6月22日，2020國際超算大會（ISC2020）期間，最新的TOP500超級計算機榜單發布。這份榜單展現了全球現代科學計算的整體情況，而引人注意的是，排名前十的超級計算機中有8臺采用了NVIDIA的技術；TOP500榜單的所有系統中，有三分之二的系統（333套）由NVIDIA助力。

而不僅是當前產品和技術層面的大范圍覆蓋，NVIDIA正在推動數據分析、模擬、可視化、邊緣串流、AI、云技術在現代科學計算中的應用，來應對當今和未來的挑戰。

英偉達超算江湖地位再度刷新

Top500榜單每年更新兩次，這份最新的榜單顯示，全球排名前十的超級計算機中有8臺采用了NVIDIA GPU、InfiniBand網絡技術，或同時采用了兩種技術。其中包括美國、歐洲和中國最強大的超級計算機系統。

在TOP500榜單的所有系統中，有三分之二的系統（333套）采用了NVIDIA（包括收購的Mellanox）為其賦力。而在2017年6月發布的榜單上，采用兩家公司的系統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系統采用了NVIDIA Mellanox HDR 200G InfiniBand，這也展現了這一智能高速數據互連技術的迅速普及。自2019年11月以來，榜單上使用HDR InfiniBand的TOP500系統數量幾乎增加了一倍。共有141臺超級計算機使用了InfiniBand，自2019年6月以來增長了12％。

在TOP500超級計算機中，有305套系統使用了NVIDIA Mellanox InfiniBand和Ethernet網絡（占61％），包括所有141套InfiniBand系統和164套（占63％）使用Ethernet的系統。

TOP500榜單前25的超級計算機中有20臺系統都選擇采用NVIDIA GPU，為什么？能效是主要原因。如下圖所示，使用NVIDIA GPU的系統，與不使用NVIDIA GPU的系統相比，能效（以gigaflops/watt為單位）平均高出2.8倍。

4周構建頂級超級計算機，每秒百億億次的AI算力！

TOP500和Green500榜單進行排名的主要參考依據之一就是LinPack BenchMark性能基準。在計算系統中，每瓦性能(GFloat/watts)是衡量特定計算機體系結構或計算機硬件能效的量度。從字面上來說，它衡量計算機可以為每瓦功耗消耗的計算速率。要指出的是，相比TOP500，Green500更加重視超算的能耗問題，而不僅僅追求運算速度。

NVIDIA內部研究集群的新成員Selene，能夠充分證明NVIDIA GPU的能效表現。在Linpack基準測試中，Selene以27.5petaflops的性能表現，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，不過，排名第一的系統體積更小，其性能表現僅排在第394位。

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

在能效方面，相比于未使用NVIDIA GPU的其它TOP500系統的平均能效表現，Selene的能效高出了6.8倍。

據NVIDIA加速計算產品管理總監Paresh Kharya介紹，除了能效表現，Selene另一個了不起的地方在于，它是一個只用了不到4周的時間就構建完成的系統，由14套分別配置有20臺DGX A100系統的模塊相連接，Selene具有：280臺DGX A100系統、2240顆NVIDIA A100 GPU、494臺NVIDIA Mellanox Quantum 200G InfiniBand交換機、56 TB/s的網絡架構、7PB的高性能全閃存。

Selene最重要的性能規格之一是可以提供超過1 exaflops的AI性能。此外，在TPCx-BB關鍵數據分析基準測試中，僅使用了16臺DGX A100系統就創造了新紀錄，性能表現高出其他系統20倍。

如今，AI和分析已成為科學計算中的新需求，因此這些結果也顯得格外重要。在全球各地，研究者正在使用深度學習和數據分析預測各種最具潛力的領域，并進而開展實驗。這一方法能夠幫助研究者減少成本高昂且費時的實驗量，從而加快取得科學成果的速度。

