舒畅世界观察：黄仁勋的巴掌大超级电脑有多厉害？

我看到一个视频内容是英伟达CEO黄仁勋手里拿着一个只有巴掌大小的小盒子，说这是一台新的AI计算机：每秒可以进行接近67万亿次（超级电脑里又称为TOPS，所谓67 TOPS，就是在特定的INT8稀疏AI运算条件下，每秒可以完成大约67万亿次运算。为了便于理解，也可以说“接近每秒70万亿次AI运算，而耗电只有25瓦，价格只有249美元。

这个东西就是英伟达推出的 Jetson Orin Nano Super Developer Kit。严格地说，把它称为传统意义上的“超级计算机”有些夸张，但是如果称它为“巴掌大小的AI超级计算机”，并不算离谱。

Jetson Nano研发始于2019年，是黄仁勋推动的一条“小型人工智能电脑”路线。它不是为了代替传统超级计算机，而是要把AI算力装进不久的未来就将面市的大量机器人、摄像头、无人机和各种智能设备里。2022年改进版的Jetson Orin Nano问世，2024年又升级成249美元的Jetson Orin Nano Super。如上所说， 它的AI计算能力最高达到 67 TOPS，也就是在INT8低精度人工智能计算条件下，每秒大约进行67万亿次运算；内存为 8GB LPDDR5，内存带宽达到 102GB/s，功耗可以控制在7—25瓦之间。

它的最主要的一个特点是：使用的芯片并不是目前最先进的2纳米或者3纳米，而是 三星8纳米工艺。8纳米就是0.008微米（一根头发丝直径的九千分之一左右 ）。英伟达公开的Orin技术资料明确标明“Samsung 8nm”。而这表明：这个小玩意儿如此强大，并不是单纯靠把晶体管做到2纳米或者3纳米，而是依靠整个计算体系的设计。

方瑞兴手中的这个模块有 1024个CUDA核心（CUDA——Compute Unified Device Architecture——中文统一计算设备架构）和32个Tensor Core。它比较通用，什么都能算，图形、科学计算、普通并行计算都可以。 还配有6个Arm Cortex-A78AE CPU核心。CPU负责操作系统、程序调度和控制，GPU和Tensor Core负责大量并行AI运算。CPU、GPU和内存结合在一个高度集成的SoC系统中，这就是所谓的“异构计算”。还有一个非常重要的技术是 统一内存和高带宽内存访问。

英伟达还有另外一项优势经常被低估，那就是软件。CUDA、TensorRT、JetPack以及整个英伟达AI开发体系，已经积累了十多年丰富的经验。现在很多人工智能程序写好以后，很容易就可以在Jetson上运行。因此，英伟达真正厉害的地方已经不是“一块GPU”，而是 芯片＋内存＋操作系统＋CUDA＋AI模型＋开发工具组成的完整生态系统。所以它和真正的国家级超级计算机不同是两回事。

最早期最有名的超级电脑是美国1976年诞生的Cray--1。机器的内存只有大约8MB，峰值性能160 MFLOPS，机器重达数吨、耗电超过十万瓦，造价达数百万美元，后来进一步改进为 Cray--2 当时有一台就放置在明尼苏达大学超级电脑中心。进入这个庞然大物的国家级研究所相当严密。

对比今天黄仁勋手上巴掌大的模块，它的价钱只是 249 美元、耗电量 25 瓦，内存已经达到8GB。所有这些指标和当时的超级电脑 Cray-1 和 Cray-2 去比较的话，那后者太落后，前者太先进。过去四五十年以来，计算机和计算技术的发展，到了今天的人工智能，这种飞跃的过程是难以置信的。

如果我们再进一步拿它和今天中国以及欧洲的大型超级计算机比较，情况则不同。目前世界上最先进的大型超级计算机（一般又称为国家级超级电脑，主要用途是科学计算，包括全球气象模拟、核物理计算、大型流体力学或者大型分子模拟）拥有几十万甚至几百万个CPU、GPU核心，内存按照几十TB、几百TB乃至PB计算，并且拥有极其庞大的高速互连系统。

中国是世界第二强大国，在超级电脑方面它发展也非常快。华为的 Atlas 200I A2边缘AI模块，可以做到最高20 TOPS INT8人工智能算力，配置最高12GB内存，典型功耗约25瓦，直接用于机器人、无人机、智能摄像机和工业设备。

另一方面，中国的地平线“征程6”系列汽车AI芯片，产品覆盖10 TOPS到数百TOPS，最高版本标称达到560 TOPS，用于自动驾驶。当然，不同公司的TOPS采用的数据精度和稀疏计算方法不同，不能简单拿一个数字直接比较。中国目前面临的瓶颈是在通用性、开发工具、CUDA软件生态、大型模型适配和全球开发者数量上，和英伟达来比还是有一定差距

欧洲的情况则更加特殊。欧洲在某些领域甚至是世界第一。荷兰的 ASML目前仍然是全球唯一能够商业生产EUV极紫外光刻机的公司，而EUV正是制造先进芯片最关键的设备之一。没有欧洲的这项技术，美国、台湾和韩国很多最先进芯片都无法生产。

欧洲现在也拥有世界级超级计算机。德国的 JUPITER已经达到1 ExaFLOP级别，是欧洲第一台Exascale超级计算机，并进入世界最强超级计算机前列。法国SiPearl设计的Rhea1拥有80个Arm核心、HBM高带宽内存，采用台积电N6工艺，将用于JUPITER的CPU部分。但是它仍然不是英伟达GPU的直接替代者。欧洲在最先进AI芯片方面仍高度依赖美国和亚洲，5纳米以下先进芯片尤其明显。

结论：美国最强的是AI芯片设计和软件生态；中国正在迅速建立自己的AI芯片和应用体系；欧洲在先进制造设备、科研以及大型超级计算系统方面仍然非常强，那是中国和欧洲仍然缺少一个能够与英伟达正面对抗的本土AI GPU巨头。