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2024 年是 HPC-AI 市集大放异彩的一年。SC24的出席东谈主数创下了历史新高，劳伦斯利弗莫尔国度实验室的El Capitan在Top500榜单上位居榜首， AI 市集繁华发展，超大鸿沟公司在 2023 年的投资额是其本来高额投资的两倍多。

那么，为什么这一切嗅觉如斯不踏实？跟着 2025 年的到来，HPC-AI 行业正处于一个转念点。不停彭胀的 AI 市集占据了东谈主们的磋商话题，一些东谈主精采它会耗尽 HPC 的活力，而另一些东谈主（能够是并吞群东谈主）则在恭候 AI 泡沫离散。与此同期，政事变革正在胁迫近况，可能会改革 HPC-AI 的市集动态。

Intersect360 Research正在制定本年的研究日程，并参考了HPC-AI 带领组织 (HALO)的意见。咱们制定了有助于制定新五年预测的造访，以下是 HPC-AI 市集在畴昔五年濒临的五大问题。

1

东谈主工智能市集能有多大？

在咱们 SC24 之前的会聚研讨会上，Intersect360 Research 对其 2024 年 HPC-AI 市集预测进行了紧要调治，通告咱们计算超大鸿沟 AI 将连气儿第二年收场三位数增长，而且畴昔几年将保合手高增长率。咱们还进步了羼杂、腹地（非超大鸿沟）HPC-AI 市集的出路，但与超大鸿沟的弘大增长比拟，这种相对仁爱的增长显得微不及谈。

AI 照旧成为数据中心基础设施磋商的焦点。举例，在Hot Chips 2024上，少数几个莫得明确暖和 AI 的演讲仍然提到了它。供应商们正在竞相拥抱 AI 市集看似无穷的增长。

超大鸿沟东谈主工智能市集主要以消费者为主，而且已有前例。超大鸿沟通过从以前不依赖企业计较的消费者市集合创建云数据中心市集，收场了最初的增长。日期、舆图、视频游戏、音乐和视频畴昔都存在于线下，酬酢媒体是一个前所未有的类别。东谈主工智能正在建立在所有这些风景的基础上，而且正在创造新的风景。

莫得哪个市集是实在一望无垠的，但超大鸿沟组件仍在摸索其上限。举个例子，Meta在 2024 年 4 月的财报电话会议上通告，它将每年的老本支拨增多到 350 亿至 400 亿好意思元，以稳当其对 AI 基础设施的加速投资。扣除可能与 AI 无关的老本支拨，Meta 在其各个平台上全球约 32 亿用户中，每位用户仍有约 10 好意思元的支拨。

在这种情况下，一家超大鸿沟公司可能期望通过使用东谈主工智能每年从每位用户身上格外赚取 10 好意思元的利润，这是有好奇热爱好奇热爱的。要想达到更高的利润，公司要么需要更多的用户，要么需要更高的每位用户的预期价值。很少有公司领有超越宇宙东谈主口三分之一的用户。单个用户的个东谈主数据能因为东谈主工智能而价值增多 20 好意思元吗？

除了经济成分之外，超大鸿沟 AI 数据中心坐褥中被说起最多的截止成分是功耗。AI 数据中心的建造鸿沟每次都达到数百兆瓦，致使数千兆瓦。各家公司都在寻求创新处罚决策，为这些建造提供电力。最污名昭著的是，微软与 Crane 清洁能源中心签署了一份契约，将重启宾夕法尼亚州三里岛核电站 1 号机组，该核电站于 1979 年发生过核熔毁事故。（1 号机组颓丧于发滋事故的 2 号机组，尔后 1 号机组赓续运行。）

因此，超大鸿沟东谈主工智能与可合手续性意见息息相关，而且全球范围内消耗如斯多的电力是否负背负亦然个问题。但是，要是每年破钞数百亿好意思元不是贫乏，那么寻找电力也不是贫乏，超大鸿沟公司尚未找到他们能够获取和消耗的电力的极限。

