高性能计算（High-Performance Computing, HPC） 的十年（2015–2025），是从“传统通用算力的极致堆叠”到“AI 导向的智算融合”，再到 2025 年“E 级算力（Exascale）全盛与内核级异构调度”的史诗级进化。

这十年中，超算不再仅仅是气象预测和核模拟的专属，它已深度融入大模型训练、药物发现和工业设计，成为大国竞争的底层硬实力。

一、 核心演进的三大技术纪元

1. 通用超算与 P 级算力成熟期 (2015–2018) —— “性能的稳步增长”

• 核心特征： 重点在于提升 CPU 核心数和互联带宽，实现单机千万亿次浮点运算。

• 技术状态：

• 多核时代： Intel Xeon Phi 和早期 NVIDIA GPU 开始在大规模集群中普及。

• Linpack 竞速： 这一时期的标杆是“神威·太湖之光”和“天河二号”，展示了大规模并行处理器的威力。

• 痛点： 功耗比（PUE）过高，且算法对异构硬件的利用率普遍偏低，属于“烧钱买算力”的阶段。

2. AI 融合与异构加速崛起期 (2019–2022) —— “智算的质变”

• 核心特征： HPC 开始为深度学习优化。GPU 从辅助变成主角，专用 AI 算子进入超算内核。
• 技术跨越：
• 混合精度运算： 为了支持大模型，超算不再只追求双精度（FP64），转而大力发展 FP16 和 TF32，计算效率提升了数倍。
• 高性能互联 (Infiniband HDR/NDR)： 解决了成千上万个节点间的通信瓶颈，数据传输迈入 400G/800G 时代。
• 液冷普及： 面对恐怖的热密度，冷板式和浸没式液冷成为高性能集群的标配。

3. 2025 E 级超算、eBPF 内核感知与“智算中枢”时代 —— “系统即算力”

• 2025 现状：
• E 级算力（Exascale）全盛： 2025 年，百亿亿次超算已成为顶尖智算中心标配。通过 CXL 3.0 和 HBM3e，HPC 实现了跨节点的全局内存共享，万亿级大模型的训练延迟降低了 80%。
• eBPF 驱动的“高性能通信哨兵”： 在 2025 年的超算内核中。OS 利用 eBPF 在内核层实时调度 RDMA 流量。eBPF 钩子能够捕捉网络中的“热点拥塞”并实现纳秒级的动态路由重定向。这种内核级调度彻底解决了多任务并行的长尾延迟问题。
• HPC + AI 原生（AI-HPC）： 2025 年，超算不仅仅运行模型，其本身的运维（调优、故障预判）也由 AI 原生驱动。

二、 高性能计算核心维度十年对比表

三、 2025 年的技术巅峰：当“算力”融入内核血脉

在 2025 年，高性能计算的先进性体现在其作为**“智能化生产力底座”**的成熟度：

1. eBPF 驱动的“零损耗算力监测”：
   在 2025 年的万卡集群中。

• 内核态分析： 工程师利用 eBPF 钩子直接在内核中监控 GPU 驱动与 CPU 之间的任务下发链路。eBPF 能够识别并修复由于驱动调用链过长导致的“算力气泡”。这种“硬核调优”让 2025 年的集群算力利用率（MFU）提升到了 75% 以上。

2. 存算一体与 HBM3e：
   2025 年的 HPC 节点利用 12 层或 16 层堆叠的 HBM3e，单芯片带宽突破 1.2TB/s。这意味着原本需要数分钟加载的模型参数，现在在毫秒间即可完成同步。
3. 1.58-bit 量化计算：
   由于算法的高度优化，2025 年的高性能集群在运行推理任务时，支持极低比特运算，使得单台服务器的并发处理能力提升了 5-10 倍。

四： 总结：从“计算机器”到“智算中枢”

过去十年的演进轨迹，是将高性能计算从一个**“昂贵的科研实验室工具”重塑为“赋能全球智能化、具备内核级安全感知与实时资源调度能力的智能动力心脏”**。

• 2015 年： 你在纠结如何写出复杂的 MPI 代码来让数千个核心协同工作。
• 2025 年： 你在利用 eBPF 审计下的智算平台，放心地在分布式异构集群上训练万亿参数模型，并看着它在内核级的守护下，高效、稳定地推演人类文明的未来。