日本开辟ARM新赛道重夺第一,中国超算理应居安思危
近日 , 国际超算大会发布最新一期的全球超算TOP500榜单 , 日本超算“富岳”(Fugaku)超越美国“顶峰”(Summit)登顶榜首 , 在业内引起了强烈反响 。 这也是日本在阔别8年之后 , 重返超算TOP500第一 。 相较之下 , 此前曾获第一的中国“神威?太湖之光”和“天河2号A”虽然依然处在前5之列 , 但在其分别停更4年和7年之后 , 与排名前三的日本和美国正在拉开差距 。
整体发展:追求“机海战术“大而不强 , 算力效率从旗鼓相当到大幅落后
所谓好汉不提当年勇 。 但为了客观反映中国超算这几年额发展变化和当下的实际表现 , 我们以2016年6月的超算TOP500排名作为起点 , 直到今年6月刚刚公布的最新超算TOP500止 , 看看中国、美国和日本间在超算领域间竞争的演变 。
需要说明的是 , 我们之所以选择2016年6月超算TOP500排名作为起点 , 是因为在那一年 , 中国不仅首次囊括冠、亚军 , 神威?太湖之光”还是首次采用完全自主芯片(申威SW26010)问鼎 , 意义非同寻常 。 同时在总套数上 , 中国也首次超越美国 , 远甩日本 , 可以说 , 那是中国在超算TOP500中的高光时刻和最高水平 。

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2016年6月超算TOP500前5排名
2016年6月 , 中国进入TOP500的总套数为167套 , 市场份额为33.4% , 平均每套实际算力为1264326Gflops , 平均每套理论算力2198992Gflops , 效率为57.5% 。
相比之下 , 美国进入TOP500的总套数165套 , 市场份额为33% , 平均每套实际算力为1049834Gflops , 平均每套理论算力1493272Gflops , 效率为70% 。
日本进入TOP500的总套数为29套 , 市场份额为5.8% , 平均每套实际算力为1344897Gflops , 平均每套理论算力1675728Gflops , 效率为79.7% 。

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2016年6月超算TOP500按国家划分的系统套数、实际算力等排名
对比结果为 , 中国进入TOP500的套数与美国旗鼓相当 , 平均每套实际算力是美国的1.2倍;平均每套理论算力是美国的1.47倍 , 效率是美国的82.1% , 除了效率一项落后外 , 在重要的实际算力和理论算力上均超越美国 。
与日本相比 , 中国进入TOP500的套数是其5.69倍 , 平均每套实际算力是其94% , 平均每套理论算力是其1.31倍 , 效率是其72.1% 。
由此看 , 在事关超算真正竞争力的平均每套实际算力、平均每套理论算力以及效率上 , 中国与美国及日本各有领先 , 但总体呈现出旗鼓相当的趋势 , 尤其是与美国相比 , 在套数接近的情况下 , 平均每套实际算力和平均每套理论算力均处在领先的位置 。
时至2020年6月 , 中国进入TOP500的总套数为226套 , 市场份额为45.2% , 平均每套实际算力为2502447Gflop , 平均每套理论算力5242039Gflop , 效率为47.74% 。
相比之下 , 美国进入TOP500的总套数为113套 , 市场份额22.6% , 平均每套实际算力5501377Gflop , 平均每套理论算力7825818Gflop , 效率为70.3% 。
日本进入TOP500的总套数为29套 , 市场份额5.8% , 平均每套实际算力18193362Gflop , 平均每套理论算力23846850Gflop , 效率为76.29% 。

