NVIDIA為全球最快的10臺超級計算機(jī)中的8臺提供加速。NVIDIA Selene成為美國速度最快的工業(yè)系統(tǒng)，同時具有領(lǐng)先水平的能效表現(xiàn)。

最新TOP500超級計算機(jī)榜單展現(xiàn)了現(xiàn)代科學(xué)計算的整體情況：通過AI和數(shù)據(jù)分析進(jìn)行擴(kuò)展并使用NVIDIA技術(shù)提供加速。

目前，全球排名前十的超級計算機(jī)中有8臺采用了NVIDIA GPU、InfiniBand網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，或同時采用了兩種技術(shù)。其中包括美國、歐洲和中國最強(qiáng)大的超級計算機(jī)系統(tǒng)。

在TOP500榜單的所有系統(tǒng)中，有三分之二的系統(tǒng)（333套）采用了NVIDIA（現(xiàn)已與Mellanox合并）為其賦力。而在2017年6月發(fā)布的榜單上，采用兩家公司的系統(tǒng)占比總和還不到一半（203套）。

如今，榜單上有將近四分之三（74％）的全新InfiniBand系統(tǒng)采用了NVIDIA Mellanox HDR 200G InfiniBand，這也展現(xiàn)了該最新智能高速數(shù)據(jù)互連技術(shù)的迅速普及。

自2019年以來，榜單上使用HDR InfiniBand的TOP500系統(tǒng)數(shù)量幾乎增加了一倍。共有141臺超級計算機(jī)使用了InfiniBand，自2019年6月以來增長了12％。

越來越多TOP500系統(tǒng)采用了NVIDIA GPU、Mellanox網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，或同時采用了這兩種技術(shù)。

在TOP500超級計算機(jī)中，有305套系統(tǒng)使用了NVIDIA Mellanox InfiniBand和Ethernet網(wǎng)絡(luò)（占61％），包括所有141套InfiniBand系統(tǒng)和164套（占63％）使用Ethernet的系統(tǒng)。

在能效方面，使用NVIDIA GPU的系統(tǒng)表現(xiàn)也都脫穎而出。與不使用NVIDIA GPU的系統(tǒng)相比，其能效（以gigaflops/watt為單位）平均高出2.8倍。

這也是為何排在TOP500榜單前25的超級計算機(jī)中有20臺系統(tǒng)都選擇采用NVIDIA GPU的原因之一。

NVIDIA GPU提高了TOP500超級計算機(jī)的能效。

最能夠證明此能效表現(xiàn)的是NVIDIA內(nèi)部研究集群的新成員—— Selene（如上圖所示）。該系統(tǒng)在Linpack基準(zhǔn)測試中以27.5 petaflops的性能表現(xiàn)，在最新Green500榜單中排名第二，在整個TOP500榜單中排名第七。

Selene的功耗為20.5 gigaflops/watt，與Green500榜單上的第一名相差甚微，但排名第一的系統(tǒng)體積更小，其性能表現(xiàn)僅排在第394位。

Selene是排名前100系統(tǒng)中唯一突破20 gigaflops/watt能效表現(xiàn)大關(guān)的系統(tǒng)，同時也是全球性能排名第二的工業(yè)超級計算機(jī)，僅次于意大利能源巨頭Eni S.p.A.的NO. 6 系統(tǒng)（同樣使用了NVIDIA GPU）。

在能效方面，相比于未使用NVIDIA GPU的其它TOP500系統(tǒng)的平均能效表現(xiàn)，Selene的能效高出了6.8倍。Selene的優(yōu)異性能和能效均要?dú)w功于NVIDIA A100 GPU中的第三代Tensor Core核心。該核心可以為傳統(tǒng)的64位數(shù)學(xué)模擬及精度較低的AI工作提供加速。

Selene所取得的名次對于它來說已經(jīng)是一項了不起的成就了，畢竟該系統(tǒng)只用了不到4周的時間就構(gòu)建完成了。工程師們可以使用NVIDIA的模塊化參照架構(gòu)，快速構(gòu)建Selene。

該參考架構(gòu)既NVIDIA的DGX SuperPOD。該系統(tǒng)基于強(qiáng)大而靈活的現(xiàn)代數(shù)據(jù)中心構(gòu)建模塊 —— NVIDIA DGX A100系統(tǒng)。

高度靈活的DGX A100系統(tǒng)現(xiàn)已上市。該系統(tǒng)在一臺6U服務(wù)器中集成了8顆A100 GPU以及NVIDIA Mellanox HDR InfiniBand網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，可以為高性能計算、數(shù)據(jù)分析和AI工作（包括訓(xùn)練和推理）等多種組合提供加速，并實現(xiàn)快速部署。

從系統(tǒng)擴(kuò)展至SuperPOD

參照該參考架構(gòu)設(shè)計，任何企業(yè)機(jī)構(gòu)都可以快速搭建屬于其自己的世界級計算集群。參照設(shè)計展示了如何像搭積木一樣使用高性能NVIDIA Mellanox InfiniBand交換機(jī)連接20臺DGX A100系統(tǒng)。

InfiniBand為排名前10的超級計算機(jī)中的7臺提速，其中包括中國、歐洲和美國性能最強(qiáng)大的系統(tǒng)。

4名操作人員僅需不到1個小時，就能組裝起一套由20臺系統(tǒng)組成的DGX A100集群，創(chuàng)建出一套性能可以達(dá)到2-petaflops的系統(tǒng)，如此性能表現(xiàn)足以被列入TOP500榜單當(dāng)中了。此類系統(tǒng)能夠在標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)中心的功率和散熱能力承擔(dān)范圍內(nèi)輕松運(yùn)行。

