新华社迪拜2月3日电　专访｜高性能计算是国家核心能力——访图灵奖获得者杰克·唐加拉

新华社记者夏晓

图灵奖获得者、美国田纳西大学教授杰克·唐加拉近日在接受新华社记者采访时表示，在人工智能（AI）和大数据时代背景下，高性能计算的战略地位已可与高能望远镜、同步辐射光源和粒子加速器等重大科研基础设施相提并论，成为现代国家科技体系中不可或缺的“仪器”。

世界顶尖科学家峰会2月1日至3日在阿联酋迪拜举行，唐加拉在峰会期间接受新华社记者书面采访。他表示，无论是在气候、能源、材料、生物、国家安全，还是先进制造领域，高性能计算都已不再是可有可无的基础设施，而是一项国家级核心能力。

唐加拉认为，一个国家建设高性能计算能力，关键并不在于采购最先进的设备，而在于能否构建一套真正缩短“科研到成果”周期的综合能力体系。这要求国家在顶层设计上具备清晰的任务目标和系统性规划，同时拥有稳定的电力保障和可靠的基础设施支撑，并在硬件不断迭代的同时，在软件、算法和方法体系建设领域持续投入。

他指出，长期稳定的科研和工程技术团队同样至关重要，只有在系统运行、性能优化和计算科学等方面形成持续积累，才能将峰值算力转化为真实的科研产出。此外，计算、存储、互联和输入输出等关键环节必须协同设计，避免系统结构失衡制约整体效能。

在谈及技术发展趋势时，唐加拉强调，人工智能与高性能计算已进入深度融合阶段，两者不再是彼此独立的技术领域。人工智能正成为科学计算中的常规工具，而高性能计算则为大规模人工智能训练和推理提供了不可替代的基础平台。

对于中国高性能计算的发展路径，唐加拉给予了积极评价。他表示，中国以系统化、大规模的方式将高性能计算作为国家战略能力持续推进，其显著特点包括长期稳定的投入、高性能计算与国家重大任务的紧密结合，以及对本土供应链和产业生态的高度重视。

“中国高性能计算整体发展轨迹十分清晰——投入持续增加、体系不断成熟，应用和影响力稳步扩大。”他说。

唐加拉同时高度评价了中国科研人员在高性能计算及相关领域的贡献。他表示，中国科研人员在系统架构设计、并行算法、大规模人工智能以及对计算能力提出更高要求的应用领域均取得了重要进展。在国际合作方面，唐加拉认为，中国具备在多个领域发挥更具建设性作用的现实机遇。

展望未来，唐加拉指出，制约全球计算发展的关键因素将不仅是性能，更是能源。未来十年，如何在提升计算能力的同时控制能耗，将成为全球共同面临的挑战。