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English(EN) The supercomputer race no longer means what it used to, as rankings lose relevance in the AI era — as privately held compute clusters are built, running HPL becomes a distraction

人工智能时代重排超级计算机排名，私有集群模糊了真实速度

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

由于私有AI计算集群的兴起，传统超级计算机竞赛（以TOP500榜单衡量）正在失去其相关性。尽管中国的LineShine系统以令人印象深刻的exaflops位居TOP500和HPCG排名榜首，但其在HPL-MxP和Green500等其他基准测试上的表现却参差不齐。这凸显了不同的指标以及围绕私有集群的保密性使得确定“最快”的单一标准变得越来越困难。 AI

影响 私有AI计算集群的兴起使得传统的超级计算机排名更能反映真实性能和创新。

排序理由 文章讨论了在AI发展和私有计算集群的背景下，超级计算机排名的相关性正在发生变化，而不是宣布新的发布或里程碑。

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人工智能时代重排超级计算机排名，私有集群模糊了真实速度

本文如何被排名

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文章讨论了在AI发展和私有计算集群的背景下，超级计算机排名的相关性正在发生变化，而不是宣布新的发布或里程碑。
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报道来源 [1]

  1. Tom's Hardware TIER_1 English(EN) · Chris Stokel-Walker ·

    超级计算机竞赛的意义已大不如前，排名在人工智能时代失去相关性——随着私有计算集群的建立，运行HPL已成为一种干扰

    We review the current state of high-performance supercomputing, interviewing experts, including the deputy head of high-performance computing at GWDG, to find out exactly where the current race stands.

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