通過添加NVIDIA Mellanox InfiniBand交換機(jī)層，工程師將14套分別配置有20臺DGX A100系統(tǒng)的模塊組相連接，從而創(chuàng)造出了Selene。Selene系統(tǒng)具有：

280臺 DGX A100系統(tǒng)

2240顆NVIDIA A100 GPU

494臺NVIDIA Mellanox Quantum 200G InfiniBand交換機(jī)

56 TB/s的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)

7PB的高性能全閃存

Selene最重要的性能規(guī)格之一是可以提供超過1 exaflops的AI性能。此外，在TPCx-BB關(guān)鍵數(shù)據(jù)分析基準(zhǔn)測試中，其僅使用了16臺DGX A100系統(tǒng)就創(chuàng)造了新紀(jì)錄，其性能表現(xiàn)高出其他系統(tǒng)20倍。

如今，AI和分析已成為科學(xué)計算中的新需求，因此這些結(jié)果也顯得格外重要。

在全球各地，研究者正在使用深度學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)分析預(yù)測各種最具潛力的領(lǐng)域，并進(jìn)而開展實驗。這一方法能夠幫助研究者減少成本高昂且費(fèi)時的實驗量，從而加快取得科學(xué)成果的速度。

例如，目前有6臺在建系統(tǒng)雖然沒有出現(xiàn)在此次TOP500榜單中，但它們都采用了NVIDIA于上月發(fā)布的A100 GPU。這些系統(tǒng)將被用于加速HPC和AI的融合，開辟科學(xué)研究的新時代。

TOP500擴(kuò)展科學(xué)計算應(yīng)用

在這些系統(tǒng)當(dāng)中，其中一臺位于美國阿貢國家實驗室（Argonne National Laboratory）。該機(jī)構(gòu)的研究者將使用24臺NVIDIA DGX A100系統(tǒng)組成的集群對數(shù)十億種藥物進(jìn)行掃描，以尋找COVID-19的治療方法。

阿貢國家實驗室的計算生物學(xué)家Arvind Ramanathan在有關(guān)A100 GPU的首批用戶報告中表示：“這項工作中的一大難點(diǎn)在于在計算機(jī)上進(jìn)行模擬，因此我們運(yùn)用AI來指導(dǎo)下一步的采樣地點(diǎn)和時間?！?/p>

美國國家能源研究科學(xué)計算中心（NERSC）正在將AI應(yīng)用于幾個針對Perlmutter的項目中，Perlmutter是該中心的pre-exascale系統(tǒng)，擁有6200顆A100 GPU。

例如，其中一個項目將使用強(qiáng)化學(xué)習(xí)來控制光源實驗，另有一個項目將使用生成模型在高能物理探測器上重現(xiàn)復(fù)雜的模擬。

為了加快新冠病毒蛋白的分析速度，慕尼黑的研究者們正在依靠Summit超級計算機(jī)中的6000顆GPU訓(xùn)練自然語言模型。有跡象表明，領(lǐng)先的TOP500系統(tǒng)正在超越使用雙精度數(shù)學(xué)運(yùn)行的傳統(tǒng)模擬。

AI、數(shù)據(jù)分析和邊緣串流正在重新定義科學(xué)計算。

隨著向深度學(xué)習(xí)和分析的擴(kuò)展，科學(xué)家們也在運(yùn)用云計算服務(wù)，甚至運(yùn)用來自于網(wǎng)絡(luò)邊緣的遠(yuǎn)程儀器的流式數(shù)據(jù)。這些要素共同構(gòu)成了NVIDIA所加速的現(xiàn)代科學(xué)計算的四個支柱：

模擬：在抗擊新冠病毒的過程中，橡樹嶺國家實驗室（Oak Ridge National Laboratory）的研究者使用Summit超級計算機(jī)的內(nèi)置GPU運(yùn)行AutoDock，在24小時內(nèi)模擬了20億種化合物。

AI和數(shù)據(jù)分析：Spark 3.0 為關(guān)鍵且耗時的機(jī)器學(xué)習(xí)處理流程前端提供GPU加速。

科學(xué)邊緣串流：歐洲核子研究所（CERN）最近宣布，NVIDIA GPU將使其大型強(qiáng)子對撞機(jī)內(nèi)粒子碰撞事件產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量減少500倍。

可視化：NVIDIA的IndeX和Magnum IO軟件幫助增強(qiáng)火星登陸者號的可視化功能，這是全球規(guī)模最大的交互式實時立體可視化項目。

這些都表明研究者和企業(yè)都迫切需要從云到網(wǎng)絡(luò)邊緣的AI和分析加速，這也是為什么全球最大的云服務(wù)提供商以及全球頂尖的OEM廠商們都在采用NVIDIA GPU的原因。

此外，最新的TOP500榜單也以另一這種方式說明了NVIDIA為實現(xiàn)AI和HPC民主化所付出的努力。任何想要在計算能力上領(lǐng)先一步的公司都可以使用NVIDIA技術(shù)，如為全球最強(qiáng)大的系統(tǒng)提供支持的DGX系統(tǒng)。

最后，NVIDIA要向排名第一的日本Fugaku超級計算機(jī)的幕后工程師們表示祝賀，這表明Arm正在變得日益實用并且已經(jīng)成為高性能計算的可行選擇。這也是NVIDIA在去年宣布為Arm處理器架構(gòu)提供CUDA加速計算軟件的原因之一。
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