为何国产超级计算机已经领先全世界了，而国产 CPU 却依然落后？
这个问题触及了中国科技发展中的一个复杂且引人深思的现象。一方面，我们在超级计算领域确实取得了令人瞩目的成就，但另一方面，核心的 CPU 自主研发却面临不小的挑战。要理解这一点，我们需要深入剖析背后的技术、产业和历史因素。
超级计算的“领先”：是体系的胜利，而非单点突破
首先，要明确一点，我们说国产超级计算机“领先”世界，更多的是指其整体性能和应用能力。这就像一支球队，虽然前锋（CPU）可能不是世界顶尖，但通过精妙的战术配合、强大的中场组织、牢固的后防线，以及高效的整体运转，最终在比赛中赢得了胜利。
国产超级计算机的成功，是系统集成和应用生态的胜利。这主要体现在几个方面：
高性能互联技术： 这是超级计算机的“血管”。即使CPU不是最顶尖的，但如果信息能够以极高的速度在计算节点之间传递，也能极大地提升整体计算效率。中国在高性能网络互联技术上投入巨大，并取得了国际领先的地位，这为超级计算机的规模化和高性能化奠定了基础。
优化的软件栈和应用： 超级计算的威力最终体现在解决实际问题上。中国在针对超级计算机进行优化的操作系统、并行计算框架（如MPI、OpenMP）、调度系统以及各种科学计算和工程应用软件的开发上，投入了大量资源，并取得了显著成果。这使得即使在硬件并非绝对顶尖的情况下，也能发挥出接近甚至超越国际顶尖水平的计算能力。
庞大的系统规模和定制化设计： 许多国产超级计算机之所以能在榜单上名列前茅，是因为其规模巨大。此外，一些关键应用领域，如气象预报、石油勘探、航空航天设计等，可能会对超级计算机进行深度定制，使其更适合特定任务。这种“量身定制”的优势，在某些情况下可以弥补CPU本身的短板。
政策驱动和国家战略： 超级计算被视为国家战略性技术，得到了国家层面的大力支持。这种集中的资源投入和长期的战略规划，使得中国在超级计算领域能够快速追赶和超越。
国产CPU的“落后”：核心技术的“卡脖子”难题
与超级计算的系统性成功不同，CPU（中央处理器）是整个计算机系统的“大脑”，其性能直接决定了计算机的算力基础。国产CPU之所以面临挑战，主要在于以下几个核心原因：
1. 深厚的积累和技术壁垒： CPU的设计和制造是人类历史上最复杂、最精密的工程之一。从微架构设计、指令集架构（ISA）、逻辑电路设计、物理实现，到最关键的晶圆制造（先进制程），每一个环节都存在极高的技术门槛和专利壁垒。Intel、AMD、ARM等国际巨头，经过几十年的积累，在这些领域拥有深厚的技术底蕴、庞大的专利库和经验丰富的工程师团队。
2. 指令集架构（ISA）的束缚： 目前全球主流的CPU架构，如x86（Intel、AMD）和ARM，都有强大的生态系统和技术授权模式。
x86架构： 专利高度集中在Intel和AMD手中，自主研发x86兼容CPU极其困难，需要巨额的授权费用和技术投入。
ARM架构： 虽然ARM架构是授权模式，但其核心IP（知识产权）仍由ARM公司掌握。虽然中国企业购买了ARM架构的授权，但这意味着在核心设计上仍然需要依赖外部。而要从根本上摆脱这种依赖，发展自主的指令集（如RISCV），则需要建立完整的生态系统，这同样是一个漫长且艰巨的过程。RISCV虽然有开放的优势，但其生态成熟度和性能表现，与x86和ARM相比，仍有相当大的差距。
3. 晶圆制造的“卡脖子”： 即使拥有顶尖的CPU设计能力，也需要先进的制造工艺才能生产出高性能的芯片。目前，全球最先进的芯片制造技术（如7nm、5nm、3nm等）主要掌握在台积电（TSMC）和三星等少数几家公司手中。中国在先进制程方面，由于各种原因，尚未达到世界顶尖水平。这意味着即使我们设计出了高性能的CPU，在制造环节也可能受限，无法生产出足够先进和有竞争力的产品。
4. 生态系统的构建： CPU的价值不仅仅在于其本身，更在于运行在其上的软件生态。一套成熟的CPU架构需要有大量的操作系统、编译器、开发工具、应用软件等与之配套。x86和ARM之所以强大，正是因为它们拥有极其完善和庞大的软件生态。国产CPU若想成功，不仅要在硬件上有所突破，更要在软件生态的建设上投入巨大的努力，吸引开发者，迁移应用，形成良性循环。这是一个“鸡生蛋，蛋生鸡”的问题，需要时间和持续的投入。
