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2024-03-07 23:13:11

全球超级计算机排行，强大算力都用来干啥了？ - 知乎

全球超级计算机排行，强大算力都用来干啥了？ - 知乎首发于涛声依旧的书摊切换模式写文章登录/注册全球超级计算机排行，强大算力都用来干啥了？韬声依旧庐州人士超级计算机是目前地球上计算能力最强的电脑。不同于普通的个人计算机，超级计算机的终极比拼指标只要一个就是计算能力。根据2018年的11月份公布的全球超级计算机TOP500排行榜。我们可以一窥全球超算的强大计算能力，得知谁是目前计算能力最强的机器，都被用在什么领域吧。全球top10排名简介No.1 Summit（美国）美国制造商：IBM处理器：2,397,824 个；峰值速度：200795 TFlop/s简介：Summit是IBM和美国能源部橡树岭国家实验室（ORNL）推出的新超级计算机，Summit 要比神威·太湖之光快 60%，比同在橡树岭实验室的 Titan——前美国超算记录保持者要快接近 8 倍。而在其之下，近 28,000 块英伟达 Volta GPU 提供了 95% 的算力。No.2 Sierra（美国）美国制造商：IBM处理器：1,572,480 个；峰值速度：119,193 TFlop/s简介：Sierra超级计算机美国国家能源局橡树岭国家实验室已经给它定下来要做的事情，助力科学家在高能物理、材料发现、医疗保健等领域的研究探索。其中在癌症研究方面将用于名为“CANcer分布式学习环境（CANDLE）”的项目。No.3 神威太湖之光（SunwayTaihuLight）中国中国制造商：国家并行计算机工程技术研究中心处理器：10,649,600 个；峰值速度： 125,436 TFlop/s简介：之前四届top500排名中，我国的神威“太湖之光”超级计算机都是冠军，全部使用中国自主知识产权的芯片。No.4 TH—2 天河二号（中国）中国制造商：国防科大处理器：4,981,760个；峰值速度：33,862 TFlop/s简介：天河二号曾经6次蝉联冠军，采用麒麟操作系统，目前使用英特尔处理器，将来计划用国产处理器替换，不仅应用于助力探月工程、载人航天等政府科研项目，还在石油勘探、汽车飞机的设计制造、基因测序等民用方面大展身手。No.5 Piz Daint 代恩特峰（瑞士）瑞士制造商：Cray处理器：387,872 个；峰值速度：27154 TFlop/s简介：由Cray公司为瑞士的国家超算中心打造，该超算同时也是Green500的第一名，可见其节能效果非常明显。No.6 Trinity 三一（美国）美国制造商：Cray处理器：979,968 个；峰值速度：43902 TFlop/s简介：Trinity超级计算机,由Cray公司建造,是由美国能源部洛斯阿拉莫斯国家实验室和桑迪亚国家实验室部联合部署的。No.7 ABCI（日本）日本制造商：富士通处理器：391,680 个；峰值速度：32,576 TFlop/s简介：AI Bridging Cloud Infrastructure简称ABCI，注于AI应用的大型云平台，由1,088个富士通服务器PRIMERGYCX2570 M4 x86服务器组成，每台服务器配备两个Intel Xeon Scalable家族处理器和四个NVIDIA Tesla V100加速器。No.8 SuperMUC-NG（德国）德国制造商：联想Lenovo处理器：305,856个；峰值速度：26873 TFlop/s简介：德国 SuperMUC-NG超算由联想公司打造，使用联想的ThinkSystem SD530服务器组成，该服务器在SPECpower_ssj 2008 2插槽（4节点）测试中取得性能世界纪录。No.9 Titan 泰坦（美国）美国制造商：Cray Inc处理器：560640 个；峰值速度：27112 TFlop/s简介:泰坦从1993年就开始登了全球超级计算机top500，目前服务于美国能源部旗下橡树岭国家实验室(ORNL)，“泰坦”系统是之前“美洲虎”(Jaguar)的升级版，基于AMD处理器、NVIDIA加速卡的混合计算系统，曾在2009年11月问鼎世界冠军。No.10 Sequoia 红杉（美国）美国制造商：IBM处理器：1,572,864 个；峰值速度：20132 TFlop/s简介：搭载IBM蓝色基因BlueGene/ Q系统的Sequoia（红杉）超级计算机安装在美国能源部劳伦斯·利弗莫尔国家实验室，Sequoia（红杉）在2012年6月登上了全球超级计算机top500的冠军宝座，之后则是一直排名在前三，充分证明了它的强大计算能力。从超算TOP榜单的前10名我们看到了目前，最强大的2个超级计算机均来自米国，在前十的榜单上米国占据5位，中国占据2位，中国最快的神威太湖之光目前的全球排名是第三位。超级计算机的用途有很多。目前，中国有 6 个超级计算中心，已经构建了从编译器、操作系统、开发环境到应用平台的较为完善的软件生态链。在中国的应用领域涉及天气气候、航空航天、先进制造、新材料等众多方面，尤其在工程技术领域，意义重大。日本制造商正默默用超级计算机开发和改进无人驾驶汽车、机器人和医疗诊断服务等。因为只有通过超级计算机的研发，才有机会成为全球人工智能研究中心。而中国在人工智能领域也已经进入到第一梯队。美国橡树国家实验室直言不讳，“超级计算机领域的领导地位和国家安全的影响有直接关联。每个国家都认识到，成为这个领域的领军人物对下游产生影响。”在落后于中国4年后，美国推出了世界上运行速度最快的超级计算机。下一个目标亿亿次超算美、日、欧、中都已宣布下一代百亿亿次超算研制计划，即 E 级超算，这是世界超级计算机领域公认的“下一顶皇冠”，将有望在解决全球环境污染、能源危机以及气候变化等重大难题上发挥巨大作用。发布于 2020-01-17 12:50超级计算机计算机计算机科学赞同 291 条评论分享喜欢收藏申请转载文章被以下专栏收录涛声依旧

