Leveraging AI for Productive and Trustworthy HPC Software: Challenges and Research Directions

📄 arXiv: 2505.08135v1 📥 PDF

作者: Keita Teranishi, Harshitha Menon, William F. Godoy, Prasanna Balaprakash, David Bau, Tal Ben-Nun, Abhinav Bhatele, Franz Franchetti, Michael Franusich, Todd Gamblin, Giorgis Georgakoudis, Tom Goldstein, Arjun Guha, Steven Hahn, Costin Iancu, Zheming Jin, Terry Jones, Tze Meng Low, Het Mankad, Narasinga Rao Miniskar, Mohammad Alaul Haque Monil, Daniel Nichols, Konstantinos Parasyris, Swaroop Pophale, Pedro Valero-Lara, Jeffrey S. Vetter, Samuel Williams, Aaron Young

分类: cs.SE, cs.AI, cs.DC, cs.PF

发布日期: 2025-05-13

备注: 12 pages, 1 Figure, Accepted at "The 1st International Workshop on Foundational Large Language Models Advances for HPC" LLM4HPC to be held in conjunction with ISC High Performance 2025

期刊: In: Neuwirth, S., Paul, A.K., Weinzierl, T., Carson, E.C. (eds) High Performance Computing. ISC High Performance 2025. Lecture Notes in Computer Science, vol 16091. Springer, Cham

DOI: 10.1007/978-3-032-07612-0_47

💡 一句话要点

利用AI革新HPC软件开发：挑战与研究方向探讨

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 高性能计算 人工智能 软件开发 大型语言模型 代码生成 性能优化 AI辅助编程

📋 核心要点

  1. HPC软件开发面临高度专业化和独特性的挑战，现有方法难以充分利用AI技术的潜力。
  2. 论文核心思想是探索如何有效利用AI，特别是大型语言模型，来革新HPC软件的开发流程。
  3. 论文概述了Ellora和Durban两个美国能源部资助的项目，旨在通过AI技术推进HPC软件的发展。

📝 摘要（中文）

本文探讨了利用人工智能（AI）技术，特别是大型语言模型，来彻底改变高性能计算（HPC）软件开发所面临的挑战，并提出了相应的研究方向。HPC软件被认为是一个高度专业化的科学领域。我们讨论了利用最先进的AI技术来开发这种独特且小众的软件所面临的挑战，并概述了我们在美国能源部资助的两个通过AI推进HPC软件的项目（Ellora和Durban）中的研究方向。

🔬 方法详解

问题定义：高性能计算（HPC）软件开发是一个高度专业化的领域，需要深厚的领域知识和优化技巧。现有的软件开发方法难以充分利用人工智能（AI）的最新进展，特别是大型语言模型（LLM）在代码生成、优化和验证方面的潜力。痛点在于如何将通用AI技术有效地应用于HPC软件这种特定且复杂的领域。

核心思路：论文的核心思路是探索如何将AI技术，特别是LLM，应用于HPC软件开发的各个阶段，从而提高开发效率、软件性能和可靠性。这包括利用AI进行代码生成、性能优化、错误检测和验证等任务。设计的关键在于解决AI模型在HPC领域的适应性和可信度问题。

技术框架：论文并没有提出一个具体的、全新的技术框架，而是概述了两个正在进行的项目（Ellora和Durban）的研究方向。这些研究方向涵盖了多个方面，包括： 1. 利用AI进行代码生成和自动调优。 2. 使用AI进行性能预测和优化。 3. 开发基于AI的调试和验证工具。 4. 研究AI模型在HPC领域的安全性和可信度。

关键创新：论文的关键创新在于强调了将AI技术应用于HPC软件开发的重要性，并提出了具体的研究方向。与现有方法相比，该论文更加关注如何利用AI来解决HPC软件开发中的特定挑战，例如代码的性能优化、错误检测和验证等。这需要开发专门针对HPC领域的AI模型和算法。

关键设计：由于论文主要讨论的是研究方向，因此没有涉及具体的参数设置、损失函数或网络结构等技术细节。未来的研究需要关注如何设计合适的AI模型，并针对HPC软件的特点进行优化。例如，可以探索使用领域知识来指导AI模型的训练，或者开发专门用于HPC代码分析的AI算法。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

由于是研究方向的探讨，论文本身没有提供具体的实验结果。亮点在于提出了利用AI革新HPC软件开发的愿景，并概述了两个美国能源部资助的项目（Ellora和Durban）的研究方向，预示着未来HPC软件开发的新趋势。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括科学计算、工程仿真、数据分析等。通过利用AI技术，可以显著提高HPC软件的开发效率和性能，加速科学发现和技术创新。未来，基于AI的HPC软件开发工具将成为科研人员和工程师的重要助手，推动各领域的发展。

📄 摘要（原文）

We discuss the challenges and propose research directions for using AI to revolutionize the development of high-performance computing (HPC) software. AI technologies, in particular large language models, have transformed every aspect of software development. For its part, HPC software is recognized as a highly specialized scientific field of its own. We discuss the challenges associated with leveraging state-of-the-art AI technologies to develop such a unique and niche class of software and outline our research directions in the two US Department of Energy--funded projects for advancing HPC Software via AI: Ellora and Durban.