在最新的 TOP500 榜單中，有 384 個系統采用了 NVIDIA 技術，最新 Green500 榜單上，前十名中有 8 個采用 NVIDIA 技術；此外，NVIDIA 榮獲了 11 項 HPCwire 讀者和編輯選擇獎。

自 2006 年發布 CUDA 以來，NVIDIA 不斷推動 AI 和加速計算的進步，最新發布的全球最強超級計算機 TOP500 榜單突顯了該公司在超算領域取得的矚目成就。

在今年的最新 TOP500 榜單中，有 384 個系統采用了 NVIDIA 技術。在新上榜的 53 個系統中，有 46 個系統（占比 87%）采用了 NVIDIA 加速技術。在這些加速系統中，85% 使用了 NVIDIA Hopper GPU，它們正在推動氣候預測、藥物發現和量子模擬等領域的進步。

加速計算遠不止每秒浮點運算次數（FLOPS）。它需要針對特定應用進行全棧優化。在本周舉行的 SC24 上，NVIDIA 發布了 cuPyNumeric，這是一個 NVIDIA CUDA-X 庫，能夠讓 500 多萬開發人員無縫地擴展到強大的計算集群，并且無需修改他們的 Python 代碼。

NVIDIA 還發布了 NVIDIA CUDA-Q 開發平臺的重大更新，該平臺使量子研究人員在模擬量子器件時能夠達到之前認為在計算上無法企及的規模。

此外，NVIDIA 還獲得了十余項 HPCwire 讀者和編輯選擇獎，涵蓋多個類別，這也是 NVIDIA 連續第 20 年獲得認可。

混合精度和 AI 開啟科學發現的新時代

混合精度浮點運算和 AI 已經成為研究人員應對現代科學復雜性的首選工具。與傳統方法相比，它們提供了更快的速度、更高的能效和更強的適應性，而且不會影響準確性。

這種轉變不僅僅是理論上可行，而是已經發生了。在 SC24 上，戈登貝爾獎的兩個決賽入圍項目揭示了使用 AI 和混合精度是如何幫助推進基因組和蛋白質設計的。

在題為《使用混合精度進行基因組學研究》的論文中，阿卜杜拉國王科技大學的教授 David Keyes 使用了 0.8 exaflops 的混合精度算力來探索基因組與廣義基因型之間的關系，以及相關疾病的流行情況。

同樣，阿貢國家實驗室的計算生物學家 Arvind Ramanathan 在配備了 NVIDIA Grace Hopper 的 Alps 超級計算機上利用高達 3 exaflops 的 AI 算力來加快蛋白質設計。

為了進一步推進 AI 驅動的藥物發現和治療方法研發，研究人員可以使用 NVIDIA BioNeMo，這是一套專為制藥應用設計的強大的工具。目前已經開源的 BioNeMo 框架可加快 AI 模型的創建、定制與部署，以加快藥物研發和分子設計。

TOP500 榜單上的超級計算機廣泛地使用了 AI 和混合精度浮點運算，這反映了全球范圍內的計算優先級已經發生了改變。目前，TOP500 超級計算機的總 AI 算力達到了 249 exaflops，支持著各行各業的創新和發現。

各年份 TOP500 超級計算機的 AI、FP32 和 FP64 FLOPs 算力總和

在 AI 和混合精度系統算力等關鍵指標上，NVIDIA 加速的 TOP500 系統表現出色。NVIDIA 的加速計算平臺總計提供了超過 190 exaflops 的 AI 算力和 17 exaflops 的單精度（FP32）算力，已經成為了科學計算的新引擎。對于仍有相關需求的特定科學計算，NVIDIA 還提供 4 exaflops 的雙精度（FP64）算力。

加速計算就是可持續計算

隨著人們對算力需求的不斷增長，對可持續性的需求也在不斷增長。

在 Green500 全球最節能超級計算機榜單上，采用 NVIDIA 加速計算的系統在前 10 名中占據了 8 席。比如 EuroHPC/FZJ 的 JEDI 系統，其能效達到了驚人的每瓦 72.7 GLOPS， 為同時實現高性能和可持續發展樹立了新的標桿。

在氣候預測方面，NVIDIA 在 SC24 上宣布為 NVIDIA Earth-2 平臺推出兩項全新的 NVIDIA NIM 微服務，這是一個用于模擬并可視化呈現天氣和氣候條件的數字孿生云平臺。CorrDiff NIM 和 FourCastNet NIM 微服務可以將氣候變化建模的模擬計算速度提高多達 500 倍。

隨著人們越來越重視對環境的影響，NVIDIA 在加速計算方面的創新平衡了高性能和能效，以幫助人們創造更光明、更可持續的未來。