超大鸿沟 AI 的迅猛发展最令东谈主钦慕的事实能够在于，它并不是大多数数据中心磋商的焦点。相背，咱们追赶的是“企业 AI”的意见，即 AI 有望透顶改革企业计较。

这场立异无疑会发生。就像个东谈主电脑、互联网和万维网都透顶改革了企业一样，东谈主工智能也将如斯。企业东谈主工智能的市集契机取决于预期的业务收尾。要使东谈主工智能成为一项有益可图的举措，有两条路可走：它不错裁减成本，也不错带来更多收入。

到现时为止，大部分重心似乎都放在成本优化上，举例通过精简运营或（让咱们面对践诺）裁人。这项投资受到一个毛糙的谜题的截止：你要花几许钱来检朴一好意思元？即使将收益按年计较（每年好意思元），也给出了值得破钞的骨子截止。此外，这条路的收益递减。要是一家公司不错破钞 200 万好意思元来每年检朴 100 万好意思元，那么它不太可能在接下来的 200 万好意思元中类似同样的伎俩，以同样的水平得到同样的收益。

至于增多收入，有两种类型：主要收入（总体上创造更多收入）和次要收入（从竞争敌手手中夺取份额）。咱们以航空公司为例。通过实施东谈主工智能，航空公司是否会眩惑更多东谈主乘坐航班？乘客是否会平均每趟航班破钞更多钱，绝顶是因为航空公司的东谈主工智能？（附加问题：要是是这么，这会如何影响其他市集的消费者支拨？如故东谈主们仅仅有了更多的钱？）

更有可能的是，咱们正在考虑一个竞争性市集份额论点：由于航空公司 A 的东谈主工智能投资，更多的客户会采纳航空公司 A 而不是航空公司 B。在这种情况下，实时作念出调度可能很重要。亚马逊最初是一家信店。要是 Borders 或 Barnes and Noble 早些投资会聚商务，亚马逊可能恒久不会有这么的契机。

但这是一场零和博弈。要是航空公司 A 和航空公司 B 在东谈主工智能方面的投资同样，而各自的收入保合手不变，那么他们就花了必要的钱却莫得获利。（这是微不雅经济博弈论中典型的“囚徒逆境”。在这个简化的例子中，要是两家航空公司都不投资，两家航空公司都会受益，但不管对方作念什么，每家航空公司进行投资都会受益。）

最终，那些为东谈主工智能构建硬件、模子和服务的东谈主都寄但愿于大鸿沟的企业迁徙。要是东谈主工智能走上会聚的谈路，那么十年后，即使盈利才调莫得因此飙升，庄重的东谈主工智能投资也将被视为经营成本。这么一来，东谈主工智能将成为 IT 预算的主要部分，但在数目上可能与现存的 IT 预算莫得太大分辨。

2

超大鸿沟会完全摄取企业计较吗？

在企业AI的追求中，一些硬件公司可能对AI系统最终是放在腹地如故放在云表感到矛盾，但对于超大鸿沟社区来说，一切（包括AI）即服务是畴昔的愿景。咱们照旧看到了消费市集的云化。跟着超大鸿沟数据的高度融合，AI可能成为企业收场同样方针的杠杆。

Intersect360 Research一直预测，云计较在HPC-AI市集的浸透率将达到一个临界点，大致占 HPC 总预算的四分之一。主要截止成分不是任何云贫乏，而是毛糙的成本；对于任何能够达到满盈高行使率的东谈主来说，租用比购买更便宜。此外，数据引力和主权问题正在推动更多组织倾向于腹地部署。举个例子，GEICO的代表在9月的OCP全球峰会上先容了其全系列应用（包括HPC和AI）脱离云的举措。

但要是云成为惟一的采纳会怎么？现时，超越四分之三的 HPC-AI 基础设施（以及所格外据中心基础设施）都被超大鸿沟市局面占用。顶级超大鸿沟公司每年破钞数百亿好意思元；它们各自都是一个市集。在家具瞎想和可用性方面，组件和系统制造商自然会优先考虑它们。