Top500超算与摩尔定律偏离渐远，谁是真正的性能强者？_澎湃号·湃客_澎湃新闻-The Paper

00超算与摩尔定律偏离渐远，谁是真正的性能强者？_澎湃号·湃客_澎湃新闻-The Paper下载客户端登录无障碍+1Top500超算与摩尔定律偏离渐远，谁是真正的性能强者？2023-11-29 16:35来源：澎湃新闻·澎湃号·湃客字号作者：于佳卉一周前，在2023年全球超级计算大会（SC23）上，备受关注的第62届TOP500超算排行榜正式揭晓。彼时，来自世界各地的超算专家、企业家、学者和研究人员齐聚美国丹佛。作为世界高性能计算领域的顶级盛事之一，本次大会吸引了超过14000名参会者和438家参展商，数量创下历史新高。在最新的榜单中，美国橡树岭国家实验室的Frontier连续第四次夺冠，并且是当前已公开唯一的百亿亿级超算（也叫E级超算）。这意味着，其一小时的计算能力，相当于全球80亿人联合计算上万年的成果。榜首虽然没变，但前十的格局已经出现了显著变化。美国超算占据前三甲，阿贡国家实验室的Aurora空降第二名，安装在Microsoft Azure云平台的Eagle跻身第三，而日本理化学研究所与富士通开发的“富岳”，则从第二名滑落至第四。全球超算榜单TOP10虽然榜单排名总是最吸引人眼球的，但榜单更有意义的是呈现了各种新兴系统架构的特点，让我们看到计算、内存、互连等要素如何在不同的系统中协同作用。这些上榜的超算在性能、架构和计算效率方面都值得我们深入去探究。本文将对榜单TOP30超算的数据进行汇总分析，从而归纳出当前超算领域第一梯队的特点。超算市场高度不平衡，技术进步集中于强者首先，我们需要先回顾一下过去30年来，以高性能LINPACK基准测试衡量的TOP500榜单中第一名、最后一名以及总体的超算性能发展轨迹：这张图表显示了从1990年到2025年超算性能的趋势。图中绿色圆点线（Sum）代表所有上榜的超算性能总和，其增长显示了整体超算性能的提升。金色三角形线（#1）代表排名第一的超算性能，蓝色方块线（#500）代表排名第500的超算性能。可以看出，Top500的总算力与摩尔定律偏离得越来越远，摩尔定律告诉我们性能将会呈指数级增长。而事实上，我们所面对的是一个高度不平衡的市场，其中超大规模的计算机占据了总体算力的大部分，其余的部分由大量性能较低的计算机构成，两者之间差距十分明显。下图更直观地显示了超算市场的不平衡状态，这是根据TOP500数据创建的一个上榜系统树状图，它展示了今年11月榜单中的超算系统和它们所用的不同技术架构。每个方块代表一台超级计算机，不同的颜色代表使用不同计算引擎的“阵营”。从左上角开始顺时针来看，橙色方块代表日本的富岳，采用富士通A64FX Arm芯片，拥有极强的矢量计算能力。最大的橄榄绿方块代表美国橡树岭国家实验室的Frontier，由HPE和AMD打造。周围的浅绿色为同样采用AMD GPU的其他系统。湖蓝色方块代表阿贡国家实验室的Aurora，Aurora是首个部署英特尔Max GPU的超算。值得注意的是，此次Aurora测试时，只大约运行了一半的CPU和GPU。其正下方的紫色方块是2016年基于神威SW26010处理器的太湖之光（架构与A64FX类似，属于搭载大量矢量引擎的CPU），目前部署在中国无锡的国家超算中心。向左来到棕色英伟达A100的区域，其中最大的方块是意大利CINECA研究中心的Leonardo，由法国科技公司Atos打造。深蓝色区域包含了橡树岭国家实验室的Summit以及劳伦斯利弗莫尔国家实验室的Sierra。两台超算都采用了IBM Power 9 CPU和NVIDIA V100 GPU。左下角是首次登场的微软Eagle，运行在微软Azure云中，搭载了英伟达Hopper H100 GPU加速器。不难发现，排名前30的超算中涌现了不少新面孔。其中，备受关注的Aurora超级计算机由HPE制造，该系统搭载了英特尔的CPU和GPU，同时采用HPE自家的Slingshot互连技术。目前Aurora系统还在调试阶段，预期最终会远超现在的算力测试水平。另一台世界瞩目的超算Frontier，采用了AMD定制的“Trento”Epyc CPU和“Aldebaran”MI250X GPU，且全部采用HPE Slingshot 11实现互连，目前的HPL性能稳居世界第一。但值得注意的是中国也安装了两到三套新的超算系统，或许已经超过了Frontier，甚至有能力与充分调整后的Aurora竞争。虽然这些系统还未正式公布，这里我们也将其列入了前30名单。计算效率：超过75%已是优秀，纯CPU系统更高上表中，浅蓝色框的超算系统，采用搭载了大量矢量引擎的CPU，包括富岳和太湖之光（海洋之光也是）。灰色框中的超算则是仅使用CPU的系统，其余22台超算（不包括黄框内的两台中国超算）均采用CPU＋加速器的混合架构组合，且大多选择了英伟达或者AMD的GPU。而中国的两套超算系统——位于天津超算中心的天河三号系统和无锡国家超级计算中心的海洋之光系统，据传闻，天河三号的峰值性能将达到2.05百亿亿次，HPL性能约为1.57百亿亿次，这意味着也许它才是过去几年来的全球最强超算。而海洋之光的峰值性能约为1.5百亿亿次，HPL为1.22百亿亿次。在超算领域，计算效率是衡量系统性能的重要指标，尤其是考虑到计算引擎成本的高昂。这里，我们采用HPL性能与理论峰值性能的比值来评估计算效率，理论上这个比值越高，说明系统架构越优秀。具体来看，Frontier的计算效率为71.1%，而Aurora的计算效率仅为55.3%，约为理论峰值的一半。我们曾经估计，如果Aurora系统的63744个英特尔Max GPU都能发挥出31.5万亿次的算力，那么峰值性能就会超过2百亿亿次。但由于其计算效率低下，完全扩展后Aurora也落后于Frontier。如果Aurora能够将计算效率提升至60%，便有潜力超越Frontier。相信随着英特尔和HPE对其开展全面测试和优化，未来Aurora的性能和效率将会进一步提高。目前我们看到的还只是采用英特尔Xe Link互连的初始版本，如今英伟达已经发布了第四代NVLink，AMD也推出第三代Infinity Fabric，升级到更高效的互连技术只是时间问题。此次榜单前30名中，还有一些超算的计算效率低于平均值，这种情况并不稀奇。许多超算在进入榜单前，或上榜后的一段时间内，都在不断调优以提高计算效率。比如，我们当初曾听说Frontier的计算效率一度不到50%，所以它的最终亮相时间比预期要晚。其实每引入一个新技术——无论是CPU、GPU还是互连技术——都可能导致大规模的系统变动。另外，我们观察到，纯CPU系统由于网络层次较少，计算效率通常高于混合架构系统。前30名中纯CPU系统的平均计算效率为77.1%，明显高于平均70.3%的搭载加速器的系统。但是，将并发级别与计算效率相关联时，我们没有发现明确的规律，高并发并不意味着低效率。从数据上看，计算效率超过75%已属不易，达到80%到85%更是难得。令人惊叹的是，纯CPU的“Shaheen III”集群计算效率高达90%，这是自十年前日本理化学研究所推出超级计算机“京”之后无比罕见的。其实对于大多数工作负载，HPCG基准测试或许更能反映超算的实际应用性能，它也是TOP500的重要指标之一。但通常HPCG的测试结果远低于HPL测试，只有几个百分点。两者的优劣，还有待进一步研究。特别声明本文为澎湃号作者或机构在澎湃新闻上传并发布，仅代表该作者或机构观点，不代表澎湃新闻的观点或立场，澎湃新闻仅提供信息发布平台。申请澎湃号请用电脑访问http://renzheng.thepaper.cn。+1收藏我要举报#Top500查看更多查看更多开始答题扫码下载澎湃新闻客户端Android版iPhone版iPad版关于澎湃加入澎湃联系我们广告合作法律声明隐私政策澎湃矩阵澎湃新闻微博澎湃新闻公众号澎湃新闻抖音号IP SHANGHAISIXTH TONE新闻报料报料热线: 021-962866报料邮箱: news@thepaper.cn沪ICP备14003370号沪公网安备31010602000299号互联网新闻信息服务许可证：31120170006增值电信业务经营许可证：沪B2-2017116© 2014-2024 上海东方报业有限公

