【超级计算机用什么GPU】在高性能计算（HPC）领域，超级计算机是处理复杂科学计算、人工智能训练和大规模数据模拟的重要工具。随着技术的发展，GPU（图形处理器）在超级计算机中的作用越来越重要。与传统的CPU相比，GPU具备更强的并行计算能力，因此被广泛用于提升计算效率。
以下是目前主流超级计算机中常用的GPU型号及其特点总结：
一、
目前全球领先的超级计算机普遍采用NVIDIA的GPU作为核心计算单元，尤其是A100、H100以及最新的B100系列。这些GPU专为高性能计算设计，支持大规模并行计算任务，适用于深度学习、流体动力学模拟、基因测序等多个领域。
此外，部分系统也使用AMD的MI系列GPU，如MI210或MI300，以满足不同的计算需求。不过，从市场占有率和技术成熟度来看，NVIDIA仍是当前超级计算机中应用最广泛的GPU供应商。
二、表格展示
| GPU型号 | 制造商 | 核心架构 | 显存容量 | 算力（FP16/FP32） | 应用场景 |
| NVIDIA A100 | NVIDIA | Ampere | 80GB | 19.5 TFLOPS | 深度学习、科学计算 |
| NVIDIA H100 | NVIDIA | Hopper | 80GB | 48.6 TFLOPS | AI训练、超大规模模拟 |
| NVIDIA B100 | NVIDIA | Blackwell | 128GB | 75 TFLOPS | 未来AI与HPC应用 |
| AMD MI210 | AMD | CDNA2 | 64GB | 15.5 TFLOPS | 高性能计算、AI推理 |
| AMD MI300 | AMD | CDNA3 | 128GB | 22.5 TFLOPS | 多模态AI、超算系统 |
三、结语
超级计算机使用的GPU类型不断演进，从早期的CUDA架构到现在的Hopper和Blackwell架构，GPU在提升计算性能方面发挥着关键作用。选择合适的GPU不仅取决于算力需求，还需考虑功耗、兼容性及软件生态等因素。未来，随着AI和量子计算等技术的发展，GPU在超级计算机中的地位将更加重要。