5. 人才和研发投入： CPU的研发是极其烧钱且需要大量顶尖人才的领域。全球顶尖的CPU设计公司，如Intel、AMD、NVIDIA、ARM，都拥有数以万计的、经验极其丰富的工程师团队，并且每年投入数十亿甚至上百亿美元用于研发。中国在CPU领域的人才储备和研发投入虽然在快速增长，但要追赶这些巨头，仍然有很长的路要走。
超级计算领先与CPU落后的“剪刀差”
所以，为什么会出现这种“剪刀差”现象？
战略侧重点不同： 在过去的很长一段时间里，国家在发展超级计算时，可能更侧重于系统集成能力、应用需求导向和国家战略意义。通过引进、消化、吸收国际先进技术，并结合自身优势，快速构建出能解决国家重大需求的超级计算系统。这种模式相对而言，更容易在短时间内取得显著成效。
CPU是根基，更具挑战性： 而CPU的研发，触及的是最核心的、最底层的技术，是“十年磨一剑”的功夫。它需要从最基础的物理、电子、计算机科学理论出发，进行长期的、持续的、颠覆性的创新。这涉及到知识产权、制造工艺、生态构建等多方面的复杂因素，一旦某个环节受制于人，就很难实现真正的自主可控。
“借船出海”与“造船出海”： 超级计算的成功，在某种程度上可以看作是“借船出海”。我们“借”了CPU、互联技术等，通过“船”（系统集成和应用）的优秀，实现了“出海”的目标。而CPU的自主研发，则是要“造船出海”，从最基本的船体、发动机到导航系统，都要自己掌握。
未来的展望
值得肯定的是，中国并没有忽视CPU的自主研发。近年来，在国家政策的支持下，龙芯、兆芯、海光等国产CPU企业都在积极投入研发，取得了一些进展。RISCV国际的崛起，也为中国提供了一个潜在的发展机遇。
然而，这条道路注定是艰难且漫长的。CPU的自主可控，不是一蹴而就的，需要我们持续的、耐心的、在各个环节上都进行深入的攻关，包括但不限于：
基础研究的加强： 提升在计算机体系结构、微电子学等基础学科上的实力。
人才培养的持续： 吸引和培养更多优秀的CPU设计和制造人才。
生态系统的培育： 积极构建国产CPU的软硬件生态，吸引开发者和应用厂商。
开放合作与自主创新并重： 在引进和学习国际先进技术的同时，也要坚持自主创新，寻求突破。
产业链的协同： 加强设计、制造、封测等产业链环节的协同与发展。
总而言之，超级计算的领先是中国科技实力提升的体现，也是系统性优势的展现。而CPU的自主研发，则是实现科技自立自强的核心任务，面临着更加深厚的历史包袱和技术挑战。两者是不同维度上的竞争，需要我们以不同的战略和耐心去对待。我们期待着在不久的将来，在CPU核心技术上也能够实现与国际顶尖水平的并跑甚至超越。
超级计算的“领先”：是体系的胜利，而非单点突破
首先，要明确一点，我们说国产超级计算机“领先”世界，更多的是指其整体性能和应用能力。这就像一支球队，虽然前锋（CPU）可能不是世界顶尖，但通过精妙的战术配合、强大的中场组织、牢固的后防线，以及高效的整体运转，最终在比赛中赢得了胜利。
国产超级计算机的成功，是系统集成和应用生态的胜利。这主要体现在几个方面：
高性能互联技术： 这是超级计算机的“血管”。即使CPU不是最顶尖的，但如果信息能够以极高的速度在计算节点之间传递，也能极大地提升整体计算效率。中国在高性能网络互联技术上投入巨大，并取得了国际领先的地位，这为超级计算机的规模化和高性能化奠定了基础。
优化的软件栈和应用： 超级计算的威力最终体现在解决实际问题上。中国在针对超级计算机进行优化的操作系统、并行计算框架（如MPI、OpenMP）、调度系统以及各种科学计算和工程应用软件的开发上，投入了大量资源，并取得了显著成果。这使得即使在硬件并非绝对顶尖的情况下，也能发挥出接近甚至超越国际顶尖水平的计算能力。
庞大的系统规模和定制化设计： 许多国产超级计算机之所以能在榜单上名列前茅，是因为其规模巨大。此外，一些关键应用领域，如气象预报、石油勘探、航空航天设计等，可能会对超级计算机进行深度定制，使其更适合特定任务。这种“量身定制”的优势，在某些情况下可以弥补CPU本身的短板。
