SC25 | 大翻轉：加速計算如何重塑科學系統——以及未來走向

過去，計算能力從龐大的超級計算機逐漸延伸到我們口袋里的芯片。

過去十五年間，創新的軌跡已然轉向：源自游戲領域、通過加速計算實現擴展的 GPU 技術，正逆流而上重塑超級計算格局，并將 AI 革命推向科學計算領域最尖端的系統。

位于于利希研究中心的 JUPITER 超級計算機，正是這個新時代的象征。

它不僅位列全球效率最高超級計算機（每瓦特性能達 63.3 Gigaflops），更是強大的 AI 引擎，其 AI 算力達到 116 Exaflops，較 ISC 2025 展示的 92 Exaflops 有了顯著提升。

這就是"翻轉"的實例。2019 年，全球最強高性能計算系統 TOP100 榜單中近 70% 僅使用 CPU。如今這一比例已驟降至 15% 以下，TOP100 中有 88 個系統采用了加速計算——其中 80% 由 NVIDIA GPU 驅動。

在范圍更大的 TOP500 榜單中，388 個系統（占比 78%）采用了 NVIDIA 技術，其中包括 218 個 GPU 加速系統（與去年同期相比增加 34 個）以及 362 個通過高性能 NVIDIA 網絡互連的系統。趨勢是顯而易見的：加速計算已成為行業標準。

但真正的變革在于 AI 性能的飛躍。借助 NVIDIA Hopper 和 Blackwell 等架構以及 JUPITER 等系統，研究人員如今能夠使用的 AI 算力較以往實現了數量級的增長。

AI FLOPS 已成為新的標尺，使氣候建模、藥物研發和量子模擬等領域得以突破——這些領域既需要大規模計算能力，又要求高效運算性能。

早在 SC16 大會上，在當今生成式 AI 浪潮興起之前，NVIDIA 創始人兼首席執行官黃仁勛就預見了未來趨勢。他預言 AI 將很快重塑全球最強大的計算系統。

黃仁勛表示：“幾年前，深度學習如雷神之錘般橫空出世，為我們提供了解決世界上最棘手難題的強大工具。”

在 SC16 大會上，黃仁勛闡述了 AI 將如何重塑全球最強大的科學計算系統。

正是由基于這些 GPU 打造的 NVIDIA CUDA-X 計算平臺所點燃的 AI 革命，才極大拓展了這些計算機的能力。

突然間，超級計算機不僅能在雙精度（FP64）下還能在混合精度（FP32 和 FP16）乃至 INT8 等超高效率數據格式下運行——這些正是現代 AI 的基石。

這種靈活性使研究人員能夠將功耗預算推向前所未有的極限，從而運行更大、更復雜的模擬，并訓練更深層的神經網絡，同時最大限度地提高每瓦特性能。

在 Green500 全球最節能超級計算機榜單上，前八名均采用 NVIDIA 加速技術，前十名中有七臺系統通過 NVIDIA Quantum InfiniBand 互連。

但這些亮眼數字背后的故事是 AI 能力已成為衡量標準。JUPITER 系統可在提供 116 Exaflops AI 算力的同時，還能達到 1 Exaflop FP64 性能，這清晰地表明科學領域如今正將模擬與 AI 相融合。

能效提升不僅使 Exascale 級計算成為可能，更讓 Exascale 級 AI 成為現實。當科學研究獲得大規模 AI 支持后，發展曲線將會急劇上升。

下一步發展

這一轉變起初是出于能效的迫切需求，后來演變為架構優勢，如今已經成熟為科學超級力量：模擬與 AI 的結合，正以前所未有的規模蓬勃發展。

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