那些寻求 HPC-AI 处罚决策的东谈主可能会发现，最新时间根柢无法得到，因为超大鸿沟企业能够消耗特定家具的全部供应。Nvidia GPU（收场 AI 的皆备神奇相持）即使有，价钱也很高，而且恭候时刻很长。专注于 HPC 的存储公司同样参与了超大鸿沟 AI 部署。

AI 能够进一步向云计较歪斜。要是果然这么，那么 HPC-AI 时间的里面部署市集将堕入衰退。HPE、戴尔、Atos/Eviden、富士通、想科、EMC 和 NetApp 等传统 OEM 企业家具和处罚决策公司将争夺较小的市集。（祈望、Supermicro 和 Penguin Solutions 等其他公司照旧采纳了羼杂 ODM-OEM 业务模式，以便灵验地向高增长的超大鸿沟市集销售家具。）

在东谈主工智能的推动下，超大鸿沟公司的发展照旧远远超出了 Intersect360 Research 预测的水平。从历史上看，这种市集融合度水平并不踏实。五年前，在预测超大鸿沟市集时，Intersect360 Research写谈：“这种市集力量辞宇宙经济史上并非史无前例，但在信息时间期间，这种水平从未见过。”

从那时起，超大鸿沟数据中心的发展速率大大加速。全球数据中心市集融合于少数买家。要是这种趋势合手续下去，它将从根柢上颠覆企业计较的购买和使用风景，不管买家是否惬心，一切即服务的不雅点都可能成为践诺。

3

好意思国新政府将对HPC-AI带来什么影响？

多年来，围绕 HPC-AI 才调的国度主权问题一直在加重。全球HALO 商酌委员会最近将“HPC 民族主义”列为箝制行业逾越的重要问题。好意思国、中国、欧盟、英国、中国、日本和印度都基于腹地时间提议了颓丧的 HPC-AI 主权倡议。《纽约时报》 报谈，不丹国王吉格梅·凯萨尔·纳姆耶尔·旺楚克最近前去加州的 Nvidia 总部，磋商建造 AI 数据中心。

特朗普总统照旧在加速国度颓丧的程度。他的政事提要是好意思国例外主义，他上任的第一天就标明了促进好意思国伟大的意图。值得贯注的是，特朗普强调了星际之门技俩的通告，“一家新公司筹划在畴昔四年内投资 5000 亿好意思元，在好意思国为 OpenAI 建造新的东谈主工智能基础设施。”特朗普称星际之门是“一家新的好意思国公司……它将险些立即为好意思国创造 10 多万个管事契机。”

星际之门技俩很难被称为特朗普的成就，因为昭彰在特朗普上任之前它就照旧在筹备中了。此外，投资并非来自好意思国政府。两家主要出资者软银（日本）和 MGX（阿联酋）都辱骂好意思国公司；MGX 是阿联酋政府最近才缔造的。但特朗普可能会因创造一个将数据中心和相关职责留在好意思国的环境而得到赞誉。

特朗普收拢了这一声明，并将其与他筹划实施的政策接洽起来。“这将确保时间的畴昔。咱们想作念的是，咱们但愿时间留在这个国度。中国事竞争敌手，其他国度亦然竞争敌手。咱们但愿时间留在这个国度，咱们正在让时间可用，”特朗普指出。

至于星际之门的建造和发电，特朗普誓词要让事情变得毛糙。“我将通过发愤声明提供多量匡助，因为咱们有发愤情况。咱们必须建造这些东西，”他说。“他们必老坐褥多量电力，要是他们惬心，咱们将让他们能够格外苟且地在我方的工场完成坐褥。”

