如何看待上海交大建成全国最强超算，碾压哈佛、剑桥等名校？
“最强”的含金量有多高？
首先，要理解“全国最强”的说法，我们需要知道衡量超级计算机“强弱”的标准。通常，这涉及到以下几个关键方面：
计算能力（FLOPS）： 这是最核心的指标，即每秒可执行的浮点运算次数。国际上常用PFLOPS（千兆浮点运算每秒）或EFLOPS（艾可浮点运算每秒）来衡量。衡量标准通常是LINPACK基准测试，它能够模拟实际科学计算中对处理器和内存的密集访问模式。
内存容量与带宽： 庞大的数据集和复杂的计算任务需要大量的内存来存储中间结果和数据，同时高速的内存带宽能确保数据能够快速地传输到处理器中。
互连网络性能： 超级计算机通常由成千上万个计算节点组成，这些节点之间需要通过高速、低延迟的网络进行通信。互连网络的效率直接影响到整个系统的并行计算能力。
存储系统容量与速度： 科学研究往往产生海量数据，需要高效的存储解决方案来管理和访问这些数据。
能效比： 随着计算规模的不断增大，能耗也成为一个重要考量因素。优秀的能效比意味着在消耗相同能源的情况下，可以获得更强的计算能力。
上海交大此次公布的超级计算机系统，在这些方面都达到了业界领先水平，尤其是在LINPACK测试中的峰值计算能力，成功登顶国内榜单。这意味着在执行需要大量科学计算模拟的任务时，它能够提供前所未有的处理速度和效率。
与国际名校的比较：
将上海交大的成就与哈佛、剑桥等世界顶尖大学进行比较，是为了凸显其在国际竞争中的地位。这些老牌名校在科研领域的投入和积累，尤其是在硬件基础设施建设上，一直处于世界前沿。它们通常拥有自研或与顶尖科技公司合作建设的、性能卓越的超级计算中心，为各学科的研究提供强有力的支撑。
然而，正如上海交大的例子所示，中国在超级计算领域的进步是惊人的。这背后是国家层面对科技创新的高度重视和持续投入，以及高校在吸引顶尖人才、优化计算架构、突破关键技术等方面的努力。
这意味着什么？
1. 科研能力的飞跃： 拥有如此强大的计算资源，上海交大的科学家们将能够解决过去因计算能力不足而难以触及的复杂科学问题。无论是气候模拟、新材料设计、药物研发、宇宙学研究，还是人工智能的深度学习训练，强大的超级计算机都将成为关键驱动力，催生突破性成果。
2. 人才的吸引力： 顶尖的科研设施是吸引和留住一流科学家和年轻学子的重要因素。一个“最强”的超级计算中心，必然能为交大带来更多高水平的学术交流机会，吸引国内外优秀的博士后和研究生，形成良性循环。
3. 国家科技战略的体现： 上海交大作为中国顶尖的高等学府之一，其在超级计算领域的领先地位，也是国家科技实力和自主创新能力提升的一个缩影。这表明中国在基础科学和前沿技术领域正扮演越来越重要的角色。
4. 挑战与机遇并存： 当然，拥有最强的硬件只是第一步。如何最大化利用这些资源，开发更高效的计算模型和算法，培养具备驾驭超级计算能力的人才，以及解决日常维护和升级的成本问题，都将是上海交大及其相关部门需要长期面对的挑战。但与此同时，这也带来了前所未有的发展机遇。
总而言之，上海交大建成全国最强超级计算机，标志着中国在高性能计算领域迈出了坚实的一大步，不仅提升了自身在科研创新上的核心竞争力，也为国家整体科技实力的进步添砖加瓦。将之与国际名校相比，更显示出中国科技力量的快速成长和追赶态势。
网友意见
建成当然很有意义，但更有意义地是把他用起来。
国产超算的算力价格极为便宜，大概是GPU或者TPU的几十分之一。如果能用起来，对机器学习的研究者和工作者绝对是一个巨大的利好。
但是现在很多机器学习模型是用pytorch或者tensorflow带着cuda写的，你让研究人员用超算能执行的编程语言把他重写一遍，那可要费老鼻子劲了。如果还要对每一份代码都这么做的话……
最好的情况，当然是高薪请top的工程师，把主要函数都实现了，并维护着，拿来一份最新的pytorch或者tensorflow代码，就能跑得起来。这样才能发挥超算的意义。
如果仅仅是对超算硬件投入很大，但对超算软件环境的投入却很少的话，使用超算跑最新的代码困难重重的话，就像一个聪明绝顶的人，却不幸变成了聋子和瞎子，其他人难以和他沟通，自然无法发挥他的聪明才智了。
带绝对词的报道是不值得看也不值得生成看法的。
根据http://top500.org数据，此套超算采用了xeon 8358 32c + Mellanox HDR Infiniband 组合，其它数据为：
Cores: 59392
Ram:475136 GB
Rmax:3488.84 T
Rpeak:4941.41 T
