卡罗琳·比肖普
2025年11月18日 05:48
根据NVIDIA的见解，加速计算和人工智能已经改变了科学系统，GPU在效率和能力方面走在了前列。
加速计算显著改变了科学系统的格局，NVIDIA GPU 处于这一转变的前沿。根据 NVIDIA 的报告，最初为游戏设计的 GPU 的采用量激增，重新塑造了超级计算并推进了科学计算中的人工智能能力。
高性能计算历来由基于 CPU 的架构主导，现在已经经历了范式转变。2019 年，TOP100 高性能计算系统中近 70% 完全依赖 CPU。然而，今天这个数字已急剧下降到不到 15%，TOP100 系统中有 88 个现在由主要由 NVIDIA GPU 驱动的加速计算提供支持。
这一转变在于于于利希研究中心的JUPITER超级计算机得到了体现，它成为了这一新时代的标志。JUPITER的能效水平达到每瓦63.3吉浮点运算，并提供了116 AI艾克萨浮点运算，突显了人工智能在超级计算中的日益重要性。
人工智能革命，由像NVIDIA CUDA-X这样的平台推动，提升了超级计算机的能力。这些系统现在提供前所未有的人工智能计算能力，使得在气候建模、药物发现和量子模拟等关键领域实现了突破。这一演变凸显了人工智能FLOPS作为科学进步的新基准的整合。
黄仁勋，NVIDIA的创始人兼首席执行官，预见到了这一转变，预测了人工智能对全球最强大计算系统的深远影响。深度学习的引入为解决一些世界上最具挑战性的科学问题提供了强有力的工具。
这一转变的影响超越了单纯的技术进步。大规模集成模拟和人工智能有望增强各个学科的科学能力。更快、更准确的天气模型、基因组学的突破以及像聚变反应堆这样的复杂系统的模拟只是潜在收益的几个例子。
电源效率与人工智能驱动架构的融合不仅使得超大规模计算变得可行，而且也使其在人工智能应用中变得实用。随着其他计算领域的跟随，模拟与人工智能的结合将成为未来科学事业的一个定义特征。
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