今天小编分享的科学经验：1天训完45亿参数大模型！高校计算能力首次比肩科技巨头，欢迎阅读。
" 第一次，高校拥有了和科技巨头一样的计算能力。"
说这句话的人是中国工程院院士、阿里云创始人王坚。
他口中让高校计算能力倍增的，是复旦大学刚刚发布的云上科研智算平台。
名为CFFF（Computing for the Future at Fudan），由复旦、阿里云、中国电信等共同打造，以公共云模式提供超千卡并行智能计算，支持千亿参数的大模型训练。
这是目前国内高校最大的云上科研智算平台—— 67 年前，我国第一架电子计算机（复旦 601 型电子积分机，1956 年）诞生在复旦；67 年后，复旦再次走在前列。
目前，首个基于 CFFF 平台训练的科学大模型成果已经对外正式发布，45 亿参数的中短期天气预报大模型可一日训完。
组成 CFFF 平台的两个计算集群，一个名为 " 近思 " 一号，一个名为 " 切问 " 一号。
两个名字都从复旦校训 " 博学而笃志，切问而近思 " 中采撷而来。
发布会上，首届世界科学智能大赛也正式启动，設定 5 大前沿研究赛道，赛题基于 CFFF 平台而来，目的是推动科学大模型落地。
CFFF 是什么？
CFFF 平台，全称 Computing for the Future at Fudan。
这个名字被王坚解读为 " 计算，因为在复旦而创造了未来 "。
两个计算集群共同组成了 CFFF 平台——
一个是面向高精尖研究的专用高性能计算集群" 近思 " 一号，部署部署在复旦江湾校区；
另一个是面向多学科融合创新的 AI for Science 智能计算集群" 切问 " 一号，托管在 1500 公里外的内蒙古阿里云乌兰察布数据中心。
两者分隔千里，但同声相应。
复旦大学浩清教授、人工智能创新与产业研究院院长漆远对 CFFF 平台做了进一步介绍。
据他讲述，基于百 G 高速数据传输网、阿里云大规模异构算力融合调度技术、分级存储技术、AI 与大数据一体化技术，两个计算集群练成了一台真正意义上的 " 超级计算机 "。
何以见得？
最直观的表现，复旦大学四校区的所有实验设备都能高速接入 CFFF 平台，做到异构算力统一管理，计算任务统一调度，满足不同应用场景下的科学智能研究与应用需求。
此外，CFFF 平台还拥有国内高校最大规模的多级数据冷热分层存储集群，解决了海量科研数据无法长期备份的痛点，并支持云上高速传输。
举个例子，以往 PB 级科研数据从复旦校内传到西部数据中心需要两周，如今当天就能完成。
有赖于公共云模式，跑在 CFFF 平台上的项目可享受到超千卡并行的智能算力，千卡并行的有效算力达到行业领先的 92%，可拓展性达到万卡，万卡并行有效算力也可达 90%。
同时，CFFF 平台可实现年平均 PUE 小于 1.2，每年节省总电力超过 2000 兆瓦时，年均节碳量达 1500 吨。
可以说是非常低碳了。
复旦校方透露道，CFFF 平台从开始建设的第一天起，就收到来自复旦不同院系的多种研究需求，如生命科学、大气科学、材料科学领網域，以及金融系统分析等社会科学研究领網域。
平台上的云原生与低代码工程化 AI 开发平台，进一步降低了 AI 与科研融合的门槛。
目前，CFFF 平台上的第一个科研成果已经诞生，并正式对外发布。
成果是45 亿参数量的中短期天气预报大模型，来自复旦人工智能创新与产业研究院李昊团队。
在公开数据集上，该模型预测效果首次达到业界公认的 ECMWF（欧洲中期天气预报中心）集合平均水平，并将预测速度从原来的小时级缩短到了 3 秒内。
而这样一个 45 亿参数的大模型，在 CFFF 平台上完成训练，用时只需 1 天。
中国科学院院士、复旦大学校长金力在现场提到：
CFFF 设计成了开放的体系，我们非常欢迎产学研创新以及校企合作。但是从另一点来说，CFFF 的建立表面上来看是解决算力问题，实际上不完全是。
它还必须解决两件事情，一是" 让原来不会用 AI 工具的人，去用最好的 AI 工具 "，二是" 让原来不懂 AI 的人去懂 AI"。
7 名院士担任顾问，大赛 7 月 25 日开赛
" 当前，AIforScience 成为热点领網域。" 金力将 CFFF 称为复旦推动基础研究范式变革中的关键利器，"AI 与科学的融合发展，开拓了科研的新范式。"
CFFF 平台启动仪式现场，首届世界科学智能大赛也宣布启动。
从现场获悉，大赛由复旦联合阿里云天池平台、中国电信、中国信通院云大所等举办。
面向全球开放，拟邀请全球五大洲数千支队伍参赛，选手不限国籍年龄，高校、科研机构、企业、个人均可自由组队。
包括金力（生命科学家）、王坚（云计算专家）在内，共有 7 名院士担任本次大赛的顾问。
共設定 5 大赛道，分别是生命科学、大气科学、材料科学、流体力学、量子化学，赛题基于 CFFF 平台设计。
其中，生命科学赛道，以生物学年龄评价与老年病风险预测为赛题，通过测量和分析生物体内特定指标或生理过程的状态，评估个体的生理年龄和健康状况。
大赛为参赛者开放了近万样本的个体甲基化数据以及其年龄、性别及老年病患病信息，期望参赛者能够基于甲基化测量对健康个体的年龄给出准确的预测。
而材料科学赛道，以 MOF 材料的预测合成为切入点，探求计算成本更低、更高效、更精确的求解方法。
大赛整理了大量文献等，形成了 1500 种 MOF 材料的合成条件数据集，期待参赛选手基于此建立预测模型，准确地预测 MOF 材料的合成条件。
赛程显示，7 月 25 日大赛初赛开启，9 月底，各赛道分批开启复赛。
遴选出的优秀队伍将在 11 月进行线下答辩，角逐最终名次。
大赛設定 100 万元的奖金池，各赛道冠军奖金 10 万元。
所有进入复赛的选手都将获得 CFFF 平台算力免费支持。此外，阿里云也将提供了 ML 平台 PAI 的免费试用，及算力产品计算资源。
大赛网站：
https://tianchi.aliyun.com/2023CFFFPrize