政策驱动和国家战略： 超级计算被视为国家战略性技术，得到了国家层面的大力支持。这种集中的资源投入和长期的战略规划，使得中国在超级计算领域能够快速追赶和超越。
国产CPU的“落后”：核心技术的“卡脖子”难题
与超级计算的系统性成功不同，CPU（中央处理器）是整个计算机系统的“大脑”，其性能直接决定了计算机的算力基础。国产CPU之所以面临挑战，主要在于以下几个核心原因：
1. 深厚的积累和技术壁垒： CPU的设计和制造是人类历史上最复杂、最精密的工程之一。从微架构设计、指令集架构（ISA）、逻辑电路设计、物理实现，到最关键的晶圆制造（先进制程），每一个环节都存在极高的技术门槛和专利壁垒。Intel、AMD、ARM等国际巨头，经过几十年的积累，在这些领域拥有深厚的技术底蕴、庞大的专利库和经验丰富的工程师团队。
2. 指令集架构（ISA）的束缚： 目前全球主流的CPU架构，如x86（Intel、AMD）和ARM，都有强大的生态系统和技术授权模式。
x86架构： 专利高度集中在Intel和AMD手中，自主研发x86兼容CPU极其困难，需要巨额的授权费用和技术投入。
ARM架构： 虽然ARM架构是授权模式，但其核心IP（知识产权）仍由ARM公司掌握。虽然中国企业购买了ARM架构的授权，但这意味着在核心设计上仍然需要依赖外部。而要从根本上摆脱这种依赖，发展自主的指令集（如RISCV），则需要建立完整的生态系统，这同样是一个漫长且艰巨的过程。RISCV虽然有开放的优势，但其生态成熟度和性能表现，与x86和ARM相比，仍有相当大的差距。
3. 晶圆制造的“卡脖子”： 即使拥有顶尖的CPU设计能力，也需要先进的制造工艺才能生产出高性能的芯片。目前，全球最先进的芯片制造技术（如7nm、5nm、3nm等）主要掌握在台积电（TSMC）和三星等少数几家公司手中。中国在先进制程方面，由于各种原因，尚未达到世界顶尖水平。这意味着即使我们设计出了高性能的CPU，在制造环节也可能受限，无法生产出足够先进和有竞争力的产品。
4. 生态系统的构建： CPU的价值不仅仅在于其本身，更在于运行在其上的软件生态。一套成熟的CPU架构需要有大量的操作系统、编译器、开发工具、应用软件等与之配套。x86和ARM之所以强大，正是因为它们拥有极其完善和庞大的软件生态。国产CPU若想成功，不仅要在硬件上有所突破，更要在软件生态的建设上投入巨大的努力，吸引开发者，迁移应用，形成良性循环。这是一个“鸡生蛋，蛋生鸡”的问题，需要时间和持续的投入。
5. 人才和研发投入： CPU的研发是极其烧钱且需要大量顶尖人才的领域。全球顶尖的CPU设计公司，如Intel、AMD、NVIDIA、ARM，都拥有数以万计的、经验极其丰富的工程师团队，并且每年投入数十亿甚至上百亿美元用于研发。中国在CPU领域的人才储备和研发投入虽然在快速增长，但要追赶这些巨头，仍然有很长的路要走。
超级计算领先与CPU落后的“剪刀差”
所以，为什么会出现这种“剪刀差”现象？
战略侧重点不同： 在过去的很长一段时间里，国家在发展超级计算时，可能更侧重于系统集成能力、应用需求导向和国家战略意义。通过引进、消化、吸收国际先进技术，并结合自身优势，快速构建出能解决国家重大需求的超级计算系统。这种模式相对而言，更容易在短时间内取得显著成效。
CPU是根基，更具挑战性： 而CPU的研发，触及的是最核心的、最底层的技术，是“十年磨一剑”的功夫。它需要从最基础的物理、电子、计算机科学理论出发，进行长期的、持续的、颠覆性的创新。这涉及到知识产权、制造工艺、生态构建等多方面的复杂因素，一旦某个环节受制于人，就很难实现真正的自主可控。
“借船出海”与“造船出海”： 超级计算的成功，在某种程度上可以看作是“借船出海”。我们“借”了CPU、互联技术等，通过“船”（系统集成和应用）的优秀，实现了“出海”的目标。而CPU的自主研发，则是要“造船出海”，从最基本的船体、发动机到导航系统，都要自己掌握。
未来的展望
值得肯定的是，中国并没有忽视CPU的自主研发。近年来，在国家政策的支持下，龙芯、兆芯、海光等国产CPU企业都在积极投入研发，取得了一些进展。RISCV国际的崛起，也为中国提供了一个潜在的发展机遇。