特朗普采纳的其他行径，举例立即退出《巴黎局势协定》，都标明他但愿好意思国投资能够马上鼓励，不管外部成分如何，举例其他国度的心扉或对环境的担忧。他欢跃将通过减轻管制为企业扫贫乏乏，并促进好意思国的能源坐褥。所有这些行径都应滚动为对 HPC-AI 时间的支拨净增多，不仅是超大鸿沟公司，而且是重要的 HPC 生意垂直市集，举例石油和自然气勘测、制造业和金融服务。

人人部门支拨更令东谈主怀疑。新缔造的政府遵循部 (DOGE) 是一个非官方的商酌机构，由埃隆·马斯克 (Elon Musk) 带领，特意认真削减政府支拨。一些超等计较堡垒，如好意思国能源辖下属的科学时间政策办公室 (OSTP)，传统上一直得到两党的鼎力救济。其他政府部门，如 NASA、NSF 或 NIH，可能会受到密切暖和，致使更糟的是，被裁人。

以好意思国商务辖下属的国度海洋和大气经管局 (NOAA) 为例。谷歌上个月通告，其 GenCast 集成 AI 模子不错“比顶级操作系统欧洲中期天气预告中心 (ECMWF) ENS 提前 15 天提供更好的日常天气和顶点事件预告”。在畴昔四年内，DOGE 会建议缩小（或取消）NOAA 鸿沟，转而采纳私营部门的 AI 契约吗？

好意思国发生的事情自然也会影响到外洋。欧盟委员会早就运转暖和制定不依赖好意思国或中国时间的 HPC-AI 策略。欧洲 HPC 融合组织履行董事 Anders Jensen在接受 Intersect360 Research 高档分析师Steve Conway采访时默示：“主权仍然是咱们采购的重要指导原则，因为咱们新收购的系统将越来越依赖欧洲时间。”跟着好意思国关税和出口截止胁迫的加重，这些竭力于只会不停升级。

中国一直在竭力于收场 HPC-AI 时间颓丧，中国组织已住手向半年一次的 Top500 榜单提交系统基准测试。畴昔几年，中好意思之间可能会出现类似于上个世纪好意思苏天际竞赛的“东谈主工智能竞赛”。澳大利亚、加拿大、日本、沙特阿拉伯、韩国或英国等鸿沟较小但 HPC-AI 实力仍然昭着的国度将濒临挑战，需要制定策略来跟上范例。

回到好意思国，值得想考的是，在这种配景下，“好意思国带领力”意味着什么。固然欧盟专注于人人部门融资，而中国领有私有的国度限度老本主义模式，但好意思国公司既不属于好意思国政府，也不受好意思国政府限度。宇宙上最大的超大鸿沟组织总部设在好意思国，但它们是依赖番邦客户的全球性公司。同样，Nvidia、英特尔和 AMD 等重要时间提供商亦然好意思国公司，它们也在外洋销售家具。截止这些家具的分销会毁伤相关公司的利益。

Nvidia政府事务副总裁Ned Finkle在博客中狞恶袭击拜登政府在总统任期临了几天通过的“东谈主工智能扩散”限定，称其“史无前例且具有误导性”，并称其为“监管泥潭”，“有可能铺张好意思国谈何容易的时间上风”。考虑到这些不雅点，特朗普政府濒临着一个毒手的问题——既要推动使用宇宙最初的好意思国HPC-AI时间，如Nvidia GPU，又要保合手对其他国度（尤其是中国）的带领地位，因为好意思国政府合计中国事竞争敌手。

4

有谁能挑战Nvidia吗？

Nvidia 高管层的意见很重要，因为在 AI 鸿沟，Nvidia 限度真贵要时间 GPU。GPU 也曾只限于图形处理，直到 Nvidia 进行了长达十年的出色竭力于，建立了 CUDA 编程模子，将 GPU 引入 HPC。当东谈主们发现 GPU 格外合乎为机器学习提供能源的神经会聚计较时，Nvidia 才实在运转过问竞争。

