Top500 公布了最新的超算榜单，美国加州劳伦斯利弗莫尔国家实验室的新超算 El Capitan 首次亮相即登上榜首。El Capitan 使用了 AMD 第四代 EPYC 处理器，配备了 AMD Instinct MI300A 加速器，共有 11,039,616 个 CPU 和 GPU 核心，性能 1.742 EFlop/s。此前称霸榜单的田纳西州橡树岭国家实验室（ORNL）的 Frontier 超算排名第二，核心数从 8,699,904 个增加到 9,066,176 个，性能从 1.206 Eflop/s 提升到 1.353 Eflop/s，它使用的也是 AMD EPYC 处理器。阿贡国家实验室 Aurora 超算排名第三，使用英特尔的 Xeon CPU Max 9470 52C 2.4GHz 和英特尔 Data Center GPU，性能 1.012 EFlop/s。微软 Microsoft Azure 超算 Eagle 第四，使用英特尔 Xeon Platinum 8480C 48C 2GHz 和英伟达 H100 GPU，性能 561.2 PFlop/s。意大利 Ferrera Erbognone Eni S.p.A 中心的超算 HPC6 第五，它是欧洲最快的超算，架构与 Frontier 相同，性能 477.90 PFlop/s。日本的 ARM 超算富岳第六，性能 442 PFlop/s。瑞士超算 Alps 升级后性能提升到 434.9 PFlop/s。芬兰欧洲超算中心的 LUMI 性能 380 PFlop/s。意大利 Leonardo 性能 241.2 PFlop/s。劳伦斯利弗莫尔新超算 Tuolumne 第十，架构与 El Capitan 相同，性能 208.1 PFlop/s。排名前十的超算有五台使用了 AMD EPYC 处理器，一台使用了 ARM 处理器一台，三台使用了英特尔的至强处理器，还有一台使用英伟达 Grace 72C 处理器。在 Top 500 中，美国从上次的 168 台增加到 173 台，中国从 80 台减少到 63 台，中国没有向榜单报告新超算。欧洲共有 161 台超算。

在 2024 年全球数字经济大会，中国信息通信研究院的一位代表披露中国有逾 810 万个数据中心机架在运行，总算力 230 exaFLOPS，计划 2025 年增加到 300 exaFLOPS。这意味着在一年内算力增加三成或 70 exaFLOPS。中国 2022 年的总算力为 180 exaFLOP，2023 年 8 月达到 197 exaFLOPS，11 个月后增加 33 exaFLOPS 达到 230 exaFLOPS。到 2025 年增加 70 exaFLOPS 是相当巨大的提速。

Top 500 项目公布了最新的超算榜单，美国田纳西州橡树岭国家实验室（ORNL）的 Frontier 超算继续称霸榜单，它是第一个突破 Exascale 大关的超算。Frontier 由 HPE Cray EX 制造，使用 AMD EPYC 64C 2GHz 处理器，共 8,699,904 个核心，峰值性能 1.206 EFlop/。阿贡国家实验室 Aurora 超算排名第二，使用英特尔的 Xeon CPU Max 9470 52C 2.4GHz 和英特尔 Data Center GPU，性能 1.012 EFlop/s，为第二个突破 Exascale 大关的超算。微软 Microsoft Azure 超算 Eagle 排名第三，使用英特尔 Xeon Platinum 8480C 48C 2GHz 和英伟达 H100 GPU，性能 561.2 PFlop/s。日本的 ARM 超算富岳第四名，性能 442 PFlop/s。芬兰欧洲超算中心的 LUMI 排在第五，使用第三代 AMD EPYC 处理器，共 2,220,288 个核心，性能 379.7 PFlop/s。第六是瑞士超算 Alps，性能 270 PFlop/s；之后是意大利 Leonardo，性能 241.2 PFlop/s；西班牙 IMareNostrum 5 ACC（175.3 PFlop/s）；IBM Summit（148.6 PFlop/s），英伟达超算 Eos NVIDIA DGX SuperPOD(121.4 PFlop/s)。排名前十的超算两台使用了 AMD EPYC 处理器，一台使用 IBM Power 处理器，ARM 处理器一台，五台使用了英特尔的至强处理器，还有一台使用英伟达 Grace 72C 处理器。在 Top 500 中，美国从上次的 161 台增加到 168 台，中国从 104 台减少到 80 台，中国没有向榜单报告新超算。欧洲从 143 台增加到 160 台。