到底什么是“算力”？ - 知乎

到底什么是“算力”？ - 知乎首发于鲜枣课堂切换模式写文章登录/注册到底什么是“算力”？小枣君科技等 3 个话题下的优秀答主今天这篇文章，我们来聊聊算力。这两年，算力可以说是ICT行业的一个热门概念。在新闻报道和大咖演讲中，总会出现它的身影。那么，究竟到底什么是算力？算力包括哪些类别，分别有什么用途？目前，全球算力正处于怎样的发展状态？接下来，小枣君就给大家详细科普一下。█ 什么是算力算力的字面意思，大家都懂，就是计算能力（Computing Power）。更具体来说，算力是通过对信息数据进行处理，实现目标结果输出的计算能力。我们人类，其实就具备这样的能力。在我们的生命过程中，每时每刻都在进行着计算。我们的大脑，就是一个强大的算力引擎。大部分时间里，我们会通过口算、心算进行无工具计算。但是，这样的算力有点低。所以，在遇到复杂情况时，我们会利用算力工具进行深度计算。远古时期，我们的原始工具是草绳、石头。后来，随着文明的进步，我们有了算筹（一种用于计算的小棍子）、算盘等更为实用的算力工具，算力水平不断提升。到了20世纪40年代，我们迎来了算力革命。1946年2月，世界上第一台数字式电子计算机ENIAC诞生，标志着人类算力正式进入了数字电子时代。ENIAC，1946年再后来，随着半导体技术的出现和发展，我们又进入了芯片时代。芯片成为了算力的主要载体。世界上第一个集成电路（芯片），1958年时间继续推移。到了20世纪70-80年代，芯片技术在摩尔定律的支配下，已经取得了长足进步。芯片的性能不断提升，体积不断减小。终于，计算机实现了小型化，PC（个人电脑）诞生了。世界上第一台PC（IBM5150），1981年PC的诞生，意义极为深远。它标志着IT算力不再仅为少数大型企业服务（大型机），而是昂首走向了普通家庭和中小企业。它成功打开了全民信息时代的大门，推动了整个社会的信息化普及。在PC的帮助下，人们充分感受到IT算力带来的生活品质改善，以及生产效率提升。PC的出现，也为后来互联网的蓬勃发展奠定了基础。进入21世纪后，算力再次迎来了巨变。这次巨变的标志，是云计算技术的出现。云计算，Cloud Computing在云计算之前，人类苦于单点式计算（一台大型机或一台PC，独立完成全部的计算任务）的算力不足，已经尝试过网格计算（把一个巨大的计算任务，分解为很多的小型计算任务，交给不同的计算机完成）等分布式计算架构。云计算，是分布式计算的新尝试。它的本质，是将大量的零散算力资源进行打包、汇聚，实现更高可靠性、更高性能、更低成本的算力。具体来说，在云计算中，中央处理器（CPU）、内存、硬盘、显卡（GPU）等计算资源被集合起来，通过软件的方式，组成一个虚拟的可无限扩展的“算力资源池”。用户如果有算力需求，“算力资源池”就会动态地进行算力资源的分配，用户按需付费。相比于用户自购设备、自建机房、自己运维，云计算有明显的性价比优势。云计算数据中心算力云化之后，数据中心成为了算力的主要载体。人类的算力规模，开始新的飞跃。█ 算力的分类云计算和数据中心之所以会出现，是因为信息化和数字化的不断深入，引发了整个社会强烈的算力需求。这些需求，既有来自消费领域的（移动互联网、追剧、网购、打车、O2O等），也有来自行业领域的（工业制造、交通物流、金融证券、教育医疗等），还有来自城市治理领域的（智慧城市、一证通、城市大脑等）。不同的算力应用和需求，有着不同的算法。不同的算法，对算力的特性也有不同要求。通常，我们将算力分为两大类，分别是通用算力和专用算力。大家应该都听说过，负责输出算力的芯片，就有分为通用芯片和专用芯片。像x86这样的CPU处理器芯片，就是通用芯片。它们能完成的算力任务是多样化的，灵活的，但是功耗更高。而专用芯片，主要是指FPGA和ASIC。FPGA，是可编程集成电路。它可以通过硬件编程来改变内部芯片的逻辑结构，但软件是深度定制的，执行专门任务。ASIC，是专用集成电路。顾名思义，它是为专业用途而定制的芯片，其绝大部分软件算法都固化于硅片。ASIC能完成特定的运算功能，作用比较单一，不过能耗很低。FPGA，介于通用芯片和ASIC之间。我们以比特币挖矿为例。以前，人们都是用PC（x86通用芯片）挖矿，后来越挖难度越大，算力不够。于是，开始使用显卡（GPU）去挖矿。再后来，显卡的能耗太高，挖出来的币值还抵不上电费，就开始采用FPGA和ASIC集群阵列挖矿。在数据中心里，也对算力任务进行了对应划分，分为基础通用计算，以及HPC高性能计算（High-performance computing）。HPC计算，又继续细分为三类：科学计算类：物理化学、气象环保、生命科学、石油勘探、天文探测等。工程计算类：计算机辅助工程、计算机辅助制造、电子设计自动化、电磁仿真等。智能计算类：即人工智能（AI，Artificial Intelligence）计算，包括：机器学习、深度学习、数据分析等。科学计算和工程计算大家应该都听说过，这些专业科研领域的数据产生量很大，对算力的要求极高。以油气勘探为例。油气勘探，简单来说，就是给地表做CT。一个项目下来，原始数据往往超过100TB，甚至可能超过1个PB。如此巨大的数据量，需要海量的算力进行支撑。智能计算这个，我们需要重点说一下。AI人工智能是目前全社会重点关注的发展方向。不管是哪个领域，都在研究人工智能的应用和落地。人工智能的三大核心要素，就是算力、算法和数据。大家都知道，AI人工智能是一个算力大户，特别“吃”算力。在人工智能计算中，涉及较多的矩阵或向量的乘法和加法，专用性较高，所以不适合利用CPU进行计算。在现实应用中，人们主要用GPU和前面说的专用芯片进行计算。尤其是GPU，是目前AI算力的主力。GPU虽然是图形处理器，但它的GPU核（逻辑运算单元）数量远超CPU，适合把同样的指令流并行发送到众核上，采用不同的输入数据执行，从而完成图形处理或大数据处理中的海量简单操作。因此，GPU更合适处理计算密集型、高度并行化的计算任务（例如AI计算）。这几年，因为人工智能计算的需求旺盛，国家还专门建设了很多智算中心，也就是专门进行智能计算的数据中心。成都智算中心（图片来自网络）除了智算中心之外，现在还有很多超算中心。超算中心里面，放的都是“天河一号”这样的超级计算机，专门承担各种大规模科学计算和工程计算任务。（图片来自网络）我们平时看到的数据中心，基本上都属于云计算数据中心。任务比较杂，基础通用计算和高性能计算都有，也有大量的异构计算（同时使用不同类型指令集的计算方式）。因为高性能计算的需求越来越多，所以专用计算芯片的比例正在逐步增加。前几年逐渐开始流行起来的TPU、NPU和DPU等，其实都是专用芯片。大家现在经常听说的“算力卸载”，其实不是删除算力，而是把很多计算任务（例如虚拟化、数据转发、压缩存储、加密解密等），从CPU转移到NPU、DPU等芯片上，减轻CPU的算力负担。近年来，除了基础通用算力、智能算力、超算算力之外，科学界还出现了前沿算力的概念，主要包括量子计算、光子计算等，值得关注。█ 算力的衡量算力既然是一个“能力”，当然就会有对它进行强弱衡量的指标和基准单位。大家比较熟悉的单位，应该是FLOPS、TFLOPS等。其实，衡量算力大小的指标还有很多，例如MIPS、DMIPS、OPS等。MFLOPS、GFLOPS、TFLOPS、PFLOPS等，都是FLOPS的不同量级。具体关系如下：浮点数有FP16、FP32、FP64不同的规格不同的算力载体之间，算力差异是非常巨大的。为了便于大家更好地理解这个差异，小枣君又做了一张算力对比表格：前面我们提到了通用计算、智算和超算。从趋势上来看，智算和超算的算力增长速度远远超过了通用算力。根据GIV的数据统计，到2030年，通用计算算力（FP32）将增长10倍，达到3.3 ZFLOPS。而AI智算算力（FP16），将增长500倍，达到105 ZFLOPS。█ 算力的现状与未来早在1961年，“人工智能之父”约翰·麦卡锡就提出Utility Computing（效用计算）的目标。他认为：“有一天，计算可能会被组织成一个公共事业，就像电话系统是一个公共事业一样”。如今，他的设想已经成为现实。在数字浪潮下，算力已经成为像水、电一样的公共基础资源，而数据中心和通信网络，也变成了重要的公共基础设施。这是IT行业和通信行业辛苦奋斗大半个世纪的成果。对于整个人类社会来说，算力早已不是一个技术维度的概念。它已经上升到经济学和哲学维度，成为了数字经济时代的核心生产力，以及全社会数智化转型的基石。我们每个人的生活，还有工厂企业的运转，政府部门的运作，都离不开算力。在国家安全、国防建设、基础学科研究等关键领域，我们也需要海量的算力。算力决定了数字经济发展速度，以及社会智能发展高度。根据IDC、浪潮信息、清华大学全球产业研究院联合发布的数据显示，计算力指数平均每提高1点，数字经济和GDP将分别增长3.5‰和1.8‰。全球各国的算力规模与经济发展水平，已经呈现出显著的正相关关系。一个国家的算力规模越大，经济发展水平就越高。世界各国算力和GDP排名（来源：迟九虹，华为算力时代峰会演讲）在算力领域，国家之间的竞争博弈日益激烈。2020年，我国算力总规模达到135 EFLOPS，同比增长55%，超过全球增速约16个百分点。目前，我们的绝对算力，排名世界第二。但是，从人均角度来看，我们并不占优势，仅处于中等算力国家水平。世界各国人均算力对比（来源：唐雄燕，华为算力时代峰会演讲）尤其是在芯片等算力核心技术上，我们与发达国家还有很大的差距。很多掐脖子技术未能解决，严重影响了我们的算力安全，进而影响了国家安全。所以，脚下的路还有很长，我们还需要继续努力。最近，对手又打起了光刻机的主意（图片来自网络）未来社会，信息化、数字化和智能化将会进一步加快。万物智联时代的到来，大量智能物联网终端的引入，AI智能场景的落地，将产生难以想象的海量数据。这些数据，将进一步刺激对算力的需求。根据罗兰贝格的预测，从2018年到2030年，自动驾驶对算力的需求将增加390倍，智慧工厂需求将增长110倍，主要国家人均算力需求将从今天的不足500 GFLOPS，增加20倍，变成2035年的10000 GFLOPS。根据浪潮人工智能研究院的预测，到2025年，全球算力规模将达6.8 ZFLOPS，与2020年相比提升30倍。新一轮的算力革命，正在加速启动。█ 结语算力是如此重要的资源，但事实上，我们对算力的利用仍然存在很多问题。比如算力利用率问题，以及算力分布均衡性问题。根据IDC的数据显示，企业分散的小算力利用率，目前仅为10%-15%，存在很大的浪费。摩尔定律从2015年开始放缓，单位能耗下的算力增速已经逐渐被数据量增速拉开差距。我们在不断挖掘芯片算力潜力的同时，必须考虑算力的资源调度问题。那么，我们该如何对算力进行调度呢？现有的通信网络技术，能够满足算力的调度需求吗？敬请期待下集：到底什么是“算力网络”？—— 全文完 ——参考文献：1、《中国算力发展指数白皮书》，信通院；2、《算力网络技术白皮书》，中国移动；3、《算力网络（CAN、CFN、CPN）、东数西算是怎么回事》，QianLing，知乎；4、《中国联通算力网络白皮书》，中国联通；5、《算力网络发展介绍与展望》，曹畅；6、《什么是算力网络》，吴卓然；7、《关于“算力网络”底层技术的思考》，鄢贵海；8、《AI算力需求快增长，平台化基础设施成焦点》，广发证券，刘雪峰、李傲远、吴祖鹏。编辑于 2022-07-30 10:30算力比特币 (Bitcoin)算力网络赞同 2516 条评论分享喜欢收藏申请转载文章被以下专栏收录鲜枣课堂公众号：鲜枣课堂（linjooc

