lemo的专栏

分析了未来计算场景的发展，涵盖更智能的AI、更普惠的AI、更深入的感知、超越现实的体验、更准确的探索和更高效的数据驱动创新。总结了计算2030的愿景和关键技术特征，涵盖物理层突破、绿色集约、智能认知、多维协同、多样性计算和内生安全等方面。总结了通信网络2030的愿景和关键技术特征，涵盖立体超宽网络、确定性体验、智能原生、通信感知融合、安全可信和绿色低碳等方面。分析了新一轮能源变革的方向，涵盖风电和光伏发电成本竞争力优势、电力电子技术为能源系统变革提供保障，以及数字技术使能能源系统智能化演进。

首先澄清两个概念，高性能计算与智算场景，高性能计算主要是面向天气预测、生物计算、材料计算等场景，而最近几年很火的智算主要是面向AI场景的计算，如语音识别、图像识别、自动驾驶等场景，我们可以看到他们有一个共同的基础组件能力，叫分布式资源管理与任务调度执行服务，在HPC场景用了最多的就是Slurm和LSF，在大数据场景用的比较多的就是Yarn和K8s，但未来，智算场景，甚至HPC、大数据场景（数据湖）也会统一到K8s。GPU长任务（推理）与短任务混合等，提高整体资源的利用率，降低计算所带来的成本消耗。

人工智能编程 AI Programming Resources  http://www.cs.berkeley.edu/~russell/prog.html PC AI - Logic Programming  http://www.pcai.com/pcai/New_Home_Page/ai_info/logic_programming.html Computatio