2016年5月18日,HPCAdvisory Council (国际高性能计算咨询委员会) 今日宣布,将面向全球大学生发起第四届RDMA编程挑战赛(The Fourth StudentRDMA Programming Competition),旨在为大学生提供学习RDMA,并成为RDMA编程高手的绝佳机会。

自2013年首次举办,大赛就吸引了来自全国各地的20余家高校报名参加。在2015年举办第三届大赛时,更是吸引了50余所高校报名参加,并受到了来自国际顶尖高性能计算、云计算大数据领域专家的广泛关注和媒体的争相报道。

本届大赛的竞赛题目将紧贴世界超算产业的发展趋势,重点围绕深度学习的理论框架、实践模型与未来发展趋势等主题展开,强调赛题与实际应用相结合。如今,“深度学习”已呈现出强大的发展势头,如何利用高性能计算推动深度学习是近年来业界聚焦的热点。

此外,本届大赛走入校园的巡讲环节也将全面升级,实现国内主要省市高校的全覆盖。HPC Advisory Council将邀请资深的RDMA工程师和来自深度学习领域顶尖企业的研发人员为渴望学习RDMA和深度学习相关知识的学生提供免费的培训。巡讲将走进国内各主要院校所在校区,暂定如下11站:北京站、上海站、广州站、重庆站、长春站、西安站、哈尔滨站、四川站、武汉站、南京站和合肥站。巡讲的具体时间请关注我们的官方微博@国际高性能计算咨询,或者通过我们的官方网站了解具体日程。

本届比赛获得了国内外的多家知名机构的支持,包括:CloudAdvisory Council、圣地亚哥超算中心、阿贡国家实验室、中国高性能计算专业委员会、China Grid 等等。评审委员由来自国外的资深专家以及国内深度学习领头羊企业的专业人士组成,包括京东集团首席技术顾问Dennis Weng、百度公司高级研究员BryanCatanzaro、科大讯飞张致江博士、SenseTime(商汤科技)主任科学家,算法平台负责人颜深根博士等,并由HPC Advisory Council主席Gilad Shainer出任评审委员会主席。

作为一种先进的网络数据传输方式,RDMA(远程直接内存访问)技术除了在HPC领域,在深度学习、云计算、大数据和高频交易等领域有广泛的应用,和传统的网络相比能显著提升原有应用的效率。它允许网络中的计算机直接从内存里交换数据,而不用涉及任何一台计算机的处理器、高速缓存或者操作系统。

HPC Advisory Council主席Gilad Shainer表示:“深度学习、大数据、数据分析,这一切都依赖于RDMA技术。这项技术能够提升性能和效率,使我们能够去搜索令人惊叹的海量数据。今年我们进一步扩大了RDMA竞赛的规模,引入更多国际高校共同参赛,为大赛注入新的活力。相信同学们的努力会推进RDMA在深度学习领域的应用和下一代应用技术的开发。”

京东集团研发副总裁Dennis Weng表示:“相比传统TCP/IP网络,RDMA有着高带宽、低延迟和低CPU占用率等突出特性,已深得深度学习任务的青睐。和传统的网络相比,RDMA能显著提升原有应用的效率。借助支持RDMA技术的深度学习平台,电商平台可以根据用户行为数据更快速地实现“用户画像” 分析,实现海量数据处理的智能化、高效化,为用户提供更有针对性、个性化的商品与服务。”

“当今高性能计算、深度学习、智能语音等领域都在寻求高效的数据传输来提升实际应用的效果。尤其是深度学习,对计算资源的需求如同“黑洞”一般永无止境。”科大讯飞研究院副院长王智国博士表示,“通过RDMA竞赛,我们能有机会直接看到学生们是如何利用RDMA技术对程序进行优化。进而在我们未来的方案中,可以积极的考虑采用RDMA的通信方式来提升网络效率,释放系统资源,为系统减负。”

“作为SenseTime人脸识别系统的背后功臣,RDMA技术能够与传统数据中心完美融合。”SenseTime(商汤科技)主任科学家,算法平台负责人颜深根博士表示,“在节省CPU资源的同时,RDMA提供高速低延时的网络,为各项网络服务加速,帮助我们占领计算机视觉和深度学习的技术制高点。本届编程挑战赛是选拔RDMA相关技术达人的重要平台,不仅为学生的择业提供了颇有分量的砝码,也帮助企业培养和储备了大量专业人才。”