全球超级计算机排行榜TOP500，2023年6月最新HPC top 500排行榜榜单,2024/2023/2022年6月/11月超算排名榜前十名-中存储网

全球 TOP 500|

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超算排行榜

2023年6月榜单

第61届.前十名

1. Frontier

2. Fugaku

3. LUMI

4. Leonardo

5. Summit

6. Sierra

7. 神威.太湖

8. Perlmutter

9. Selene

10. 天河二号

HPC FAQ

意大利最超算Leonardo（莱昂纳多）

日本最强超算Fugaku富岳

中国最强超算Sunway（神威.太湖之光）

美国最强超算Frontier（前沿）

中国天河二号超级计算机

全球 Top 500上一届

中国 Top 100

2023年06月榜单 . 最新数据（前十排名与上届相同，配置上仅No.1和No.4稍有变化）

No.1 Frontier（美国）

美国制造商：HPE 上届排名：No.1

当前：处理器核芯：8,699,904个；峰值(Rmax)：1,194.00 PFlop/s

之前：处理器核芯：8,730,112个；峰值(Rmax)：1,102.00 PFlop/s

简介：

由AMD公司和超级计算机制造商HPE Cray为橡树岭国家实验室建造，耗资6亿美元用于核和气候研究等领域进行高级计算。本期该系统减少了处理器核芯0.3%，Rmax峰值却提高8%。

No.2 Fugaku( 富岳)

日本制造商：富士通上届排名：No.2

处理器核芯：7,630,848个；峰值(Rmax)：442.01 PFlop/s

简介：

7630848个，Rmax 442010 TFlop/s也未变。Fugaku超算原来被称为“Post K”，是曾经的世界第一K computer产品的第四代，采用ARM架构的富士通A64FX处理器。

No.3 LUMI（芬兰）

芬兰制造商：HPE 上届排名：No.3

处理器核芯：2,220,288个；峰值(Rmax)：309.10 PFlop/s

简介：

本届系统升级，是上届的2倍了。欧洲开放科学协调组织EOSC-Nordic 为由芬兰CSC托管的LUMI超级计算机，主要用于气候研究。

No.4 Leonardo（意大利）

意大利制造商：Atos 上届排名：新上榜

当前：处理器核芯：1,463,616个；峰值(Rmax)：174.70 PFlop/s

之前：处理器核芯：1,824,768个；峰值(Rmax)：238.70 PFlop/s

简介：

该系统2021年11月开始建设，安装和运行CINES（国家高等教育计算中心），用于能源、材料、药物等研究领域。本期该系统增加了处理器核芯25%，Rmax峰值提高36%。

No.5 Summit（美国）

美国制造商：IBM 上届排名：No.4

处理器核芯：2,414,592个；峰值(Rmax)：148.60 PFlop/s

简介：

顶点Summit是IBM和美国能源部橡树岭国家实验室（ORNL）推出的新超级计算机，Summit 要比神威·太湖之光快 60%，比同在橡树岭实验室的 Titan——前美国超算记录保持者要快接近 8 倍。而在其之下，近 28,000 块英伟达 Volta GPU 提供了 95% 的算力。

No.6 Sierra（美国）

美国制造商：IBM 上届排名：No.5

处理器核芯：1,572,480个；峰值(Rmax)：694.64 TFlop/s

简介：

Sierra超级计算机美国国家能源局橡树岭国家实验室已经给它定下来要做的事情，助力科学家在高能物理、材料发现、医疗保健等领域的研究探索。其中在癌症研究方面将用于名为“CANcer分布式学习环境（CANDLE）”的项目。

No.7 神威太湖之光（Sunway TaihuLight）中国

中国制造商：国家并行计算机工程技术研究中心上届排名：No.6

处理器核芯：10,649,600个；峰值(Rmax)：93.01 TFlop/s

简介：

我国的神威 “太湖之光”超级计算机曾连续获得top500四届冠军，该系统全部使用中国自主知识产权的处理器芯片。

No.8 Perlmutter（美国）

美国制造商：HPE Cray 上届排名：No.7

处理器核芯：761,856个；峰值(Rmax)：70.87 PFlop/s

简介：

Perlmutter 超级计算机在美国国家能源研究科学计算中心 (NERSC) 服务于天体物理学、气候科学等方面，Perlmutter 中含有 6,159 个 NVIDIA A100 Tensor Core GPU，是世界上最大的 A100 动力系统。

No.9 Selene （美国）

美国制造商：Nvidia 上届排名：No.8

处理器核芯：555,520个；峰值(Rmax)：63.46 TFlop/s

简介：

该系统处理器个数/Rmax 与上届形同。

No.10 TH—2 天河二号（中国）

中国制造商：国防科大上届排名：No.9

处理器核芯：4,981,760个；峰值(Rmax)：61.44 PFlop/s

简介：

天河二号曾经6次蝉联冠军，采用麒麟操作系统，目前使用英特尔处理器，将来计划用国产处理器替换，不仅应用于助力探月工程、载人航天等政府科研项目，还在石油勘探、汽车飞机的设计制造、基因测序等民用方面大展身手。

全球 Top500 历届榜单

2023年11月

2023年06月

2022年11月

2022年06月

2021年11月

2021年06月

2020年11月

2020年06月

2019年11月

2019年06月

2018年11月

2018年06月

2017年11月

2017年06月

2016年11月

2016年06月

超算动态

欧洲核子研究中心在法国开设新数据中心，以提高大型强子对撞机的计算能力

阿贡实验室获美国能源部400万美元拨款用于节能微芯片研究

新的替代 AI 模型：GPU 数量减少 10-100 倍，但结果相同

Argonne 研究人员增强 MadGraph 代码以应对下一代超级计算挑战

Cerebras开放 4 exaFLOP 算力，支持美国政府研究人员训练AI模型

资源链接

无锡超算中心_____神威太湖之光

广州超算中心_____天河二号

深圳超算中心_____曙光6000

天津超算中心_____天河一号

上海超算中心_____魔方、蜂鸟

中科院超算中心___“元”系统

存储头条

29亿元！Intel 晒史上最贵开箱：全球首台高NA EUV光刻机装机

德国军方居然使用1234作为密码，俄罗斯表示很快收到了

AI新王者来了，Anthropic官网称 Claude 3 号称全面超越 GPT-4

阿里云宣布全线下调云产品价格，平均降幅20%

比特币再次站上6万美元，投资者蜂拥导致交易所系统崩溃

服务器

英特尔通过将 AI 推理推送到 PC 来释放服务器容量

增效和降本全新英特尔至强可扩展处理器“大不一样”

ThinkSystem SR675 V3 凭借新的 SPEChpc 2021 基准测试结果创下 20 项世界纪录

Intel i5-13500H VS. AMD 锐龙7 7840H对比测试：酷睿AI画图3倍于对手、续航更强

超微 Supermicro 新发布服务器，号称业界最紧凑的高性能 GPU 服务器

全球超级计算机排行榜 Top 500

全球 Top 500

中国 Top 100

美国Summit

美国Sierra

神威.太湖之光

天河二号

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中国超算TOP100二十年里程碑，“商业化超算”批量上榜 - 知乎

