超级电脑的竞赛速度一再加快，但在朝百万兆级(Exascale)发展的道路上，却遭遇到功效、成本及资料安全性等重大挑战。
　　
　　本月初，包括超微(AMD),Appro,Cray,PenguinComputing和Supermicro等公司，针对高性能运算(HPC)进行了讨论，而GartnerResearch副总裁暨分析师CarlClaunch将超级运算领域称之为一个“不断移动的目标”。
　　
　　政府、企业和学术单位的资料都显示系统对速度的需求不断提高，Claunch说，这些系统必须应对日益增加的多种问题，从气候变迁到防御核武，甚至还包含了朝生物医学方面的发展挑战。
　　
　　Exascale级运算，即每秒可进行10的18次方(quintillion)运算，已不再是科幻小说了，业界希望能在2018年实现，Claunch说。
　　
　　事实上，超级电脑和高性能运算受业界重视程度日增，且其应用跨越众多产业，从核子物理到气候建模，甚至金融业都包含在内，而目前大家对超级电脑的一致问题，都集中在效率、密度和成本上。
　　
　　“大部份的超级电脑采购者都受限于预算，”Claunch指出，尽管已经在运算建模方面居得了很大进展，且HPC的设计弹性也不断增加，但业界对更小、售价更低的系统需求依然强劲。
　　
　　摩尔定律大幅改善了电晶体密度，但还有很多工作要做，与会的专家们指出，特别是在每瓦功率方面，如何将更多的电源转换为FLOPS运算速度是关键。
　　
　　超级电脑的电源预算不断上升，而为了求取更高的效率，最终超级电脑的开发成本也不断提高。
　　
　　例如，美国政府已增加了太空计划的投资金额，据报导仅2012年便将挹注1.26亿美元在Exascale级运算的开发上，以提升其在超级电脑霸主地位方面的竞争力。特别是中国和日本最近在太空领域也展现出积极态度。
　　
　　Cray的HPC系统资深副总裁MargaretWilliams指出，“超级电脑是维持美国领先地位的关键之一。”她表示，Cray经常与美国政府官员接触，并游说美国能源部门投注更多资源在超级运算领域。“该领域确实需要大量的投资，”她强调。
　　
　　尽管有些人认为美国并不需要做这些庞大的投资，但也有一些人表示，在HPC领域的投资最终将有利于整个产业发展，Supermicro公司行销暨业务开发副总裁DonClegg认为，争论终将平息。“今天的尖端技术就是明天的主流系统，”他说。
　　
　　电力、地板空间限制
　　
　　然而，尽管许多资金挹注在HPC领域，但仍有许多具潜力的超级电脑客户，仍然受限于电力甚至是地面放置空间，Claunch说。他补充道，发展HPC将可提高效率，从而获得巨大利益。
　　
　　Supermicro的Clegg说，“”我们非常重视电源效率挑战。他进一步指出，“大家都更加关注电源，”Supermicro的目标是获得约94%的效率。“电源和冷却是最大的问题，”Clegg再度指出，冷却成本几乎是和性能的提升呈指数级成长，因此要达到有利的成本效益比更加困难了。
　　
　　“目前我们缺乏足够的廉价电力让我们发展Eexascale级运算，除非我们做出一些重大的架构变化，”他说。
　　
　　Appro公司的AnthonyKenisky同意，“电力是Exascale级运算面临的主要挑战。”
　　
　　AMD院士暨技术长ChuckMoore说，希望实现Exascale级运算的人，可能要考虑到每Megawatt高达百万美元的花费。他补充说：Bulldozer或Interlagos处理器性能仍然不足，无法让我们达到Exascale级的运算目标。
　　
　　Moore预测，或许至少要到2019或2020年，AMD的晶片才能提供足以让客户达到Exascale级运算的可编程水准，他并指出，GPU将成为其中的一大关键因素。
　　
　　事实上，业界人士大多同意在超级电脑内使用GPU会是推动该领域前进的关键之一。
　　
　　“在抒解瓶颈方面，GPU是异质运算相当重要的一部分，”Clegg指出，绘图处理器正成为建构异质运算的一项要素。尽管GPU近期一直是热门讨论议题，但Clegg仍抱持谨慎态度。“未来该领域是否100%都会是异质运算且基于GPU的？我不这么想，因为有一些应用会适合，但也有一些不会，”他说。
　　
　　“此刻，GPU在HPC领域是相当流行的词汇，”PenguinComputing公司CEOCharlesWuischpard说。该公司以‘依照需求的模型’来执行超级运算。“对我们的大型系统而言，我们所做的每件工作事实上都涉及到GPU，但大多数并不是对大量市场。”
　　
　　GPU在超级电脑领域站稳脚步
　　
　　“GPU逐渐在超级电脑领域站稳脚步，”Cray的Williams同意，并表示她的公司已经开发出一些全球最快的超级电脑系统，并看到了GPU在该领域的重要性日益提升。今年五月，Cray发表XK6混合超级电脑，整合了AMD的多核心纯量处理器，及Nvidia的多核心GPGPU处理器器，达到了50petaflops的峰值性能，Williams并表示，该公司目前正在改良其Jaguar系统，预计将添加GPU。
　　
　　Williams说，问题在于这个产业是否能让应用程式更轻易地存取GPU，而且更具功效。
　　
　　Appro的Kenisky同意，“应用程式将是驱动GPU在此领域应用普及的要素，”他并指出，虽然已经看到对GPU技术越来越广泛的关注和需求，但该公司仍未看到GPU具有足够的影响力。
　　
　　“GPU运算仍处于起步阶段，”Moore说。他表示AMD目前投注在GPU的发展工作将使其绘图处理器更像是向量电脑，这将更容易进行编程。“最好的东西还没到呢，他表示，该公司正试图让CPU和GPU之间的无缝切换更加简便。
　　
　　另外，这次会议也讨论到了ARM架构。
　　
　　“ARM只是缺乏x86的生态系统，”Williams说，而Cray并不指望ARM架构能在超级电脑领域快速起飞。
　　
　　Kenisky则乐观多了，他表示Appro公司认为ARM可作为“补充解决方案”，特别是在超级电脑领域中以外的嵌入式管理部份。
　　
　　“ARM在高度竞争的产业维持了良好的竞争力，”Moore表示，AMD认为ARM推动了创新，但他怀疑ARM的平台是否能在HPC领域扮演重要角色。
　　
　　“在微控制器使用ARM核心是理所当然的，”Moore说，他承认ARM的平台表现良，但很快便会面临安达尔定律(Amdahl'sLaw)的局限性。
　　
　　安达尔的论点经常被用来形容当希望最大幅度地改善整个系统时，该系统却仅有部分获得改善。
　　
　　“x86将维持其作为超级电脑核心的地位，”Moore肯定道。
　　
　　Clegg表示，对云端或HPC来说，现在还没有一个放诸四海皆准的标准。
　　
　　讨论到在HPC和云端运算之间工作量差异时，与会人员同意，二者之间虽然有一些共通性，但在不同应用间应该采用何种模式仍然未有定论。