HPC Advisory Council亚太区主席刘通表示:“本届RDMA编程竞赛将成为真正意义的国际性赛事,届时会有国内和国际的顶尖高校同场竞技。通过学习RDMA技术,高校学生将有机会更深入地接触深度学习和HPC领域最前沿的各项技术,做到学以致用,这无疑有助于推动学术界与产业界的更紧密结合。”

随着高性能计算、深度学习与大数据的兴起,业界急需RDMA相关技术人才的培养和选拔。国际高性能计算咨询委员会第四届大学生RDMA编程竞赛欢迎全球各大高校的学生参赛(个人或团队形式)。本届大赛即日启动,并计划于HPC Advisory Council中国研讨会期间(10月26日) 举行颁奖典礼。美国知名高校教授与专家将现场颁奖并会向表现优秀学生伸出入读美国名校的橄榄枝。在上一届比赛中,国防科技大学和中国科技大学凭借出色的成绩获得了一等奖,来自西北工业大学和西安电子科技大学的参赛选手夺得二等奖,上海交通大学、南京大学和国防科学技术大学获得了三等奖。

获胜队伍学生及导师将会接受媒体采访,并且有机会受邀参加HPC Advisory Council在其他国家举办的国际研讨会分享成果。领队导师也有机会通过比赛发现新的研究方向,加强国际合作。我们期待今年会有更多院校参赛,并取得理想的成绩。

    奖项设置:

一等奖2名:各20000元

二等奖2名:各10000元

三等奖4名:各5000元

如果有参赛队的表现十分突出,组委将增设特等奖授予专家组一致认可的杰出团队。

参赛人员:每支参赛队伍由1名导师及1 至 5名参赛队员组成(本科或在读研究生)

注册方式:发送Email到rdma@hpcadvisorycouncil.com,注明参赛人员姓名、就读院校与专业、年级、联系方式、有无InfiniBand计算集群、指导老师。我们将会提供比赛试题以及培训资料,并将根据报名情况组织区域性培训。

  比赛规则:

1、组委会收到各自申请后随即提供比赛源程序及培训资料

2、应用程序需在拥有RDMA能力的网络环境中运行(如InfiniBand),运行节点数与配置根据本校集群条件决定。如参赛队不具备RDMA环境,组委将会提供相应运行环境。

3、参赛人员提交移植的应用程序源代码与执行文件,并提交详细报告说明改动前后的实际运行性能差异对比,并作出性能提升的解释(英文报告)

4、评审委员会审查源程序及报告,并安排远程或面对面的答辩,最终决定优势者

5、比赛结果将在HPC Advisory Council中国研讨会上颁布(10月26日,西安) ,本次会议是中国最大的国际高性能计算大会之一。大会届时将邀请多位国外知名专家为获胜者颁奖

大赛主办方:HPC Advisory Council (国际高性能计算咨询委员会)

支持机构:Cloud AdvisoryCouncil、中国高性能计算专业委员会、San DiegoSupercomputer Center,ArgonneNational Lab, ChinaGrid

支持企业(根据字母排序):京东、科大讯飞、联想、Mellanox、NVIDIA(英伟达)、SenseTime(商汤科技)、曙光

大赛评审委员会

主席

GiladShainer, HPC Advisory Council Chairman

评审委员

PavanBalaji, Argonne National Lab

TongLiu, Director of the HPC AdvisoryCouncil, Asia

PakLui, HPC Advisory Council HPC WorksSpecial Interest Group Chair

TarickBedeir, HPC Advisory Council ProgrammingAdvisor

BryanCatanzaro, Baidu Inc.

ZhijiangZhang, iFLYTEK

DennisWeng, JD. Com Inc.

RichGraham, MPI Forum Chair

Dr.Sreeram Potluri, NVIDIA

DavideRossetti, NVIDIA

RickWagner HPC System Manager, San DiegoSupercomputer Center

ShengenYan, SenseTime

RDMA相关资料:

http://www.hpcadvisorycouncil.com/pdf/rdma-read-and-write-with-ib-verbs.pdf

http://www.rdmamojo.com

http://www.hpcwire.com/hpcwire/2006-09-15/a_tutorial_of_the_rdma_model-1.html

 

关于HPC AdvisoryCouncil

国际高性能计算咨询委员会(HPCAdvisory Council)成立于美国硅谷,是一个拥有超过400家成员的非营利性国际组织。委员会致力于探索高性能计算技术在各领域的应用以及未来的技术。目前委员会拥有若干专项组,包括HPC|Cloud, HPC|Scale, HPC|GPU, HPC|Storage. HPC|Works, HPC|FSI等,并提供对成员免费使用的计算中心。国际高性能计算咨询委员在国际上每年举办多个具有相当影响力的国际研讨会与国际竞赛。

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