中国超算TOP100二十年里程碑，“商业化超算”批量上榜 - 知乎首发于本来科技切换模式写文章登录/注册中国超算TOP100二十年里程碑，“商业化超算”批量上榜本来科技中国科学院大学工程硕士2021年的中国超算TOP100排行榜有两大特点。这两大特点，都是新的转折点。一、发榜近日，第三届中国超级算力大会（ChinaSC）在京召开。会上，中国计算机学会高性能计算专业委员会（CCF高专委）联合中国工业与应用数学学会高性能计算与数学软件专业委员会、中国智能计算产业联盟发布了中国高性能计算机（HPC）性能TOP100榜单。相比去年，本届榜单前10名有8个新面孔。其中，由某服务器供应商研制、部署于某网络公司的主机系统*以125PFlops（12.5亿亿次每秒）的测试性能登上榜首，打破了“神威·太湖之光”超级计算机对榜首长达5年的垄断，后者屈居榜眼。*综合多种因素，本届排行榜上多款机器匿名另外，中国HPC TOP100排行榜来到第20个年头，出现了一个最大的新特点：多个提供“商业化超算服务”的系统榜上有名。比如北京超级云计算中心T6分区、A6分区、A分区登上榜单第7、10、11位，浙江云谷超级云计算中心M6分区、宁夏超算云E分区分列榜单第52、69位。其中，北京超级云计算中心一举在榜单斩获3席，这也是北京超级云计算中心（一期）继去年首次登榜之后再获殊荣。这一局面的出现，正是我国超算服务商业化于近年来取得成功的一大力证。二、“北京超算”：低调实力派截至2021年，科技部批准建立的国家超级计算中心已有8家，分别部署于天津、广州、深圳、长沙、济南、无锡、郑州、昆山。很多人不解：北京高校院所林立、计算需求旺盛，国家级超算中心中怎么没有北京？事实上“北京超算”早已有之，它就是“北京超级云计算中心”。该中心成立于2011年11月，比部分国家级超算的落成还早，坐落于北京怀柔科学城。但它的建设主体并非科技部，而是由中国科学院与北京市政府共建，依托中科院计算机网络信息中心建设，具体由北京超级云计算有限公司运营。北京超级云计算中心最初的几年，北京超算的运营模式与前述国家级超算中心相似。直到2017年，北京超算为进一步加强商业化运行改革，引入专业的超算商业化运营公司“并行科技”开展深度合作。2018年开始，北京超级云计算中心实现盈利，宣告其商业化转型成功。而北京超级云计算中心商业化转型成功的秘密，就隐藏在它的名字里——“云”。北京超算商业化探索的征程，随着2018年“中国科技云·超算云”发布进一步升级。这种以云服务的理念和方式输出的超算资源，注重匹配需方的“按需供应”“随需扩容”的要求。该模式一经推出，即获得了中小型超算用户的欢迎。3年来，北京超算不断创新和发展这一理念，用户数量也稳定增长。最新数字显示，目前北京超算服务的中小企业用户数已达到16万，年交易量突破10亿元，已实现自负盈亏、可持续发展。相应地，用户数量的增长也推动着北京超算算力规模的扩张。目前，北京超算拥有惊人的近50PFlops的通用CPU算力，100万CPU核心，纯CPU性能位列全国第一，是国内最大的通用超算集群，堪称实打实的实力派。当然，北京市委、怀柔区委政府的支撑，也给了北京超算规模扩张的底气。这里预告一下，北京超算（二期）即将在怀柔科学城盛大启幕，未来将在首都科技创新、京津冀协同发展中再立新功。北京超算T6分区摘得2021中国超算TOP100排行榜同构众核CPU性能第一三、“商业化超算”之路作为超算大国，我国拥有多种不同规模的超算类型。从国家投资建设的国家级超算中心（尖端超算），到地方省市投建或高校运行的大型超算，再到科研机构、企业等建设的中小型超算，不一而足。然而即便如此，并非所有有超算应用需求的单位团体或个人都有触手可及的算力资源；相反，由于大多数超算开放程度并不高，反而让超算的使用门槛在无形中变得更高。一边是得不到超算资源可用，一边是潜在的超算利用率不高，这给“超算商业化”提供了成长的土壤。然而，超算商业化这条路走来并不容易。因为，要将冰冷的计算资源提供给各行各业，除了需要大量的技术投入、软件开发与适配、服务人员跟进之外，“市场空间到底有多大”更加重要，因为这直接决定商业化超算到底能不能盈利。当然，超算商业化得以成功的基础在于，有足够的技术投入帮助用户获取省心、便宜的超算。因为对于大部分超算用户来说，超算的速度和价格是最“刚需”的。运营者对外提供超算服务，只有同时满足这两点，用户才愿意买单。迈不过“技术门槛+市场规模”，这也是目前市场上超算商业化公司相对较少的原因之一。换句话说，在这个赛道上，北京超算一开始是很“孤独”的。但现在情形有些不同了。超算这只“旧时王谢堂前燕”，如今正待“飞入寻常百姓家”，已成大势所趋。不仅阿里云、华为云等云计算厂商开始介入这一赛道、同类型超算服务公司闻风而动，一些超算运营单位也在谋求超算商业化之道。这不是什么坏事，这在一定程度上催动了超算商业化市场的繁荣。谈及北京超算的成功，北京超级云计算中心CTO郭宇认为既有外因，也有内因。“行业大环境非常好、市场规模变大、云计算行业快速发展、用户需求快速增长是外因，北京超算聚焦以用户为中心的产品与服务价值体系是内因。”郭宇说：“现在，北京超算可以提供用户更具性价比的算力——在这里，用户以相同IT支出预算，能够获得3倍计算算力。”四、“发动机”在哪儿不重要除了提供性价比更高的超算资源，“让计算不排队”是当下北京超级云计算中心提供超算服务的另一个核心理念。前面提到，国家级超算中心作为尖端超算，虽然也是开放资源，但它们肩负着支撑国家重大科技研发项目的重要使命，因此在国家超算面前，重量级科研项目优先。许多中小用户向国家级超算平台提交的使用请求，往往都要“先排队”。“排队计算”显然不是好的使用体验。因此，北京超算“随需扩容，按需使用”的服务模式，成了这些超算应用“散户”们最好的归宿。北京超算为用户提供独占、包核时等使用方式，同时提供数量和类型丰富的配置资源，这保障中小用户能够通过弹性扩展，有效支撑“高峰—平峰”使用需求。此外，为了满足不同类型的超算应用需要，北京超算划分了数个分区，它们中有的内存更大、有的计算性能更高、有的数据传输速度更快，不一而足，此次上榜的3个分区就各有千秋。不断动态扩容、动态升级以实现对需求变化的及时响应，也成为北京超算一种常态。用郭宇的话来说，北京超算或许是对“散户”最友好的超算平台了。计算是一种能力，也是一种资源，它将是驱动整个社会发展的不可缺少的动力和资源。因此，如果一些地方建设的超算平台都采用“北京超算”模式，让它们以“超级云计算”模式为更多有超算应用需求的人提供物美价廉的超算服务，那么它们不管分布在哪里，都会成为推动社会进步的算力底座。现在，这个名单上除了有北京超算，还有浙江云谷超级云计算中心、宁夏超算云……我们希望这个名单还可以变得更长。同时也希望，未来地方政府不要视建成大型超算为政绩的衡量指标，而是以超算的有效利用为标尺来衡量——毕竟“用好”和“好用”才是超算存在的终极要义。身在其中的人感受更深。“我们的理想是不必人人都拥有超算，而是让人人都享受高性能计算的服务能力。”郭宇说，在底层的超算算力资源好比是发电站，用户们都能享受到服务就好，至于发动机在哪儿，没那么重要。回首看，中国超算历经30年发展，超算商业化的春天才姗姗来迟，这一局面得来不易。而在中国超算发布百强名单的第20个年头，商业化超算终于起势，也让这一进程平添了几分里程碑的意味。发布于 2021-11-18 17:53云超算高性能计算云计算赞同 1添加评论分享喜欢收藏申请转载文章被以下专栏收录本来科技寻找驱动经济发展的科技

什么是超级算力？ - 知乎

什么是超级算力？ - 知乎首页知乎知学堂发现等你来答切换模式登录/注册算力什么是超级算力？超级算力创始人：谭联明，2007毕业于华中科技大学（详细介绍APP有个视频)。2018年5月创办超级算力，2020年至今全职于超级算力。起级算力不融…显示全部关注者4被浏览270关注问题写回答邀请回答好问题添加评论分享1 个回答默认排序郭太侠关注随着数字技术全面融入人类经济社会发展的方方面面，算力早已无处不在。今年以来， ChatGPT火爆全球，其幕后的核心引擎——算力更是走到了聚光灯下，成为各界热议的焦点，也是此次世界人工智能大会的主题之一。报告指出，当前，算力正由终端计算等需求驱动的“被动式”发展，转向促进AI大模型训练、实现通用人工智能、超越经典计算等代表的“主动式”发展。新硬件、新架构竞相涌现，现有芯片、操作系统、应用软件等都可能被推翻重来，新计算时代呼之欲出。深度学习出现之前，用于AI训练的算力增长大约每20个月翻一番，基本符合摩尔定律；之后，用于AI训练的算力大约每6个月翻一番；2012年后，全球头部AI模型训练算力需求更是加速到每3-4个月翻一番，即平均每年算力增长幅度达到惊人的10倍；目前大模型发展如火如荼，训练算力需求有望扩张到原来的10到100倍，算力需求的指数级增长曲线将更加陡峭。正如此前“ChatGPT之父”、OpenAI首席执行官山姆·奥特曼在社交媒体称，一个全新的摩尔定律可能很快就会出现。毕马威中国数字化赋能主管合伙人张庆杰在解读报告时表示，算力供给增速明显难以满足指数式爆发的需求，储备算力成为各行各业的必要举动。在实际商业环境中，大部分企业选择根据业务场景、数据类型、支出成本选择合适的计算架构，如何就新型计算架构的技术路线、标准体系达成行业共识成为必答题。报告内容节选如下：资料下载方式：公众号《侠说》，http://www.guotaixia.com发布于 2023-07-27 17:50赞同添加评论分享收藏喜欢收起

