高性能计算概述 - 高性能计算（HPC）是由数百万处理器协同工作的超强计算机系统，应用于天气预测、新药研发、AI训练、汽车设计及太空探索等领域[1] - HPC可运行精细模拟，例如人体药物相互作用或飓风路径预测，其能力远超普通计算机[1] - 过去40年推动科学工程领域重大发现，当前处于技术转折点，政府与行业选择将影响全球创新领导力[1] 人工智能与HPC协同 - AI模型（如语音识别、自动驾驶）依赖HPC提供海量算力进行训练，两者形成紧密互促关系[2] - AI需求使HPC系统面临更高速度、数据吞吐及能耗要求，技术压力显著增加[2] 技术挑战 - 内存瓶颈：处理器速度远超内存系统数据供给能力，导致效率降低（类比超跑遭遇堵车）[4] - 能耗问题：超级计算机耗电量达小镇级别，登纳德缩放定律失效后性能提升伴随能耗激增[4] - 芯片精度矛盾：AI倾向低精度（8/16位）芯片，但科学计算需64位精度，商业芯片生产可能偏离科研需求[4] 全球竞争格局 - 欧洲：通过EuroHPC计划在芬兰/意大利建超算，目标减少技术依赖并主导气候建模等领域[6] - 日本：富岳超算同时支持学术与工业研究[6] - 中国：自主技术构建全球最快超算，视HPC为国家安全与经济战略核心[6] - 美国：完成百亿亿次计算项目（每秒10^18次运算），但缺乏长期规划可能削弱领导地位[6] 解决方案与创新方向 - 硬件设计：探索chiplet（模块化芯片）等定制化方案以平衡成本与高精度需求[5] - 国家战略：需涵盖硬件投资、软件算法开发、跨机构合作及劳动力培训（如并行编程技能）[6][10] - 量子计算：虽处早期阶段，未来或与传统HPC互补，需同步投入研发[8] 政策与投资动态 - 美国《芯片与科学法案》（2022）拨款扩大芯片制造，设立科研成果转化办公室[8] - 私营企业投入数十亿美元于AI基础设施与数据中心建设[8] - 需建立可持续融资模式，避免因短期目标或地缘政治导致的投资波动[10] 行业前景 - HPC是科学发现、经济增长与国家安全基石，需协调硬件升级、软件优化及产学研合作以维持竞争力[8][10]