英特尔 HPC 技术创新论坛，主题包括英特尔新的整体 HPC 产品集及未来产品路线图介绍，创新持续加速高性能计算；英特尔^® 至强^® 处理器的基准评测流程介绍，专业的评测，保证新品推出的客户体验；英特尔基于跨多代英特尔^® 至强^® 处理器的 HPC 集群 Linpack 测试优化方法介绍；英特尔^® 傲腾^TM  持久内存在 HPC 业务中的使用尝试和分享；英特尔 HPC 加速生命科学案例介绍等内容。

• 14:00-14:05
  开场致辞
  

  杨艳国
  英特尔数据中心销售部
  高性能计算技术顾问
• 14:05-14:35
  英特尔^®全栈产品集引领高性能计算
  介绍最新的英特尔^®高性能计算解决方案，持续加速客户 HPC 业务。
  

  杨艳国
  英特尔数据中心销售部
  高性能计算技术顾问
• 14:35-15:05
  英特尔^® 至强^® HPC 性能基准测试流程介绍
  每一代英特尔^®至强^®处理器的推出，都要进行多项 HPC 基准测试，行业应用测试，提供跨代升级指南，充分为客户使用新一代处理器保驾护航，保证客户业务可以最好的延续支持。
  

  马超
  英特尔数据平台集团
  数据中心产品性能评测工程师
• 15:05-15:35
  打破“木桶原理”
  英特尔^® 至强^® 处理器 LINPACK 高级调优（I）
  Linpack 是 HPC 基本的基准测试程序，对于它的优化已经非常成熟，英特尔引入了新的技术，打破“木桶原理”，进一步将集群 Linpack 效率提升到一个新的高度。
  

  陈江
  英特尔数据中心销售部
  高性能计算技术顾问
• 15:35-16:05
  英特尔^® 傲腾^TM  持久内存在 GPU 加速应用中的使用分享
  结合华大基因的基因测序应用，介绍在 GPU 应用中使用持久内存的最佳实践。
  

  刘蕴
  英特尔 IAGS 计算机性能及开发者产品部
  高性能计算解决方案架构师
• 16:05-16:35
  英特尔^® 傲腾^TM 持久内存 在南大eScience 中心存储中的应用
  介绍英特尔^® 产品在 e-Science 中心中的应用，将英特尔^® 持久内存的内存模式和 APP Direct 模式应用于 ZFS 文件系统中作为缓存层提升性能。
  

  姚舸
  南京大学微结构国家实验室和人工微结构科学与技术协同创新中心
  工程师
• 16:35-17:05
  英特尔^® HPC 加速生命科学应用
  介绍英特尔^® 高性能计算在生命科学领域应用精选解决方案。
  

  徐琳
  英特尔数据平台集团云计算与企业解决方案中心
  英特尔高性能计算应用工程师

英特尔 AI 实践日，为解决 AI 开发者方案落地实际问题，立足动手实践，分享应用技巧，讲授如何使用英特尔优化版的 Tensorflow, Pytorch 以及英特尔^® OpenVINO^TM , Analytics Zoo 实现高效高质量的应用开发。有大量代码展示和动手演示。

• 14:00-14:05
  开场致辞
  

  夏磊
  英特尔首席工程师，数据中心技术销售部
  人工智能首席技术架构师
• 14:05-14:35
  英特尔人工智能技术分享
  基于英特尔^® 至强^® 可扩展处理器的优化
  英特尔^® 至强^® 可扩展处理器介绍，英特尔^® 至强^® 平台软件优化方法，英特尔平台上的人工智能软件优化。
  

  赵玉萍
  英特尔数据中心人工智能销售部
  人工智能方案架构师
• 14:35-14:50
  基于英特尔^® 至强^® 可扩展处理器的 BERT 分布式训练
  用多节点英特尔^® 至强^® 可扩展处理器做深度学习训练可达到极好的 time-to-solution 和最佳精确度。我们用64个节点（总共128 MPI ranks）把 BERT 分布式训练的训练时间和验证时间分别缩短了49倍和67倍。基于英特尔^® 至强^® 可扩展处理器的计算集群充满弹性, 不仅可用来做传统的 HPC 工作负载和大数据分析，而且可极大加速深度学习训练和推理的过程，英特尔^® 至强^® 可扩展处理器帮助 HPC/AI 用户得到很好的投资回报。
  

  邵蕾
  英特尔数据平台集团
  深度学习软件工程师
• 14:50-15:20
  使用通过英特尔^® 技术优化的 PyTorch 进行模型训练
  介绍如何使用通过英特尔^® 技术优化的 PyTorch 进行深度学习模型的训练。您将能高效地使用英特尔硬件平台的计算资源。
  