什么是超级计算？ | IBM

什么是超级计算？

超级计算是一种高性能计算形式，使用功能强大的计算机"超级计算机"执行确定或计算，减少总求解时间。

什么是超级计算技术？

超级计算技术包括超级计算机，世界上最快的计算机。超级计算机由互连、输入/输出系统、内存和处理器核心组成。

不同于传统的计算机，超级计算机使用多个中央处理器 (CPU)。这些 CPU 分组成多个计算节点，包含一个处理器或一组处理器（对称多处理 (SMP)）和一个内存块。在规模上，超级计算机可以包含数万个节点。凭借互连通信能力，这些节点可以协作解决特定问题。节点也使用互连功能与输入/输出系统通信，比如数据存储和联网。

需要注意的一点是，由于现代超级计算机的功耗，数据中心需要冷却系统和合适的设施来容纳所有的这些设备。

超级计算有什么用？

对抗癌症

机器学习算法将帮助医学研究人员全面了解美国癌症人患者的详细情况。

加速癌症研究

识别下一代材料

深度学习可以帮助科学家识别出更好的电池材料、更具弹性的建筑材料和更高效的半导体材料。

识别下一代材料

了解疾病类型

通过混合使用人工智能 (AI) 技术，研究人员将确定人类蛋白质和细胞系统的功能、合作和进化模式。

使用超级计算机进行抗疫斗争

超级计算和人工智能

因为超级计算机经常用来运行人工智能程序，所以超级计算已经成为人工智能的代名词。这种常规的用法是因为人工智能程序需要超计算机提供的高性能计算。换言之，超级计算机可以处理人工智能应用程序通常需要的工作负载类型。

IBM 专门针对大数据和人工智能工作负载构建了 Summit 和 Sierra 超级计算机。它们将帮助我们模拟超新星，开拓新材料，探索癌症治疗、遗传学与环境 - 利用面向所有业务领域的技术。

超级计算有多快？

超级计算以每秒浮点运算次数 (FLOPS) 衡量。 Petaflops 是计算机处理速度的一种度量单位，等同于每秒千万亿次浮点运算。速度为 1 petaflop 的计算机系统每秒可以执行百万的四次方次浮点运算 (1015)。从另一个角度来说，超级计算机的处理能力比最快的笔记本电脑高出一百万倍。

最快的超级计算机是什么？

根据 500 强名单（链接位于 ibm.com 外部），世界上最快的超级计算机是日本的 Fugaku，截至 2021 年 6 月统计的速度是 442 petaflop。 IBM 超级计算机 Summit 和 Sierra 分别位列第二名和第三名，速度分别是 148.8 和 94.6 petaflop。 Summit 位于橡树岭国家实验室，这是美国能源部在田纳西州设立的设施。 Sierra 位于加利福尼亚州的劳伦斯利弗莫尔国家实验室。

为了清楚地认识现在的速度，1976 年在洛斯阿拉莫斯国家实验室安装 Cray-1 时，它的速度能达到约 160 megaflop。 1 megaflop 可以执行一百万次 (106) 浮点运算。

超级计算与……

超级计算一词有时用于指代其他类型的计算。但是其他时候，这些同义词可能会令人困惑。为了阐明计算类型之间的一些异同，下面介绍一些常见的比较。

超级计算与高性能计算

超级计算通常是指超级计算机使用的复杂的大型计算过程，而高性能计算（HPC）是指使用多台超级计算机来处理复杂的大型计算。这两个术语经常互换使用。

超级计算与并行计算

超级计算机有时也被称为并行计算机，因为超级计算机可以使用并行处理。并行处理是指多个 CPU 在给定时间共同对单个计算求解。然而，HPC 场景也使用并行性，但不一定使用超级计算机。

另一个例外是，超级计算机可以使用其他处理器系统，例如向量处理器、标量处理器或多线程处理器。

量子计算是一种计算模型，它利用量子力学定律来处理数据，根据概率执行计算。它旨在解决世界上最强大的超级计算机无法且永远不会解决的复杂问题。

超级计算的历史

超级计算是什么时候出现的？

超级计算已有多年的发展历史。20 世纪 40 年代，当巨人计算机被运到布莱切利园并正式开始使用时，超级计算就诞生了。巨人计算机是第一台具有一定功能的电子数字计算机，由邮政总局 (GPO) 研究电话工程师 Tommy Flowers 设计。

超级计算机最早是什么时候发明的？

超级计算机一词最早是在 20 世纪 60 年代初开始使用，当时 IBM 推出了 IBM 7030 Stretch，同时 Sperry Rand 公开了 UNIVAC LARC，这是最早的两台专门的超级计算机，其功能远远超过当时最快的商用电脑。真正影响超级计算机发展进程的事件是 20 世纪 50 年代末美国政府开始定期拨款，资助开发前沿的高性能计算机技术以用于军事应用。

尽管超级计算机最初生产数量有限，并且仅为政府所用，但这项逐渐进步的技术最终在工业和商业主流中找到了用武之地。例如，Control Data Corporation (CDC) 和 Cray Research 这两家美国公司从六十年代中期到七十年代末期，一直领导着商业超级计算机行业。由 Seymour Cray 设计的 CDC 6600 被认为是第一台成功的商用超级计算机。 IBM 后来居上，从 20 世纪 90 年代到今天一直是商业行业的领导者。

