以赛促学，ASC大赛开启超算应用新未来
在超算人才培养的道路上，ASC从未止步。
作为与美国SC和德国ISC并列的全球三大超算赛事之一，作为全球最有影响力、参与度最高的大学生超级计算赛事，ASC从2012年的清华园发展到了如今的全球化整整走过了9年的时间。虽然因为疫情原因，2020年的比赛与2021年合并举办，但疫情也推动了赛事形式的大发展，并促成的全球首个“线上+线下”同步进行的超算竞赛，更是将决赛圈队伍的数量推向了一个新的高度——28支。
这些队伍来自五湖四海，从西部的青海大学到东道主南方科技大学，从远在大洋彼岸的哥伦比亚EAFIT大学到南半球的澳大利亚蒙纳士大学，队员们通过利用自己设计组建的、不超过3000瓦额定功耗的超级计算机向脉冲星搜索、AI语言模型、量子计算模拟以及国际通行基准测试HPL和HPCG等高难度赛题发起挑战，并参加英文答辩，角逐冠亚军、最高计算性能奖、ePrize计算挑战奖等各项大奖。
值得一提的是，本次ASC大赛是业界首次开创了“线上+线下”协同，双赛道打造“并行时空”，在比赛现场的大屏幕上实时滚动播放线上队伍的运行进展，也让现场的竞技氛围变得更加紧张。不过别担心，线上线下的赛题虽然相同，但是参赛平台并不一致，因此两者虽然同时进行，但却有独立的赛道，自然也氛围“线上冠军”和“线下冠军”两个层级。
最终，来自广州的暨南大学获得了ASC大赛总冠军，清华大学名列第二获得总亚军；中山大学获得了最高计算性能奖，ePrize奖项由清华大学获得，超级团队奖最终被华中科技大学、俄罗斯乌拉尔联邦大学、清华大学、西北工业大学等四家队伍携手获得，北京航空航天大学、香港中文大学、山西大学、哥伦比亚EAFIT大学、华沙大学、清华大学和澳大利亚蒙纳士大学共7支队伍分别获得了应用创新奖。哥伦比亚EAFIT大学和兰州大学获得了社交平台最佳人气奖。
作为全球首个大规模的线下赛事，ASC大赛的“重启”不仅仅为我们带来了惊喜，也开创了线上线下互动的先河。“大家跨地域、跨时区、跨语言的协作，对于ASC大赛来说非常有意义。如今ASC大赛的覆盖范围越来越广，参与人数越来越多，也证明了大家对于超算应用的热爱，把超算技术变成基础能力，为未来的科研创新带来提升”， ASC 组委会委员刘军表示。
VENAS新冠病毒演化预测，真正实现“学以致用”
新冠疫情依然在世界范围肆虐，也让各国将防控措施管理提升日程。正是看到了这个问题所在，本次ASC大赛也设置了相关赛题——VENAS新冠病毒演化预测。VENAS通过比较基因组的变异信息，对病毒基因组进行分型，可以极大地帮助新冠病毒的溯源与传播研究，助力疫情防控。而参赛队员们需要做的，就是借助于超级计算机，尽可能缩短溯源的时间，为生命提供更多选择。
这或许是学以致用的最佳体现，如此“接地气”的赛题也让队员们兴奋不已，迫不及待的投入到赛题的优化当中。值得一提的是，ASC大赛有一项特殊的环节是“团队作战”，即几支队伍以联队的方式暂时组合在一起，队员们需要集思广益、通力合作才能解决问题。最终，由西北工业大学、华中科技大学、清华大学、俄罗斯乌拉尔联邦大学组成的联队通过对VENAS的高效优化，使得计算性能提升超过10倍，大大降低了溯源时间。正如一位华中科技大学队员所强调的那样：“我们提前建立了有效的协作分工机制，比如使用GitHub 建私仓，共享代码、共同编译，通过微信等即时通讯软件明确优化方向。”
其实，“接地气”的赛题一直是ASC大赛所坚持的风格，也是真正让技术能够回馈于生活。在之前的赛事中，ASC也曾将图片识别神经网络、智能交通规划等许多与生活密切相关的问题引入，也给了学生更多发挥和探索的空间。这一次的VENAS新冠病毒演化预测对于现实更具备指导性，这也说明ASC大赛并非仅仅是学术意义上的交流，更多是通过培养学生的动手能力，让他们能够学以致用，切实用科技推动生活的发展。
脉冲星搜索优化，探索宇宙的终极奥秘
