高性能計算機(HPC，High Performance Computer，又稱超級計算機)是國之重器。從核爆炸模擬、油藏模擬，到極端天氣預報等，高性能計算都守護著國家安全和安寧。因此，高性能計算也成為衡量國家之間綜合實力的基準之一，被視為國家實力的象征。

2020 年以來，十四五和新基建驅動我國高性能計算中心建設進入高速增長期，多地地方政府和企事業單位都在積極建設和籌建高性能計算中心。

1、被忽視的國之重器：高性能計算那些事兒

2、高性能計算：不斷取得新進展，國產替代未來可期

想象一下，新藥的研制時間從數年縮短至數天。高性能計算機 (HPC) 通過模擬、建模和分析，可以輕松解決這類以及更多其他科學難題。高性能計算系統幫助人們解決世界上最棘手的難題，引領人類走向“第四次工業革命”。高性能計算系統現已廣泛用于：

尋找全新的藥物化合物并測試已知藥物組合，從而更好地治療不同種類的癌癥和其他疾病

模擬分子動力學以開發新材料，如防彈纖維織物

提前預測重大天氣變化，使受影響的地區做好準備

超級計算機代表著高性能計算系統最尖端的水平。隨著處理能力的不斷演進，超級計算機的認定標準也會不斷提升。單個超級計算集群可能包含數萬個處理器，使用全球最昂貴且最強大的系統，成本高達 1 億美元。

高性能計算的工作原理

在高性能計算中，處理信息的兩種主要方式為：

串行處理，由中央處理器 (CPU) 完成。每個 CPU 核心通常每次只能處理一個任務。CPU 對于運行各種功能而言至關重要，如操作系統和基本應用程序(如文字處理、辦公生產力工具等)。

并行處理，可利用多個 CPU 或圖形處理器 (GPU) 完成。GPU 最初是專為圖形處理而設計的。它可在數據矩陣(如屏幕像素)中同時執行多種算術運算。同時在多個數據平面上工作的能力使 GPU 非常適合在機器學習 (ML) 應用任務中進行并行處理，如識別視頻中的物體。

突破超級計算的極限需要不同的系統架構。大多數高性能計算系統通過超高帶寬將多個處理器和內存模塊互連并聚合，從而實現并行處理。一些高性能計算系統將 CPU 和 GPU 結合在一起，被稱為異構計算。

計算機計算能力的度量單位被稱為“FLOPS”(每秒浮點運算次數)。截至 2019 年初，現有的高端超級計算機可以執行 143.5 千萬億次 FLOPS (143 × 1015)。此類超級計算機被稱為千萬億次級，可以執行超過千萬億次 FLOPS。相比之下，高端游戲臺式機的速度要慢 1,000,000 倍以上，可執行約 200 千兆次 FLOPS (1 × 109)。超級計算在處理和吞吐量方面的重大突破很快將會實現超級計算的下一個重大級別——百億億次級，該級別的速度比千萬億次級約快 1,000 倍。這意味著百億億次級超級計算機每秒將能夠執行 1018(或者 10 億 x 10 億)次運算。

“FLOPS”是對理論處理速度的描述，實現該速度需要連續向處理器傳輸數據。因此，系統設計必須考慮到數據吞吐量這一因素。系統內存以及處理節點之間的互連會影響數據傳輸到處理器的速度。

為了實現1百億億次級 FLOPS 的下一級超級計算機處理性能，大概需要 5,000,000 個臺式機。*假定每個臺式機具備 200 千兆次 FLOPS 的能力。

術語知識

高性能計算 (HPC)：一個廣義上的強大計算系統，其范圍涵蓋簡單計算機(如 1 個 CPU + 8 個 GPU)，乃至世界一流的超級計算機

超級計算機：最先進的高性能計算機，以不斷提高的性能標準為依據

異構計算：優化串行 (CPU) 和并行 (GPU) 處理能力的高性能計算架構

內存：在高性能計算系統中為實現快速訪問而存儲數據的地方

互連：可令處理節點互相通信的系統層;在超級計算機中存在多個級別的互連

千萬億次級：為達到每秒執行千萬億次 (1015) 運算而設計的超級計算機

百億億次級：為達到每秒執行百億億次 (1018) 運算而設計的超級計算機

高性能計算是什么?