然而，这条道路注定是艰难且漫长的。CPU的自主可控，不是一蹴而就的，需要我们持续的、耐心的、在各个环节上都进行深入的攻关，包括但不限于：
基础研究的加强： 提升在计算机体系结构、微电子学等基础学科上的实力。
人才培养的持续： 吸引和培养更多优秀的CPU设计和制造人才。
生态系统的培育： 积极构建国产CPU的软硬件生态，吸引开发者和应用厂商。
开放合作与自主创新并重： 在引进和学习国际先进技术的同时，也要坚持自主创新，寻求突破。
产业链的协同： 加强设计、制造、封测等产业链环节的协同与发展。
总而言之，超级计算的领先是中国科技实力提升的体现，也是系统性优势的展现。而CPU的自主研发，则是实现科技自立自强的核心任务，面临着更加深厚的历史包袱和技术挑战。两者是不同维度上的竞争，需要我们以不同的战略和耐心去对待。我们期待着在不久的将来，在CPU核心技术上也能够实现与国际顶尖水平的并跑甚至超越。
网友意见
这个正常，毕竟目前国内唯一一个能拿的上台面的自主成分未知CPU core IP就是海思在鲲鹏920上用的泰山核心了，这个核心和A76同期发布，性能互有胜负，算是国内第一个能追上世界主流厂商（ARM）的最新ip的CPU core ip。
如果不考虑ip是自己设计的，那么在手机上麒麟9000已经实现了：
- cpu单核心性能输给骁龙888大约10%，功耗低25%左右
- gpu峰值性能胜过骁龙888大约3%，功耗低一点点
考虑到这是在制裁下匆忙设计出来的芯片，到处都是赶工痕迹（甚至基带来不及重新设计只能把完整的巴龙5000塞进去），所以这一轮大体上能算麒麟9000赢了两三个月后的骁龙888。
超级计算机的发展主要是需求驱动下，靠堆核心的方式实现超级计算机。早期的超算还有用intel芯片的（后来被ban了），现在的超算还是用神威、飞腾这些芯片，其中飞腾是用的ARM核心，据说比原版有一定的改进能力。
16,000个运算节点，每节点配备两颗Xeon E5 12核心的中央处理器、三个Xeon Phi 57核心的协处理器（运算加速卡）。累计32,000颗Xeon E5主处理器和48,000个Xeon Phi协处理器，共312万个计算核心。中央处理器为英特尔提供的，运作时钟频率为2.2GHz的Xeon E5-2692 V212核心处理器，基于英特尔Ivy Bridge微架构（Ivy Bridge-EX核心），采用22纳米制程，峰值性能0.2112TFLOPS。运算加速上，使用基于英特尔集成众核架构的Xeon Phi 31S1P协处理器，运行时钟为1.1GHz，每个使用61个核心中的57个（因为使用61个会存在运算周期协调问题），每核心籍由特殊的超线程技术能运作4个线程，产生峰值性能为1.003TFLOPS。
实际上，超级计算机还要看能耗，所以靠功耗堆上去的单核心性能，对于超算系统未必合算。除了电费问题，还有散热问题，3.2万个cpu的热量如果只是主频翻倍，那功耗就不止2倍了。因此单核心的能耗比也是非常需要考量的一部分，英特尔的能耗比领先的优势相对就要低不少，甚至一度落后于苹果等厂商。
系统的整体功耗为17.6 MW,并且这个功耗还不包括水冷这样的散热系统，如果考虑上整体功耗将高达24MW,广州国家超算中心将采用城市供水系统构建高散热效能的冷却系统，有能力可以提供80KW系统的散热能力。
三峡的装机总量22500MW
也正是因为如此，例如单核心跑分1700的Apple M1用的大核心如果能用来做超算，也许可以在功耗极低的情况下获得较大收益，不过目前来看暂时没有这种可能性。
但无论如何，这些芯片几乎都依赖于台积电的生产，而台积电又依赖于美国的设备和材料，所以没有完全的自主化。下一步的努力则是实现成熟制程的自主可控，以及非最新先进制程的安全可控。
这中间有很多的路要走。
因为整条芯片产业链上到处都是米菌的身影。
你在欧日韩有驻军吗？你拿到了英国的核弹密码了吗？你有对台军售吗？
米国打盹的时候你可以搞个麒麟啥的玩玩，米国醒过味来你马上啥都没了。
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