英特尔在2023年国际超级电脑大会（ISC High Performance）上，展示高效能运算（HPC）和人工智慧（AI）工作负载的领先效能，并分享以oneAPI开放式程式设计模型为中心的未来HPC和AI产品；同时也宣布一项国际计画，利用Aurora超级电脑为科学和社会开发生成式AI模型。

英特尔极具竞争力的效能成果。（图片来源：英特尔公司）

英特尔公司??总裁暨超级运算事业部总经理Jeff McVeigh表示：「英特尔致力为HPC和AI社群提供产品服务，协助客户和终端使用者能够更快达成突破性的发展。我们的产品组合横跨Intel Xeon CPU Max系列、Intel Data Center GPU Max系列、第4代Intel Xeon可扩充处理器和 Habana Gaudi 2，於多项工作负载表现均优於竞争对手，提供能源和总拥有成本优势，让AI民主化的同时，还提供选择性、开放性和灵活性。」

大规模硬体效能提升

在英特尔的特别演说中，McVeigh聚焦於横跨硬体范畴的最新、具竞争力的效能结果，并与客户分享强劲的态势。

此外，英国剑桥大学的Cambridge Open Zettascale实验室已在英国部署首个Max GPU测试平台，并於分子动力学和生物成像应用方面看到正向的早期成果。日本理化学研究所（RIKEN）也宣布与英特尔签属合作备忘录（MOU），将专注於AI、HPC和量子运算等先进运算技术领域，加速联合研究与开发。作为合作备忘录的其中一项内容，理化学研究所还将与英特尔晶圆代工服务合作，打造这些全新解决方案的原型。

为各项工作负载提供具有竞争力的处理器

动态、新兴的HPC和AI工作负载需要一个完整的硬体与软体解决方案产品组合。McVeigh综述英特尔的各项资料中心产品，这些产品为HPC社群提供许多选择和解决方案，协助实现AI民主化。

McVeigh在演说中介绍英特尔的次世代处理器，将能够满足高记忆体频宽需求。英特尔所引领的生态系为Granite Rapids开发一款新型DIMM━Multiplexer Combined Ranks（MCR）。MCR在DDR5的基础上达成8,800MT/s速度，在双??槽系统中实现大於1.5TB/s的记忆体频宽能力。提升此类的记忆体频宽，对於满足现代CPU快速成长的核心数量，以及实现效率和灵活性而言十分重要。

英特尔还公开Supermicro推出的新款、针对AI最隹化的x8 Max系列GPU子系统，专为加速深度学习训练而设计。除了今年稍晚可透过IntelR Developer Cloud beta使用该系统之外5，多家OEM将提供包含Max系列GPU x4和x8 OAM子系统和PCIe卡的解决方案，这些解决方案预计於今夏上市。

英特尔的次世代Max系列GPU━Falcon Shores，能够为客户提供灵活性，实现系统级的CPU和独立GPU组合，以因应未来新兴且快速变化的工作负载。

用於科学领域的生成式AI

美国阿贡国家实验室与英特尔和HPE合作，宣布计画为科学研究社群建立一系列生成式AI模型。

美国阿贡国家实验室??实验室主任Rick Stevens表示：「该计画旨在充分汲取Aurora超级电脑的全部潜力，藉此产出可用於能源部实验室以及与其它单位合作，以便进行後续科学研究的资源。」

这些用於科学的生成式AI模型，将使用一般文字、程式码、科学文本，以及来自生物学、化学、材料科学、物理学、医学和其它来源的结构化科学资料进行训练。

由此产生的模型（多达1兆个叁数）将被用在各式各样的科学应用，其中包含分子和材料设计，并从数百万个来源综合知识，提出系统生物学、高分子化学与能源材料、气候科学、宇宙学等领域的新奇实验。该模型还会用於加速辨识癌症和其它疾病有关的生物过程（biological process），并提出药物设计目标。

阿贡实验室正在带领国际合作、推进计画，合作夥伴包含英特尔、HPE、美国能源部实验室、美国与国际间的大学、非营利组织以及日本理化学研究所等国际合作夥伴。

oneAPI实现高生产力、开放的加速运算

全球约有90％的开发者，使用或是受益於为英特尔开发或最隹化的软体。自2020年推出oneAPI程式设计模型以来，开发者已在来自多个硬体供应商，不同的CPU、GPU、FPGA和AI晶片上展示oneAPI，解决单一供应商把持加速程式设计模型的挑战。最新的Intel oneAPI透过OpenMP GPU卸载进而加速HPC应用，延伸支援OpenMP和Fortran，并透过最隹化框架来加速AI深度学习，包含TensorFlow、PyTorch以及相关AI工具，让效能获得数个量级的提升。

为了让程式设计师更容易开发oneAPI多架构程式，oneAPI实作SYCL，并由Codeplay开发针对NVIDIA和AMD处理器的外挂程式，以及Intel DPC++相容性工具（使用开放原始码SYCLomatic）；这款工具可以将CUDA转换至SYCL和C++，一般而言可自动转换90％～95％程式码。7透过这种方式产生的SYCL程式码，可比拟在NVIDIA和AMD原生系统语言上执行相同程式码的效能。资料显示，於Max系列GPU执行DPEcho天文物理学应用SYCL程式码，其效能相较在NVIDIA H100执行同样的CUDA程式码更高出48％。

拥抱SYCL的生态系正在蓬勃发展。Atos旗下的Eviden宣布与英特尔合作推出CEPP one+，这是一款使用Eviden卓越效能程式设计中心（CEPP）的HPC／AI程式码现代化服务。CEPP one+将专注接纳SYCL和OpenMP，为社群做好异质运算环境的准备，同时透过开放标准提供硬体选择的自由。