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2020年6月超算TOP500按国家划分的系统套数、实际算力等排名
对比结果为 , 中国进入TOP500的套数是美国的2倍 , 平均每套实际算力是美国的45.5% , 平均每套理论算力是美国的67% , 效率是美国的67.9% 。
与日本相比 , 中国进入TOP500的套数是其7.79倍 , 平均每套实际算力是其13.75% , 平均每套理论算力是其21.98% , 效率是其62.58% 。
4年后的今天 , 中国超算在总套数高速增长(相对于美国的减少和日本的不变) , 在关键性的每套实际算力、平均每套理论算力以及效率上与美国和日本相比 , 均出现了非对称性的大幅下滑 , “大而不强“的趋势相当明显 。
核心之争:“神威?太湖之光”和“天河2号A”被超越前后均未更新
如果说前述是我国超算从2016年6月之后的4年间 , 整体在走提升套数 , 低效率竞争的模式 , 那么在代表超算核心竞争力的TOP5中 , 曾经在2016年6月首次包揽冠、亚军的“神威?太湖之光”和“天河2号A”至今 , 几乎处在停更的状态 。
【日本开辟ARM新赛道重夺第一,中国超算理应居安思危】例如“神威?太湖之光” , 在2016年6月首夺超算TOP500冠军之后 , 直到今年6月最新的超算TOP500榜单发布 , 没有任何更新 。 相比之下 , “天河2号A”也仅是在2016年6月紧随“神威?太湖之光”拿下超算TOP500亚军2年之后的2018年6月进行了一次更新 , 其中Rmax从此前的33862.7TFlop/s提升至61444.5TFlop/s;Rpeak则从54902.4TFlop/s提升至110678.7TFlop/s 。
尽管如此 , 2018年6月 , 超算TOP500的榜单中的TOP5还是发生了逆转 。 “神威?太湖之光”和“天河2号A”保持了2年 , 4次榜单冠、亚军的位置分别被美国的Summit和Sierra替代 。

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2018年6月超算TOP500前5排名
更让我们不解的是 , 在被超越之后 , 本来理应通过更新与美国Summit和Sierra争位的“神威?太湖之光”和“天河2号A”却迟迟没有更新 。
相反 , 倒是当时位列第三的美国Sierra进行了更新 , 其Rmax从此前的71610TFlop/s提升至94640TFlop/s;Rpeak则从119193.6TFlop/s提升至125712TFlop/s , 从而借此在半年之后 , 即2018年11月发布的 , 新的超算TOP500排行中挤掉了排名第二的“神威?太湖之光” 。

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2018年11月超算TOP500前5排名
与Sierra类似 , 虽然美国的Summit在2018年6月拿下了超算TOP500的冠军 , 但其仍在一年之后的2019年6月进行了更新 , 其Rmax从此前的143500TFlop/s提升至148600TFlop/s;Rpeak保持不变 , 但显然提升了效率 。
所谓不进则退 。 正是由于中国“神威?太湖之光”和“天河2号A“在领先和被超越之后的“不进”与美国落后与领先的“进“ , 不仅让中国超算丧失了TOP500的霸主和亚军的位置 , 而且与美国Summit和Sierra的差距越来越大 。
与此同时 , 日本在2012年6月超算TOP500痛失冠军宝座后 , 也一直在“进“ , 经过6年的时间(据称2014年开始研发“富岳”) , 终于在今年6月重回榜首 。 而且出道即巅峰 , 其Rmax竟然是排名第二美国Summit的2.8倍 , 是中国排名第四“神威?太湖之光”的4.48倍 。

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2020年6月超算TOP500前10排名
很显然 , 在经过4年之后 , 中国在超算核心TOP5的竞争中 , 也从领先变成了落后 , 重要的是落后的幅度还不小 。 而这和我们在2016年6月夺取超算TOP500冠、亚军之后一直没有更新密切相关 。 试想一下 , 如果我们在这4年间有所更新 , 即便是今天现在的排名 , 至少也不会存在这么大的差距 。
知其然需知所以然:中国核心超算增长的瓶颈在哪里?
按照中国对于超算的重视程度及对于国家的战略意义 , 对于像“神威?太湖之光”和“天河2号A“主动放弃更新的可能性微乎其微 , 尤其是在2018年6月双双被美国超越之后 。 那么究竟是何原因 , 让中国的超算在4年的时间内基本处在停滞不前的状态?
业内有一种解释是 , 美国为了限制和阻碍中国超算的发展 , 分别在2015年和2019年将与中国超算密切相关的企业 , 例如国家超级计算长沙中心、国家超级计算广州中心、国家超级计算天津中心、国防科技大学(NUDT)、无锡江南计算技术研究所、中科曙光、海光、成都海光集成电路公司、成都海光微电子技术公司等列入“美国出口管制实体清单“ , 进而确实在某种程度上影响了中国超算的发展 。

