Exascale 超大規模運算代表運算能力的巨大躍進，讓科學家和研究人員在認為不可能時，能夠解決問題。
這些系統每秒能夠執行 1 百分之一的計算（或 1 台擴充），不只是更快版本的現有超級電腦，而是改造氣候科學、醫療和天文物理學等領域的轉型工具。透過結合前所未見的處理速度與進階演算法，exascale 電腦在模擬、預測和發現方面，開啟了新的領域。
請繼續閱讀，了解這項技術如何帶來革命性的改變，以及它的重要性。
從 Petascale 到 Exascale：超級運算的演變
邁向 exascale 的旅程始於一個簡單的問題：如何更快解決更大的問題？ 幾十年來，超級電腦以石油規模運作（每秒 10^15 台），但隨著科學挑戰日益複雜，從氣候系統的建模到模擬分子互動，限制變得顯而易見。
Exascale 系統比前一代的 1,000 倍強大，因此成為了運算瓶頸的解決方案。Frontier 於 2022 年在橡樹嶺國家實驗室推出第一台正式的 exascale 機器，並象徵著轉折點。Frontier 的頂尖效能高達 1.6 Exaflops，證明 exascale 不只是理論上的 - 更可達成。
如今，諸如 Aurora（Argonne National Laboratory）和 El Capitan（Lawrence Livermore National Laboratory）等系統正在進一步突破極限，速度超過 2 次擴展。
打破技術：Exascale 系統如何運作
與僅仰賴 CPU 的傳統電腦不同，exascale 架構運用 GPU 加速處理大規模平行作業，這是處理 50 億筆規模資料集的必要條件。事實上，exascale 電腦需要數千個 CPU 和 GPU 同時運作，這些 CPU 和 GPU 都位於倉庫規模的設施中。舉例來說，Frontier 使用超過 9,400 個節點、10,000 個 CPU 和 38,000 個 GPU 來達成其破紀錄的效能。
早期的 exascale 原型面臨著關鍵的障礙：功耗。最初的設計預測能源需求相當於 50 個家庭，這個數字透過液體冷卻和優化晶片設計等創新，降低到更永續的水準。Frontier 等現代系統現在以 15-20 兆瓦的功率運行，平衡了原始功率和環境因素。
但光是硬體就不夠了。傳統的程式化模型難以有效運用數千個 GPU。為了解決這個問題，麻省理工學院的 Angstrom 和 DOE 的 Exascale Computing Project（ECP）等專案正在重新思考軟體架構。Kokkos 和 OpenMP 等工具讓開發人員能夠編寫程式碼，動態適應 GPU 和 CPU 工作負載，確保應用程式能夠擴展到數百萬個處理核心。
真實世界的應用程式：Exascale 發揮影響力之處
現在，讓我們來看看幾個六兆運算可能帶來重大突破的領域。
氣候建模與再生能源
Exascale 系統正在徹底改變我們對氣候變遷的理解。研究人員可以模擬大氣製程，將解析度降至 1 公里（較舊型號為 100 公里），預測區域極端天氣，並以前所未有的精準度優化再生能源電網。舉例來說，麻省理工學院的 CESMIX 中心使用 exascale-Ready 演算法研究碳捕獲材料，這是實現淨零排放的關鍵步驟。
醫療和精準醫學
在藥物研發方面，exascale 模擬能將分析分子交互作用所需的時間從數年縮短到數天。Argonne National Laboratory 的研究人員正利用 Aurora 超級電腦來建立蛋白質折疊模型，並找出潛在的癌症療法，從而加快從實驗室工作台到床邊的路徑。
解開宇宙的謎團
暗質是構成宇宙質量 85% 的隱形物質，仍是物理學上最大的謎團之一。MIT 物理學家使用 Aurora 進行機器學習強化模擬，預測暗事物與可見物質的交互作用，從而可能重塑我們對宇宙的理解。
Exascale 市場：成長與經濟影響
在學術界、醫療保健和國家安全的需求推動下，2023 年全球 exascale 運算市場價值達到 40.5 億美元，預計到 2031 年將達到 259 億美元。
全球政府投資量相當高：
- 自 2008 年以來，美國能源部已資助 exascale 計畫，最終在 Frontier 和 El Capitan 等系統中取得勝利。
- 歐洲的木星超級電腦於 2024 年推出，旨在推動量子材料研究。
- 據報導，中國為航太和 AI 應用程式運行了多個 exascale 系統。
NVIDIA 這樣的公司正與美國國家實驗室合作，共同設計 exascale 硬體。這種協同作用能確保商業技術（如 AI 加速器）從尖端研究中受益，反之亦然。
未來之路：挑戰與未來方向
雖然 exascale 是變革性的，但科學家已經開始關注下一個里程碑：zettascale（每秒 10^21 次作業）。
達成 ZBA 需要：
- 新材料：矽基晶片正接近實體極限。MIT 的 Angstrom 專案探索 2D 半導體和光子運算，以減少能源使用。
- Quantum 整合：混合式系統結合了傳統 exascale 和量子處理器，可以解決任何一種都無法解決的最佳化問題。
- 道德 AI：隨著機器學習滲透了超大規模的工作流程，確保公正的演算法變得至關重要，這是麻省理工學院 Schwarzman 的運算學院的重點領域。
目前的 exascale 系統消耗了數兆瓦的電力，因而產生了長期可行性的問題。神經形態晶片（模擬大腦的效率）和節能資料中心等創新技術，是永續成長的關鍵。
結論：Exascale 是探索的催化劑
Exascale 超大規模運算不只是速度，而是可能性。從模擬星系形成到協助設計救命藥物，這些系統正在擴展人類知識的界線。他們讓我們不僅能更快地解決方程式，還能提出我們以前無法設想的問題，這將帶來無法想像的突破。對產業和研究人員而言，exascale 時代承諾未來將面臨最複雜的挑戰，一次只能解決 15 億筆。
