想象一下,新药的研制时间从数年缩短至数天。高性能计算机 (HPC) 通过模拟、建模和分析,可以轻松解决这类以及更多其他科学难题。高性能计算系统帮助人们解决世界上最棘手的难题,引领人类走向“第四次工业革命”。高性能计算系统现已广泛用于:
超级计算机代表着高性能计算系统最尖端的水平。随着处理能力的不断演进,超级计算机的认定标准也会不断提升。单个超级计算集群可能包含数万个处理器,使用全球最昂贵且最强大的系统,成本高达 1 亿美元。
在高性能计算中,处理信息的两种主要方式为:
串行处理,由中央处理器 (CPU) 完成。每个 CPU 核心通常每次只能处理一个任务。CPU 对于运行各种功能而言至关重要,如操作系统和基本应用程序(如文字处理、办公生产力工具等)。
并行处理,可利用多个 CPU 或图形处理器 (GPU) 完成。GPU 最初是专为图形处理而设计的。它可在数据矩阵(如屏幕像素)中同时执行多种算术运算。同时在多个数据平面上工作的能力使 GPU 非常适合在机器学习 (ML) 应用任务中进行并行处理,如识别视频中的物体。
突破超级计算的极限需要不同的系统架构。大多数高性能计算系统通过超高带宽将多个处理器和内存模块互连并聚合,从而实现并行处理。一些高性能计算系统将 CPU 和 GPU 结合在一起,被称为异构计算。
计算机计算能力的度量单位被称为“FLOPS”(每秒浮点运算次数)。截至 2019 年初,现有的高端超级计算机可以执行 143.5 千万亿次 FLOPS (143 × 1015)。此类超级计算机被称为千万亿次级,可以执行超过千万亿次 FLOPS。相比之下,高端游戏台式机的速度要慢 1,000,000 倍以上,可执行约 200 千兆次 FLOPS (1 × 109)。超级计算在处理和吞吐量方面的重大突破很快将会实现超级计算的下一个重大级别——百亿亿次级,该级别的速度比千万亿次级约快 1,000 倍。这意味着百亿亿次级超级计算机每秒将能够执行 1018(或者 10 亿 x 10 亿)次运算。
“FLOPS”是对理论处理速度的描述,实现该速度需要连续向处理器传输数据。因此,系统设计必须考虑到数据吞吐量这一因素。系统内存以及处理节点之间的互连会影响数据传输到处理器的速度。
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