超算互联网：让算力走进千行百业-新华网

新华网 > > 正文 2023 09/04 08:55:50 来源：科技日报

超算互联网：让算力走进千行百业字体：

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2023-09-04 08:55:50

来源：科技日报

由国家超级计算济南中心打造的“山河”超级计算平台。国家超级计算济南中心供图　　深入推进建设以国家超算互联网为代表的新一代算力网络基础设施，并不能靠简单的算力堆砌，而是要实现网络、算力调度、产业链、数据要素治理等多方面的资源协同，强化东西部跨域统筹发展。　　吴晓明国家超级计算济南中心主任　　让算力像电力一样走进千家万户、赋能千行百业，这一20年前提出的设想如今正成为现实。8月26日，2023年CCF全国高性能计算学术年会在山东省青岛市落下帷幕，超算互联网成为与会专家学者热议的话题。　　目前，我国算力网络基础设施不断完善，各行各业数字化进程持续加速，人工智能、数字孪生等技术迅速发展，对算力，尤其是高性能算力的需求呈爆发式增长。与此同时，高性能算力地区供需分布不均、应用生态不完善、持续运营困难等问题制约着我国数字经济高质量发展。在这一背景下，超算互联网应运而生，成为破解我国超算发展难题的一把关键“钥匙”。　　用互联网思维发展超算服务　　作为当之无愧的“国之重器”，超级计算机距离我们的日常生活并不遥远。小到每天看到的天气预报，大到国产大飞机C919，背后都有超算的身影。中国工程院院士、清华大学计算机系教授郑纬民表示，超算如今已广泛应用于气象预测、生物制药、航空工业等领域，并在产业数字化过程中发挥着重要作用。　　郑纬民指出，我国超算的实力毫无疑问处于国际第一梯队。在6月份发布的最新一期全球超算500强榜单中，我国有两台超级计算机位列前十，超级计算机总数更是达到了134台，位列全球第二。　　但也应该看到，我国超算面临着算力设施分布不均衡、水平参差不齐、应用软件自主研发和推广应用不足等问题。国家超级计算济南中心主任吴晓明表示，由于超算的技术门槛比较高，且尚未形成丰富的应用软件生态，目前超算的应用仍局限于比较传统的高性能计算领域，如天气预报、大型工程设计、基础科学研究等。　　超算互联网的核心目标是让超级计算机实现从传统的提供算力到提供服务的革命性转变。“我们希望通过打造超算互联网，把各个超算中心连在一起，形成更大的算力平台，并且利用互联网思维，打造更为丰富的超算应用生态，从而能够直接通过平台对外提供超算服务。”吴晓明表示，超算互联网及其应用生态的打造，将有利于降低超算应用的门槛，让超算从“阳春白雪”走向普及普惠，加快渗透千行百业、走进千家万户。　　未来，有超算需求的用户可以直接打开超算互联网，实现一站式的超算产品浏览、下单、支付、应用等。用户看到的将不再是某个超算中心、某台计算机，而是一个能够直接解决问题的完整应用软件或解决方案。“我们希望超算互联网未来能像淘宝、京东一样，直接向用户提供可应用的超算产品，降低超算的应用门槛，更好地赋能数字经济发展。”吴晓明说。　　研发新技术破解互联难题　　超算互联网的关键在于互联。只有实现高速互联，分布在各地的超算资源才有可能整合为一个有机整体，面向各行各业提供高性能的计算服务。“虽然叫作超算互联网，但在网络中流动的并不是算力，而是数据。”国家超级计算济南中心副主任潘景山表示，在超算互联网中，数据的传输速度直接影响到计算效率。　　影响数据传输速度的两大因素是带宽和延迟。带宽即单位时间内能够通过的最大数据量，延迟则是信息在传输介质中传输所用的时间。　　“比如，在网络正常的情况下，从北京的清华大学传输4T大小的数据到江苏的国家超级计算无锡中心太湖之光超级计算机需要5天。但若我们把数据都刻成盘，然后用快递寄过去，第二天下午就到无锡了。”谈及目前带宽较低、延迟较高带来的影响，郑纬民形象地解释道。　　目前我国正式挂牌的超算中心有十余家。让这十余家超算中心连在一起成为一台“大机器”，需要网络具有极高的带宽和极低的延迟。高带宽、低延迟实现起来并不容易。　　“以往我们用的光纤链路最大的带宽约为100G或200G，每百公里延迟约为1.5毫秒，但这并不能满足超算互联网建设的需求。”潘景山介绍，通过持续攻关，国家超级计算济南中心已在高速网络通信、网络资源感知调度、算力网络融合和安全方面突破了一批关键技术，并首次建立起了基于长距IB通信技术的济南—青岛超算互联网试验网，它的带宽达400G，500公里通信距离的网络延迟由原先的双向10毫秒以上降低至5毫秒左右。“通过这一网络，济南、青岛两地的超级计算机可以连接成一个整体，发挥更大的作用。”潘景山举例道，当借助济南—青岛超算互联网试验网进行地球系统模拟计算时，可以将其拆分为大气和海洋两个模式，在两地分别进行协同计算，大大提升计算效率。　　高带宽、低延迟给超算互联网带来的极致性能，也将显著扩大其在产业中的应用规模。例如国家超级计算济南中心与潍柴集团合作开展的发动机仿真模拟计算项目，产生的数据量达到TB级。“如果我们用传统互联网传输这些数据，可能需要传2—3天，对设计人员来说，这严重影响工作效率。”潘景山表示，借助高带宽、低延迟的超算互联网，TB级的数据量只需极短时间便可完成传输。“如果说传统互联网是数据传输的‘高速公路网’，那么高带宽、低延迟的超算互联网则是运行能力成倍提升的‘高铁网’。”潘景山如是说。　　壮大平台生态赋能产业发展　　相比传统的超算应用模式，超算互联网可提供统一、完整的超算服务。实现这个目标，需要在运营模式、平台生态、产业培育等方面同步发力。　　“我们深知，深入推进建设以国家超算互联网为代表的新一代算力网络基础设施，并不能靠简单的算力堆砌，而是要实现网络、算力调度、产业链、数据要素治理等多方面的资源协同，强化东西部跨域统筹发展。”吴晓明建议，超算互联网未来发展需要连接产业生态中的算力供给、应用开发、运营服务、用户等各方能力和资源，构建一体化超算算力网络和服务平台。同时，还需要紧密连接供需双方，通过市场化的运营和服务体系，实现算力资源统筹调度，降低超算应用门槛，并推动计算技术向更高水平发展，促进核心软硬件技术深度应用，辐射带动产业生态的发展与成熟。潘景山也指出，应联合超算中心、运营商、软件供应商和用户合作建设超算互联网，打造超算共同体，这样才能让我国数字经济真正实现以“高铁速度”发展。　　高性能算力能够驱动产业的发展，大范围、大规模的产业应用也能为算力升级提供动力。目前，国家超算互联网平台已开放第三方企业入驻，并明确了入驻企业条件：可提供基础超算IAAS服务等基础资源；提供行业应用软件资源；提供多学科行业应用服务等平台资源；提供多样数据模型、源码等资产资源，以及提供各种类型的算力服务。截至8月，已有35家超算上下游单位成功入驻国家超算互联网平台，另外有近百家单位递交了联合体入会申请，这将为超算互联网平台持续注入活力。（记者都芃通讯员申畅王聪）【纠错】【责任编辑:周靖杰】阅读下一篇：深度观察

超算互联网：让算力走进千行百业

ChinaSC 2023第五届中国超级算力大会召开并发布重磅榜单|界面新闻

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中国超级算力大会由中国智能计算产业联盟与ACM中国高性能计算专家委员会共同主办,自2018年来已成功举办了四届,逐步成长为算力领域极具影响力的行业盛会。今年,六位院士线上线下出席,众多超算专家云集,2023中国高性能计算机性能TOP100排行榜、2023国际人工智能性能AIPerf500排行榜、2023中国算力领军企业等榜单以及《国家首部“东数西算”下算力服务发展研究报告》等重磅发布,吸引了业界500多位专业人士现场参会。

原全国人大代表、九三学社中央常委徐国权在致辞时指出,科技是推动人类社会进步的重要力量,每一次科技革命都给人类带来前所未有的变革。当前,全球范围内的超级计算机研发正处于一个关键时期,中国创新地提出“算力网络”的概念,着眼于算力经济时代的产业落地路径,构建算力产业新生态,为算力经济掀开了崭新的篇章。

徐国权全国人大代表九三学社中央常委大会致辞

中国科学院陈润生院士在致辞时指出,我们已经进入计算空前发展的新时代,尤其是大模型热对算力提出了迫切的需求,多模态的融合为整个计算产业的发展提供了全新的空间,为数字中国建设提供了坚实的数字底座,也使包括科学研究等领域进入了精准研发的时代,相信超级算力大会一定会更蓬勃地发展,为整个计算领域的发展作出更大的贡献,为国家经济发展提供更多的帮助。

陈润生中国科学院院士大会致辞

中国工程院高文院士在致辞中谈到,算力作为数字经济时代的核心生产力,正逐步成为衡量一个国家或地区经济发展质量的重要指标。新算力体现在技术新,场景新,服务新,新经济要依靠新算力等催生新产业、新模式,新算力也正在改变科学创新的模式。

高文中国工程院院士大会致辞

院士专家指方向,国产超级算力当自强

大会特邀了众多院士及知名专家发表主旨报告,为我国超级算力发展指明了发展的方向。

郑纬民中国工程院院士

中国工程院郑纬民院士在主旨报告中指出,国产生态只要解决好编程框架、并行加速、调度器、内存分配系统、容错系统、存储系统等问题,即使只有国外芯片60%的性能,国产AI卡也会大受欢迎。他还指出,国产超级计算机完全可以支持大模型训练!

单志广国家信息中心信息化和产业发展部主任

国家信息中心信息化和产业发展部主任单志广在主旨报告中指出,未来智算将将占到整个算力的80%,公共智算服务需要面向需求整合好技术生态、产品生态、应用生态资源,形成有效市场与有为政府协同的服务生态,以需求导向、适度超前、技术先进、强化运营、以评促建,引导产业向高质量、高水平发展,形成一切智算服务化,一切服务智算化的新局面。

圆桌对话:探讨算力网络未来发展之路

在上午的圆桌对话环节中,由中国科学院计算技术研究所研究员谭光明主持,中国科学院院士陈润生、中国科学院院士钱德沛、国家信息中心信息化和产业发展部主任单志广、中国通讯研究院云大所所长何宝宏、国家高性能计算机工程技术研究中心常务副主任何铁宁畅谈了我国算力网络未来发展之路。

钱德沛院士认为,我们面临着技术、机制、生态等方面实际的挑战,未来还要不断探索算力网络更清晰的业态,才能使其真正成为社会的基础资源。

陈润生院士谈到,模型、算力和数据的融合是迫切需要解决的问题,尤其是在提高算力能力的同时,应当注意诸要素之间更友好的配合,才能更好地解决应用的问题。

单志广主任指出,算力经济的发展,需要算力、存力以及网络运力的融合,三方面的乘积与数字经济正相关,此外,也不能忽视生态能力、政府机制、市场机制、运营机制等对新经济所发挥的重要作用。

何宝宏所长谈到,技术、生态和机制等方面的挑战,正好对应了科技界、产业界和政府要做的事情,把问题分解成各种角色,各司其职,才能更高效地解决问题,稳步发展。

何铁宁主任指出,占国民经济70%以上的制造企业,以及科研工作所需要的数字模拟、工业仿真等才是用户最需要的算力,可以通过建立一个综合、易用的算力服务平台解决广大行业用户的需求。

大会主持人谭光明钱德沛陈润生单志广何宝宏何铁宁

(从左到右排序)

