Green 500进步趋缓 PFN打造新一代超级电脑

这次的超级电脑TOP500评比中，美国橡树岭国家实验室(ORNL)的超级电脑Frontier拿下冠军，使用的是超微(AMD)第三代EPYC处理器，而在Green 500项目中，第一至四名的超级电脑也是使用超微产品。原本在Green 500评比中，获得3次第一名的日本独角兽新创Preferred Networks(PFN)制超级电脑MN-3，在超微的威压下落到第五名。

根据PFN透露的数据，PFN超级电脑MN-3搭载的处理器是2018年发表、2019年完成的MN-Core，采用台积电12纳米制程。由于MN-Core发展年代较早，制程上又比第三代EPYC处理器相差二个时代，在Green 500评比中落在下风也不算意外。

PC Watch报导，虽然PFN的MN-Core在2022年的Green 500评比中，与2021年11月相比，在节能演算效率上仍有进展，从39.38 GFLOPS/W，增加了4%，达到40.90 GFLOPS。不过，相比2021年6月的29.70 GFLOPS/W、增加33%，2022年5月的评比电力演算效率的成长幅度已明显减缓，也比不上搭载第三代EPYC处理器的Frontier。

Frontier在Green 500的节能演算效率是62.6 8GFLOPS/W，与Top 500一样拿下冠军。

日经新闻(Mikkei)报导，PFN正在发展MN-Core的下一代深度学习处理器MN-Core 2。PFN高层指出，MN-3原本是为了AI机器学习来打造，并非为了参加的Green 500评比，但为了节能电力效率，已经做了种种改进，例如针对电力使用的特性，更改软件的程序码。这野寄售电力使用效率可逐次提升的原因。

但这种方式的效率提升尤其极限，因此效果逐步减缓。接下来仍是以机器学习为目的，研发新一代处理器MN-Core 2，不过由于设计取向的不同，所以将来搭载MN-Core 2的新超级电脑，还没有参加Green 500的规划。PFN希望透过应用于机器学习的超级电脑从事产业研发，例如在材料信息学(Materials Informatics；MI)上寻找新材料的运算。

PFN既有的机器学习超级电脑，就用来从事与AI结合的模拟实验，并且已经制作出材料开发用软件Matlantis。这是PFN与日本能源业者ENEOS共同成立的子公司Preferred Computational Chemistry，推出的材料开发软件服务。根据官方数据，原本需要3天的化学式运算，透过这套软件服务只需要30分钟。PFN接下来制作的超级电脑与处理器，也将为了同样的目的而打造。

责任编辑：朱原弘