最新的 TOP500 超級電腦排行榜描繪出現代科學運算領域的發展前景，利用人工智慧與資料分析技術來擴大這個領域，加上運用 NVIDIA 的技術來加快其運算速度。
目前全球運算速度前十名的超級電腦中，有八套採用了 NVIDIA GPU 或 InfiniBand 網路技術，或是兩者兼備，這些包括分布在美國、歐洲及中國最強大的超級電腦系統。
在最新的 TOP500 超級電腦排行榜中，有三分之二的超級電腦系統（333 套）採用 NVIDIA、現在還結合 Mellanox的技術，而在2017 年 6 月排行榜上，合計只有 203 套超級電腦系統採用當時還是獨立兩間公司的技術，只佔總數不到一半的數量，與目前的數量相比可謂大幅增加。
榜單中有近四分之三（73%）的全新 InfiniBand 系統採用了 NVIDIA Mellanox HDR 200G InfiniBand，展現出迅速採用最新智慧互連資料傳輸速度的態度。
自 2019 年 11 月的榜單以來，使用 HDR InfiniBand 的 TOP500 超級電腦系統數量幾乎增加了一倍。總體而言，榜上有 141 套超級電腦系統採用 InfiniBand 的技術，從 2019 年 6 月以來成長了 12%。
NVIDIA Mellanox InfiniBand 技術與乙太網網路，連接了 TOP500 超級電腦中的305套系統（61%），包括所有 141 套 InfiniBand 系統與 164 套使用乙太網路的系統（63%）。
在能源使用效率方面，使用 NVIDIA GPU 的系統從眾多系統中脫穎而出。這些系統的能源使用效率，平均較未使用 NVIDIA GPU 的系統高出 2.8 倍（測量單位為每秒十億次浮點運算／瓦）。
由此可知在 TOP500 排行榜前 25 名的超級電腦中，有 20 套系統採用 NVIDIA GPU 的原因。
如果想要看到這個節能方面的優勢，最好的例子就是 NVIDIA 內部研究叢集的最新生力軍 Selene（上圖）。該系統在最新的 Green500 排行榜中奪得亞軍，在 Linpack 基準測試中以 27.5 petaflops 的成績，位列整體 TOP500 排行榜的第七名。
20.5 gigaflops/watt 的表現讓 Selene 與 Green500 榜單上榜首的表現相差無幾，而 Green500 榜單的榜首為一套性能排名為第 394 名、體積較小的系統奪得。
在前 100 名的系統中，Selene 是唯一一套跨越 20 gigaflops/watt 門檻的系統。它也是全球最強大工業超級電腦名單上的第二名，僅次於義大利能源巨頭 Eni S.p.A. 集團奪下第六名的那套工業系統，該系統同樣採用 NVIDIA 的 GPU。
在節能省電效率方面，Selene 較未使用 NVIDIA GPU 的 TOP500 系統平均高出6.8倍。Selene 優秀的運算效能和節能效率使用表現，要歸功於 NVIDIA A100 GPU 的第三代 Tensor Core，既加快了傳統模擬作業的64位元數學運算速度，也加快了低精度的人工智慧運算工作。
NVIDIA 只用了不到四週的時間便打造出 Selene 系統，如此亮眼的表現讓人刮目相看。工程師使用了 NVIDIA 的模組化參考架構，才能夠快速組裝出 Selene 系統。
NVIDIA 所謂的DGX SuperPOD定義了模組化參考架構指南。它採用現代資料中心強大又靈活的建構組件，也就是 NVIDIA DGX A100 系統為基礎。
今天上市的 DGX A100 是一套彈性十足的系統，在一架 6U 伺服器中搭載了八個 A100 GPU，並且採用 NVIDIA Mellanox HDR InfiniBand 網路技術。它是為了加快高效能運算、資料分析，以及包括訓練和推論在內的人工智慧運算作業，還有快速部署等目的而誕生的產品。
從系統擴大到 SuperPOD
任何組織使用這項參考設計，都能快速建立一個世界級的運算叢集。它展示了如何利用高效能的 NVIDIA Mellanox InfiniBand 交換機，以搭建樂高積木的方式來連接二十套 DGX A100 系統。
四名操作員可以在短短一小時內架設一個有著二十套系統的 DGX A100 運算叢集，建立一個強大到足以以 2-petaflops 的運算速度進入 TOP500 榜單的系統。這樣的系統設計能夠在標準資料中心的電源和散熱能力範圍內穩定運行。