Nvidia 现在完全主导了 GPU 过甚相关软件的 AI 市集。此外，Nvidia 还率先推出了专有互连 NVlink，用于将 GPU 过甚内存联网到更大的高速系统中。通过2020 年收购 Mellanox，Nvidia 限度了 InfiniBand，这是最初的 HPC-AI 高速系统级互连。Nvidia 还通过其 Grace Hopper 和 Grace Blackwell“超等芯片”节点以及 DGX SuperPOD 基础设施垂直整合到完整的系统架构中。

最重要的是，Nvidia 正寻求通过发布我方的 CPU Grace 来摒除对外部时间的依赖。Nvidia Grace 是一款 ARM 架构 CPU，可补充 Grace Hopper 和 Grace Blackwell 部署中的 Nvidia GPU。固然 Nvidia 在 GPU 方面遥遥最初，但在 CPU 方面却逾期了，而 CPU 仍然是服务器的中枢。

因此，Nvidia 最自然的两个竞争敌手是好意思国最初的 CPU 供应商英特尔和 AMD。英特尔的最大上风在于 CPU。英特尔的 Xeon CPU 仍然是企业服务器的首选，数十年来的传统软件都针对它进行了优化。在服务于传统科学和工程 HPC 代码以及新兴 AI 职责负载的羼杂职责负载环境中，这些 CPU 的兼容性和性能格外重要。

这种树大根深的上风为英特尔提供了一条抗拒 GPU 入侵的捷径。值得赞好意思的是，英特尔预感到了这一胁迫并试图箝制它。在 CUDA 的早期，英特尔通告了我方的计较 GPU，代号为 Larrabee。该技俩在构想不到两年后就被取消了，从未上市。

从那时起，英特尔尝试了一个又一个加速器技俩，但都以失败告终，其中包括集成众核 (MIC) 架构，该架构自后成为英特尔至强融核 (Intel Xeon Phi)，不管是当作加速器如故当作集成 CPU，都以失败告终。英特尔最新的 GPU 加速器代号为 Ponte Vecchio，资格了一系列延长，在阿贡国度实验室的 Aurora 超等计较机中未能达到性能预期。

英特尔现已捣毁维琪奥桥 (Ponte Vecchio) 和之前计议的代号为里亚托桥 (Rialto Bridge) 的后续技俩，因此那些期待英特尔 GPU 的东谈主只可恭候一款名为Falcon Shores的家具过甚继任者Jaguar Shores ，尽管在首席履行官帕特·基辛格 (Pat Gelsinger)片刻退休之后，英特尔所有家具的畴昔都变得不深广。英特尔现时如实提供了一款非 GPU 的 AI 加速器英特尔 Gaudi，但尚未对 Nvidia 的主导地位产生紧要影响。

英特尔已捣毁其中枢 CPU 业务之外的其他尝试。英特尔开采了 Omni-Path 架构，以与 InfiniBand 竞争，成为 HPC 的高端系统互连。在取得小幅胜利后，英特尔便捣毁了；Cornelis Networks 从英特尔的垃圾堆中捡起了 Omni-Path，现在将其踵事增华。英特尔、AMD、Cornelis Networks 和其他公司现在都加入了超等以太网定约，该定约旨在收场能够与 Nvidia InfiniBand 竞争的高性能以太网处罚决策。

相背，AMD 的 AMD EPYC CPU 和 AMD Instinct GPU 都取得了弘大的胜利。在三家主要供应商中，AMD 是第一个将 CPU 和 GPU 连系在沿路的集成系统推向市集的公司。AMD 赓续在 HPC-AI 鸿沟得到份额，其最引东谈主贯注的两次胜利是劳伦斯利弗莫尔国度实验室的El Capitan 超等计较机和橡树岭国度实验室的 Frontier 超等计较机，这两台超等计较机均由 HPE 带领。

AMD 的时弊是软件生态系统。在 2023 年 Intersect360 Research 的一项造访中，HPC-AI 用户合计 AMD 在 GPU 的性价比喻面优于 Nvidia 和 Intel。但在软件生态系统方面，Nvidia 打败了 Intel，尤其是 AMD。（见图表。）Nvidia 还在“时间”和“畴昔出路”方面最初所有用户评分。

