超级计算机将在未来数年内继续遵循摩尔定律的发展指导，并在到2030年之间的历史时期内显示出可观的性能飞跃——但在本质上，其与目前的计算能力提升方式并无区别。
在本届ISC大会的各讨论环节中，发言者们纷纷对计算能力的快速增长做出了预测。
英特尔公司研究员兼百亿亿次首席架构师Al Garra在讨论中指出，5年前让超级计算机实现百亿亿次计算能力还是一项艰巨的挑战，但到2030年将成为行业常态。
他同时宣称，“我们已经找到了实现百亿亿次计算能力的途径，”不过超级计算行业还需要解决一系列难题才能将其变为现实。
而在预测方面，Gara将美国的Sequoia超级计算机作为参考基准。这套建立于2012年的系统拥有20千万亿次理论处理性能。
Gara预计到2022年系统的处理能力将提升至2百亿亿次，相当于Sequoia总体性能的100倍。20百亿亿次水平将于2026年实现，相当于Sequoia的10000倍，而2030年的发展目标则为100百亿亿次。这相当于Sequoia的5000倍，或者说可同时运行50000种专业应用。
2022年的系统将普遍采用8 PB内存，运行功率为25兆瓦；而2030年的系统则将拥有60 PB内存，运行功率则达到80兆瓦。
也许新的内存解决方案会在特定应用领域找到表现舞台，他指出，而且新型封装技术可能会将DRAM更多地作为逻辑资源使用。
Fabric架构则可能因光学技术面临瓶颈而受到影响，他预测称。不过他同时指出：“硅光子技术将会迎来黄金时代，从而显著降低传输带宽的实现成本。”
从长远角度来看，他说除非激光器的效率能够提升上百倍，否则必须采用新型材料降低整体功耗。在这方面，碳纳米管似乎是个不错的选择，他解释道。
美光先进计算机解决方案副总裁Steve Pawlowski在此前的演讲中表示，虽然可能会出现数十种替代方案，但DRAM也许仍将作为主力机制存在。问题在于，尽管工程师们已经拼尽全力，“但仍有相当一部分从业者乐于使用内存机制。”
他预计，部分新型架构可能会在内存与存储之间建立第三种记忆体层。
与此同时，DRAM也将在系统中更趋近逻辑层，他表示甚至会有部分逻辑移动至内存当中。
“我们正在设法建立起一套超级计算系统，并在CPU与内存间共享这种能力。”
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