我们多年前就曾经提到，配合充足的数据并使用卷积神经网络进行AI工作负载训练正逐渐成为主流，而全球各主要HPC（高性能计算）中心多年来一直把这方面负载交给英伟达的GPU处理。对于模拟和建模等任务，GPU的性能表现可谓相当突出。从本质上讲，HPC模拟/建模与AI训练其实是一种谐波收敛，而GPU作为大规模并行处理器特别擅长执行这类工作。

但自2012年起，AI革命正式爆发，图像识别软件第一次将准确度提升至超越人类的水平。所以我们非常好奇，HPC和AI这种在同类GPU上高效处理的共性还能持续多久。于是在2019年夏季，通过对模型的细化迭代，我们尝试用混合精度数学单元在Linpack基准测试中得出与FP64计算相同的结果。而在英伟达于次年推出“Ampere”GA100 GPU之前，我们再次进行一番HPC与AI的处理性能尝试。当时英伟达还没有推出“Ampere”A100 GPU，所以显卡巨头尚未正式朝着在混合精度张量核心上训练AI模型的方向倾斜。现在的答案当然已经明了，FP64矢量单元上的HPC工作负载需要做点架构调整才能发挥GPU性能，毫无疑问有点“二等公民”的意思了。但在当时，一切还皆有可能。

随着英伟达在今年早些时候推出“Hopper”GH100 GPU，AI与HPC的代际性能改进幅度出现了更大的差距。不仅如此，在最近的秋季GTC 2022大会上，英伟达公司联合创始人兼CET黄仁勋表示，AI工作负载自身也出现了分歧，也迫使英伟达开始探索CPU业务——或者更准确地说，应该叫面向GPU的优化扩展内存控制器。

稍后我们会具体讨论这个问题。

花开两朵，各表一枝

让我们先从最明确的判断说起。如果英伟达想让自己的GPU拥有更强的FP64性能，用以支持天气建模、流体动力学计算、有限元分析、量子色动力学及其他高强度数学模拟等64位浮点HPC应用，那加速器的设计思路应该是这样的：制造一款不设任何张量核心、也不设FP32 CUDA核心（在CUDA架构中主要作为图形着色器）的产品。

但这样的产品恐怕只有几百家客户愿意采购，所以单芯片价格可能在数万甚至数十万美元，只有这样才能覆盖掉设计和制造成本。为了建立起规模更大、而且更具利润空间的业务，英伟达必须设计出更加通用的架构，其矢量数学运算能力只要比CPU强就够了。

所以自从英伟达15年前决定认真为HPC应用设计产品开始，他们就一直专注于使用FP32浮点数学运算的HPC场景——包括地震处理、信号处理和基因组学类负载中使用的单精度数据和处理任务，并逐步提升GPU的FP64功能。

2012年7月推出的K10加速器搭载两个“Kepler”GK104 GPU，与游戏显卡中使用的GPU完全相同。其中设有1536个FP32 CUDA核心，没采用任何专用FP64核心。它的FP64支持纯由软件完成，因此无法实现可观的性能提升：双GK104 GPU在处理FP32任务时性能为4.58 teraflops，而在处理FP64时为190 gigaflops，比率为24比1。而在2012年底的SC12超级计算大会上发布的K20X则采用GK110 GPU，FP32性能为3.95 teraflops，FP64性能为1.31 teraflops，比率提升至3比1。到这个时候，该产品对HPC应用程序以及在学术/超大规模计算领域训练AI模型的用户来说，已经初步具备了可用性。K80 GPU加速卡采用两个GK110B GPU，这是因为英伟达并没有为当时最高端的“Maxwell”GPU添加FP64支持，因此GK110 B就成了当时广受欢迎、最具性价比的选项。K80的FP32性能为8.74 teraflops，FP64性能则为2.91 teraflops，比率仍然保持为3比1。

到“Pascal”GP100 GPU，HPC与AI的差距随FP16混合精度指标的引入而进一步拉开，不过矢量FP32与矢量FP64的比例进一步转化为2比1，而且在“Volta”GV100之后的“Ampere”GA100和“Hopper”GH100等更新GPU中得到了保持。在Volta架构中，英伟达首次引入了具有固定矩阵磊小的张量核心（Tensor Core）矩阵数学单元，显著提升了浮点（及整数）运算能力，并继续在架构中保留矢量单元。

这些张量核心被用于处理越来越大的矩阵，而具体运算精度却越来越低，于是这类设备获得了极为夸张的AI负载吞吐量。这当然离不开机器学习自身的模糊统计性质，同时也跟多数HPC算法要求的高精度数学拉开了巨大差距。下图所示为AI和HPC性能差距的对数表示，相信大家已经能够看到二者间的趋势性差异：

对数形式看着不够震撼，咱们用实际比例再看一遍：

系统设计的艺术：当HPC与AI应用成为主流，GPU架构该向何处去？

并不是所有HPC应用都能针对张量核心进行调整，也不是一切应用程序都能把数学运算移交给张量核心，所以英伟达的GPU架构中仍然保留着一些矢量单元。另外，很多HPC组织其实拿不出像HPL-AI那样的迭代求解器。Linpack基准测试中使用的就是HPL-AI求解器，它采用常规HPL Linpack并配合FP16加FP32运算，再辅以一点点FP64运算来收敛至与纯FP64蛮力计算相同的答案。这种迭代求解器能够在橡树岭国家实验室的“Frontier”超级计算机上提供6.2倍的有效加速，并在RIKEN实验室的“富岳”超级计算机上实现4.5倍的有效加速。如果能有更多HPC应用程序迎来属于自己的HPL-AI类求解器，那AI跟HPC“分家”的难题也就有解了，相信这一天终会到来。

