超级计算机，也就是高性能计算机（HPC）领域最大亮点当属“Exascale”，也就是E级超级计算机。美国、欧洲、日本都制定了E级计算机发展计划，中国的E级计算机也被列入了“十三五”重点研发单项，谁能够率先脱颖而出，万众瞩目呢？
E级计算机含义是每秒10的18次方科学计算的能力，也就是要完成1exaflop/s的浮点运算能力。最新发布的HPCTop 500排行榜中，排名第一的Summit超级计算机的计算能力达到了148.6PFlop/s，距离E级计算也不过是一步之遥。
看似近在咫尺，但实现E级计算机远没有那么乐观。
众所周知，E级计算有5大难题：功耗墙、访存墙、通信墙、可靠性以及并行计算可扩展性，任何一个都足以让E级计算夭折。
尽管如此，技术进步也为E级计算设计提供了可能，以日本Fugaku（POST-K）为例，除了向量处理器之外，更高带宽的HBM内存，也就是3D内存产品，就成为了仰仗的利器。与之相比，欧洲非常重视开源处理器架构RISC-V以及由Atos公司牵头自研的欧洲处理器，欧洲在新的计算模型、语言、算法，以及大规模数据模拟方面雄厚积累，也是他们的优势。美国方面，投资18亿美元研制3台E级计算机同时，另投入18亿美元用于研发应用，一句话，八仙过海，各显其能。
在如此紧迫的局势面前，中国的超级计算计从安处？
作为国内高性能计算的领头企业，联想给出了自己的答案：融合计算。
那么，什么是融合计算？E级计算又融合了什么？在此，给出了E级计算超级计算机的2种实现方式：仅为E级计算设计而设计，以及EveryScale设计方式。
所谓EveryScale重点强调的是采用开放的技术设计，利用现有科技技术的进步，积小胜为大胜，寻求突破。
以网络通信为例，HDR的共享I/O为每个高性能计算节点提供了100GB带宽的连接；温水冷却技术为散热，能耗比提供了坚实的技术支撑。据透露，为了突破数据访存墙，联想针对NVMe SSD、SCM等新一代存储介质进行极致优化设计，构建了面向下一代可横向扩展的分布式存储新产品NFDS。
更能够体现开放技术设计思路的是HPC与AI、大数据技术的融合。
与以往不同的是，这里的融合不仅仅强调AI、大数据应用需要高性能计算，新的融合计算也强调AI、大数据分析对于HPC设计的反哺。
以目前Top 500排行第一的Summit为例，他们设计了一个神经网络模型，通过训练作为数据仿真的代理，能够在极短时间内评估模型参数，指导高性能计算仿真应用。
有数据表明。传统HPC 500万次仿真，30亿CPU小时的计算，经过AI仿真，被成功压缩为6万次，计算效率大大提升。
此外，以AI应用为核心的智能化运维，对于超级计算机设计同样至关重要。
众所周知，Top500排行的超级计算机，大多采用了Cluster集群技术，借助计算节点堆叠来提升计算能力。如今PFlop/s级别的超级计算机，计算核心多达上百万，如果全部采用CPU实现，大约需要多达数万台x86服务器。我们假设服务器可靠性是万分之一，那么，由万台节点构建的Cluster集群，技术难度可见一斑。x86服务器可靠性将是一个主要瓶颈。
AI、机器学习、数据分析技术的使用，让我们能够未卜先知，准确控制和处理故障节点，这就为更大规模Cluster创造了条件，这也是AI融合计算的精髓。
融合计算不仅体现在硬件，也体现在软件。
LiCO能够帮助用户管理好他们的AI系统。
融合计算不仅是技术的融合，也是行业应用的融合，这也是联想坚持采用开放技术的重要原因。
E级计算并不是拿来看的，也是要拿来的用。在刚刚结束的世界超算大会（ISC 2019）上，联想以173套的成绩再次蝉联HPC TOP500榜单全球第一，不仅印证了联想是全球最大HPC提供商的地位，也说明联想HPC真正做到了与行业的深度融合。
联想将继续以“全球化+中国特色”作为业务战略，充分发挥自身优势，构建高度安全、可信的信息产业基础设施，推动中国企业实现技术升级与产品创新，这才是我们需要的。可以预见，以融合计算为基石，E级计算的梦想并不遥远！
