我們從未像今天一樣需要E級計算的能力。

指數級爆發的數據奔涌著向數字社會襲來，讓人們的生活產生了巨大的改變，從道路安全到自動駕駛，從人工智能到機器學習……新興的技術及其產生的大量數據，正在推動著醫療的進步和教育領域的公平化，科技成為了加速美好社會實現的引擎，支撐著數字實際邁向更健康、更安全、更包容、更有活力、更可持續的未來。

萬物的智能化在現在越來越接近成為一個現實，這是一個巨大的改變，也讓人們產生了前所未有的算力需求，而高性能計算范疇內的E級計算能力，就是支持這個改變最重要的基礎設施之一。

作為半導體領域的“頭部玩家”，英特爾對此早有準備，在2018年，英特爾提出了制程、架構、存儲、互聯、安全、軟件六大戰略支柱，并明確了計算新時代必要的四大基礎計算架構，即標量、矢量、矩陣和空間架構，其CEO帕特基辛格也在今年表示，無所不在的計算、無處不在的連接、從云到邊緣的基礎設施和人工智能所構成的四大技術力量正成為塑造產業數字化轉型的核心，通過這四大技術力量，英特爾正為業界提供領先的技術，加速企業的數字化轉型，為世界提供科技的源動力。

在10月21日舉行的2021 CCF全國高性能計算學術年會上，英特爾公司市場營銷集團副總裁、中國區行業解決方案部總經理梁雅莉就表示：“為應對由大量數據及其他因素帶來的更復雜挑戰，人們對高性能計算系統的需求高于以往任何時候。英特爾提出的‘四大超級技術力量’各具特質，也相得益彰，這不僅是我們對底層、技術、架構、演進的思考，也代表未來數字經濟在不斷演進的過程中將充滿無限可能。結合四大超級技術力量的發展，英特爾全新產品組合正在幫助我們的最終客戶和合作伙伴為不斷增長的HPC市場構建全新解決方案，并共同應對新的挑戰。”

英特爾公司市場營銷集團副總裁、中國區行業解決方案部總經理梁雅莉

在過去，HPC主要應用于科研院所，集中在計算密集型的場景如石油、氣象、材料、物理和地球科學計算等領域，也讓HPC在某種意義上十分高冷，但疫情之后，以計算為基礎的制藥和疫苗，正在高性能計算的基礎之上，快速縮短了以往計算、模擬和臨床實驗所需的數十年時間，HPC也一改往日的象牙塔標簽，與人們的生活緊密相連，越來越普適化。

“高性能計算是沒有邊界的。今天我們仔細去看業界各種工作負載，底層都是HPC的工作，包括現在使用最為廣泛的人工智能，它本身也是一種HPC的工作負載，HPC與AI的融合一定是趨勢，而且HPC普及化及HPC云化也是一個很大的趨勢。英特爾面對這三大趨勢，采取的方式首先是加強產品，另一方面是借助HPC的生態，和行業伙伴一起做客戶化，做‘無人區’的探索。”英特爾技術人員在接受采訪時表示。

事實正是如此，硬件方面來看，英特爾通過XPU戰略，推出了不同架構的硬件產品，從原來的通用CPU到專用GPU，到ASIC，到FPGA的產品組合支撐著AI和HPC的算力需求。以第三代至強可擴展處理器為例，這是當前的數據中心唯一內置AI加速功能的x86處理器，可提供多達40個核心，每插槽最多可支持6TB系統內存，高達8個DDR4-3200內存通道和64個第四代PCIe通道，來為用戶提供可靠性能和高度靈活性，并為高性能計算系統性能帶來巨大飛躍。

而面對未來的融合計算需求，在今年8月的架構日活動上，英特爾也給出了自己的答案，那就是基于Intel 7的全新數據中心架構Sapphire Rapids。其核心是一個分區塊、模塊化的SoC架構，采用英特爾的嵌入式多芯片互連橋接（EMIB）封裝技術，支持加速器接口架構指令集、高級矩陣擴展，以及數據流加速器，能夠提供更高的整體工作負載性能，在CPU、內存和緩存以及所有附加的內存、存儲和網絡設備之間移動數據。

除此之外，Sapphire Rapids通過集成英特爾高級矩陣擴展AMX加速IP模塊，可以為深度學習算法核心的Tensor處理提供大幅加速。具體來說，Sapphire Rapids可以在每個周期內進行2000次INT8運算和1000次BFP16運算，相比AVX-512指令集實現了相當可觀的能效比提升，可大幅提升AI工作負載中的訓練和推理性能。

