過去，計(jì)算能力從龐大的超級(jí)計(jì)算機(jī)逐漸延伸到我們口袋里的芯片。

過去十五年間，創(chuàng)新的軌跡已然轉(zhuǎn)向：源自游戲領(lǐng)域、通過加速計(jì)算實(shí)現(xiàn)擴(kuò)展的 GPU 技術(shù)，正逆流而上重塑超級(jí)計(jì)算格局，并將 AI 革命推向科學(xué)計(jì)算領(lǐng)域最尖端的系統(tǒng)。

位于于利希研究中心的JUPITER超級(jí)計(jì)算機(jī)，正是這個(gè)新時(shí)代的象征。

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

這就是“翻轉(zhuǎn)”的實(shí)例。2019 年，全球最強(qiáng)高性能計(jì)算系統(tǒng) 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(gè)系統(tǒng)采用了加速計(jì)算——其中 80% 由 NVIDIA GPU 驅(qū)動(dòng)。

在范圍更大的 TOP500 榜單中，388 個(gè)系統(tǒng) (占比 78%) 采用了 NVIDIA 技術(shù)，其中包括 218 個(gè) GPU 加速系統(tǒng) (與去年同期相比增加 34 個(gè)) 以及 362 個(gè)通過高性能NVIDIA 網(wǎng)絡(luò)互連的系統(tǒng)。趨勢(shì)是顯而易見的：加速計(jì)算已成為行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)。

但真正的變革在于 AI 性能的飛躍。借助 NVIDIA Hopper 和 Blackwell 等架構(gòu)以及 JUPITER 等系統(tǒng)，研究人員如今能夠使用的 AI 算力較以往實(shí)現(xiàn)了數(shù)量級(jí)的增長。

AI FLOPS 已成為新的標(biāo)尺，使氣候建模、藥物研發(fā)和量子模擬等領(lǐng)域得以突破——這些領(lǐng)域既需要大規(guī)模計(jì)算能力，又要求高效運(yùn)算性能。

早在 SC16 大會(huì)上，在當(dāng)今生成式 AI 浪潮興起之前，NVIDIA 創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官黃仁勛就預(yù)見了未來趨勢(shì)。他預(yù)言 AI 將很快重塑全球最強(qiáng)大的計(jì)算系統(tǒng)。

黃仁勛表示：“幾年前，深度學(xué)習(xí)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(qiáng)大工具?！?/p>

在 SC16 大會(huì)上，黃仁勛闡述了 AI 將如何重塑全球最強(qiáng)大的科學(xué)計(jì)算系統(tǒng)。

計(jì)算功耗背后的數(shù)學(xué)原理早已表明，轉(zhuǎn)向 GPU 是大勢(shì)所趨。

但正是由基于這些 GPU 打造的NVIDIA CUDA-X計(jì)算平臺(tái)所點(diǎn)燃的 AI 革命，才極大拓展了這些計(jì)算機(jī)的能力。

突然間，超級(jí)計(jì)算機(jī)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(shù)據(jù)格式下實(shí)現(xiàn)更有意義的科學(xué)計(jì)算——這些正是現(xiàn)代 AI 的基石。

這種靈活性使研究人員能夠?qū)⒐念A(yù)算推向前所未有的極限，從而運(yùn)行更大、更復(fù)雜的模擬，并訓(xùn)練更深層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，同時(shí)最大限度地提高每瓦特性能。

但即使在 AI 尚未普及之前，硬性指標(biāo)數(shù)據(jù)早已凸顯了問題的緊迫性——功耗預(yù)算沒有討價(jià)還價(jià)的余地。無論是 NVIDIA 內(nèi)部還是整個(gè)行業(yè)的超級(jí)計(jì)算機(jī)研究人員都在努力解決擺在眼前的問題，而這條路就是用 GPU 鋪就的。

要在不產(chǎn)生胡佛水壩規(guī)模電費(fèi)賬單的情況下實(shí)現(xiàn) Exascale 級(jí)計(jì)算，研究人員需要加速技術(shù)。GPU 每瓦特功耗的運(yùn)算效率遠(yuǎn)超 CPU，這一能效優(yōu)勢(shì)在 AI 時(shí)代之前已顯露端倪。因此當(dāng) AI 浪潮來臨時(shí)，大規(guī)模 GPU 系統(tǒng)已經(jīng)形成勢(shì)頭。

2012 年，在橡樹嶺國家實(shí)驗(yàn)室，Titan 系統(tǒng)就播下了種子。作為美國首批將 CPU 與 GPU 以史無前例的規(guī)模進(jìn)行配對(duì)的大型系統(tǒng)之一，它展示了并行計(jì)算能夠釋放巨大的應(yīng)用潛力。

2013 年在歐洲，Piz Daint 系統(tǒng)在性能與能效方面樹立了新標(biāo)桿，并在關(guān)鍵領(lǐng)域如用于天氣預(yù)報(bào)的 COSMO 模型等實(shí)際應(yīng)用中驗(yàn)證了其卓越價(jià)值。

到 2017 年，這一轉(zhuǎn)折已勢(shì)不可擋。橡樹嶺國家實(shí)驗(yàn)室的 Summit 和勞倫斯利弗莫爾實(shí)驗(yàn)室的 Sierra 為頂級(jí)系統(tǒng)樹立了新標(biāo)桿：加速優(yōu)先。它們不僅運(yùn)行速度更快，更讓氣候建模、基因組學(xué)、材料科學(xué)等科學(xué)領(lǐng)域能探索從前無法觸及的復(fù)雜問題。

這些系統(tǒng)能夠以更少的資源實(shí)現(xiàn)更強(qiáng)大的功能。在 Green500 全球最節(jié)能超級(jí)計(jì)算機(jī)榜單上，前八名均采用 NVIDIA 加速技術(shù)，前十名中有七臺(tái)系統(tǒng)通過 NVIDIA Quantum InfiniBand 互連。

但這些亮眼數(shù)字背后的故事是 AI 能力已成為衡量標(biāo)準(zhǔn)。JUPITER 系統(tǒng)可在提供 116 Exaflops AI 算力的同時(shí)，還能達(dá)到 1 Exaflop FP64 性能，這清晰地表明科學(xué)領(lǐng)域如今正將模擬與 AI 相融合。

能效提升不僅使 Exascale 級(jí)計(jì)算成為可能，更讓 Exascale 級(jí) AI 成為現(xiàn)實(shí)。當(dāng)科學(xué)研究獲得大規(guī)模 AI 支持后，發(fā)展曲線將會(huì)急劇上升。

下一步發(fā)展

這不僅僅是基準(zhǔn)測試的問題，更是關(guān)于真正的科學(xué)：

更快速、更精準(zhǔn)的天氣與氣候模型

藥物研發(fā)與基因組學(xué)領(lǐng)域的突破性進(jìn)展

核聚變反應(yīng)堆與量子系統(tǒng)的模擬研究

AI 驅(qū)動(dòng)的跨學(xué)科研究新前沿

這一轉(zhuǎn)變起初是出于能效的迫切需求，后來演變?yōu)榧軜?gòu)優(yōu)勢(shì)，如今已經(jīng)成熟為科學(xué)超級(jí)力量：模擬與 AI 的結(jié)合，正以前所未有的規(guī)模蓬勃發(fā)展。

一切始于科學(xué)計(jì)算。如今，其余計(jì)算領(lǐng)域也將隨之發(fā)展。