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什麼是 Exascale 超大規模運算? 瞭解超級運算的下一個領域

Exascale 超大規模運算代表運算能力的巨大躍進,讓科學家和研究人員在認為不可能時,能夠解決問題。 

這些系統每秒能夠執行 1 百分之一的計算(或 1 台擴充),不只是更快版本的現有超級電腦,而是改造氣候科學、醫療和天文物理學等領域的轉型工具。透過結合前所未見的處理速度與進階演算法,exascale 電腦在模擬、預測和發現方面,開啟了新的領域。

請繼續閱讀,了解這項技術如何帶來革命性的改變,以及它的重要性。

從 Petascale 到 Exascale:超級運算的演變

邁向 exascale 的旅程始於一個簡單的問題:如何更快解決更大的問題? 幾十年來,超級電腦以石油規模運作(每秒 10^15 台),但隨著科學挑戰日益複雜,從氣候系統的建模到模擬分子互動,限制變得顯而易見。 

Exascale 系統比前一代的 1,000 倍強大,因此成為了運算瓶頸的解決方案。Frontier 於 2022 年在橡樹嶺國家實驗室推出第一台正式的 exascale 機器,並象徵著轉折點。Frontier 的頂尖效能高達 1.6 Exaflops,證明 exascale 不只是理論上的 - 更可達成。 

如今,諸如 Aurora(Argonne National Laboratory)和 El Capitan(Lawrence Livermore National Laboratory)等系統正在進一步突破極限,速度超過 2 次擴展。

打破技術:Exascale 系統如何運作

與僅仰賴 CPU 的傳統電腦不同,exascale 架構運用 GPU 加速處理大規模平行作業,這是處理 50 億筆規模資料集的必要條件。事實上,exascale 電腦需要數千個 CPU 和 GPU 同時運作,這些 CPU 和 GPU 都位於倉庫規模的設施中。舉例來說,Frontier 使用超過 9,400 個節點、10,000 個 CPU 和 38,000 個 GPU 來達成其破紀錄的效能。 

早期的 exascale 原型面臨著關鍵的障礙:功耗。最初的設計預測能源需求相當於 50 個家庭,這個數字透過液體冷卻和優化晶片設計等創新,降低到更永續的水準。Frontier 等現代系統現在以 15-20 兆瓦的功率運行,平衡了原始功率和環境因素。

但光是硬體就不夠了。傳統的程式化模型難以有效運用數千個 GPU。為了解決這個問題,麻省理工學院的 Angstrom 和 DOE 的 Exascale Computing Project(ECP)等專案正在重新思考軟體架構。Kokkos 和 OpenMP 等工具讓開發人員能夠編寫程式碼,動態適應 GPU 和 CPU 工作負載,確保應用程式能夠擴展到數百萬個處理核心。

真實世界的應用程式:Exascale 發揮影響力之處

現在,讓我們來看看幾個六兆運算可能帶來重大突破的領域。 

氣候建模與再生能源

Exascale 系統正在徹底改變我們對氣候變遷的理解。研究人員可以模擬大氣製程,將解析度降至 1 公里(較舊型號為 100 公里),預測區域極端天氣,並以前所未有的精準度優化再生能源電網。舉例來說,麻省理工學院的 CESMIX 中心使用 exascale-Ready 演算法研究碳捕獲材料,這是實現淨零排放的關鍵步驟。

醫療和精準醫學

在藥物研發方面,exascale 模擬能將分析分子交互作用所需的時間從數年縮短到數天。Argonne National Laboratory 的研究人員正利用 Aurora 超級電腦來建立蛋白質折疊模型,並找出潛在的癌症療法,從而加快從實驗室工作台到床邊的路徑。

解開宇宙的謎團

暗質是構成宇宙質量 85% 的隱形物質,仍是物理學上最大的謎團之一。MIT 物理學家使用 Aurora 進行機器學習強化模擬,預測暗事物與可見物質的交互作用,從而可能重塑我們對宇宙的理解。

Exascale 市場:成長與經濟影響

在學術界、醫療保健和國家安全的需求推動下,2023 年全球 exascale 運算市場價值達到 40.5 億美元,預計到 2031 年將達到 259 億美元。 

全球政府投資量相當高:

  • 自 2008 年以來,美國能源部已資助 exascale 計畫,最終在 Frontier 和 El Capitan 等系統中取得勝利。
  • 歐洲的木星超級電腦於 2024 年推出,旨在推動量子材料研究。
  • 據報導,中國為航太和 AI 應用程式運行了多個 exascale 系統

NVIDIA 這樣的公司正與美國國家實驗室合作,共同設計 exascale 硬體。這種協同作用能確保商業技術(如 AI 加速器)從尖端研究中受益,反之亦然。

未來之路:挑戰與未來方向

雖然 exascale 是變革性的,但科學家已經開始關注下一個里程碑:zettascale(每秒 10^21 次作業)。 

達成 ZBA 需要:

  • 新材料:矽基晶片正接近實體極限。MIT 的 Angstrom 專案探索 2D 半導體和光子運算,以減少能源使用。
  • Quantum 整合:混合式系統結合了傳統 exascale 和量子處理器,可以解決任何一種都無法解決的最佳化問題。
  • 道德 AI:隨著機器學習滲透了超大規模的工作流程,確保公正的演算法變得至關重要,這是麻省理工學院 Schwarzman 的運算學院的重點領域。

目前的 exascale 系統消耗了數兆瓦的電力,因而產生了長期可行性的問題。神經形態晶片(模擬大腦的效率)和節能資料中心等創新技術,是永續成長的關鍵。

結論:Exascale 是探索的催化劑

Exascale 超大規模運算不只是速度,而是可能性。從模擬星系形成到協助設計救命藥物,這些系統正在擴展人類知識的界線。他們讓我們不僅能更快地解決方程式,還能提出我們以前無法設想的問題,這將帶來無法想像的突破。對產業和研究人員而言,exascale 時代承諾未來將面臨最複雜的挑戰,一次只能解決 15 億筆。

05/2025
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87 頁

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