自然，买家的采纳不仅限于 Nvidia、英特尔和 AMD。Cerebras、Groq 和 SambaNova 等公司都凭借其用于 AI 系统的加速器取得了显贵的胜利。但这些公司都不及以对 Nvidia 的市集主导地位组成竞争胁迫。要是其中一家公司或其同伙被一家超大鸿沟公司收购，可能会成为一个成分。

Nvidia 在 AI 鸿沟遥遥最初，对 Nvidia 的最大胁迫（也可能是惟一实在的胁迫）是透顶的范式调度。超大鸿沟公司一直是 Nvidia 最大的客户。这些公司充分意志到他们对 Nvidia GPU 的依赖，这些 GPU 在全球范围内需求茂盛，因此价钱不菲且频繁供不应求。亚马逊、谷歌和微软都在里面瞎想我方的 CPU 或 GPU，要么在我方的云服务中提供给其他东谈主，要么供我方专用。

与此同期，Nvidia 还投资打造了以 GPU 为中心的新式云服务。CoreWeave、Denvr DataWorks、Lambda Labs 和 Nebius 仅仅提供 GPU 的云服务的少数几个例子。其中一些是新来者；另一些则是转型的比特币矿工，现在他们在 AI 中看到了更广宽的出路。

这使得 Nvidia 在两个方面与其客户张开竞争。开首，Nvidia 正在瞎想完整的 HPC-AI 系统，与 HPE、戴尔、祈望、Supermicro 和 Atos/Eviden 等服务器 OEM 公司竞争，这些公司以我方的建立将 Nvidia GPU 推向市集。其次，Nvidia 正在资助或以其他风景救济 GPU 云，与我方的超大鸿沟云客户竞争，这些客户我方也在瞎想处理单位，这可能会减少他们畴昔对 Nvidia 的依赖。

要是东谈主工智能赓续发展，超大鸿沟赓续占据主导地位，好意思国市集的截止被摒除，那么咱们可能会濒临一个新的竞争模式。到本世纪末，问题可能不是英特尔或 AMD 能否赶上 Nvidia，而是 Nvidia 如何与谷歌、微软和亚马逊竞争。

从这个角度看，竞争空间是广宽的。对于星际之门技俩，OpenAI 与甲骨文和微软缔盟，将 Nvidia 当作主要时间配合股伴，该技俩宣称将在畴昔四年过问 5000 亿好意思元。前年，由上述 DOGE 沙皇埃隆·马斯克带领的 X.ai 凭借Colossus AI 超等计较机的实施，进入了超大鸿沟 AI 支拨的顶级行列。要是马斯克通过收购一家领有专科 AI 推理处理器的公司来引申他的时间储备，那么事情可能会变得愈加好奇热爱好奇热爱。

5

那么传统的 HPC 又如何呢？

跟着竞争态势不停变化，老派 HPC 东谈主士自然则然地运转寻找多样风景将 AI 与 HPC 整合在沿路，包括 AI 增强型 HPC 等意见。除了代码迁徙等毛糙任务外，AI 还不错用于 HPC 预处理（举例方针缩减）、后处理（举例图像识别）、优化（举例动态网格细化）致使集成（举例计较转向）。跟着 AI 的繁华发展，咱们对和会的 HPC-AI 市集合手乐不雅作风。

这是一个梦想，HPC 需要从中醒来。固然东谈主工智能如实为 HPC 带来了这些平正，致使更多，但它也带来了危急。

在 SC24 上，咱们理所自然地庆祝了 El Capitan，这是咱们的第三台百亿亿次超等计较机，亦然宇宙上最强劲的超等计较机。然则，咱们都知谈咱们在自欺欺东谈主。Glenn Lockwood 曾是 NERSC 的高性能存储巨匠，现在是 Microsoft Azure 的 AI 架构师，他在SC 后的博客中阐发，微软正在“以每月 5 倍 Eagles（70,000 个 GPU！）的速率构建 AI 基础设施”，指的是 Microsoft Eagle 超等计较机，现时在 Top500 榜单上排行第四，仅次于三个 DOE 百亿亿次系统。要是惬心的话，微软或其他超大鸿沟公司昭彰不错取得更高的分数。