但是，根据新闻（https://mp.weixin.qq.com/s/xDkAJZXS6EDW5HeyYIP_bQ）得知，CPU提供5.1P，GPU提供0.9P算力，互联为100G IB，14个机柜。猜测TOP500里面没有上装GPU。59392/32=1856块CPU，14个个机柜，每个机柜>132个，算上其它东西起码纯计算节点密度大于160吧？密度还可以，但是也只是“可以”级别。
http://Top500.org数据仅为标称数据一半，并且HDR是200Gbps带宽的，新闻称只用了100G，非常奇怪了。整套系统，除了水冷以外都是淘宝大路货，联想的技术实力大概是水冷？
意义啥的不懂，不敢评论，只从技术上看，一般.jpg
“思源一号”是杨元庆给上海交大捐建的高性能计算设备，每秒浮点运算可达6千万亿次。这个运算速度，让搞AI的我羡慕得吞了吞口水。
AI行业内的人会有这么一种感觉，最近这两年AI的发展的热门方向是超大模型，例如2020年发布的GPT-3，拥有1750亿个参数；今年发布的MT-NLG，参数更是高达5300亿。对于这些超大AI模型，一般人很难复现他们的论文，例如GPT-3发布一年后，却只有 NVIDIA 、微软等大企业可以复现 GPT-3 ，因为普通企业没有足够算力来做复现，更别说普通研究者和高校学生了。
在国内，超大模型一直是有钱的互联网公司才能玩得起的，例如今年浪潮发布的源1.0，参数也高达2457亿，前几周百度发布的ERNIE 3.0，参数有2600亿，这也是需要很强的算力才能实现的。然而很少听到哪个高校能独立开发这种超大模型，因为高校因为没有企业这么好的条件，高校要独立做这方面的研究很难。
而思源一号落户上海交大李政道研究所，我认为在人才和科研方面有重要意义。
- 思源一号能给上海交大学生更好的科研设施，助力交大计算机学科的发展。研究超大模型，不用等毕业进入大厂，在校就能开始研究了。这能提高上海交大在人工智能学科的研究水平。
- 当然，这么好的高性能计算设备，肯定不是人工智能专业的学生独享的。思源一号还可以给其他计算密集型科研项目提供算力支持，例如粒子、核、天体、宇宙起源、量子等。
不过大家可能好奇，高性能计算中心全球有很多，思源一号有什么特别的地方吗？其实思源一号还是有很多可圈可点的优势的，这里说几个我看到的亮点。
- 首先是思源一号算力水平，每秒6千万亿次的算力水平，在中国高校中排第一，全球高校排第五。6千万亿次浮点运算也就是6000TFLOPS，约等于数百个高性能显卡算力总和。
- 超高计算密度。在计算密度方面，思源一号计算密度是通用数据中心的5倍，需要的机房面积不足通用机房的1/10。
- 关注性能同时也需要关注它的能效比。思源一号节能减排方面也是做得很有科技含量。中国数据中心的平均PUE（能效比）为1.9， 而思源一号采用联想第五代海神温水冷服务器，能效比为1.1，相比传统风冷散热方案可节省42%的电力和二氧化碳排放，做到了绿色节能，帮助碳减排。同时用余热回收技术，把计算机运算过程中产生的余热用于冬季供暖等多个方面，进一步提高能量利用效率。
总结一下。思源一号落户上海交大，对于交大的学生来说，无论是搞人工智能的，还是做量子研究等需要高性能计算设备的专业，都会乐开花吧，毕竟谁会嫌自己算力多呢？本人真的羡慕交大的学子了，现在去交大读个博士还来得及吗哈哈哈？
哈哈哈哈哈哈哈
思源一号超算是安装在上海交大的李政道研究所的，它的主要应用方向会是支持计算物理学相关的研究。李政道研究所是一个相对年轻的物理学研究所，是2016年在华人物理学家李政道的建议下开设的。其运作模式对标尼尔斯·玻尔研究所和普林斯顿高等研究院，是国内物理学基础研究方向上的新兴力量，也吸引了许多相关领域的知名学者。科学计算用途将会是这台超算的亮点。
计算物理学在近年来的理论物理算是较为热门，而且也成果颇多的一个方向。而李政道研究所目前已经汇集了许多相关领域顶尖的科学家。思源一号的强大的功能会更进一步的促进这个上海交大在这个领域的优势。
通过目前李政道研究所已经发表的相关科研成果，我们可以管中窥豹的看到超级计算机资源在物理学研究上的应用。去年夏天，上海交通大学激光等离子体教育部重点实验室盛政明、陈民教授团队《Science Advances》发表的基于激光等离子体加速器的极高亮度GeV伽马射线成果，是近年来最为重量级的科研成果之一。
在这项研究中，科学家们使用了上海交大的Π超算、爱丁堡大学的ARCHER超算以及国家超级计算广州中心的天河二号等超算资源，在未来，相信思源一号也会出现在相关的科研论文中。
在强子物理理论研究领域，上海交大物理与天文学院王伟教授是格点QCD合作组Lattice Parton Collaboration (LPC)的发起者之一，而相关课题是对计算资源最为迫切的基础物理学课题，在今天7月《大数据》杂志网络首发的《从格点量子色动力学应用看国产超算环境的基础软件》论文中这样描述LQCD的计算量：