但与此同时，对于很多工作负载，FP64性能仍然是唯一的决定性因素。而凭借强大AI算力赚得盆满钵满的英伟达，短时间内肯定没太多闲心照顾HPC这块市场。

花再开两朵，再各表一枝

可以看到，英伟达的GPU架构主要追求更高的AI性能，同时保持可接受的HPC性能，双管齐下引导客户每三年更新一次硬件。从纯FP64性能的角度来看，在2012年至2022年这十年间，英伟达GPU的FP64吞吐量增长了22.9倍，从K20X的1.3 teraflops到H100的30 teraflops。如果能配合迭代求解器用上张量核心矩阵单元，那增幅则可达到45.8倍。但如果是只需要低精度大规模并行计算的AI训练用户，那从FP32到FP8的性能转变就夸张了，已经由最早的3.95 teraflops FP32算力提升至FP8稀疏矩阵的4 petaflops，也就是提高了1012.7倍。而如果是在当时的K20X GPU上用FP64编码的AI算法来比较（当时的主流作法），那这十年间的性能提升只有可怜的2倍。

很明显，二者的性能差异已经不能用巨大来形容了。黄仁勋自己也提到，目前的AI阵营本身再次一分为二。一类是基于transformer模型支持的巨型基础模型，也被称为大语言模型。这类模型的参数数量迅猛增长，对硬件的需求也不断提升。与之前的神经网络模型相比，如今的transformer模型完全代表着另一个时代，如下图所示：

请原谅这张图有点模糊，但重点在于：对于第一组不包含transformers的AI模型，计算需求在两年之内增长了8倍；但对于包含transformers的AI模型，其计算需求在两年内增长了275倍。如果用浮点运算来处理，那系统中得有10万个GPU才能满足需求（这还不是太大的问题）。但转向FP4精度会把计算量翻倍，未来GPU采用1.8纳米晶体管时算力又能增加2.5倍左右，所以还是余下了55倍左右的差距。要是能实现FP2运算的话（假设这样的精度足够解决问题）倒是可以把计算量减半，但那也至少得使用25万个GPU。而且，大语言transformer模型往往很难扩展，特别是不具备经济意义上的可行性。所以这类模型就成了巨头级企业的专属，就如同核武器只会被掌握在强国手中一样。

至于作为“数字经济引擎”的推荐系统，它需要的不只是成倍增加的计算量，还需要远超大语言模型、甚至是GPU所能提供内存容量的数据规模。黄仁勋在之前的GTC主题演讲中就曾提到：

“与大语言模型相比，各个计算单元在处理推荐系统时面对的数据量要大出一个量级。很明显，推荐系统不仅要求内存速度更快，而且需要10倍于大语言模型的内存容量。虽然大语言模型随时间推移而保持着指数增长、对算力的需求一刻不停，但推荐系统也同样保持着这样的增长速度，而且不断吞噬更多内存容量。大语言模型和推荐系统可以说是当下最重要的两类AI模型，而且有着不同的计算要求。推荐系统可以扩展至数十亿用户与数十亿个条目，每篇文章、每段视频、每个社交帖都有对应的数字表示，被称为嵌入。每个嵌入表可能包含数十TB的数据，需要由多个GPU协同处理。在处理推荐系统时，既要求网络中的某些部分实现数据并行处理，又要求网络中的其他部分实现模型并行处理，这就对计算机中的各个部分提出了更高要求。”

下图所示，为推荐系统的基本架构：

为了解决定特殊的内存容量与带宽问题，英伟达开发出了“Grace”Arm服务器CPU，并将其与Hopper GPU紧密耦合。我们也开玩笑说，如果需要的主内存量十分巨大，那Grace实际上只是Hopper的内存控制器。但从长远来看，也许把一堆运行有NVLink协议的CXL端口挂入Hooper的下一代GPU就行。

所以英伟达拿出的Grace-Hopper超级芯片，就相当于把一个“儿童”级CPU集群放进了巨大的“成人”级GPU加速集群。这些Arm CPU倒是可以支持传统的C++和Fortran工作负载，但代价是：混合集群当中CPU部分的性能，只相当于集群中GPU性能的十分之一，而成本却是常规纯CPU集群的3到5倍。

顺带一提，我们对于英伟达所做的任何工程选择都尊重且理解。Grace是一款出色的CPU，Hopper也是一款出色的GPU，二者相结合肯定会有不错的效果。但现在的情况是，我们在同一平台上面对着三种截然不同的工作负载，它们各自把架构拉向不同的方向。高性能计算、大语言模型和推荐系统，这三位老哥各有特点，根本没法以符合经济效益的方式同时进行架构优化。

而且很明显，AI这边的优势很大、HPC则逐渐势微，这种状况已经持续了近十年。如果HPC想要完成自我改造，那么其代码就得朝着推荐系统和大语言模型靠拢，而不能继续坚持在FP64上运行现有C++和Fortran代码。而且很明显，跟AI客户相比，HPC客户的每一次运算都有溢价。所以除非HPC专家们摸清了迭代求解器的普适性开发方式，能够以较低的精度对物理世界进行建模，否则这种被动局面将很难得到扭转。

几十年来，我们一直觉得大自然本身其实是不符合数学规律的。我们是在被迫用高精度数学来描述大自然的效应，或者说在用并不适合的语言描述客观现实。当然，大自然也许比我们想象中的更精妙，而迭代求解器反而更接近我们所要建模的现实。如果真是如此，那也许是人类的一种幸运，甚至要比十年前HPC和AI的偶然重合更幸运。

毕竟世上本没有路，走的人多了，也便成了路。