英特尔宣布它与美国能源部阿贡国家实验室、HPE 合作打造的 Aurora 超算突破了 Exaflops 大关。根据去年 11 月的 Top 500 超算榜单，橡树岭国家实验室（ORNL）的 Frontier 超算排名第一，峰值性能 1.194 Exaflops，当时尚未建造完成的 Aurora 超算第二，性能 585 PFlop/s。现在 Aurora 超算性能达到了 1.012 Exaflops，仍然排名第二，不过目前的系统只利用了 87% 的节点。英特尔称，它是最快的 AI 超算，性能 10.6 AI exaflops。

美国政府正在拍卖曾经的顶级超算 Cheyenne，起拍价 2500 美元，2024 年 5 月 5 日下午 6:11 截至。Cheyenne 于 2016 下半年安装在 NCAR-Wyoming 超算中心，峰值性能 5.34 petaflops，当时在 Top500 榜单上排名世界第 20 名。它在服务 7 年之后于 2023 年底退役。退役的一个原因是冷却系统故障带来的维护问题，考虑维修费用和停机时间，它决定将其退役拍卖。Cheyenne 超算由 SGI 制造，惠普在系统安装前不久收购了 SGI，它包含了 4,032 个节点，每个节点有 2 个 18 核 2.3-GHz 英特尔至强 E5-2697v4 Broadwell 处理器，总共 145,152 个核心。其中 3,164 个节点每个配备了 64GB 内存，864 个节点配备了 128 GB 内存。美国政府表示，买家需要自己带上配备合适设备的专业搬运工搬运重型机架和组件。

英国科学和技术设施委员会（Science and Technology Facilities Council）选择联想公司建造一台 44.7 Petaflops 液冷超算。该超算将安装在该机构位于 Daresbury 的 Hartree Center，距离利物浦半小时车程。新系统比该机构现有的 Scafell Pike 系统强大十倍，因采用联想的直接温水冷却系统，所需要的能源更少。联想称新超算基于 GPU，但没有披露更多细节。联想在 2022 年超算会议上展示的 1U Neptune 由双 AMD Genoa CPU 和四个 Nvidia H100 GPU 组成。

Roy Longbottom 于 1960 年到 1993 年之间在英国政府中央计算机局工作，因工作需要他需要对计算机执行 一系列的基准测试和压力测试程序如 Livermore Loops、Linpack 和 Whetstone，他整理了 1972 年到 2022 年的基准测试结果，制作了一个网页对比了过去五十年计算机技术的进步。1978 年的 Cray 1 超算耗资 700 万美元，重 10,500 磅，电源功率 115 千瓦，它是当时最快的计算机。2012 年面世的单板计算机树莓派一代（Raspberry Pi 1）费用仅为 70 美元，重只有几盎司，电源功率仅 5 瓦，但其速度是 Cray 1 的 4.5 倍。2020 年的 Pi 400 的 Loops、Linpack 和 Whetstone 测试结果显示它比 Cray 1 快 78.8、49.5 和 95.5 倍。第一个达到 Cray 1 Livermore Loops 得分的 PC 处理器是 1994 年 100 MHz 的奔腾。到 2021 年英特尔 11 代 Core i5 CPU 的 Loops、Linpack 和 Whetstone 得分分别比 Cray 1 快 117、131 和 134 倍。