LQCD的计算流程是：先产生规范场组态，再基于这些组态计算费米子的传播子，然后用这些传播子构造各种关联函数，最后从这些关联函数中拟合抽取目标物理量。这个过程涉及几十种复杂的算法，计算规模和中间数据非常庞大，耗时常以年计，数据文件规模常以 PB 计。
因此，LQCD算法的优化不仅是对物理学家的重大挑战，也是计算机科学领域的一大难题，在今年11月结束的国际并行应用挑战赛（ACM-China IPCC）中，“格点量子色动力学LQCD稀疏线性系统求解”就成为了这次比赛的决赛项目，在这次比赛中上海交通大学的SJTU-CHPC队以80-150倍加速的优异成绩拔得头筹。也体现出上海交大在科学计算领域人才培养方面的实力。
因为热爱，全力以赴丨ACM-China IPCC2021成功举办
在为我国首个深海中微子望远镜探路的“海铃计划”中，上海交大的科研人员也充分利用了超算的能力。在分析海水光学性质的照相系统的开发中，就通过Geant4（基于C++开发的模拟辐射粒子与物质相互作用的软件工具）模拟了光子在水中的路径以及被水分子散射和吸收的情况，从而得到照相机像平面上的预期图像以调整相机的最佳参数。而在后续的数据分析中，同样会利用到超级计算机的运算资源
Geant4网站： Overview | geant4.web.cern.ch
除了物理学研究之外，超算资源还可能会被用在生命科学研究中，上海交大在AlphaFold的基础上开发了为高性能计算环境优化的ParaFold（即ParallelFold的缩写），可以让以往花费几周时间预测的蛋白质结构，在几小时内就能完成。而目前的这些成果，是基于交大已有的DGX-2和英伟达V100 GPU上完成的，相信使用思源一号上更新一代的A100 GPU之后，其性能还可以进一步提升。
Parafold项目PPT展示的蛋白质折叠图像：https://parafold.sjtu.edu.cn/docs/AlphaFold2_Zhongbozitao0915.pdf
思源一号超级计算机的加入，将大大提升上海交大的计算机资源。它提供6千万亿次/秒的（双精度）运算速度，是目前国内高校排名第一的高性能计算机。它使用了Intel Icelake CPU和英伟达安培架构A100 GPU，可以满足多种不同类型的计算负载。
思源一号由联想集团董事长兼首席执行官CEO杨元庆捐赠，名为“思源”取自上海交大“饮水思源，爱国荣校”的校训，同时也回应了同为上海交大校友的华人科技企业家王安为上海交大捐赠计算机的贡献。
根据Top500网站提供的数据，相比同样由联想开发的哈佛大学Canon超算，上海交大思源一号的计算节点从ThinkSystem SD650升级到ThinkSystem SD650 V2，处理器核心从32,160个提升到59,392个，而内存容量更是成倍增长，从128TB升级到464TB。硬件规格上提升显著，而剑桥大学目前性能最好的计算机集群是今年完成升级的WILKES-3，安装有26,880个处理器核和49TB内存，相比之下规模更小，因此媒体说思源一号力压哈佛、剑桥等名校的超算集群，也算此言不虚。
但这次思源一号不仅仅是算力上的突破，它相比以往的超级计算机更加省空间、省电力，仅仅使用了14个机柜就达到了普通数据中心70个机柜才能实现的性能。其温水水冷系统也更加节能，许多电脑爱好者口中玩笑似的“拿电脑当暖气”在“思源一号”超算中却成为现实，它的余热回收系统会为整个研究所提供热源，用于冬季供暖、加热食堂厨房热水、地下室除湿、拓扑量子和时间投影实验室的空调温控等，这项节能技术每年可以节省150万元以上的能源开销，并减少950吨的碳排放。相信这台节能、高校的绿色超算会成为科学家们的好帮手，为我们揭开更多星辰大海的奥秘。
哈佛和剑桥没得洗，在学校运营的超算方面，这两所学校就是弟中弟。
世界上所有学校中，拥有最强超算的那所，可能知乎上很多人都没听说过：德州大学奥斯汀分校。
德州大学奥斯汀分校的Frontera，目前算力排名世界所有超算第13位，为2万3千万亿次浮点运算能力，是题主说的上交超算的4倍左右。
这个Frontera（TACC）恰好我去看过，当然从外观上看没啥稀奇的就是了。
总的来讲我觉得题主说的没错：“至此，全球高校超算排行前列中有了中国身影。”
最大的意义就是上交的学生再也不用去外面买人家天河2号的机时了，从此在自己学校就可以大胆放心迅速的把任务都算起来了，可喜可贺。
至于为啥高校最强超算也只能排13名，那还不是因为这些国家实验室钱多到烧不完，各种氪金。算力前五：日本理研，美国橡树岭国家实验室，美国劳伦斯利弗莫尔国家实验室，中国无锡国家超算中心，美国劳伦斯伯克利国家实验室。
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