支撑高性能计算,接口除了更快还有什么?
百万兆次级计算(Exascale Computing):构建百万兆次级超级计算机的竞赛正在升温,该计算机能够执行至少1 exaflop(每秒10亿次计算)。多个国家正在积极开发百万兆次级系统,重点是提高性能、能效和可扩展性。 人工智能(AI)和机器学习(ML):AI和ML在HPC中变得越来越重要,尤其是在气候建模、材料科学和基因组学等领域,为了能够支持这些工作负载,对高性能计算系统的需求不断增长。 GPU加速:图形处理单元(GPU)已成为HPC系统的重要组成部分,可提供高水平的并行处理性能和能源效率。GPU正被用于各种应用,包括科学模拟、数据分析和机器学习。 以内存为中心的架构:HPC应用规模和复杂性不断增长,对更多以内存为中心的架构的需求日益增长,这些架构可以支持更大数据集和更复杂算法。 异构架构:异构架构在单个芯片或系统上组合不同类型的处理器(例如CPU、GPU、FPGA),这在HPC中变得越来越普遍。
图注:高性能计算系统涉及的接口协议(不完全统计)
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