但這并不是全部，英特爾在8月份也公布了面向高性能計算和人工智能工作負載的新款Xe-HPC GPU——Ponte Vecchio。堪稱英特爾迄今為止最復雜的SoC，它包含了多達1000億個晶體管，提供領先的浮點運算和計算密度，以加速AI、HPC和高級分析工作負載。

作為硬件發展的土壤，軟件的重要性也不言而喻，英特爾廣泛的產品組合帶來的異構性提高了對可擴展軟件的需求，因此，英特爾也有一個一個開放、規范、跨架構和跨廠商的統一軟件棧oneAPI以簡化跨CPU、GPU、FPGA、AI及其他加速器的各種計算引擎編程。可提供編譯器、庫和分析工具，支持AMX、VNNI/DLBoost指令和內存技術等功能，能夠為各種應用程序和工作負載提供支持。

但真實世界產生的問題往往更為復雜，作為未來新基建最重要的核心部分，HPC為市場帶來了更多機會，也同樣帶來了挑戰。梁雅莉認為，這些挑戰主要來自三個方面：

首先是技術與應用的跨界融合。要想讓HPC真正從象牙塔走向現實世界，就勢必面臨著技術與應用的碰撞，但HPC作為一個信息技術的原形，工程師對各行各業的了解可能不太深入，而需要用到HPC的行業可能又不清楚自己根本的需求，如何讓HPC的應用和技術實現真正的融合，是一個巨大的挑戰。

其次是如何讓計算、存儲和連接真正融入到高性能計算應用中，變成實在的應用，而不只是實驗室中的成果。

最后就是HPC與人工智能的無縫連接。雖然人工智能脫胎于HPC，但發展越來越快，成為更加獨立有序的技術，如何讓HPC做到普及化，將HPC的所有東西與人工智能有機結合也是個需要思考的問題。

英特爾多年來一直秉持“水利萬物而不爭”的理念，攜手與眾多生態伙伴通過高性能計算系統創新來解決高性能計算和AI領域的棘手問題。例如在新冠疫情爆發期間，瑞金醫院國家轉化醫學中心就憑借英特爾面向未來E級計算和大數據HPC趨勢發布的DAOS分布式文件存儲系統與Intel傲騰持久內存的低時延、高帶寬、大容量、長壽命、非易失等特性，支撐了臨床資源深度分析挖掘系統的高性能存儲與計算需求。

在傲騰存儲的加持下，DAOS可以充分將其特有性能發揮出來，提供一個高帶寬、低延時以及優異的小文件并發性能。即便是對應全球IO500排行榜的公開數據來比較，DAOS也是第一臺在生信領域的可以沖擊排行榜前十的定制系統。

除此之外，瑞金醫院國家轉化醫學中心也通過定制化的生信計算平臺，大幅縮短了高通量測序、質譜和藥篩的時間。“定制化生信計算平臺的優勢在于能夠將所有組學數據整合，以加速生物信息分析的過程。轉化醫學的概念，就是讓你能夠在一個整體的地方很快進行流轉，臨床數據進來后馬上可以在我們的超算平臺上進行計算，這些計算結果又會反饋給醫生，為其治療方案帶來參考信息，例如全基因組測序的計算過程在以前可能需要7天的時間，在定制化生信計算平臺的加持下只需要不到8小時，讓病人可以更早得到檢測信息、分析結果，從而快速改變其對應治療方案。”瑞金醫院轉化醫學國家重大科技基礎設施（上海）生信大數據平臺共同負責人呂綱總結道。

瑞金醫院轉化醫學國家重大科技基礎設施（上海）生信大數據平臺共同負責人呂綱

HPC代表了高性能計算的巔峰，伴隨著科學計算的深入應用與深度學習驅動下人工智能的發展，HPC的應用邊界正在不斷擴展和放大，也帶來兩個更多挑戰，而英特爾面向CPU、GPU、IPU等多個方向，從邊緣和終端設備到網絡、再到云與AI領域的技術沉淀與創新，無一不彰顯著英特爾面對未來千倍算力增長的信心。相信在英特爾XPU戰略的布局之下，將加速HPC產業與AI進一步融合，為人類探索未知世界插上有力的翅膀。

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