北京2022年3月22日/美通社/--3月21日，2022ASC世界大學生超級計算機競賽（ASC22）正式公布預賽成績和決賽入圍名單。經過為期兩個月的預賽比拼，浙江大學、北京大學、清華大學、中山大學、哥倫比亞EAFIT大學等24支隊伍從全球超過300支參賽隊伍中脫穎而出順利晉級。來自中國大陸的20所高校隊伍將參加5月7日-11日在中國科學技術大學舉行的現場總決賽，而其他4支隊伍將通過亞馬遜云以在線比賽的方式同期參與總決賽，角逐冠亞軍、ePrize計算挑戰獎、最高計算性能獎等獎項。 在進入ASC22總決賽的隊伍中，浙江大學隊展示出了扎實的超算基礎能力，對賽題進行了細致分析并采用了創新優化方法，取得了明顯效果，在各道賽題上均表現優異，總成績位列預賽第一名。總決賽名單中有不少實力強勁的隊伍，如上屆比賽ASC20-21決賽現場冠軍暨南大學和線上冠軍臺灣清華大學，以及ISC21和SC21國際超算大賽的雙料冠軍清華大學，東道主中國科學技術大學作為老牌勁旅也具備非常強的實力。本屆ASC總決賽還涌現出不少“新銳力量”，上海大學、哈爾濱工業大學（深圳）、齊魯工業大學等均為首次晉級ASC決賽的隊伍。

ASC22預賽賽題包括“源”AI語言大模型與戈登·貝爾獎獲獎應用DeePMD-kit，這兩大賽題聚焦高性能計算與人工智能的融合，不少參賽隊伍展現了在超算性能優化、并行策略設計等方面的超強學習能力和實踐能力。

在“源”AI語言大模型設計中，ASC22組委會提供了100GB的高質量中文數據集，要求參賽隊基于這一數據集實現一個47億參數的小號“源”模型。參賽隊需要自行完成模型結構構建和全部訓練過程，并合理設計模型訓練策略，以期得到最佳的計算性能。上海交通大學隊采用分布式訓練框架，在由40個GPU構成的超算系統上耗時3小時11分鐘完成了模型的訓練過程，并利用“課程學習”方法提升訓練效率，通過大量對比實驗，出色地實現了計算性能優化。北京大學隊詳細研究了不同分布式策略的算法原理，分析了訓練過程的性能瓶頸，對不同策略組合下的訓練計算表現進行了大量實驗，很好地完成了性能優化實踐。

戈登·貝爾獎獲獎應用DeePMD-kit賽題要求參賽隊伍學習使用人工智能+科學研究的方法，進行機器學習分子動力學的的前沿探索。參賽選手需要對DeePMD-kit的模型構建過程有深入認識，并使用高性能的手段優化訓練過程。上海大學隊對DeePMD原理和代碼進行了詳細闡釋和細致分析，優化思路正確清晰，在避免重復計算、算子融合、循環展開等多方面進行了全面優化探索，取得了該道賽題的最高分。

ASC世界大學生超級計算機競賽是由中國發起組織，并得到亞洲及歐美相關專家和機構支持，旨在通過大賽平臺推動各國及地區間超算青年人才交流和培養，提升超算應用水平和研發能力，發揮超算的科技驅動力，促進科技與產業創新。ASC超算大賽迄今已舉行至第10屆，吸引超過萬名世界各國大學生參賽，是全球最大規模的超算競賽。

ASC22總決賽隊伍名單如下：

現場競賽：

浙江大學

北京航空航天大學

上海大學

哈爾濱工業大學（深圳）

蘭州大學

國防科技大學

山西大學

上海交通大學

南方科技大學

太原理工大學

北京大學

青海大學

上海科技大學

清華大學

福州大學

電子科技大學

中山大學

暨南大學

齊魯工業大學

中國科學技術大學

在線競賽：

臺灣清華大學

泰國農業大學

哥倫比亞EAFIT大學

香港中文大學