  许劲
  英特尔技术咨询工程师
• 15:20-16:05
  英特尔(R) 分发版 OpenVINO^TM 产品概要及实战演示
  介绍英特尔^® OpenVINO^TM 以及进行 Demo 演示。
  

  罗毅
  英特尔人工智能技术顾问工程师
• 16:05-16:35
  基于英特尔^® 至强^® 可扩展平台的迁移学习
  介绍英特尔^® 至强^® 可扩展平台上使用迁移学习的方法训练 AI 模型的原理和方法。针对英特尔^® CPU 的优化设置。最后通过动手练习，使用迁移学习的方法训练 AI 模型。
  

  张建宇
  英特尔架构、图像和软件事业部
  AI软件技术咨询工程师
• 16:35-17:00
  Analytics Zoo: 统一的大数据分析 + AI平台
  Analytics Zoo 是英特尔开源的统一的大数据分析和人工智能平台。Analytics Zoo 可以将 Tensorflow、Keras、PyTorch、Spark、Flink 和 Ray 程序等集成在一个统一的流水线中，并且可以从笔记本环境透明地扩展到大规模集群，对生产数据进行处理。本次分享主要介绍大数据分析和人工智能在现实应用中面临的挑战，Analytics Zoo 的主要特性，如何使用 Analytics Zoo 应对这些挑战。
  

  戴金权
  大数据分析和人工智能创新院院长
  英特尔高级首席工程师

英特尔HPC技术展望论坛，展望接下来几年在 HPC 业界将要发生的技术变革：英特尔主导的下一代高速并行文件系统 DAOS，与以太网融合的高速网络，新一代跨架构统一软件栈oneAPI，HPC 业界云化实践，以及 HPC 和 AI 碰撞产生的未来火花。

• 14:00-14:05
  开场致辞
  Jeff Watters
  英特尔HPC平台与战略部署总监
• 14:05-14:35
  DAOS 系统架构以及性能展示
  介绍基于英特尔^® 技术所架构的分布式存储系统 DAOS (Distributed Asynchronous Object Storage)，一个开放源代码的软件定义对象存储，专为大规模分布式非易失性内存（NVM）而设计，包括英特尔^® 傲腾^TM  DC 永久性内存和英特尔^® 傲腾^TM  DC SSD；如何充分发挥 NVM 技术的优势来构建一个全新的存储系统并提供极致的 I/O 性能；展示DAOS在最近两次 IO500 性能基准测试中所使用的系统配置，以及最终所取得的成绩，以展现 DAOS 的性能和技术优势。
  

  梁震
  英特尔技术架构师
• 14:35-15:05
  英特尔 HPC / AI 高速互联网络战略
  介绍英特尔未来几年高性能计算互联战略和英特尔面向高性能计算和人工智能的以太网互联产品。
  

  祁艳晨
  英特尔数据中心高性能计算事业部
  产品经理
• 15:05-15:35
  oneAPI - 提供跨架构性能的单一编程模式
  统一编程模型提供跨架构性能
  oneAPI 是一个统一编程模型，可对 CPU，GPU，FPGA 和 AI 加速器进行编程。它可以简化我们在各种不同的体系结构中进行异构计算的开发流程，充分发掘硬件性能，满足各种工作负载的性能需求。英特尔推出了英特尔^® oneAPI 工具箱（测试版）。oneAPI 行业倡议以及Intel^®基于此倡议所发布的 oneAPI 实现，以及英特尔^® DevCloud，这是一个预安装好的 oneAPI 开发环境，您可以使用英特尔的oneAPI beta 软件产品在英特尔 CPU 和 GPU 上开发，测试和运行您的工作负载。
  

  蔺杰
  技术支持工程师
• 15:35-16:05
  阿里云高性能计算 EHPC
  面向行业全面升级
  阿里云高性能计算 EHPC 与神龙架构超级计算集群 SCC 在公共云与专有云的产品特性，面向云计算场景下超算科研及行业用户的典型需求分析，以及阿里云产品面向HPC行业应用上云的设计和实现，以及典型客户选择云超算的用户画像和典型方案。
  

  何万青
  阿里巴巴
  资深技术专家
• 16:05-16:45
  以大数据驱动的科学在材料科学领域的应用：材料信息时代的来临
  机器学习(ML)正在迅速变革许多领域，并开始改变物理和化学的面貌。ML 具有自主解决复杂任务的能力，它被作为一种全新的方法来帮助发现材料相关性、理解材料化学以及加速材料的发现。在这个报告中，我们展示了现代计算材料科学的 ML 方法是如何被用来揭示复杂性和设计具有增强性能的新材料的。接下来是关于 ML 如何应用于能源材料的关键讨论。最后，我们指出目前的研究问题，挑战和潜在的未来展望这一新的令人兴奋的领域。
  

  王倩
  浪潮
  人工智能与高性能产品部 应用支持专家