TOP500新榜出炉，Frontier依旧牢坐榜首
在一年一度的国际超算大会上，新一轮的top500超算榜单终于出炉。此次，在芯片制造工艺发展以及计算负载出现剧变的当下，前十的榜单出现了一些新的变动，却也让我们发现了一些新的问题。
top500榜单变化
从前十的超算系统看起，我们会发现美国橡树岭国家实验室的frontier依旧牢牢占据的第一的位置，作为新时代的exascale级系统，依旧以1.194eflop/s的性能一骑绝尘。得益于amd epyc 64 2ghz的cpu、instinct mi250x gpu以及hpe的slingshot-11互联方案，frontier在实现超高性能的同时，依然做到了22.7mw的功耗。
第二名则是等待多时的aurora，作为阿贡国家实验室与英特尔深度合作打造的exascale级系统，集成了xeon max 9470 cpu、max系列gpu以及slingshot-11，aurora的成绩倒是出人意料地低，其峰值hpl性能只有585.34pflop/s，但功耗却还要大于frontier，达到了24.7mw。
其实这并非aurora的实际实力，要知道这次提交测试成绩仅仅用到了最终系统规模的一半，但即便如此，在系统功耗（散热、网络）上却是火力全开的，所以即便以完整规模跑一遍测试，功耗也不会因此翻倍的。倒是在峰值性能上，其目标是完整部署后，经过一定的优化达到2eflop/s的程度，赶超frontier。
第三名则是微软为azure打造的eagle超算系统，从hpl峰值算力上看，其成绩与“半成品”的aurora接近，达到了561pflop/s，然而这却可能是市面上最强大的ai超算之一。eagle作为商用超算，除了用到英特尔的xeon platinum 8480c cpu外，还集成了上万块英伟达的h100 gpu。
另外两位新晋top10超算系统分别是来自eurohpc安装于巴塞罗那超算中心的marenostrum 5 acc 系统以及英伟达的eos系统，这两台超算也都同样用上了英特尔xeon platinum加英伟达h100 gpu的配置，峰值算力分别为183.2pflop/s和121.4pflop/s。
hpc领域迎来了新的改变
尽管这次前十榜单迎来了4个新晋成员，但也确实揭示了hpc领域出现的一些新趋势。首先就是hpc定义已经有了一些变化，我们看到越来越多兼顾ai与混合精度计算的机器也出现在了榜单上，对于常规的hpc研究及应用来说，ai所能贡献的力量也越来越大。
其次hpc系统的更迭和替换速度有了一个整体的下滑，虽说新的top10榜单变化比较大，但对于整个top500而言，其成绩提交数自2017年以来是一直在下滑的。这也是因为摩尔定律的“终结”导致的，至少在top500的榜单上确实如此。成比例提高系统性能变得愈发困难，最终我们发现在2030年之前达成10 exascale级别的系统已经难以实现了，除非我们把ai算力也统计进去。
当然了，其中也不乏并未公开成绩的超算系统，尤其是云服务厂商。比如微软凭借eagle系统就达到了第三的成绩，而谷歌的a3超算系统可是集成了26000块h100 gpu，其成绩只会更高。不仅如此，我们也发现中国大陆无论是研究用还是商用超算系统，也不再向top500提交新的系统成绩了，只是针对戈登·贝尔奖提交了某个exascale级系统的相关研究成果。
写在最后
从今年的top500榜单可以看出，大家已经对纯粹的hpc计算性能提升放缓了脚步，未来大家更注重的两个榜单很可能是hpl-mxp以及green500，分别以ai算力和能效作为评选重点，毕竟如今大家在加速扩张ai算力的同时，还是没有忘记高能效与可持续性的重要性。
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其实这并非aurora的实际实力，要知道这次提交测试成绩仅仅用到了最终系统规模的一半，但即便如此，在系统功耗（散热、网络）上却是火力全开的，所以即便以完整规模跑一遍测试，功耗也不会因此翻倍的。倒是在峰值性能上，其目标是完整部署后，经过一定的优化达到2eflop/s的程度，赶超frontier。
第三名则是微软为azure打造的eagle超算系统，从hpl峰值算力上看，其成绩与“半成品”的aurora接近，达到了561pflop/s，然而这却可能是市面上最强大的ai超算之一。eagle作为商用超算，除了用到英特尔的xeon platinum 8480c cpu外，还集成了上万块英伟达的h100 gpu。
另外两位新晋top10超算系统分别是来自eurohpc安装于巴塞罗那超算中心的marenostrum 5 acc 系统以及英伟达的eos系统，这两台超算也都同样用上了英特尔xeon platinum加英伟达h100 gpu的配置，峰值算力分别为183.2pflop/s和121.4pflop/s。
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其次hpc系统的更迭和替换速度有了一个整体的下滑，虽说新的top10榜单变化比较大，但对于整个top500而言，其成绩提交数自2017年以来是一直在下滑的。这也是因为摩尔定律的“终结”导致的，至少在top500的榜单上确实如此。成比例提高系统性能变得愈发困难，最终我们发现在2030年之前达成10 exascale级别的系统已经难以实现了，除非我们把ai算力也统计进去。
当然了，其中也不乏并未公开成绩的超算系统，尤其是云服务厂商。比如微软凭借eagle系统就达到了第三的成绩，而谷歌的a3超算系统可是集成了26000块h100 gpu，其成绩只会更高。不仅如此，我们也发现中国大陆无论是研究用还是商用超算系统，也不再向top500提交新的系统成绩了，只是针对戈登·贝尔奖提交了某个exascale级系统的相关研究成果。
写在最后
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