A100按下HPC和AI融合的快進鍵

在把GPU做“大”這件事上，A100就像是一個大型核反應堆。從2016年的P100，到2020年的A100，性能提升9倍之多。黃仁勛上個月從家中烤箱中端出的“世界上最大的顯卡”DGX A100就是其杰作之一，而最新發布的Selene更是進一步論證了它的“恐怖”之處。

根據今年GTC上黃仁勛的發布，A100 Tensor Core的一大創新之處就是引入了TensorFloat-32（TF32）來加速FP32運算，TF32結合了FP32的動態范圍和FP16的精度。據稱在HPC的線性動力學場景中可以獲得4倍的性能提升，并在單精度訓練中達到5倍的性能?？傊?，第三代Tensor Core核心可以為傳統的64位數學模擬及精度較低的AI工作提供加速。

HPC和AI的融合，就像被NVIDIA按下快進鍵，AI、數據科學和科學計算交融的新時代在風馳電掣般趕來。

目前，全球頂尖供應商預計將發布超過50款內置A100的服務器，其中包括：華碩、Atos、思科、Dell Technologies、富士通、技嘉科技、HPE、浪潮、聯想、One Stop Systems、Quanta/QCT和Supermicro。

這些服務器的上市時間各不相同，預計今年夏天將有30款系統上市，到年底將再有20多款系統上市。

據了解，目前并未出現在此次TOP500榜單中的6臺在建系統，也都采用了A100 GPU。

軟硬件結合樹立大數據分析新標桿

如今領先的企業機構都在使用AI獲得生產力和先進洞見。

TPCx-BB是用于實際ETL（提取、轉換、加載）和機器學習工作流程的企業大數據基準測試。該基準測試的30個查詢項目包含多種大數據分析用例，例如庫存管理、價格分析、銷售分析、推薦系統、客戶細分和情緒分析。

過去，這項基準測試一直只在CPU系統上運行。分布式計算系統雖然在穩步改進，但是運行如此大的數據工作負載仍會遇到瓶頸。NVIDIA通過RAPIDS軟件生態系統和DGX A100系統，以19.5倍TPCx-BB性能打破紀錄，樹立了大數據分析的新標桿。

在這一基準測試中，采用RAPIDS開源數據科學軟件庫套件，并使用由16臺NVIDIA DGX A100系統組成的集群，NVIDIA用時14.5分鐘就完成了基準測試，而此前在CPU系統上運行的記錄是4.7小時。該DGX A100集群系統共配置了128塊NVIDIA A100 GPU，并配有NVIDIA Mellanox網絡功能。這一軟硬結合的系統可加速計算、通信、網絡和存儲基礎設施。

RAPIDS在16臺DGX A100系統上運行，為每個10TB測試查詢提供上述相對性能提升。與傳統上使用CPU的方案相比，RAPIDS和DGX A100系統的成本是其1/7，功耗是其1/3。

此外，NVIDIA通過與開源社區合作，為Apache Spark 3.0帶來端到端的GPU加速，能夠為關鍵且耗時的機器學習處理流程前端提供支持。

AI模型訓練將能夠在相同的 Spark集群上進行處理，而不是將工作負載作為單獨的流程在單獨的基礎架構上運行。這樣就可以對整個數據科學的處理流程進行高性能數據分析，對從數據湖到模型訓練所涉及的數十、乃至數千TB的數據進行加速，而且無需對已被應用于本地和云端 Spark 應用程序的現有代碼進行修改。

收購Mellanox所獲增益大舉浮現

NVIDIA在超算這一尖端領域攻城掠地的大舉擴張，也與Mellanox的貢獻密不可分，這也再次驗證了這筆收購的戰略眼光。其產品線與NVIDIA極具互補性，通過Mellanox的InfiniBand、以太網等技術，NVIDIA擁有了更強的網絡服務和云端能力，形成了更為強大的整體解決方案能力。

此次TOP500的榜單顯示，InfiniBand為排名前10的超級計算機中的7臺提速，其中包括中國、歐洲和美國性能最強大的系統。

據了解，InfiniBand的設計基于四項基本原則：可以運行所有網絡引擎的智能端點設計；為擴展設計的軟件定義交換網絡；可以對網絡進行一站式控制和操作的集中式管理；以及確保正向和反向兼容并支持開源技術和開放API的標準技術。