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不过 , 从国内媒体的相关报道和后来中国超算的表现看 , 好像并非如此 。
例如2015年 , 美国禁运重点针对的天河2号 , 虽然该超算升级受到一定延宕 , 但是在2017年还是顺利完成 , 受到禁运的加速器产品由原来的IntelXeonPhi31S1P换成了国防科技大学自主研发的Matrix-2000 。 升级之后 , 在计算能力大幅提升的同时 , 能耗反而从天河2号的17.8MW下降到16.9MW , 另外 , 禁运之后江南计算所研发的“神威?太湖之光“在2016年6月份开始领衔全球TOP500排行榜 , 其使用的处理器是咱们的自研芯片—申威SW26010 。
不过在我们看来 , 既然美国将中国相关超算企业加入了“美国出口管制实体清单“ , 就肯定会有一定的负面影响 , 只是在这种负面影响下 , 我们通过自主努力能够抵消多少和需要多长的时间 。
另外一种解释是 , 中国整体的超算水平并不高 , 尽管像“神威?太湖之光”拥有自研芯片申威SW26010 。
理由是 , 根据阿姆达尔定律 , 处理器并行运算与效率的提升并非线性关系 , 这意味着 , 当处理器达到一定数量 , 对于效率的提升将非常有限 。 基于此 , 真正具备实力的超算厂商 , 基本都是通过优化CPU(中央处理器)与GPU(图形处理器)之间的连接网络结构来提升GPU和协处理器性能 , 增加内存容量、扩充存储容量、增大网络带宽等 , 最终在高性能计算系统、网络架构、系统软件、应用支撑等关键技术上取得突破 。

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基于此 , 超算是综合技术实力的考量 , 芯片 , 尤其是芯片数量并非是惟一关键的因素 。
而当我们去看“神威?太湖之光”的配置时 , 惊奇地发现 , 在超算TOP500榜单中的TOP5 , 甚至是TOP10中 , 其处理器的核心数远远大于其他系统 。
例如针对最新发布的超算TOP500排名第一的日本“富岳” , “神威?太湖之光”的核心数是其1.45倍 , 是排名第二美国Summit和第三Sierra的4.41倍及6.77倍 。 但其Rmax仅为“富岳”的22%、Summit的62.6%和Sierra的98% 。 这里需要说明的是 , 虽然“神威?太湖之光”的Rmax接近排名第三的Sierra , 但这是在核心数为其6.77倍的前提下取得的 。
对此 , 有业内人士认为 , “神威?太湖之光”在2016年6月超算TOP500夺冠后4年一直没有更新 , 可能与其为了夺冠 , 在初期依赖“堆叠”处理器(采用了高达40,960个SW26010处理器)过猛就已经达到了提升效率的阈值 , 导致后续再通过处理器数量提升超算效率势必遭遇瓶颈有关 。 也有业内认为 , 中国超算除了自主芯片外 , 在诸如网络架构、内存、系统软件等方面与美日仍存差距 , 毕竟超算是一个系统工程 。
综上 , 我们认为 , 中国超算与当时的巅峰状态相比 , 正处在瓶颈 , 甚至下滑状态 , 其竞争和发展方式也从质变成量(套数) , 尤其是作为代表的“神威?太湖之光”和“天河2号A“夺冠后数年的停滞不前 , 加上此次日本开辟ARM新赛道以绝对领先优势夺冠 , 这些无不值得我们超算的业内人士居安思危 。
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