重磅发布:《国家首部“东数西算”下的算力服务发展研究报告》

国家信息中心信息化和产业发展部主任单志广、清华大学教授陈文光、中国信通院云计算与大数据研究所所长何宝宏、中国智能计算产业联盟秘书长安静、益企研究院院长张广彬共同开启了《国家首部“东数西算”下的算力服务发展研究报告》发布仪式。

张广彬安静单志广钱德沛郑纬民陈润生袁国兴陈文光何宝宏

(从左到右排序)

霍嘉阿里云副总裁

阿里云智能集团副总裁行业解决方案总裁霍嘉在《智能化时代的云上创新》主题报告中指出,以大模型为代表的智能计算,面临着大量GPU卡需要互联互通、复杂训练算法需要有效并行、计算与通信之间需要平衡,以及容错和快速回复等挑战,以及阿里云以基础设施处理器CIPU、高效易用的AI开发平台PAI等创新技术,探索Computing for Science新范式,致力于让算力更普惠,让AI更普及。

师忠超联想集团首席研究员模式识别与智能系统博士

联想集团首席研究员师忠超在《联想大模型技术应用实践》主题报告中,从产业视角畅谈了大模型的发展趋势,分析了AI大模型的场景化、轻量化、智能化三大研究方向,以及介绍了包括联想Tech World最新发布的混合计算和混合架构公域、私域、个域的大模型架构,和联想在AIGC及企业应用方面的创新与实践。

苏斌北京华恒盛世科技有限公司董事长

北京华恒盛世科技有限公司董事长苏斌在《算力调度系统QUICKPOOL——汇聚泛在AI算力构建绿色“算电联动”》主题报告中,介绍了华恒盛世QUICKPOOL算力调度系统的创新亮点与实践,目前,QUICKPOOL已经在开放原子基金会进行开源,希望为业界创造出一条中国的技术路线。

唐德兵算力互联(北京)科技有限公司董事长

算力互联(北京)科技有限公司董事长唐德兵在《算力网与算力运营技术、金融与商业》主题报告中,从运营角度介绍了对数字基础设施的理解,算力网与算力运营和算力市场的分析,以及近年来的创新实践。

张林波中国科学院数学与系统科学研究院研究员

作为大会的一大亮点,每年的中国高性能计算机TOP100排行榜发布都会在国际、国内激起不少的浪花。今年,中国科学院数学与系统科学研究院研究员张林波进行了《2023年中国高性能计算机TOP100排行榜发布及趋势分析》,指出中国超算面对封锁和困难不断在交出惊艳的答卷,中国HPC TOP100排行榜连续22年坚持发榜,一路见证了中国高性能计算事业的发展。

榜单发布后,ChinaSC 2023按惯例颁发了2023HPCTOP100排行榜年度奖项,新上榜机器“神威聚龙”、“吉利超算中心/深腾8800系列”高性能计算机以及北京超级云计算中心T6分区获奖,联想获年度数量总份额冠军奖。

颁奖合影

现场颁发了《2023中国算力领军企业奖》,获奖企业包括:联想集团、阿里云,潘毅院士、袁国兴研究员为获奖企业颁奖。

2023中国算力领军企业奖

获得《2023中国算力卓越贡献奖》的单位分别是:算力互联(北京)科技有限公司、世纪互联集团、北京北龙超级云计算有限责任公司、北京万润数字科技有限公司,张林波研究员、陈文光教授为获奖单位颁奖。

2023中国算力卓越贡献奖

获得《2023中国算力先进技术奖》与《2023中国算力“低能耗人工智能超算”方案奖》的企业包括:北京华恒盛世科技有限公司、苏州互微智速科技有限公司、北京基流科技有限公司、希捷科技,董勤喜院士、张云泉教授共同为获奖企业颁奖。

2023中国算力先进技术奖

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徐国权全国人大代表九三学社中央常委大会致辞

陈润生中国科学院院士大会致辞

高文中国工程院院士大会致辞

院士专家指方向,国产超级算力当自强

大会特邀了众多院士及知名专家发表主旨报告,为我国超级算力发展指明了发展的方向。

郑纬民中国工程院院士

单志广国家信息中心信息化和产业发展部主任

圆桌对话:探讨算力网络未来发展之路

钱德沛院士认为,我们面临着技术、机制、生态等方面实际的挑战,未来还要不断探索算力网络更清晰的业态,才能使其真正成为社会的基础资源。

大会主持人谭光明钱德沛陈润生单志广何宝宏何铁宁

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重磅发布:《国家首部“东数西算”下的算力服务发展研究报告》

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师忠超联想集团首席研究员模式识别与智能系统博士

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2023中国算力领军企业奖

2023中国算力卓越贡献奖

2023中国算力先进技术奖

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国家超级计算济南中心联合华为发布《算力互联网技术白皮书》 - 华为新闻

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国家超级计算济南中心联合华为发布《算力互联网技术白皮书》

2021年11月12日

[中国，北京，2021年11月12日] 今日，在2021第三届中国超级算力大会上，国家超级计算济南中心（以下简称“济南超算”）联合华为重磅发布《算力互联网技术白皮书》（以下简称“白皮书”），围绕算力互联网发展趋势和技术挑战，阐述算力互联网解决方案的架构、关键技术，以及实践经验，以加速未来计算模式转变，推动计算性能维持指数级增长。

在“十四五”规划与2035远景目标的政策背景下，数字经济成为国民经济发展的重要引擎。山东是中国的经济大省，也是创新大省。山东省的“十四五”规划中特别提到，要加快发展数字经济，推动数字产业化，打造先进计算、信创等具有竞争力的数字产业集群，其中一条就是要支持济南建设中国算谷。面向未来算力大趋势，济南超算的愿景是要打造供给算力的超强大脑，超算生态的高端基地，培育产业链群的专业园区和计算学科的中坚力量，聚集创新资源的重要载体，并拓展国家合作的开放平台。

国家超级计算济南中心联合华为发布《算力互联网技术白皮书》

济南超算研究员张玮表示：“超算业务具有强算力、大数据、高通量等特点，但当前也面临用户接入难、算力变现难、算力资源使用不均衡、安全防护难的问题。因此，需要构建一张具备集约化、高算力、服务化和高安全四大特征的算力互联网。济南超算携手华为先行先试，围绕算力互联网率先突破，取得了显著的效果。”

此次联合发布的白皮书中提出了算力互联网解决方案，以算力资源为核心，支持网络动态感知算力资源分布，实现动态调整最优路径并提供差异化保障服务，从而满足新一代超算数据中心大规模超算组网的需求。算力互联网解决方案由算力生产网、算力配给网、算力一体安全组成。

算力生产网：作为各算力资源池的基础网络，算力生产网是计算中心的动脉枢纽，为算力资源的充分释放提供基础支撑。通过全以太网络和直连拓扑等网络架构创新构建集约化算力中心，降低建网和运维成本，同时满足更大规模组网的需求，助力算力普惠。通过智能无损网络和网算一体等算网融合技术，实现总线级数据通信能力，更高效地释放集群算力。通过长距无损算法，实现多算力中心间网络流量的预测性调整控制，支撑区域内算力高效调度。

算力配给网：作为各算力中心连接的骨干通道，算力配给网实现用户与算力中心的高速互联和算力中心之间的高速互联，基于SRv6协议实现业务自动化开通，支持任意连接，让算力触手可及；通过FlexE网络切片技术实现算力差异化服务，为敏感类业务提供安全隔离能力；通过智能运维实现故障精准定位定界，最终让用户像使用电力一样便捷地享受算力服务。

算力一体安全：算力安全是算力互联网的基础。传统的边界防护手段存在很多局限性，已无法满足新形势下的算力互联网安全需求。为了实现算力一体安全，所有安全能力以内建的方式为产品和解决方案提供各种安全机制，所有接入网络的实体对象都要具备唯一可信任的身份，并通过动态持续检测来实时识别风险，实现云网安一体的安全协同防护。

基于算力互联网的整体架构，张玮还分享了基于业界首个算力互联网络的联合创新测试结果。测试表明，在算力生产网，开启网算一体后的RoCE网络，相比超算专网的任务完成时间最大减少27%；采用直连拓扑相比传统CLOS组网，计算性能最大提升29%；基于长距无损算法，从济南-淄博的RoCE网络平均时延最多可降低49.8%。在算力配给网，部署SRv6后，带宽利用率提升50%；开启随流检测功能，可以实现分钟级故障定位。

未来算力网络将从算力互联走向算力协同，进而探索算力融合。济南超算与华为将继续携手合作，通过统一算力服务平台，实现多超算中心的统一资源管理、统一用户管理、统一记账、资源融合调度、和应用协同服务，进而实现高效利用算力资源和高质量用户服务，为行业和重要应用领域的科学研究、经济建设和社会发展提供优质的算力基础设施，实现国家超算中心的可持续发展。

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