工人日報(bào)客戶端 車輝 肖婕妤 付立軍

早上九點(diǎn)半，耿翱翔準(zhǔn)時(shí)坐到工位前。先灌滿兩升的水杯，再花十幾分鐘梳理當(dāng)天的需求單——這是他每天工作的開始。

作為太初元碁的一名算法工程師，耿翱翔主攻AI4S（科學(xué)計(jì)算）領(lǐng)域的算法研發(fā)。核心工作就是把氣象預(yù)測、生物醫(yī)藥、化學(xué)材料等領(lǐng)域的科學(xué)計(jì)算模型，調(diào)試優(yōu)化后讓算法有效地運(yùn)行在國產(chǎn)芯片上，確保模型能夠高效、準(zhǔn)確地完成計(jì)算任務(wù)，從而為業(yè)界和學(xué)界的研發(fā)、生產(chǎn)提供技術(shù)支撐。

“選擇這個(gè)工作，是因?yàn)樗荣N合了當(dāng)下熱門的AI方向，又讓我能夠參與到國產(chǎn)芯片的自主研發(fā)中?！惫肯枵f。他最初在百度做推薦算法，后來轉(zhuǎn)到現(xiàn)在的公司，一頭扎進(jìn)科學(xué)計(jì)算與國產(chǎn)芯片適配的領(lǐng)域。

剛轉(zhuǎn)行時(shí)，他心里既敬畏又期待。“從純算法轉(zhuǎn)向需要深入了解芯片底層特性的工作，跨領(lǐng)域的知識要求是個(gè)不小的挑戰(zhàn)?！奔由瞎井?dāng)時(shí)處于剛起步階段，要打磨好產(chǎn)品也需要足夠沉得下心來，他坦言，“既有忐忑，也期待能學(xué)到更多東西”。

“AI領(lǐng)域發(fā)展速度極快，科學(xué)計(jì)算的模型迭代也非常頻繁，可能這個(gè)季度剛吃透的模型，下一個(gè)季度就有新的迭代版本或更優(yōu)的模型出現(xiàn)?！痹诠肯杩磥?，做好這份工作，需要快速的適應(yīng)與學(xué)習(xí)能力?！拔覀冃枰焖倮斫鈿庀蟆⑸镝t(yī)藥等非專業(yè)領(lǐng)域的需求并完成建模，把學(xué)術(shù)模型落地到工業(yè)場景，沒有快速的學(xué)習(xí)適應(yīng)能力，和跨領(lǐng)域的理解與落地思維能力，就會(huì)很容易跟不上行業(yè)和工作的節(jié)奏?！?/p>

此外，還需要高度的專注力。他強(qiáng)調(diào)：“這份工作大部分時(shí)間都需要和代碼、算法打交道，過程中會(huì)需要反復(fù)驗(yàn)證、修改，沒專注力沉不下來?！?/p>

讓耿翱翔最難忘的，是剛接觸氣象預(yù)測算法適配時(shí)，攻克極端氣候預(yù)測模型落地的那段經(jīng)歷?！耙婚_始，我們把學(xué)術(shù)界的基礎(chǔ)模型適配到國產(chǎn)芯片后，發(fā)現(xiàn)對于臺風(fēng)、熱帶氣旋這類極端氣候的預(yù)測精度和識別能力都達(dá)不到實(shí)際應(yīng)用要求，而且氣象局等合作方本來也有成熟的傳統(tǒng)預(yù)測體系，對AI模型的接受度本身也不是很高?！眻F(tuán)隊(duì)反復(fù)研究國產(chǎn)芯片的算力特性，拆解極端氣候的氣象數(shù)據(jù)特征，一遍遍調(diào)整參數(shù)、優(yōu)化模型結(jié)構(gòu)，最終讓模型能精準(zhǔn)識別并預(yù)測臺風(fēng)路徑和熱帶氣旋的變化，成為傳統(tǒng)預(yù)測體系的有效補(bǔ)充。

工作之余，耿翱翔會(huì)刻意遠(yuǎn)離電腦，做一些能放松身心、鍛煉身體的事，把工作和生活分開。同時(shí)也會(huì)關(guān)注AI領(lǐng)域的前沿動(dòng)態(tài)，“當(dāng)作興趣了解，讓自己保持對行業(yè)的敏感度”。

“算力算法工作從來不是孤軍奮戰(zhàn)的技術(shù)炫技，而是要腳踏實(shí)地地落地和價(jià)值創(chuàng)造?！闭劶拔磥?，耿翱翔表示將繼續(xù)深耕AI4S和國產(chǎn)芯片領(lǐng)域，提升自己的知識技術(shù)儲備和解決問題的能力。

“太初的伙伴們在高性能計(jì)算領(lǐng)域有深厚的積淀，我們也在不斷探索高性能計(jì)算加人工智能（HPC+AI）的更多發(fā)展前景與應(yīng)用落地可能性。未來我們會(huì)持續(xù)深耕，夯實(shí)國產(chǎn)智算底座，迎接智能經(jīng)濟(jì)新時(shí)代的到來?！?/p>