超級計算機對于科學研究、能源、工程設計領域具有重要意義，在商業用途中也發揮重要作用。2022年高性能計算專業大會發布的全球超級計算機Top500排行榜顯示，美國橡樹嶺國家實驗室（ORNL）的Frontier系統位列榜首，自2022年6月以來，Frontier一直是全球超級計算機Top500名單上的強大設備。

圖注：全球超級計算機Top10，發布時間為2022年11月（來源：中科院網信工作網）

進入2023年，超級計算機的排行將發生改變。

芯查查APP顯示，在美國勞倫斯利弗莫爾國家實驗室（LLNL）安裝的“El Capitan”超級計算機最快于2023年底啟動，從而可能刷新全球超級計算機榜單。El Capitan估計FP64峰值性能約為2.3 exaflops，比Frontier超級計算機的1.68 exaflops性能高出約37%。

同時，人工智能（AI）應用掀起，超大規模云服務企和AI初創企業都開始構建大型數據中心，比如，NVIDIA和CoreWeave正在為Inflection AI開發數據中心；Microsoft Azure正在為OpenAI構建的數據中心。從下圖可以看出，目前在建的這兩個AI數據中心在TFLOPS算力性能上雖然不如現有的超級計算機，但是在成本上已經超出很多。

圖注：超級計算機與AI數據中心對比（來源：nextplatform網站）

AI數據中心面向AI訓練和推理進行配置，在建的AI數據中心進程如何？使用了哪些處理器？

Inflection AI使用處理器：NVIDIA H100Inflection AI是一家由Deep Mind前負責人創建，并由Microsoft和Nvidia支持的新創業公司。目前估值約為40億美元，產品為AI聊天機器人，支持計劃、調度和信息收集。

在籌集了13億美元的資金之后，Inflection AI將建立一個由多達22000個NVIDIA H100 GPU驅動的超級計算機集群，其峰值理論計算能力將與Frontier相當。理論上能夠提供1.474 exaflops的FP64性能。在CUDA內核上運行通用FP64代碼時，峰值吞吐量僅為其一半：0.737 FP64 exaflops（與前文圖表數值略有出入，但相差不大）。雖然FP64性能對于許多科學工作負載很重要，但對于面向AI的任務，該系統可能會更快。FP16/BF16的峰值吞吐量為43.5 exaflops，FP8吞吐量的峰值吞吐量是87.1 exaflops。

圖片來源：NVIDIA

Inflection AI的服務器集群成本尚不清楚，但NVIDIA H100 GPU零售價超過30000美元，預計該集群的GPU成本將達到數億美元。加上所有機架服務器和其他硬件，將占13億美元資金的大部分。

在市場需求遠遠超過供應的情況下，NVIDIA或AMD不會為其GPU計算引擎給予大幅折扣就，其服務器OEM和ODM合作伙伴同樣如此。因此，與美國的百億億次高性能計算系統相比，這些設備非常昂貴。Inflection AI的FP16半精度性能為21.8 exaflops，足以驅動一些非常大的LLM和DLRM（大型語言模型和深度學習推薦模型）。

El Capitan使用處理器：AMD Instinct MI300A為超級計算機“El Capitan”提供算力的處理器是“Antares”AMD Instinct MI300A CPU-GPU混合體，其FP16矩陣數學性能仍然未知。

圖注：基于AMD MI300的刀片設施（來源：http://tomshardware.com）

Instinct MI300是一款數據中心APU，它混合了總共13個chiplet，其中許多是3D堆疊的，形成一個單芯片封裝，其中包含24個Zen 4 CPU內核，融合CDNA 3圖形引擎和八個總容量為128GB的HBM3內存堆棧。這個芯片擁有1460億個晶體管，使其成為AMD投入生產的最大芯片。其中，由9個計算die構成的5nm CPU和GPU混合體，在4個6nm die上進行3D堆疊，這4個die主要處理內存和I/O流量。

預計每個MI300A在2.32 GHz時鐘頻率下可提供784 teraflops性能，常規MI300的時鐘頻率約為1.7GHz。惠普公司（HPE）或許在El Capitan系統中為每個滑軌配置8個MI300A，El Capitan的計算部分應該有大約2931個節點、46個機柜和8行設備。基于上述猜測，El Capitan應該有大約23500個MI300 GPU，具備大約18.4 exaflops的FP16矩陣數學峰值性能。相比Inflection AI，用更少的錢，發揮出更大性能。

Microsoft/OpenAI使用處理器：NVIDIA H100傳聞Microsoft正在為OpenAI構建25000 GPU集群，用于訓練GPT-5。

從歷史上看，Microsoft Azure使用PCI-Express版本的NVIDIA加速器構建其HPC和AI集群，并使用InfiniBand網絡將它們連接在一起。

為OpenAI構建的集群使用NVIDIA H100 PCI-Express板卡，假設為每個20000美元，即5億美元。另外，使用英特爾“Sapphire Rapids”至強SP主機處理器、2TB的主內存和合理數量的本地存儲，每個節點再增加150000美元，這將為容納這25000個GPU的3125個節點再增加4.69億美元。InfiniBand網絡將增加2.42億美元。合計12.1億美元，這些費用要比國家實驗室的超級計算機貴很多。

全球超級計算機追求新穎的架構，為最終商業化而進行研發。超大規模云服務商可以做同樣的數學運算，構建自己的計算引擎，包括亞馬遜網絡服務、谷歌、百度和Facebook都是如此。即使有50%的折扣，諸如Inflection AI和OpenAI的設備單位價格仍然比國家實驗室為超級計算機昂貴。

“神威·太湖之光”使用處理器：申威26010以2022年的全球超級計算機榜單來看，進入Top10的我國超級計算機是“神威·太湖之光”。資料顯示，該計算機安裝了40960個中國自主研發的申威26010眾核處理器，采用64位自主神威指令系統，峰值性能為12.5億億次每秒，持續性能為9.3億億次每秒，核心工作頻率1.5GHz。

申威和龍芯目前是我國自研處理器的代表，兩者均采用自研處理器的指令集架構。CPU國產化目前有3種方式，一個是獲得x86內核授權，一個是獲得Arm指令集架構授權，另一種是自研指令集架構，這種方式的安全可控程度較高，也是自主化較為徹底的一種方式。

圖注：國內服務器處理器廠商

小 結隨著人工智能應用發酵，超級計算機與AI數據中心的界限可能變得模糊，兩者的硬件和架構已經發展到可以更快地處理更多數據，因此其配置將會逐步超越，芯查查認為，整體呈現為幾點趨勢：面向AI應用，高性能處理器采用更多核心、異質架構將更加普遍，以支持更多的并行計算和更快的數據處理速度，處理器的內存管理和緩存設計也得到了優化，以減少對主存儲器的訪問延遲。專門的加速器，比如圖形處理單元（GPU）和神經網絡處理單元（NPU），將被引入處理器，高效地執行矩陣計算和神經網絡。能效是AI數據中心和超級計算機共同難點，處理器能效成為要點，設計趨向于降低功耗和散熱需求，采用更先進的制程技術、優化的電源管理以及動態頻率調節等方法。AI數據中心和超級計算機建設的需求推動了處理器的發展，也推動了存儲、結構和GPU的進步，這些組件都將服務于系統的數據吞吐量和效率。

審核編輯 黃宇