雖然摩爾定律已經(jīng)終結(jié)，但提升計算性能的需求卻永無止境。為此，采用傳統(tǒng)方法的成本與功耗也將成倍增加。

與此同時，為減緩氣候變化所帶來的影響，我們需要更加高效的數(shù)據(jù)中心。全球數(shù)據(jù)中心每年的能耗已經(jīng)超過 200 兆瓦時，占全球總能耗的 2%。

最新發(fā)布的 Green500 榜單展現(xiàn)了加速計算的能效。上榜的均是全球最高效的超級計算機，其中排名前 30 的系統(tǒng)都采用了加速計算。加速計算在能效方面的影響是非常驚人的。

據(jù) NVIDIA 估計 TOP500 榜單上的系統(tǒng)每年需要消耗超過 5 太瓦時或價值 7.5 億美元的能源。

但如果 TOP500 榜單上的系統(tǒng)都能夠像 Green500 榜單上排名前 30 的系統(tǒng)那樣高效，那么這一數(shù)字就能削減 80% 以上，即只需消耗 1.5 億美元的能源，足足節(jié)省 4 太瓦時。

反之，以如今 TOP500 系統(tǒng)的電力預算，如果這些超級計算機都能達到 Green500 榜單中排名前 30 的系統(tǒng)的效率，則能夠提供 5 倍于如今的性能。

而最新 Green500 系統(tǒng)所突顯的效率提升還只是冰山一角。NVIDIA 正在不斷改進其 CPU、GPU、軟件和系統(tǒng)組合的能耗。

Hopper 在 Green500 榜單上的首次亮相

在最新 Green500 榜單上排名前 30 的系統(tǒng)中，有 23 個采用了 NVIDIA 的技術(shù)。

其中最引人注目的是，紐約市 Flatiron 研究所的風冷式 ThinkSystem 位列 Green500 榜首，它由聯(lián)想公司制造，搭載了 NVIDIA Hopper H100 GPU。

這臺超級計算機，又名 Henri。根據(jù) Green500 的數(shù)據(jù)，Henri 每瓦可進行 650 億次雙精度浮點運算，將被用于解決計算天體物理學、生物學、數(shù)學、神經(jīng)科學和量子物理學領(lǐng)域的問題。

TOP500 新上榜單的系統(tǒng)中，速度最快的新計算機是非營利性聯(lián)盟 Cineca 管理的 Leonardo。該系統(tǒng)采用了近 14,000 個 NVIDIA A100 GPU，在 TOP500 榜單中位列第 4，同時在 Green500 榜單中也排在第 13 位。

在 TOP500 榜單上，共有 361 個系統(tǒng)采用了 NVIDIA 技術(shù)，而 90% 的新系統(tǒng)都采用了 NVIDIA 技術(shù)（參見圖表）。

最新 TOP500 榜單上使用 NVIDIA 技術(shù)的系統(tǒng)數(shù)量達到歷史新高

新一代加速數(shù)據(jù)中心

NVIDIA 還在開發(fā)能夠為加速數(shù)據(jù)中心提供更高能效與性能的新計算架構(gòu)。

今年早些時候發(fā)布的 Grace CPU 和 Grace Hopper 超級芯片將進一步大幅提升 NVIDIA 加速計算平臺的能效。憑借 Grace CPU 和低功耗 LPDDR5X 內(nèi)存的驚人效率，Grace CPU 超級芯片的每瓦性能最高可達到傳統(tǒng) CPU 的兩倍。

假設(shè)一座 100 萬瓦的高性能計算數(shù)據(jù)中心將 20% 的電力分配給 CPU 分區(qū)，將 80% 的電力分配給使用 Grace 和 Grace Hopper 的加速分區(qū)，則與基于 x86、采用類似分區(qū)方法的數(shù)據(jù)中心相比，該數(shù)據(jù)中心可以在相同的電力預算下完成 1.8 倍的工作。

DPU 進一步提升效率

除了 Grace 和 Grace Hopper，NVIDIA 網(wǎng)絡(luò)技術(shù)也大大加快了云原生超級計算的速度。同時，仿真使用量的增加也推動了對超級計算服務的需求。

包含了 NVIDIA BlueField-3 DPU 的 NVIDIA Quantum-2 InfiniBand 平臺提供了云計算服務提供商和超級計算中心所需的極高性能、廣泛的可用性與強大的安全性。

最近的一份白皮書對此進行了描述，展示了如何使用 DPU 來卸載和加速網(wǎng)絡(luò)、安全、存儲或其他基礎(chǔ)設(shè)施功能以及控制平面應用，從而將服務器功耗降低 30%。

節(jié)省的電量與服務器負載量成正比。一座擁有 1 萬臺服務器的大型數(shù)據(jù)中心在三年的服務器壽命期內(nèi)，可以輕松節(jié)省 500 萬美元的電費，另外還可以節(jié)省冷卻、輸電、機架空間和服務器投資方面的成本。

加速計算結(jié)合 DPU 在網(wǎng)絡(luò)、安全和存儲方面的能力，已成為未來提升數(shù)據(jù)中心能效的重要一步。

事半功倍

科學研究的方法在迅速轉(zhuǎn)變，通過基于數(shù)據(jù)分析、人工智能和物理學仿真等方式的驅(qū)動，更高效的計算機將能夠成為下一代科學突破的關(guān)鍵。

NVIDIA 正致力于為研究者提供針對這種全新科學研究方法進行優(yōu)化的多學科高性能計算平臺，同時兼顧性能與效率，助力科學家能夠藉此開展造福全人類的重大研究。

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