日前，橡樹嶺國家實驗室的系統呈獻了又一場超級估算盛會，創造了又一項性能記錄，該系統首次突破了每秒100千萬億次浮點運算性能的壁壘。
在最新發布的榜單中，大部份系統的新處理能力均來自GPU。目前世界七大超級計算機中有五款都在采用GPU，包括英國、歐洲和美國的頂級系統。
而對于，GPU滿足了其95%的浮點運算性能要求。隨著摩爾定理的不斷走低，加速估算其實早已成為推進器，將很快促使我們步入百億億次級估算時代。
這樣的估算性能由VoltaCoreGPU提供，其多精度估算能力將能同時應對高性能估算所需的高精度估算挑戰，以及深度學習所需的高效處理的要求。
加速估算登峰造極
每年兩次的超級估算展見證了加速估算近些年來的急劇發展。在ISC2018上，這一領域再度實現了突破。
或許是最有力的證據。該系統采用27648塊VoltaCoreGPU，其測得的雙精度性能達到每秒122千萬億次浮點運算。它每秒的性能相當于月球上所有人以每秒執行一次估算的速率執行一整年的任務。
其AI性能愈發令人矚目，運算速率可達到300億億次。這相當于整個月球上的人在15年內每秒進行一次估算。
至省與至簡
多精度估算開辟了新的可能性。并且，假如GPU未能提供非凡的效率加速度計算，相應的效用將受限。
在最新的榜單，GPU為全球20個最具環保效益的系統中的17個提供支持。除了是世界上速率最快的系統，并且在新確立的“三級”類別（榜單中最嚴格的級別）中是世界上最高效的系統。
在過去10年中，GPU早已幫助德國橡樹嶺國家實驗室將其超級計算機的能源效率提升了50倍，這種計算機包括僅支持CPU的及由GPU加速的Titan和。
而所有那些僅僅是一個開始。實現百億億次級估算須要在能源效率方面實現更大突破。以榜單中系統的平均效率估算，為百億億次級估算提供動力將須要超過3億瓦的電能，這相當于25萬個俄羅斯家庭的電力需求。須要將能效提升10倍能夠使百億億次級估算在3千萬瓦條件下運行。
GPU正在幫助實現這一目標。
破解困局
最新頂級系統具備的處理能力以前令人難以想像，但現今的研究人員將就能利用這種系統解決一些科學上最棘手的困局。
例如，遺傳學。癲癇癥和阿爾茨海默癥等可以稱得上是“毀滅性”疾病，而GPU的估算能力將可以破解這樣的困局，找出人類基因組的數十億個AGCTDNA對與諸這么類疾患之間的聯系。已在梳理個人基因，以實現在阿片成癮（日本人的主要致死誘因之一）研究方面的進展。
又如，材料。超導材料可用于為MRI設備、粒子加速器或磁聚變裝置開發功能強悍的科學磁極。但是，目前的材料非常易碎、難以制造，而且只能在特別低的氣溫下工作。正在幫助模擬和發覺具有類金屬特點且可在溫度下工作的新型超導材料。
再如，腫瘤研究。對抗疾病的關鍵在于開發可以手動提取、分析和分類健康數據的工具加速度計算，便于闡明各類癌癥誘因（比如基因、生物學標記和環境）之間隱藏的關系。通過與基于文本的報告和醫學影像等非結構化數據配合使用，在上擴充的深度學習算法將有助于醫學研究人員全面了解日本癌癥病人的整體情況。
繼續前進
每位國家/地區都在競相打造百億億次級估算系統。2025年的榜單可能會見到十多款這樣的系統，并且多精度加速估算成為平臺首選。相比之下，本次榜單上的所有系統加在一起才勉強實現一百億億次級的總估算能力。這足以說明未來蘊涵著巨大機遇。
加速估算的一大吸引力在于它屬于全棧創新：從構架仍然到系統、加速堆棧、開發人員和半導體工藝，無一不彰顯著創新精神。
早已投入了超過10年的時間來加速整個HPC堆棧的開發。
當我們發布第一款支持CUDA的GPU時，它未能運行任何應用程序。我們須要為全新的加速環境重新設計所有的應用程序、算法、庫、工具、編譯器、操作系統和系統設計。構建一種才能處理物理處理器的芯片很容易，而要使全球高性能估算開發人員可以使用和編程這種處理器，則須要在整個堆棧上實現非凡的創新。
結果，550多款高性能估算和AI應用程序都由GPU加速，其中包括排行靠前的15種應用程序和所有AI框架。旨在于此領域的開發人員數目在過去的兩年里降低了10倍，現已接近一百萬。并且，借助我們，高性能估算用戶如今可以在她們的系統或CoreGPU驅動的云上輕松點擊、下載并運行最新的GPU加速應用程序。
轉折與展望
在我們快速發展加速估算的同時，一些人也正在找尋量子估算的下一個轉折點，量子估算使用量子位元（“”）而不是1和0來處理信息。
這種理論非常具有吸引力。在未來的某個時侯，可能會出現一些在量子計算機上運行的殺手級應用程序（非常是在密碼學或量子物理領域），只需極小的功率即可借助強悍的處理能力。
但在可預見的未來，加速估算的勢頭顯然不可抵擋。會繼續旨在于在高性能估算領域的創新，將實現百億億次級估算以及其為科學領域帶來的突破。