能的核心技术之一，正在引领科学研究和技术创新的浪潮。然而，随着深度学习模型的不断复杂化和数据量的急剧增长，传统计算资源已经无法满足其高效运算的需求。幸运的是，深度学习与高性能计算的完美结合为科研带来了巨大的加速力量，使科学家们在探索未知领域时如同坐上了加速器。

据悉，百度已将高性能计算引入深度学习：可高效实现模型的大规模扩展。“神经网络在过去几年中规模不断扩大，训练需要大量的数据和计算资源。为了提供所需的计算能力，我们可以使用高性能计算（HPC）中常见的技术将模型扩展到几十个 GPU，但该技术在深度学习中未被充分利用。这项技术，Ring Allreduce，还能减少不同 GPU 之间的通信时间，从而允许将更多时间用在有用计算上。在百度的硅谷人工智能实验室（SVAIL），我们已经成功地使用这些技术训练了当前最先进的语音识别模型。我们很高兴以库和 TensorFlow 软件补丁的形式推出 Ring Allreduce 的实现。我们也希望通过发布这些库可以使深度学习社区更有效地扩展他们的模型。”

一个显而易见的事实是高性能计算为深度学习提供了强大的计算能力。深度学习模型的训练过程需要进行大量的矩阵运算和参数优化，而高性能计算平台可以利用并行计算和分布式计算技术，快速处理海量数据和复杂运算，提供高效的训练和推理性能。科研人员可以利用这一优势，加速模型训练过程，提高算法的准确性和可靠性。

另外，高性能计算还能够支持深度学习模型的规模扩展。深度学习模型通常具有大量的参数和层级结构，需要大规模的计算资源进行训练和推理。高性能计算平台提供了分布式计算和资源管理的能力，可以同时利用多个计算节点进行模型训练和推理，从而处理更大规模的数据集和更复杂的任务。这使得科学家们能够进行更深入的研究，挖掘模型的潜力和创新性。

高性能计算还为科研人员提供了更多的实验和仿真机会。深度学习模型的研究和开发通常需要进行大量的实验和验证，而高性能计算平台可以提供快速、可扩展的计算环境，加速实验和仿真过程。科研人员可以通过多次迭代和优化，快速测试和验证新的模型和算法，加快科研的进展速度。

综上所述，当深度学习撞上高性能计算，科研仿佛坐上了加速器。高性能计算为深度学习提供了强大的计算能力、规模扩展和实验验证的机会，使科学家们能够更高效地开展研究工作。这个强大的组合将推动科学研究向前迈进，探索未知领域、解决复杂问题的能力得到极大增强。

深度学习与高性能计算的结合，不仅在学术界有着巨大影响，也在各个领域的科研和技术创新中发挥着重要作用。在医学领域，科研人员可以利用深度学习和高性能计算的力量，进行疾病诊断、图像分析和基因组学研究，帮助医生更准确地进行诊断和治疗决策。在物理学领域，研究人员可以借助深度学习和高性能计算的威力，模拟和预测复杂的物质行为、天体运动和粒子物理过程，推动科学理论的发展。在环境科学领域，科学家们可以利用深度学习和高性能计算的能力，分析大气和海洋数据，预测自然灾害和气候变化，为环境保护和资源管理提供决策依据。

当深度学习撞上高性能计算，科研的速度和效率都得到了极大提升。科学家们能够更加迅速地进行模型训练、优化和部署，加快科研成果的转化和应用。高性能计算的强大计算能力和资源管理能力，使得大规模数据处理和复杂任务的计算变得更加高效和可行。这为科学家们开拓了更广阔的研究空间，挖掘了更多的知识和发现。

如果你是一位对深度学习和高性能计算充满热情的科研人员，这个领域为你提供了无限的机遇和挑战。掌握深度学习的理论和算法，并具备高性能计算的技术和实践经验，你将成为科研领域中的炙手可热的人才。通过不断学习和探索，你可以在深度学习与高性能计算的交汇点上创造出新的突破，为科学进步和社会发展做出卓越贡献。

当深度学习撞上高性能计算，科研仿佛坐上了加速器。让我们一同追求科学的极限，探索未知的领域，以创新的思维和高性能计算的力量，开启科学的新篇章。无论你是计算机科学家、数据科学家还是其他科研领域的从业者，当深度学习与高性能计算相遇时，你将在科学的道路上获得前所未有的加速和突破。

让我们一同投身于这个激动人心的领域，将深度学习的智慧与高性能计算的能力结合起来。释放创造力，解决现实世界中的难题，推动科学的进步。当深度学习与高性能计算交织在一起时，科研仿佛坐上了加速器，加速我们的探索和创新，为未来开辟更广阔的科学前景。

在这里，猿代码科技（https://www.ydma.com）为您准备了一份高性能计算培训课程，涵盖CPU、GPU以及超算运维。其中尤其推荐的是猿代码-高性能计算从新手到大师系列课程（CPU和GPU并行优化）

这是由国内顶尖科研院所专家及知名企业工程师合作研发的高性能计算专项课程，涵盖高性能计算之并行计算等多个方面，包括CPU并行计算实战课程、GPU并行计算实战课程以及超算运维等。您将有机会通过工程化实战项目来学习所学知识，并与来自国内顶级专家及工程师近距离合作与学习。