除了“接地气”之外，ASC大赛同样也培养学生的科研意识和基础，给参赛队员们“仰望星空”的机会。在ASC15大赛上，曾经有一道名为“SKA平方公里阵列射电望远镜应用Gridding”的赛题，而今年的赛题依然与星空有关——参赛队伍需要使用“中国天眼”FAST的实际观测数据来完成脉冲星搜索全部过程。但是与之前不同的是，这一次所使用的设备确实我们自己的，也是目前全球最大的射电天文望远镜——中国天眼FAST。
脉冲星是近现代天文学、物理学领域的前沿研究课题，与引力波探测、航天器导航等一些重大物理问题直接相关，PRESTO是脉冲星搜索的核心工具软件之一。据中国科学院国家天文台博士牛佳瑞博士介绍，脉冲星搜索主要有两点困难：一是观测数据量巨大，二是在数据中存在大量干扰信号。在双星系统中由于互相绕转存在轨道，导致它们的自转频率和周期一直是变化的。因此为了得到正确的结果，需要计算信号频率的二阶导数，这使得决赛中搜索过程的计算量增加5倍以上。
如此也就意味着海量的计算需求，而参赛队员们就是要在功耗3000瓦约束的超算平台上，从FAST真实的观测数据中，准确寻找到脉冲星候选体，并且要对PRESTO运行过程进行分析和优化，尽可能地降低计算时间和所需资源。这样的要求对于专业人员也是非常困难的，更何况是本科生。但也唯有这样，才能体现参赛队员们的与众不同，甚至PRESTO也成为了考量队伍水平的“试金石”。
不少队伍对于这道赛题也进行了充分的准备。据ePrize计算获奖队员翟明书介绍——针对这一赛题，清华大学已经进行了大量的准备工作，包括联系天文系老师、参考大量论文找思路，并通过创新方案极大地提升了数据存取性能。常言道有备无患，正是凭借这种钻研和拼搏的精神，清华大学的成绩遥遥领先，获得了该项目的第一名。
这个成绩不仅是清华队员对于自身的肯定，同时也是对前辈的致敬——“清华大学和脉冲星搜索赛题颇有渊源，中国天眼总工程师南仁东是非常优秀的清华校友，在前不久的清华110周年校庆上我们特别纪念了他。如果我们能用高性能计算知识为FAST、中国天文发展做点贡献，是非常有意义的”，翟明书坚定的表示。
据中科院国家天文台的最新消息显示，中国天眼FAST已经于2021年4月1日正式对全球科学界开放，这也意味着在探索太空的道路上，中国希望与全球顶尖人才一道，共同寻找宇宙的奥秘。而这其中，ASC大赛所能做到的就是帮助培养越来越多对天文、对科技有兴趣的青年才俊，夯实中国科研的“黑土地”，让更多人才发光发热。
以赛促学、以赛会友，ASC大赛不忘初心
作为本次大赛异军突起的“黑马”，本次获奖的暨南大学参赛队是第二次进入决赛圈，之前在ASC19大赛上也获得过应用创新奖。而在谈到本次获奖原因的时候，队员们表示每个赛题大家都是全力以赴，并且在众多赛题中的表现都很出色，比如HPL项目获得了第四名，脉冲星项目中获得了第二名，整体表现较为均衡。
大赛“最高计算性能奖”获奖队伍中山大学对于获奖并破赛会纪录也有自己的理解——在设计中，中山大学设计了“4机8卡”的异构加速超算系统，共采用4台浪潮AI超算服务器NF5280M6配置8块NVIDIA A100加速卡，通过精细的控制优化，在3000W功耗约束下实现整体系统79.04万亿次/秒的HPL持续浮点运算性能。
中山大学代表队领队吴坎更是生动的把这项测试比作“团队开车”——有人负责观察四周，也就是观察功耗情况，有人负责掌握方向盘，有人负责控制油门和刹车，功耗过高需要刹住，5个队员齐心协力，才能在HPL这条赛道上安全且快速的行驶。
“能取得计算性能成绩第一是团队合作的成果。比赛过程中我们遇到了不少问题，但在队员们的共同努力下我们成功解决了。”这是中山大学代表队的心声，同样也是所有参赛队伍的心声。从2012年第一届大赛到现在，ASC竞赛“以赛促学、以赛会友”的办赛模式对学生的能力提升起到了关键作用，并在人才培养上已经取得显著效果，特别是在国际青年人才交流方面，这样的作用越来越明显，为大学生提供了交流的国际化的舞台。
这也正是ASC大赛从2012年成立的“初心”。正如赛事发起人、中国工程院院士王恩东在大会上谈到的：“希望所有的参赛队伍都能够通过ASC竞赛收获成绩、收获友谊、开拓视野，通过比赛的形式，通过人才的培养，深刻理解科学研究的协作创新精神，推动超算与人工智能融合的发展，推动人类社会文明的进步。”
