文 | 黄锦辉

要打造香港成为国际创科中心，官、产、学、研、投各界必须携手着力建设“数据、算法、算力”三大关键技术平台。例如，专家估计2024年互联网上的数据多达150皆位元组（Zettabyte, ZB, 1021）；又例如，生成ChatGPT-4的深度学习网络利用了1.8兆个参数；要高效地处理那么庞大的数据及参数量需要庞大的算力，远远超于传统电脑系统所能及。因此，全球计算机科学家及工程师都在埋头苦干地研发“高性能计算”（High Performance Computing, HPC）技术。

HPC是指使用超级电脑或大型计算机集群，以大规模的计算能力来解决复杂的问题（例如生成式人工智能,  GenAI）。许多前沿科技（例如大型语言模型, LLM）都需要庞大的算力来进行数据分析和模拟，只有通过HPC 才能有效处理并达成目标。HPC的挑战在于其本身对于很多种技术有很高的要求︰硬件方面，建立超算中心需要高性能的处理器、大量的储存空间和稳定的网络设施；软件方面，需要专门的管理组织软件、算法和优化工具来充分发挥硬体的计算能力；还要有能够有效操控现代计算技术的人力资源。因此，HPC是一项非常复杂且需要大量资源投入的工程。

特区政府于2022年底发表了《香港创科发展蓝图》，提出人工智能、生命健康科技，以及先进制造与新能源科技为三大聚焦产业，这些领域都与HPC有着密不可分的关系。人工智能（AI）是目前创新及科技界最热门的话题，尤其是生成式人工智能（如ChatGPT）等系统风靡全球。连今年的诺贝尔物理学和化学奖也都与人工智能息息相关，显示出人工智能在科研中的巨大影响力。人工智能技术的基础便是HPC，像ChatGPT这样的人工智能模型，是建立在由数万个“图形处理器”（GPU）及“中央处理器”（CPU）组成的一个巨大的“超级大脑”，用来处理海量的文本、图像和数据。最近，特斯拉总裁马斯克（Elon Musk）甚至建立了一个由十万个GPU组成的超级计算集群，以进一步发展人工智能技术。

生命健康科技也是《香港创科蓝图》中的重点发展方向之一，而这个领域同样需要HPC 支援。以诺贝尔化学奖背后的关键技术 AlphaFold 为例，它利用高性能计算成功解决了蛋白质结构预测的超级大难题，这一突破对于生命科学和医药研发具有划时代的意义。基因组学、大数据分析和生物讯息学的研究，都需要巨大的计算能力来进行数据处理和建模分析。因此，HPC在生命健康科技的研究中不可或缺。再看先进制造与新能源科技发展，在制造业中，从计算机辅助设计（CAD）到计算机辅助工程（CAE），再到晶片设计，这些都依赖于HPC的精确模拟和数据分析。又例如在能源领域，核聚变作为最具前景的清洁能源解决方案，也需要大规模的数值计算来模拟核反应过程，对HPC有巨大的需求。

凝聚HPC持份者组业界生态圈

为了应对创科对于HPC的需求，香港政府近年来加大了对HPC的投资，在美国禁运之前购买了数千张 Nvidia的先进GPU卡，用于香港建立一个拥有300多个计算节点的超算中心（Supercomputer Centre），期望不久将来能向科研社区开放。然而，建设一个超算中心并非易事。正如中国工程院倪光南院士在最近的演讲中所指出，建设一个大型高性能计算集群是一个复杂系统工程，具有多层次性、动态性和不确定性等特征。

每一个科研创新机构对计算资源的需求都是动态变化的，拆分成小集群后，既不能有效处理大型科研项目，又容易造成资源闲置。超算中心的主要价值在于能够将众多不同规模的科研项目整合起来，以最有效方式分配组合使用计算资源。中国内地近年来建设了多个大型超算中心，深圳市亦不甘后人，它们的经验和技术的确很值得香港借鉴。

在香港推动高性能计算，除了超算中心的建设之外，还有两个重点：一是 HPC生态环境的建设，二是HPC人才的教育和培养。在建设HPC生态环境方面，长期以来不少政府部门，例如天文台进行天气预报、环保署研究污染、医管局的医疗大数据分析等，都大量使用HPC；大学科研单位在许多研究领域中也经常使用；近年来，随着AI应用的兴起，工商业界对计算资源的需求更是急剧增加。由此可见，当前是一个适合时机，凝聚香港官、产、学、研各界的HPC持份者，组织一个有机、互动的业界生态圈，配合香港政府对创科及高性能计算的投入。为此，笔者联同与一众HPC志同道合人士创办了香港高性能计算学会，旨在为香港建设一个HPC的互动交流平台，让各界习思广益，一同推动香港HPC的应用、研发及人才培养。

（作者系立法会议员，文章仅代表作者个人观点）