來源：內(nèi)容編譯自theconversation，謝謝。

高性能計算（簡稱 HPC）聽起來像是科學(xué)家在秘密實驗室里才會用到的東西，但它實際上是當(dāng)今世界上最重要的技術(shù)之一。從預(yù)測天氣到研發(fā)新藥，甚至訓(xùn)練人工智能，高性能計算系統(tǒng)都能幫助解決普通計算機無法解決的難題或大型問題。

過去40年來，這項技術(shù)助力科學(xué)和工程領(lǐng)域取得了重大發(fā)現(xiàn)。如今，高性能計算正處于一個轉(zhuǎn)折點，政府、研究人員和科技行業(yè)今天的選擇可能會影響創(chuàng)新、國家安全和全球領(lǐng)導(dǎo)力的未來。

高性能計算系統(tǒng)本質(zhì)上是由數(shù)千甚至數(shù)百萬個處理器同時協(xié)同工作的超強計算機。它們還使用先進(jìn)的內(nèi)存和存儲系統(tǒng)來快速移動和保存大量數(shù)據(jù)。

憑借如此強大的能力，高性能計算系統(tǒng)可以運行極其精細(xì)的模擬和計算。例如，它們可以模擬新藥如何與人體相互作用，或者颶風(fēng)如何穿越海洋。它們還應(yīng)用于汽車設(shè)計、能源生產(chǎn)和太空探索等領(lǐng)域。

近年來，高性能計算因人工智能而變得更加重要。人工智能模型，尤其是用于語音識別和自動駕駛汽車等領(lǐng)域的模型，需要海量的計算能力進(jìn)行訓(xùn)練。高性能計算系統(tǒng)非常適合這項工作。因此，人工智能和高性能計算如今正緊密合作，相互促進(jìn)。

可以明見，高性能計算系統(tǒng)面臨著比以往任何時候都更大的壓力，對系統(tǒng)的速度、數(shù)據(jù)和能耗提出了更高的要求。與此同時，我也看到高性能計算面臨著一些嚴(yán)峻的技術(shù)問題。

技術(shù)挑戰(zhàn)

高性能計算面臨的一大挑戰(zhàn)是處理器速度與內(nèi)存系統(tǒng)跟上處理器輸出速度之間的差距。想象一下，你有一輛超快的汽車，但卻堵在路上——如果道路無法承載，速度再快也于事無補。同樣，高性能計算處理器也經(jīng)常需要等待，因為內(nèi)存系統(tǒng)無法足夠快地發(fā)送數(shù)據(jù)。這會降低整個系統(tǒng)的效率。

另一個問題是能源消耗。如今的超級計算機耗電量巨大，有時甚至相當(dāng)于一個小鎮(zhèn)的用電量。這不僅成本高昂，而且對環(huán)境也非常不利。過去，隨著計算機部件體積變小，它們的耗電量也隨之減少。但這種被稱為登納德縮放定律的趨勢在2000年代中期停止了。如今，計算機性能的提升通常意味著它們也消耗更多的能源。為了解決這個問題，研究人員正在尋找新的方法來設(shè)計高性能計算系統(tǒng)的硬件和軟件。

芯片的種類也存在問題。芯片行業(yè)主要專注于人工智能，而人工智能在處理 16 位或 8 位等低精度數(shù)學(xué)運算時也能正常工作。但許多科學(xué)應(yīng)用仍然需要 64 位精度才能達(dá)到準(zhǔn)確度。位數(shù)越高，芯片能夠處理的小數(shù)點右側(cè)位數(shù)就越多，精度也就越高。如果芯片公司停止生產(chǎn)科學(xué)家所需的部件，那么進(jìn)行重要的研究可能會變得更加困難。

本報告討論了半導(dǎo)體制造和商業(yè)優(yōu)先事項的趨勢如何與科學(xué)計算界的需求產(chǎn)生分歧，以及缺乏定制硬件如何阻礙研究進(jìn)展。

一種解決方案可能是構(gòu)建用于高性能計算的定制芯片，但這既昂貴又復(fù)雜。盡管如此，研究人員仍在探索新的設(shè)計，包括芯片（chiplet，可以像樂高積木一樣組合的小型芯片），以使高精度處理器更加經(jīng)濟實惠。

