超級計算機將在未來數年內繼續遵循摩爾定律的發展指導，并在到2030年之間的歷史時期內顯示出可觀的性能飛躍——但在本質上，其與目前的計算能力提升方式并無區別。
在本屆ISC大會的各討論環節中，發言者們紛紛對計算能力的快速增長做出了預測。
英特爾公司研究員兼百億億次首席架構師Al Garra在討論中指出，5年前讓超級計算機實現百億億次計算能力還是一項艱巨的挑戰，但到2030年將成為行業常態。
他同時宣稱，“我們已經找到了實現百億億次計算能力的途徑，”不過超級計算行業還需要解決一系列難題才能將其變為現實。
而在預測方面，Gara將美國的Sequoia超級計算機作為參考基準。這套建立于2012年的系統擁有20千萬億次理論處理性能。
Gara預計到2022年系統的處理能力將提升至2百億億次，相當于Sequoia總體性能的100倍。20百億億次水平將于2026年實現，相當于Sequoia的10000倍，而2030年的發展目標則為100百億億次。這相當于Sequoia的5000倍，或者說可同時運行50000種專業應用。
2022年的系統將普遍采用8 PB內存，運行功率為25兆瓦；而2030年的系統則將擁有60 PB內存，運行功率則達到80兆瓦。
也許新的內存解決方案會在特定應用領域找到表現舞臺，他指出，而且新型封裝技術可能會將DRAM更多地作為邏輯資源使用。
Fabric架構則可能因光學技術面臨瓶頸而受到影響，他預測稱。不過他同時指出：“硅光子技術將會迎來黃金時代，從而顯著降低傳輸帶寬的實現成本。”
從長遠角度來看，他說除非激光器的效率能夠提升上百倍，否則必須采用新型材料降低整體功耗。在這方面，碳納米管似乎是個不錯的選擇，他解釋道。
美光先進計算機解決方案副總裁Steve Pawlowski在此前的演講中表示，雖然可能會出現數十種替代方案，但DRAM也許仍將作為主力機制存在。問題在于，盡管工程師們已經拼盡全力，“但仍有相當一部分從業者樂于使用內存機制。”
他預計，部分新型架構可能會在內存與存儲之間建立第三種記憶體層。
與此同時，DRAM也將在系統中更趨近邏輯層，他表示甚至會有部分邏輯移動至內存當中。
“我們正在設法建立起一套超級計算系統，并在CPU與內存間共享這種能力。”
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