什么是 Exascale
Exascale（艾级）指的是每秒能够执行 至少 10¹⁸ 次浮点运算（1 exaflop） 的高性能计算系统。它相当于当前最强大的 petascale（10¹⁵ FLOPS）系统的 千倍 计算能力。
关键指标
| 指标 | 含义 | 典型数值 |
|---|---|---|
| 计算性能 | 浮点运算速度（FLOPS） | ≥ 1 exaflop = 10¹⁸ FLOPS |
| 能耗目标 | 全负载功耗 | 约 20 MW（典型大型系统） |
| 并行度 | 处理器/核数 | 数十万至上百万核心，通常采用 GPU、加速卡等异构架构 |
| 存储带宽 | 数据吞吐量 | TB/s 级别，需高速互连（如 RDMA、InfiniBand） |
重要性与主要应用
- 科学模拟：气候预测、天体物理、材料科学等需要海量计算的领域能够实现更高分辨率、更长时段的模拟。
- 精准医学：基因组学、药物筛选、个性化治疗等大数据分析在 Exascale 下可在数小时甚至分钟内完成。
- 人工智能：大规模深度学习模型训练、推理加速以及实时大数据分析均受益于 Exascale 的算力。
- 国家安全与能源：核武器仿真、能源系统优化等高安全性计算任务也依赖 Exascale 级别的性能。
现状与代表系统
- Frontier（美国）：2022 年公布的全球首台公开的 Exascale 超级计算机，峰值性能 1.1 exaflop。
- 美国能源部 Exascale Computing Project：正在构建完整的 Exascale 生态系统，包括硬件、软件、编程模型等。
- 欧洲 EESI 项目：制定了 Exascale 路线图，推动软硬件协同研发与国际合作。
- Oracle Exadata Exascale：面向企业数据库的智能存储与计算融合方案，展示了 Exascale 思想在商业领域的落地路径。
技术挑战
| 挑战 | 说明 |
|---|---|
| 功耗与散热 | 维持 20 MW 左右的功耗对能源供应和散热系统提出极高要求。 |
| 硬件异构化 | 需要轻量级 CPU、GPU、专用加速器的协同工作，提升并行度与能效。 |
| 编程模型 | 传统 MPI/OpenMP 已难以充分利用海量核，需要任务化、异步执行等新模型。 |
| 软件堆栈 | 操作系统、编译器、文件系统、运行时等必须在极端并发和容错下保持稳定。 |
| 可靠性与容错 | 百万级别的硬件组件导致故障率上升，需要自动检测与恢复机制。 |
全球研发计划
- 美国：DOE 主导的 Exascale Computing Project，目标在 2025 年前实现多台 1 exaflop 以上系统并构建完整软件生态。
- 欧洲：EESI（Exascale European Software Initiative）通过开放源码、标准制定和跨国合作推动 Exascale 软硬件共研。
- 中国：已启动多项 Exascale 研发计划，聚焦高效能处理器、国产互连技术和国产操作系统的协同创新（公开信息显示已在 2024‑2025 年间取得关键突破）。
发展趋势
- 云化与民主化：云平台将提供按需的 Exascale 计算资源，使中小科研机构也能使用。
- AI 与大数据融合：Exascale 将成为 AI‑driven 科学的核心平台，推动实时数据流处理与超大模型训练。
- 能效提升：新一代低功耗处理器、光互连和先进散热技术将显著降低每 FLOP 的能耗。
- 软硬件协同设计：从应用需求出发的共设计（co‑design）将成为主流，以确保软件能够充分利用硬件的并行潜力。
总结
Exascale 代表了计算能力的里程碑——每秒一 quintillion（十亿亿）次运算。它不仅是硬件性能的突破，更驱动了编程模型、软件生态和能源管理的全方位创新。随着全球主要科研力量的持续投入，Exascale 正在从少数旗舰系统向更广泛的科研、工业和商业场景渗透，为气候、医学、人工智能等关键领域提供前所未有的计算支撑。
声明：文章均为AI生成，请谨慎辨别信息的真伪和可靠性！