Top 500 项目公布了最新的超算榜单，美国田纳西州橡树岭国家实验室（ORNL）的 Frontier 超算再次高居榜首。Frontier 由 HPE Cray EX 制造，使用 AMD EPYC 64C 2GHz 处理器，共 8,699,904 个核心，峰值性能 1.194 Exaflop/s。目前还在建造中的阿贡国家实验室 Aurora 超算排名第二，使用英特尔的 Xeon CPU Max 9470 52C 2.4GHz 和英特尔 Data Center GPU，目前的性能 585 PFlop/s，完成建造之后将达到 2 Exaflop/s。微软云计算 Microsoft Azure 超算 Eagle 排名第三，使用英特尔 Xeon Platinum 8480C 48C 2GHz 和英伟达 H100 GPU，性能 561.2 PFlop/s。日本的 ARM 超算富岳从上半年的第二降至第四名，性能 442 PFlop/s。芬兰欧洲超算中心的新超算 LUMI 排在第五，使用第三代 AMD EPYC 处理器，共 2,220,288 个核心，性能 309 PFlop/s。第六是意大利超算 Leonardo，性能 174 PFlop/s，第七 IBM Summit（148.6 PFlop/s），之后是 IBM Sierra，神威太湖之光， Perlmutter，英伟达超算 Selen，天河二号 A。排名前十的超算两台使用了 AMD EPYC 处理器，两台使用 IBM Power 处理器，ARM 处理器一台，五台使用了英特尔的至强处理器。在 Top 500 中，美国从上次的 150 台增加到 161 台，中国从 134 台减少到 104 台，欧洲从 133 台增加到 143 台。

欧洲第一台 ExaFLOP 超算 Jupiter 将使用 ARM 芯片。Jupiter 耗资约 2.73 亿欧元，将使用 SiPearl 的 Rhea 处理器和英伟达的加速器，其中 Rhea 是基于 ARM 的 Neoverse V1 CPU 架构。Jupiter 将从 2024 年初开始组装，它将安装在德国慕尼黑附近的 Jülich 超算中心。在 Top500 榜单中，前 10 台有 6 台是采用 x86 芯片，只有一台日本超算是采用 ARM 芯片。Jülich 超算中心现有的最快超算是 JUWELS，排在 Top500 榜单的第 13 名。Jupiter 将使用英伟达的 A100 GPU 加速，未来可能升级到 H100 GPU。

Frontier 是第一台突破 Exascale 超算，而更多的 Exascale 超算即将到来。英特尔周一透露了 Aurora 超算的完整规格。Aurora 超算最初目标是 1 Exascale，如今升级到了 2 Exascale，它有 10,624 个节点，21,248 个基于 Sapphire Rapids-SP 家族的至强 CPU 和 63,744 个基于 Ponte Vecchio 的 GPU。英特尔声称 Ponte Vecchio GPU 的性能强于英伟达的 AI 芯片 H100，它正在开发的下一代 GPU Falcon Shores 预计将在 2025 年推出，将有 288GB 的显存，支持 8 位浮点计算。Aurora 超算配备了 10.9 PB 的 DDR5 系统内存，CPU 使用了 1.36 PB 的 HBM 内存，GPU 使用了 8.16 PB 的 HBM 内存。

Top 500 项目公布了最新的超算榜单，美国田纳西州橡树岭国家实验室（ORNL）的 Frontier 超算去年初成为第一个真正突破 Exascale 大关的超算，它再次高居榜首。Frontier 由 HPE Cray EX 制造，使用 AMD EPYC 64C 2GHz 处理器，共 8,699,904 个核心，峰值性能 1.194 Exaflop/s。日本的 ARM 超算富岳排在第二位，性能 442 petaflops。芬兰欧洲超算中心的新超算 LUMI 排在第三位，同样使用第三代 AMD EPYC 处理器，共 2,220,288 个核心，性能 309 petaflops。第四是意大利超算 Leonardo，性能 174 petaflops，第五 IBM Summit（148.6 petaflops），之后是 IBM Sierra，神威太湖之光， Perlmutter，英伟达超算 Selen，天河二号 A。排名前十的超算和去年下半年完全相同。有四台使用了 AMD EPYC 处理器，两台使用 IBM Power 处理器，ARM 处理器一台，申威处理器一台，两台使用了英特尔的至强处理器。在 Top 500 中，美国有 150 台，中国 134 台，德国 36 台，日本 33 台，法国 24 台。联想制造的超算数量最多 168 台，其次是 HPE 的 100 台，浪潮的 43 台。