正是這些基本原則幫助InfiniBand實現了高網絡性能、低延遲和高速信息收發。作為目前市面上唯一的200Gb/s高速互連產品，InfiniBand通過端對端自適應路由、擁塞控制和服務質量實現高網絡效率。

除了高質量、高效的網絡，數據中心的停機所帶來的成本損失也不容忽略。根據ITIC的研究，停機1小時所造成的成本損失通常在30萬美元以上。為了盡可能避免超算數據中心停機所帶來的損失，NVIDIA推出了最新的UFM Cyber-AI平臺。據了解，UFM平臺產品系列已管理InfiniBand系統近十年，此次擴展將使用AI通過實時和歷史遙測及工作負載數據，來學習數據中心的運行節奏和網絡工作負載模式。從而根據這一基準，追蹤系統的運行狀況和網絡修改并檢測性能下降、使用情況和配置文件更改。

據NVIDIA Mellanox網絡事業部高級營銷副總裁Gilad Shainer介紹，該平臺能夠確定數據中心的獨特生命體征，并通過它們識別性能下降、組件故障和異常使用方式，從而使系統管理員快速檢測和響應潛在的安全威脅并解決即將發生的故障。

InfiniBand已成為氣候研究和天氣預報應用的實際標準。全球許多氣象服務機構都已選擇了NVIDIA Mellanox InfiniBand網絡，來加速其超級計算平臺，例如西班牙氣象局、中國氣象局、芬蘭氣象局、NASA和荷蘭皇家氣象局。

北京市氣象臺選擇了200 Gigabit HDR InfiniBand互連技術，來加速超級計算平臺。該平臺將被用于增強天氣預報、改進氣候和環境研究，并將被用于2022年北京冬季奧運會的天氣預報。

由于氣象和氣候模型都是計算和數據密集型模型，預測質量通常取決于模型的復雜性和高分辨率，其中分辨率取決于超級計算機的性能，而超級計算機的性能又取決于互連技術是否能夠在各計算資源之間快速、有效并且以可擴展的方式移動數據。

天氣預報，正在成為被超算改變的一個新領域。而NVIDIA A100 GPU和Mellanox HDR InfiniBand網絡技術所掀起的超算風暴，絕不僅止于此。

加速計算正在被重新定義

由于疫情的原因，今年的超算大會對于COVID-19相關技術和方案也給予了更多的重視。

NVIDIA科學計算平臺所發揮的作用，也使加速計算的未來呈現出了更多的可能性。從數據分析到模擬和可視化再到AI與邊緣處理，其平臺為各個領域的方法提供加速。

AI、數據分析和邊緣串流正在重新定義科學計算。隨著向深度學習和分析的擴展，科學家們也在運用云計算服務，甚至運用來自于網絡邊緣的遠程儀器的流式數據，這些要素共同構成了NVIDIA所加速的科學計算支柱。

除了前文著墨較多的一些進展之外，幾個前沿的案例很值得關注和思考：

模擬方面，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超級計算機的內置GPU運行AutoDock，在24小時內模擬了20億種化合物。
科學邊緣串流方面，歐洲核子研究所（CERN）最近宣布，NVIDIA GPU將使其大型強子對撞機內粒子碰撞事件產生的數據量減少500倍。

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

NVIDIA方面表示，最新的TOP500榜單以另一種方式說明了NVIDIA為實現AI和HPC民主化所付出的努力。而不論是研究者還是企業，都迫切需要從云到網絡邊緣的AI和分析加速。

為科學計算提供端對端的工作流程，采取完整的創新策略來加速所有關鍵應用領域，這是NVIDIA在加速計算領域的兩大成功秘笈。

本文由電子發燒友網原創，未經授權禁止轉載。如需轉載，請添加微信號elecfans999.