工程師另外加入一層 NVIDIA Mellanox InfiniBand 交換機，便能把二十套系統單元中的十四套串連起來，打造出 Selene 系統，當中具備：
- 280 台 DGX A100 系統
- 2,240 個 NVIDIA A100 GPU
- 494 台 NVIDIA Mellanox Quantum 200G InfiniBand 交換機
- 56 TB/s 網路結構
- 7PB 高效能全快閃儲存裝置
Selene 系統最重要的規格之一，便是提供超過 1 exaflops 的人工智慧運算效能。Selene 系統還只用了系統中的十六套 DGX A100 系統，在 TPCx-BB 這項重要的資料分析基準方面寫下新的紀錄，效能表現較任何其它系統高出二十倍。
在人工智慧與分析成為科學運算領域一部分新的要求之際，這些成果即顯示出其重要性。
各地的研究人員紛紛使用深度學習和資料分析技術，以預測最有可能得到實驗成果的領域，這麼一來研究人員便無需耗費寶貴的時間金錢來進行實驗，加快取得科學研究成果的速度。
舉例來說，目前有六套正在打造所以還不在 TOP500 排行榜的系統正使用 NVIDIA 上個月才發表的 A100 GPU。這六套系統將加快高效能運算與人工智慧的融合，定義科學的新時代。
TOP500 排行榜擴大了科學運算領域的發展範圍
當中的一套即是阿貢國家實驗室（Argonne National Laboratory）所使用的超級電腦系統，研究人員將使用由24台 NVIDIA DGX A100 系統組成的運算叢集來掃描數十億種藥物，以尋找治療新冠病毒肺炎的辦法。
阿貢國家實驗室運算生物學家 Arvind Ramanathan 在一份 A100 GPU 首批用戶的心得報告書中說：「我們難以在電腦上模擬這般的尋找工作，才會藉由人工智慧來指點迷津，指導我們下一步的採樣地點和時間。」
美國國家能源研究科學計算中心（NERSC）也在自家超級電腦系統 Perlmutter 上運行的多個研究項目引進了人工智慧技術，這套準 exascale 級的超級電腦搭載了 6200 個 A100 GPU。
像是一個研究案將使用強化學習來控制光源實驗，另一個研究案將把生成模型用在高能物理探測器上，重現昂貴的模擬過程。
德國慕尼黑的研究人員使用 Summit 超級電腦上的六千個 GPU 來訓練自然語言模型，以加快分析新型冠狀病毒的蛋白質。從這個跡象來看，表示這些頂尖的 TOP500 系統正在超越過去使用雙精度數學進行的模擬作業。
科學家們開始走進深度學習與分析領域，也利用雲端運算服務，甚至以串流方式，從網路邊緣的遠端儀器取得資料。這些元素共同構成了現代科學運算領域的四大支柱，而 NVIDIA 則是加快了它們的發展腳步：
- 模擬：橡樹嶺國家實驗室的研究人員在對抗新型冠狀病毒的過程中，在 Summit 超級電腦的 GPU 上運行 AutoDock，於 24 小時內模擬了超過二十億種化合物。
- 人工智慧與資料分析：Spark 3.0 的 GPU 加速技術現在加快了機器學習管道關鍵又耗時的前端處理作業。
- 科學邊緣串流：歐洲核子研究機構（CERN）近日宣佈 NVIDIA GPU 將使其大型強子對撞機內粒子對撞事件產生的海量資料減少 500 倍。
- 視覺化：NVIDIA 的 IndeX 與 Magnum IO 軟體用於製作火星登陸艇視覺化內容，這是全球規模最龐大的互動式即時立體資料視覺化項目。
這只是一個更廣大範圍趨勢的一部分，研究人員與企業都在尋找從雲端到網路邊緣，能夠加快處理人工智慧和分析作業的技術。這正是全球最大的雲端服務供應商及頂尖 OEM 業者均採用 NVIDIA GPU 的原因。
最新的 TOP500 排行榜反映出 NVIDIA 在人工智慧與高效能運算民主化方面的努力。想要建立頂尖運算能力的公司，都可以使用 NVIDIA 的技術，像是用於支援全球最強大系統的 DGX 系統。
最後 NVIDIA 祝賀在背後開發日本 Fugaku 超級電腦的工程師奪得 TOP500 排行榜的冠軍，表示 Arm 架構正在逐步落實，如今成為高效能運算領域具可行性的選擇之一。這也是 NVIDIA 一年前宣布將在 Arm 處理器架構上，提供旗下 CUDA 加速運算軟體的原因之一。