" 第一次，高校擁有了和科技巨頭一樣的計算能力。"
說這句話的人是中國工程院院士、阿裏雲創始人王堅。
他口中讓高校計算能力倍增的，是複旦大學剛剛發布的雲上科研智算平台。
名爲CFFF（Computing for the Future at Fudan），由複旦、阿裏雲、中國電信等共同打造，以公共雲模式提供超千卡并行智能計算，支持千億參數的大模型訓練。
這是目前國内高校最大的雲上科研智算平台—— 67 年前，我國第一架電子計算機（複旦 601 型電子積分機，1956 年）誕生在複旦；67 年後，複旦再次走在前列。
目前，首個基于 CFFF 平台訓練的科學大模型成果已經對外正式發布，45 億參數的中短期天氣預報大模型可一日訓完。
組成 CFFF 平台的兩個計算集群，一個名爲 " 近思 " 一号，一個名爲 " 切問 " 一号。
兩個名字都從複旦校訓 " 博學而笃志，切問而近思 " 中采撷而來。
發布會上，首屆世界科學智能大賽也正式啓動，設置 5 大前沿研究賽道，賽題基于 CFFF 平台而來，目的是推動科學大模型落地。
CFFF 是什麽？
CFFF 平台，全稱 Computing for the Future at Fudan。
這個名字被王堅解讀爲 " 計算，因爲在複旦而創造了未來 "。
兩個計算集群共同組成了 CFFF 平台——
一個是面向高精尖研究的專用高性能計算集群" 近思 " 一号，部署部署在複旦江灣校區；
另一個是面向多學科融合創新的 AI for Science 智能計算集群" 切問 " 一号，托管在 1500 公裏外的内蒙古阿裏雲烏蘭察布數據中心。
兩者分隔千裏，但同聲相應。
複旦大學浩清教授、人工智能創新與産業研究院院長漆遠對 CFFF 平台做了進一步介紹。
據他講述，基于百 G 高速數據傳輸網、阿裏雲大規模異構算力融合調度技術、分級存儲技術、AI 與大數據一體化技術，兩個計算集群練成了一台真正意義上的 " 超級計算機 "。
何以見得？
最直觀的表現，複旦大學四校區的所有實驗設備都能高速接入 CFFF 平台，做到異構算力統一管理，計算任務統一調度，滿足不同應用場景下的科學智能研究與應用需求。
此外，CFFF 平台還擁有國内高校最大規模的多級數據冷熱分層存儲集群，解決了海量科研數據無法長期備份的痛點，并支持雲上高速傳輸。
舉個例子，以往 PB 級科研數據從複旦校内傳到西部數據中心需要兩周，如今當天就能完成。
有賴于公共雲模式，跑在 CFFF 平台上的項目可享受到超千卡并行的智能算力，千卡并行的有效算力達到行業領先的 92%，可拓展性達到萬卡，萬卡并行有效算力也可達 90%。
同時，CFFF 平台可實現年平均 PUE 小于 1.2，每年節省總電力超過 2000 兆瓦時，年均節碳量達 1500 噸。
可以說是非常低碳了。
複旦校方透露道，CFFF 平台從開始建設的第一天起，就收到來自複旦不同院系的多種研究需求，如生命科學、大氣科學、材料科學領域，以及金融系統分析等社會科學研究領域。
平台上的雲原生與低代碼工程化 AI 開發平台，進一步降低了 AI 與科研融合的門檻。
目前，CFFF 平台上的第一個科研成果已經誕生，并正式對外發布。
成果是45 億參數量的中短期天氣預報大模型，來自複旦人工智能創新與産業研究院李昊團隊。
在公開數據集上，該模型預測效果首次達到業界公認的 ECMWF（歐洲中期天氣預報中心）集合平均水平，并将預測速度從原來的小時級縮短到了 3 秒内。
而這樣一個 45 億參數的大模型，在 CFFF 平台上完成訓練，用時隻需 1 天。
中國科學院院士、複旦大學校長金力在現場提到：
CFFF 設計成了開放的體系，我們非常歡迎産學研創新以及校企合作。但是從另一點來說，CFFF 的建立表面上來看是解決算力問題，實際上不完全是。
它還必須解決兩件事情，一是" 讓原來不會用 AI 工具的人，去用最好的 AI 工具 "，二是" 讓原來不懂 AI 的人去懂 AI"。
7 名院士擔任顧問，大賽 7 月 25 日開賽
" 當前，AIforScience 成爲熱點領域。" 金力将 CFFF 稱爲複旦推動基礎研究範式變革中的關鍵利器，"AI 與科學的融合發展，開拓了科研的新範式。"
CFFF 平台啓動儀式現場，首屆世界科學智能大賽也宣布啓動。
從現場獲悉，大賽由複旦聯合阿裏雲天池平台、中國電信、中國信通院雲大所等舉辦。
面向全球開放，拟邀請全球五大洲數千支隊伍參賽，選手不限國籍年齡，高校、科研機構、企業、個人均可自由組隊。
包括金力（生命科學家）、王堅（雲計算專家）在内，共有 7 名院士擔任本次大賽的顧問。
共設置 5 大賽道，分别是生命科學、大氣科學、材料科學、流體力學、量子化學，賽題基于 CFFF 平台設計。
其中，生命科學賽道，以生物學年齡評價與老年病風險預測爲賽題，通過測量和分析生物體内特定指标或生理過程的狀态，評估個體的生理年齡和健康狀況。
大賽爲參賽者開放了近萬樣本的個體甲基化數據以及其年齡、性别及老年病患病信息，期望參賽者能夠基于甲基化測量對健康個體的年齡給出準确的預測。
而材料科學賽道，以 MOF 材料的預測合成爲切入點，探求計算成本更低、更高效、更精确的求解方法。
大賽整理了大量文獻等，形成了 1500 種 MOF 材料的合成條件數據集，期待參賽選手基于此建立預測模型，準确地預測 MOF 材料的合成條件。
賽程顯示，7 月 25 日大賽初賽開啓，9 月底，各賽道分批開啓複賽。
遴選出的優秀隊伍将在 11 月進行線下答辯，角逐最終名次。
大賽設置 100 萬元的獎金池，各賽道冠軍獎金 10 萬元。
所有進入複賽的選手都将獲得 CFFF 平台算力免費支持。此外，阿裏雲也将提供了 ML 平台 PAI 的免費試用，及算力産品計算資源。
大賽網站：
https://tianchi.aliyun.com/2023CFFFPrize