Google 本周二在预印本平台 arXiv 上发表论文，介绍了它的第四代 TPU（Tensor Processing Unit）处理器。TPU 是 Google 专用于训练 AI 的定制处理器，每个 TPUv4 包含两个 TensorCores（TC），每个 TC 包含四个 128x128 矩阵乘法单元（MXU）和一个矢量处理单元(VPU)，使用 128 条通道（每通道 16 ALU）和一个 16MB 的 矢量存储器（VMEM）。Google 自己的测试显示，它的 TPUv4 相对于英伟达的 A100 更快更环保（能耗更低）。A100 是英伟达上一代的数据中心 GPU，它最新一代的产品是 H100，Google 研究人员没有对比 TPUv4 和 H100，因为 H100 是在 TPUv4 之后推出的。与英伟达的产品不同的是，Google TPU 不对外销售，公开 TPUv4 的一个目的可能是为了宣传该公司的云端 TPU 服务。

微软斥资数亿美元建造驱动 AI 聊天机器人 ChatGPT 的超算。微软称它在其 Azure 云计算平台使用了数以千计的英伟达 GPU，以为 OpenAI 的项目提供强大的运算能力，帮助 OpenAI 训练愈来愈强大的模型，解锁 ChatGPT 和 Bing 等工具的 AI 能力。微软使用了英伟达的 H100 和 A100 Tensor Core GPU，以及 Quantum-2 InfiniBand 网络。这能为 OpenAI 以及其它公司训练更大更复杂的 AI 模型。

日本是一个亚热带岛国，必须应对飓风、台风等各种恶劣天气。它也是一个位于地壳构造俯冲带的火山岛，地震和海啸也是常态。随着天气愈加恶劣，线性雨带变得更常见且强大。线性雨带是一种缓慢移动或几乎静止不动的积雨云，会在同一地区停留数小时，大雨倾泻而出，会有可能导致山体滑坡和洪水。如果能提前 6 到 12 小时预测此类事件，将有助于制定计划减少财产和生命损失。从去年 6 月开始，日本气象厅和日本理化学研究所的研究人员使用 ARM 超算富岳研究线性雨带的形成及其造成的暴雨。日本气象厅还将采购一台新超算专门研究线性雨带。但暂时还不知道是富士通的 ARM 超算入选还是 HPE 的 Cray 超算。

Top 500 项目公布了最新的超算榜单，美国田纳西州橡树岭国家实验室（ORNL）的 Frontier 超算今年初成为第一个真正突破 Exascale 大关的超算，它依旧高居第一。Frontier 由 HPE Cray EX 制造，使用 AMD EPYC 64C 2GHz 处理器，共 8,730,112 个核心，性能 1.102 Exaflop/s。四次登顶的日本 ARM 超算富岳排在第二位，性能 442 petaflops。芬兰欧洲超算中心的新超算 UMI 排在第三位，同样使用第三代 AMD EPYC 处理器，共 2,220,288 个核心，性能 309 petaflops。第四是新晋进入前十的意大利超算 Leonardo，性能 174 petaflops，第五 IBM Summit（148.6 petaflops），之后是 Sierra，神威太湖之光， Perlmutter，英伟达超算 Selen，天河二号 A。排名前十的超算有四台使用了 AMD EPYC 处理器，两台使用 IBM Power 处理器，ARM 处理器一台，申威处理器一台，两台使用了英特尔的至强处理器。在 Top 500 中，中国有 162 台，美国 126 台，欧洲 131 台。