高性能計算是指將多個計算節點組織起來，通過網絡連接在一起，進行協同工作，組成一臺性能更強大的計算機，通常指具有極快運算速度、極大存儲容量、極高通信帶寬的一類計算機。高性能計算能夠讓整個計算機集群為同一個任務工作，以更快的速度來解決一個復雜問題。一臺高性能計算上往往執行一個任務(或者有限的幾個任務)。全部的計算機資源都被傾注到同一個任務中。為了解決同一個問題，集群的不同計算機之間要有非常好的溝通能力。

高性能計算機是計算機和網絡的結合。假設說互聯網從外部將分立的計算機連接在一起，那么集群則是將網絡內部化，讓網絡成為系統內部不同計算機的溝通橋梁。首先創造性發明集群的是有“高性能計算之父”之稱的 Seymour Cray。在 1960 年代，可以進行高性能運算的僅僅是經過特別設計的、昂貴的大型機。這些大型機需要復雜的回路以實現高運算頻率，所以其設計和生產周期都非常長。Seymour Cray 提出并行是提高計算機性能的有效方式。1964 年，Seymour Cray 研制的 CDC 6600 問世，他將多個普通的處理器連接起來，并使得這些處理器協同工作。政府和科研部門開始采購這樣的新型的高性能計算機，以代替原有的大型機。高性能計算機為登月計劃等大型科研項目做出了不可磨滅的貢獻，開啟了高性能計算技術和產業多年的持續發展與繁榮。

高性能計算近 60 年的演變路線可簡單地分為 2 個階段：Cray 時代和多計算機時代。

(1)Cray 時代。從 20 世紀 60—90 年代初期的 30 年被稱為“Cray 時代”，以單一內存向量機的技術革新為主導，Cray 定義和引領了前 30 年的高性能計算市場。第一個30 年研制以“頂天”為主，僅服務于國家戰略部門。

(2)多計算機時代。從 20 世紀 90年代迄今的后 30 年被稱為“多計算機時代”，由于微處理器的出現，以及大量工業標準硬件的普及，以大規模互連多個通用乃至商用的計算部件的可擴展系統結構的技術創新主導了迄今為止的高性能計算發展。后 30 年的高性能計算機在滿足國家戰略應用對性能巔峰需求的同時，“立地”成為發展的主要目標，市場驅動、高性能計算應用普及成為第二階段的顯著特點。

高性能計算為什么重要?

高性能計算是計算機科學與工程的“皇冠”。高性能計算是計算機技術的源頭之一。互聯網產業依賴的數據中心的核心技術，諸如 Hadoop 等并行編程工具和 RDMA 等遠程通信技術大多脫胎于此。因此，高性能計算機被視為計算機科學與工程的“皇冠”。各國均頻繁從國家層面啟動研制計劃。在中國多次上榜全球高性能計算 TOP500 后，美國自2015 年起將多所中國高性能計算相關機構或企業列入實體清單，包括國防科大、無錫江南計算技術研究所、曙光、申威等。而我國高性能計算整體實力和美國相比仍然有較大差距。因此，發展自主可控的高性能計算至關重要。

高性能計算的核心能力是 64 位雙精度浮點運算能力。高性能計算是一種通用算力，其設計目標是提供完備、復雜的計算能力，在高精度計算能力更強。業界廣泛用于衡量高性能計算性能的 Linpack 測試，測試的是高性能計算的“雙精度浮點運算能力”，即 64位浮點數字的計算(FP64)，這是一種高精度的數值計算。在以二進制所表示數字精度中，還有單精度(32 位，FP32)、半精度(16 位，FP16)以及整數類型(如 INT8、INT4)等。數字位數越高，意味著人們可以在更大范圍內的數值內體現兩個數值的變化，從而實現更精確計算。

高性能計算在底層芯片性能要求上高于普通的數據中心和智算中心。算力中心有多種，大致可分為數據中心、高性能計算中心、智算中心等，而它們都可以用云的形式來提供服務。以實現人工智能需求為例，推理、訓練和模擬為 AI 的三類主要任務。在此維度上，芯片的應用上限由其底層構造所決定，即使采用軟件優化也無法再提升。從芯片層面來看，如果底層芯片采用的是 CPU+專用 AI 芯片，那么其只能完成 AI 推理和訓練任務，而無法完成模擬。因為 AI 芯片無法實現雙精度浮點運算，雙精度浮點運算大量涉及線性代數方程求解，而自然界的很多問題，包括科學問題、社會問題等，最后都可轉化為線性代數方程求解問題。

高性能計算的體系結構設計和軟件同樣重要。芯片是高性能計算的重要組成部分，但不是高性能計算技術的全部。高性能計算不是簡單的 CPU 堆砌，體系結構設計、高速互聯網絡、并行文件系統、儲存列陣等方面如果有所欠缺，即使堆再多的 CPU，高性能計算性能也無法提高。隨著計算能力的增強、應用課題規模和復雜度的增加，高性能計算機對并行文件系統等性能要求越來越高。高性能計算的技術溢出效益非常明顯。由于服務器可以平滑地采用高性能計算的互聯技術、CPU 技術、操作系統技術和并行軟件設計等技術，在高性能計算方面的積累能夠自然地溢出到服務器產業。

高性能計算主要應用于哪些場景?