咱们习尚于合计这些国度实验室的超等计较机是宇宙最初者，它们为更庸俗的 HPC 和企业计较市集设定了发展办法。但事实已不再如斯。一台价值 5 亿好意思元、功率为 30 兆瓦的超等计较机不再是宇宙最初的。它致使不是一个绝顶大的订单。能源部超等计较机可能对科学仍然至关重要，但瞻望畴昔，企业数据中心行业的发展办法将由东谈主工智能而不是传统的超等计较来设定。

要是这听起来不重要，其实它很重要。尽管 HPC 东谈主群照旧屡次磋商了 HPC 和 AI 的和会，但咱们现在正朝着相背的方上前进，因为服务于 AI 的时间和建立与科学计较的需求进出甚远。

这在精度磋商中最为昭彰。固然 HPC 依赖于 64 位双精度浮点计较，但咱们照旧看到东谈主工智能（尤其是用于推理的东谈主工智能）照旧从 32 位单精度、羼杂精度和 16 位半精度缓缓下跌，现在形成了“bfloats”和8 位、6 位致使4 位精度的浮点或整数的多样组合。现在，公司频繁宣传他们的处理器或系统能够履行几许次“AI flops”，但并莫得界说“AI flop”代表什么。（这就像举办一场比赛看谁能吃最多的饼干一样愚蠢，没接洽于单个饼干有多小的界限或圭臬。）

对于精度的某些磋商可能对 HPC 有益。在某些情况下，可能会对一运转就不是很精准的模子进行格外不菲的高精度计较。但在 2024 年 Intersect360 Research 对 HPC-AI 软件的造访中，用户明确指出 FP64 对他们畴昔的应用最为重要。（见图表。）

要是处理器供应商受东谈主工智能驱动，咱们可能会看到 FP64 安稳（或很快）从家具道路图中隐藏，或者至少比东谈主工智能驱动的低精度样子受到的暖和更少。化学、物理和天气模拟等更依赖高精度计较的应用鸿沟将濒临最大的贫乏。

传统 HPC 和较新的 AI 应用门径之间的 CPU 和 GPU 均衡也不同。尽管 Nvidia 在 CUDA 和软件方面过问了多量元气心灵，但大多数 HPC 应用门径在每个节点超越两个 GPU 的情况下都无法很好地运行，好多应用门径在仅有 CPU 的环境中仍然发达最好。相背，AI 平时最好在高密度 GPU 下运行，每个节点有八个或更多 GPU。此外，这些 AI 节点可能更合乎使工具有相对低功耗和高内存带宽的 CPU——ARM 架构的上风体现在 Nvidia Grace CPU 中。

现在，羼杂 HPC-AI 市集充斥着每个节点配备四个 GPU 的服务器节点，这是现时安设的最常见建立。在某些情况下，这可能收尾很好，但在其他情况下，这可能是两边同样脑怒的和洽：GPU 太多，HPC 应用门径无法灵验使用；而对于 AI 职责负载来说又不够。对于其最新的超等计较机MareNostrum 5，巴塞罗那超等计较中心 (BSC) 采纳将其节点分为不同的分区，有些每个节点配备较多 GPU，有些则较少。可组合性时间在畴昔也可能有所匡助，允许一个节点使用另一个节点的 GPU。GigaIO 和 Liqid 是两家以 HPC 为导向的公司，追求系统级可组合性，但迄今为止采纳率有限。

高性能存储也正在被劫合手。咱们与 HPC 数据经管相关的公司，举例 DDN、VAST Data、VDURA（前身为 Panasas）和 Weka，现在正以惊东谈主的速率增长，这要归功于它们的处罚决策适用于 AI。交运的是，对于 HPC 来说，现时它还莫得导致高性能存储架构风景发生紧要变化。

