電子發(fā)燒友網報道（文/周凱揚）要說HPC對更高算力等級的追求，往往在很長一段時間之前就開始了，比如最近才開始冒頭的Exascale超算，其實也是從2007年左右才開始規(guī)劃的，直到去年才有了Frontier的出現，以及將在今年上線的Aurora和El Captitan超算。其中經歷了不少阻礙，比如處理器的設計問題、供應鏈的短缺加上正式上線前持續(xù)的優(yōu)化等。

然而，在達成了一個目標后，我們就會忍不住去設想下一個目標，Zettascale到底離我們有多遠？到了現在我們也都知道，肯定不會像Intel前圖形部門負責人Raja Koduri說的那樣，在2027年左右實現?？晌覀円捕贾垃F在是一個算力指數增長的時代，為何真正的Zettascale系統(tǒng)卻還要那么久才能出現呢？除了技術演進外，自然就是成本問題。

規(guī)模硬件成本

首先考慮到的就是規(guī)模成本，目前的Exascale級別系統(tǒng)中，擁有成千上萬個節(jié)點已經不是什么稀奇事了，而作為Exascale千倍的Zettascale系統(tǒng)，除非通用算力有了飛躍式的提升，不然這樣的規(guī)模化部署即便是大型云服務廠商或國家實驗室都難以負擔。

就已上面提到的Frontier為例，這臺超算由9472塊AMD Epyc 7453 CPU和37888塊Radeon Instinct MI250X GPU組成，單是硬件成本就達到了6億美元左右。同樣，如此龐大規(guī)模的系統(tǒng)在運營規(guī)模上也不可小覷，根據超算實驗室負責人透露，在這類機器上運行應用程序兩周的成本大概在700萬美元。

以上還只是規(guī)?；挠嬎阌布杀?，每一個超算系統(tǒng)還要考慮到規(guī)?；?a target="_blank">電源、冷卻和線纜帶來的成本。如果節(jié)點數量翻倍的話，以上附加硬件費用也都要統(tǒng)統(tǒng)翻倍，甚至可能會指數級上漲。

至于可用的規(guī)?；孔佑嬎愠?，解決藥物代謝之類的復雜科學問題，那需要的物理量子位可能要在千萬級以上，總的硬件成本范圍大概在50億美元和200億美元之間。可以說，如果無法把這個成本降下幾個數量級，那么為HPC付出的成本代價勢必會令所有人退卻。

設計成本

要想及時進入Zettascale時代，直接購買第三方供應的處理器必然是最省事的，但對比近來幾個超算系統(tǒng)的部署進度，供應商不一定能保證按時交付，有太多因素會影響到原本的部署計劃。而且這種方式因為其通用性缺失省了不少麻煩，卻不一定省錢。那么自研處理器是否會是更加省錢的方法呢？

以日本的富岳超算為例，雖然該系統(tǒng)整個項目的成本達到了10億美元，但其中包括了A64FX這一ARM CPU的設計與硬件成本。更不用說同樣的架構未來可以用于打造下一代超算系統(tǒng)。而不需要購買時下昂貴的第三方處理器。

擁有同樣想法的還有印度政府，他們?yōu)閲鴥瘸阆到y(tǒng)打造的AUM處理器同樣采用了ARM架構，甚至由于采用了96核的Arm Neoverse V1設計，并采用了臺積電的5nm工藝，在性能上甚至要高于A64FX。

可由于采用了先進工藝，其設計成本本身就很難降低下來，以目前的市價來看，臺積電N5節(jié)點的設計成本大概在5億美元，所以如果不是真的打算把自研一直走下去，這種方法反而是最費錢的一種。

小結

我們是靠吃到了工藝、設計雙雙爆發(fā)的紅利，才能以這么快的速度進入了Exascale時代，至于64位下的Zettascale系統(tǒng)，我們很可能還是要等到2035年才能得見真容。但這并不代表我們不能從現在開始準備，雖然離部署還很遙遠，但對各大處理器和架構的評估，其實早就在各大研究機構中開展了。尤其是隨著AI負載的加入，任何HPC系統(tǒng)都必須決定未來通用計算與AI計算各自的占比，并研究專為AI打造的一套全新HPC應用程序。