高性能計算適用于需要并行運算的任務，應用場景持續拓展。高性能計算主要應用場景分為兩類，一類是飛行器設計、核模擬實驗、星云模擬、解密碼等數值模擬場景，一類是大數據分析、統計和人工智能等數據分析場景。由于飛行器等工程設計中很多情況無法實測，只能進行計算模擬，因此美國對出口高性能計算十分謹慎。高性能計算應用正在從過去的高精尖向更廣更寬的方向發展。隨著高性能計算的發展，尤其是使用成本的不斷下降，其應用領域也從具有國家戰略意義的核武器研制、信息安全、石油勘探等科學計算領域向更廣泛的國民經濟主戰場快速擴張，比如制藥、基因測序、動漫渲染、數據挖掘、金融分析以及互聯網服務等等。

從 2021 年 11 月中國高性能計算機 TOP100中的行業應用領域 Linpack 性能份額來看，算力服務、高性能計算中心、人工智能、科學計算等領域是高性能計算的主要用戶，互聯網大數據特別是 AI 領域增長強勁。

高性能計算的市場空間有多大?

十四五和新基建驅動高性能計算進入快速增長期。2021 年 3 月，我國“十四五規劃”中明確提出，要“加快構建全國一體化大數據中心體系，強化算力統籌智能調度，建設若干國家樞紐節點和大數據中心集群，建設 E 級和 10E 級超級計算中心?！备鶕巹?，合肥、蘭州、廈門、太原等地多地都將陸續建立高性能計算中心。

2022 年中國整體高性能計算市場規模將超 400 億元。除政府規劃外，阿里、騰訊等多家互聯網巨頭均積極布局高性能計算建設。以騰訊為例，其于 2020 年 6 月正式開工的長三角人工智能高性能計算中心投資超 450 億元，建成后將承擔各種大規模 AI 算法計算、機器學習、圖像處理、科學計算和工程計算任務。此外，金融機構、運營商等均在積極部署自己的高性能計算。根據觀研天下預測，2022 年中國高性能計算行業總體市場規模將超 400 億元，2021-2025 年 CAGR 為 13%左右。

高性能計算市場競爭格局穩定

聯想、曙光、浪潮市占率分列前三。從中國高性能計算 TOP100 中主要公司系統個數統計來看，2002 年之前，TOP100 主要是國外的 HP、IBM 為主，后期以中國的聯想、曙光和浪潮為主。中科曙光在 1998 年完成 863 項目“曙光 2000”可擴展機群體系結構的超級服務器，2001 年完成“曙光 3000”超級服務器后，從 2005 年開始，市場競爭開始有突出表現，曙光 2010-2019 年連續 10 年按裝機臺數市場份額第一，2019 年占到接近 40%。浪潮在 2012 年完成“863 計劃”容錯服務器項目后，2014 年開始有明顯起色。聯想公司通過 2014 年對 IBM 公司 X86 HPC 產品線的并購，市場份額異軍突起，到 2021年已實現 TOP100 裝機臺數份額第一。而聯想、浪潮、曙光中，只有曙光擁有從芯片等硬件到軟件系統的國產自主知識產權。

“東數西算”工程落地有望進一步促進西部地區發展高性能計算中心。2022 年 2月，國家發改委批復同意在京津冀、長三角、粵港澳大灣區、成渝、內蒙古、貴州、甘肅、寧夏等 8 地啟動建設國家算力樞紐節點，并規劃了 10 個國家數據中心集群。至此，全國一體化大數據中心體系完成總體布局設計，代表著“東數西算”工程正式全面啟動。西部有風力發電、光伏發電，能源豐富，而且年平均氣溫比較低，十分適合計算中心的生存，而高性能計算業務對實時通訊的需求不高，未來高性能計算中心有望成為優化算力布局的重要載體。

審核編輯：湯梓紅