国家超级计算长沙中心启用了天河新超算，双精度浮点峰值计算性能达到 200PFlops。暂时不知道新超算的名字。长沙晚报的报道称，新超算“算力水平国际先进、国内领先”。根据 2022 年 6 月 Top500 榜单，国内超算排名最前的是超算无锡中心的神威太湖之光，峰值计算性能 93.01PFlops，广州中心的天河二号A 性能 61.44PFlops。200PFlops 可以排在全球的第三位，次于美国的 Frontier 和日本的富岳。

英特尔和巴塞罗那超算中心宣布将投资 4 亿欧元，探索在 Zettascale 级（即超过 1 zettaflops 或超过一千 exaflops）超算中使用 RISC-V 架构。联合实验室将开发基于 RISC-V 架构的处理器，用于 AI 加速器、自主驾驶汽车和高性能计算。这并不意味着英特尔会在其首批 Zettascale 级超算中使用基于 RISC-V 的 CPU，而只是表示该公司对 RISC-V 架构技术的投资，它此前曾尝试收购设计 RISC-V 处理器的 SiFive 公司，还是标准组织 RISC-V Internationa 的最高级 Premier 会员。英特尔去年宣布到 2027 年建造首台超过 1 zettaflops 的超算。

Top 500 项目公布了最新的超算榜单，美国田纳西州橡树岭国家实验室（ORNL）的 Frontier 超算成为第一个真正突破 Exascale 大关的超算。Frontier 由 HPE Cray EX 制造，使用 AMD EPYC 64C 2GHz 处理器，共 8,730,112 个核心，性能 1.102 Exaflop/s。四次登顶的日本 ARM 超算富岳排在第二位，性能 442 petaflops。芬兰欧洲超算中心的新超算 UMI 排在第三位，同样使用第三代 AMD EPYC 处理器，共 1,110,144 个核心，性能 151.9 petaflops。第四 IBM Summit（148.6 petaflops），之后是 Sierra，神威太湖之光， Perlmutter，英伟达超算 Selen，天河二号 A，法国超算 Adastra（第三代 AMD EPYC，性能 46.1 petaflops）。排名前十的超算有五台使用了 AMD EPYC 处理器，两台使用 IBM Power 处理器，ARM 处理器一台，申威处理器一台，只有天河二号 A 使用了英特尔的至强处理器。在 Top 500 中，中国有 173 台，美国 126 台。

特斯拉起诉前热设计工程师窃取其商业机密。Alexander Yatskov 在莫斯科国立大学获得机器设计博士学位，曾在超算制造商 Cray 公司工作十年，在麻省的 Thermal Form and Function 公司工作十年，2016 年在 Juniper Networks 担任热设计工程师，今年 1 月受雇于特斯拉的 Dojo 超算团队，研究不同热设计如何影响热量分布，如何进一步影响车速、功率、安全、成本和环境相关的取舍问题。特斯拉发现他在工作期间将 Dojo 相关的机密信息转移到个人电脑上。4 月他被特斯拉休了行政假。他在被公司询问时承认转移了机密信息，表示会将 PC 拿过来供公司检查。但他拿来的是一台很少使用的电脑。

在英伟达宣布其新一代数据中心 GPU 的技术会议（GPU Technology Conference）上，辉瑞首席数字技术官 Lidia Fonseca 介绍了该公司如何用 AI 和超算设计新冠疫苗 Comirnaty 和口服药片 Paxlovid。Fonseca 称，机器学习算法帮助该公司在短短四个月内设计出基于 mRNA 的疫苗并进入临床试验。机器学习算法被用于在生产阶段预测产量，AI 系统被用于分析临床试验的参与者症状中的差异。辉瑞使用了巴塞罗那超级计算中心的 MareNostrum 4 超算分析候选药物，该超算峰值性能为 11.15 Petaflops；包含 3456 个节点，每个节点由两个英特尔 Xeon Platinum 8160 处理器和四个英伟达 V100 GPU 构成。大型药厂正日益转向 AI。