一場全球競賽

全球許多國家正在大力投資高性能計算。歐洲有“歐洲高性能計算”（EuroHPC）計劃，正在芬蘭和意大利等地建造超級計算機。他們的目標(biāo)是減少對外國技術(shù)的依賴，并在氣候建模和個性化醫(yī)療等領(lǐng)域占據(jù)領(lǐng)先地位。日本建造了富岳超級計算機，它既支持學(xué)術(shù)研究，也支持工業(yè)生產(chǎn)。中國也取得了重大進(jìn)展，利用自主研發(fā)的技術(shù)建造了一些世界上速度最快的計算機。所有這些國家的政府都明白，高性能計算是國家安全、經(jīng)濟實力和科學(xué)領(lǐng)導(dǎo)力的關(guān)鍵。

美國數(shù)十年來一直是高性能計算領(lǐng)域的領(lǐng)導(dǎo)者，最近完成了能源部的百億億次計算項目。該項目研發(fā)的計算機每秒可執(zhí)行數(shù)十億億次運算。這是一個令人難以置信的成就。但即使取得了這樣的成功，美國仍然沒有明確的長期規(guī)劃。其他國家正在迅速行動，如果沒有國家戰(zhàn)略，美國可能會落后。

我認(rèn)為，美國的國家戰(zhàn)略應(yīng)該包括資助新機器并培訓(xùn)人們使用這些機器。它還應(yīng)包括與大學(xué)、國家實驗室和私營企業(yè)的合作。最重要的是，該計劃不僅要關(guān)注硬件，還要關(guān)注使高性能計算變得實用的軟件和算法。

充滿希望的跡象

量子計算是未來一個令人興奮的領(lǐng)域。這是一種基于原子級物理定律進(jìn)行計算的全新方式。量子計算機有朝一日或許能夠解決普通計算機無法解決的問題。但它們?nèi)蕴幱谠缙陔A段，未來很可能是對傳統(tǒng)高性能計算系統(tǒng)的補充，而非取代。正因如此，持續(xù)投資這兩種計算技術(shù)都至關(guān)重要。

好消息是，一些舉措已經(jīng)落地。2022年通過的《芯片與科學(xué)法案》為擴大美國芯片制造規(guī)模提供了資金，并設(shè)立了一個辦公室，幫助將科學(xué)研究轉(zhuǎn)化為實際產(chǎn)品?！懊绹茖W(xué)技術(shù)愿景”工作組于2025年2月25日成立，由美國科學(xué)促進(jìn)會首席執(zhí)行官蘇迪普·帕里克領(lǐng)導(dǎo)，旨在匯聚非營利組織、學(xué)術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界的力量，共同指導(dǎo)政府決策。私營企業(yè)也在數(shù)據(jù)中心和人工智能基礎(chǔ)設(shè)施上投入了數(shù)十億美元。

這些都是積極的信號，但并不能完全解決如何長期支持高性能計算的問題。除了短期資金和基礎(chǔ)設(shè)施投資外，這還意味著：

聯(lián)邦政府長期投資高性能計算研發(fā)，包括先進(jìn)的硬件、軟件和節(jié)能架構(gòu)。

在國家實驗室和大學(xué)采購和部署領(lǐng)導(dǎo)級計算系統(tǒng)。

勞動力發(fā)展，包括并行編程、數(shù)值方法和 AI-HPC 集成方面的培訓(xùn)。

硬件路線圖的協(xié)調(diào)，確保商業(yè)芯片開發(fā)與科學(xué)和工程應(yīng)用的需求保持一致。

可持續(xù)的融資模式可以防止與一次性里程碑或地緣政治緊急情況相關(guān)的繁榮與蕭條周期。

公私合作彌合學(xué)術(shù)研究、行業(yè)創(chuàng)新和國家安全需求之間的差距。

高性能計算不僅僅是指速度更快的計算機。它是科學(xué)發(fā)現(xiàn)、經(jīng)濟增長和國家安全的基礎(chǔ)。隨著其他國家的積極推進(jìn)，美國面臨著制定清晰、協(xié)調(diào)一致的計劃的壓力。這意味著投資新硬件、開發(fā)更智能的軟件、培訓(xùn)熟練的勞動力，并在政府、產(chǎn)業(yè)和學(xué)術(shù)界之間建立合作伙伴關(guān)系。如果美國能夠做到這一點，就能確保高性能計算在未來幾十年繼續(xù)推動創(chuàng)新。

參考鏈接

https://theconversation.com/challenges-to-high-performance-computing-threaten-us-innovation-255188