最终，要是推动企业计较的处罚决策发生变化，那么 HPC 可能也必须随之改革。要是这听起来很顶点，请宽解。以前也发生过这种情况。

数十年来，HPC 一直是大型企业计较市集的骄子。市集力量推动了从矢量处理器到标量处理器、从 Unix 到 Linux 以及从 RISC 到 x86 的迁徙。临了这两项迁徙同期发生，这要归功于从对称多处理 (SMP) 到集群的最大调度。

集群在 20 世纪 90 年代末通过 Beowulf 技俩运转大鸿沟出现，该技俩推广了这么一种理念：大型高性能系统不错通过行业圭臬的 x86-Linux 服务器构建。这些商品系统之是以受到暖和，是因为其时一种趋势的炒作和出路与今天的东谈主工智能一样多：万维网的出现。

好多矍铄的 HPC 书呆子对集群感到失望，宣称它不是“实在的”HPC。东谈主们说，它仅仅容量，而不是才调。（IDC HPC 分析师团队致使将“容量 HPC”和“才调 HPC”纳入其市集方法论；这种定名法合手续了多年。）东谈主们悔怨集群不合乎带宽受限的应用门径，它会导致系统行使率低，而且不值得移植。这些与今天对于 GPU 和较低精度的争论格皮毛似。

自然，集群最终胜出，尽管调度历程耗时约十年。集群是行业圭臬，而且成本便宜。一朝应用门径完成移植到 MPI 的历程（平时很不幸），它们就不错苟且地在不同供应商的硬件之间迁徙。不管心爱与否，低精度 GPU 很容易成为现时的模拟。HPC 工程师的任务不是瞎想企业时间，而是行使手头的时间。

高性能计较的某些鸿沟将濒临更大的胁迫或机遇，这取决于你的不雅点。要是东谈主工智能真的能够像传统模拟一样准确地预测收尾，那么东谈主工智能方法将在某些鸿沟实在取代详情趣计较。

以经典的 HPC 案例为例，有限元分析用于碰撞模拟。编造碰撞模拟比物理测试更快、更便宜。汽车公司不错在更短的时刻内测试更多场景，指导开采出最平正罚决策。要是东谈主工智能学会了作念同样的事情，或者作念得更好，会怎么样？咱们还会运行详情趣应用门径吗？毕竟，编造模子从来都不是实体汽车的圆善代表。

这种取代的程度（但愿）是有截止的。HPC 是一个（或应该是一个）历久市集，因为咱们还莫得到达科学的至极，只有还有科学要作念，还有问题要处罚，HPC 就有处罚它的作用。东谈主工智能仍然是一个黑匣子，无法展示它的职责。科学是一个依靠创造性想维的同业评审历程。在某些时候，科学家需要作念数学运算。但在通盘 HPC 应用范围内，值得考虑的是，在哪些方面咱们必须依赖精准的计较，在哪些方面，一个格外好的算计就满盈了。

仍有一些出路光明的 HPC 时间行将问世。举例，NextSilicon 逆势而上，专注于 HPC 应用的 64 位计较。受非好意思国 CPU 需求的推动，欧盟和中国都在投资开采基于 RISC-V 架构的高性能处罚决策。也许最令东谈主沸腾的是，业内多家供应商最近在量子计较方面取得了紧要进展。

从好多方面来看，2025 年都将成为决定 HPC-AI 发展办法的转念点，不仅影响了本世纪余下的时刻，还影响了畴昔十年。在 Intersect360 Research，咱们将定制全年研究日程，以明确这些重要的行业动态。全球 HPC-AI 用户不错通过加入 HALO来匡助疏浚对话。咱们正在倾听。咱们有一些紧要问题需要修起。

https://www.hpcwire.com/2025/01/28/five-big-questions-for-hpc-ai-in-2025/

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