ISC 大会：JUPITER 超算展现 Exascale 级科学计算实力

JUPITER 是部署在德国于利希研究中心 (Forschungszentrum Jülich) 的欧洲首台 Exascale 级超级计算机，采用 NVIDIA Grace Hopper 超级芯片和 NVIDIA Quantum-X800 InfiniBand 网络。在过去的一年里，它获得了丰硕的成果。

国际超算领域的行业专家齐聚德国汉堡的 ISC 大会。在 JUPITER 上运行的四个项目，清晰地展示了 Exascale 级计算的真实实力：在细胞尺度上绘制人脑图谱；以 1 公里分辨率模拟全球气候；为下一代无线网络构建 AI 系统，以及模拟一台通用 50 量子比特量子计算机。

于利希超级计算中心主任兼法兰克福大学教授 Thomas Lippert 表示：“借助 JUPITER，欧洲不仅迈入了 Exascale 级计算时代，更在全球范围内引领了这一时代。它在科学与 AI 领域的覆盖广度，是其他任何系统都无法比拟的。”

以下详述的四个项目有一个共同主线：那些在旧有硬件条件下无法攻克的科学难题，如今在 Exascale 级算力下已变得切实可行。

用于绘制人脑图谱的基础模型

于利希人脑图谱 (Jülich Brain Atlas) 项目 —— 由于利希研究中心神经科学与医学研究所 (INM) 牵头，联合 Helmholtz AI、合作医院及其他 Helmholtz 机构共同开展 —— 推出了 CytoNet，这是一款用于大脑微观结构分析的基础模型。

人脑的复杂性超乎想象。它拥有 860 亿个神经元，以及约 100 万亿个神经连接。长期以来，以单神经元分辨率理解大脑功能一直难以实现，如今这已经成为可能。

该研究由于利希研究中心神经科学与医学研究所 (INM-1) 的神经科学家 Katrin Amunts 和计算机科学家 Christian Schiffer 共同领导。该模型通过细胞尺度的大脑成像数据进行学习，构建出一张将单个细胞结构与更广泛的大脑组织和功能模式联系起来的图谱。

这项训练在 JUPITER 上仅用不到五天时间便已完成。研究团队使用了来自 21 例遗体脑组织的 6.5 PB 数据，并调用了 4096 个 NVIDIA Grace Hopper 超级芯片。相关研究论文已在 arXiv 上发表。

于利希研究中心 INM-1 主任兼杜塞尔多夫海因里希·海涅大学大脑研究教授 Katrin Amunts 表示：“这是我们首次不再仅仅利用 AI 来分析大脑，而是构建了一个能够自主‘思考’实验本身的智能体。这将重新定义神经科学的未来，而 JUPITER 正是让这一愿景在今天成为现实的关键。”

该智能体也是团队的下一步计划：为脑科学研究人员打造一款 AI 智能体 —— 整合多模态推理、语言交互和问答能力。该智能体将采用包括 NVIDIA Nemotron 3 120B 在内的开放模型，致力于开发能够协助科研人员直接探索和分析大脑数据的 AI 助手。

公里级分辨率的气候模拟

一种全新的 ICON 模型配置 —— 由苏黎世联邦理工学院、德国气候计算中心 (DKRZ)、于利希超级计算中心 (JSC)、马克斯·普朗克气象研究所、NVIDIA、瑞士国家超级计算中心 (CSCS) 和汉堡大学的研究人员共同开发 —— 于去年 11 月在 SC25 大会上荣获了戈登·贝尔气候建模奖。

这项突破不仅在于分辨率的提升。ICON 是首个以 1 公里分辨率模拟耦合地球系统的模型，涵盖了海洋、大气、陆地、生物地球化学以及完整的碳循环，实现了各组成部分之间的碳交换。该模型能够模拟并可视化完整的生态系统，例如浮游植物的繁殖和浮游动物的摄食。以前的系统只能对其中的部分环节进行仿真，而 ICON 则实现了全局统一。这使得我们能够以前所未有的精度和完整性来模拟地球，并首次在这一细节层级上进行观测。

该模型在 JUPITER 上依托 20,480 个 NVIDIA Grace Hopper 超级芯片运行，仅在 24 小时内就完成了对约 146 天的真实气候的模拟，创下了全球气候模拟的世界纪录。NVIDIA 参与 ICON 社区已超过十年。

马克斯·普朗克气象研究所计算基础设施与模型开发组负责人 Daniel Klocke 表示：“我们的模拟能够解析塑造海洋生态系统并调节海洋碳吸收的精细尺度风场、海洋涡旋和上层海洋混合过程。在仅 1 公里的全球分辨率下，这些相互作用中的许多现象能够直接从物理定律中推导得出，而不再依赖近似估算。这让我们得以以前所未有的视角，了解大气、海洋和生物圈是如何协同运作的，从而帮助我们理解驱动气候变化的过程。”

6G 迎来 Exascale 级算力伙伴

今年 3 月，爱立信和于利希研究中心宣布开展合作，共同开发面向 5G 持续演进及 6G 网络的 AI 技术，并将 JUPITER 作为大规模 AI 模型训练和测试的计算引擎。

该合作旨在开发类脑架构，以极低的能耗处理复杂的网络操作。

研究重点包括：针对爱立信无线和核心网络的 AI 模型、利用神经形态方法在无线接入边缘实现高能效的 AI 推理，以及借鉴 JSC Exascale 级工作成果提出的模块化超级计算架构概念。

打破量子计算纪录

于利希超级计算中心 (JSC) 的研究人员与联合运营的 NVIDIA 应用实验室合作，首次实现了对一台通用 50 量子比特量子计算机的完整模拟，打破了此前 48 量子比特的世界纪录。

这一模拟的成功，得益于 JUPITER 上 NVIDIA Grace Hopper 超级芯片所具备的一致性以及紧密耦合的 CPU-GPU 内存架构。这种架构允许超出 GPU 内存限制的数据无缝溢出到 CPU 内存中，且性能损失极小。这使得 JUPITER 能够容纳远超纯 GPU 内存的量子态，从而推动模拟突破了此前 48 量子比特的纪录。

目前，这种规模的模拟是量子研究所能拥有的最强大工具：由于当今的量子硬件在解决实际问题时还无法超越经典计算机，因此尽可能大规模地对量子计算机进行模拟，成为了研究人员设计和压力测试未来硬件所需算法的重要途径。

这款强大的量子模拟器 JUQCS-50 将通过于利希超级计算中心的量子计算机用户设施 (JUNIQ) 向科研人员开放，用于探索量子算法设计的性能。该设施由 JSC 主任兼科隆大学教授 Kristel Michielsen 领导。JUQCS-50 将欧洲首台 Exascale 级系统打造成了未来量子-GPU 超级计算机的强大测试平台。

Exascale 级计算的深远影响

JUPITER 上运行的科学研究范围极广 —— 从神经元到大气层，从无线基础设施到量子计算。这充分证明，Exascale 级计算已经从一种研究概念正式迈入了生产应用阶段。

这些成果也证明了 Grace Hopper 平台在前沿科学领域的卓越实力。

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