当今科技竞争日趋激烈的背景下，高性能计算的战略地位正在发生深刻变化。图灵奖获得者、美国田纳西大学教授杰克·唐加拉近日在接受采访时指出，高性能计算已从辅助性工具升级为国家级核心能力，其重要性与传统大科学装置相提并论。此判断反映了信息时代科技发展的新特征，也为各国制定科技战略提供了重要参考。 唐加拉强调，在气候预测、能源开发、新材料研发、生命科学、国家安全和先进制造等战略性领域，高性能计算已成为不可或缺的基础设施。这意味着，掌握高性能计算能力的国家将在科技创新和产业竞争中获得显著优势。然而，仅有先进的硬件设备远远不够。他指出，建设真正有效的高性能计算能力，关键在于能否构建一套完整的综合能力体系，有效缩短从科研到成果转化的周期。 这套体系的构建需要多个层面的共同推进。首先是顶层设计的科学性。国家需要明确的任务目标和系统性规划，避免盲目投入和重复建设。其次是基础设施的可靠性。稳定的电力保障和完善的基础设施支撑是高性能计算系统正常运行的前提。再次是人才队伍的稳定性。长期稳定的科研和工程技术团队对于系统优化、性能提升和计算科学发展至关重要，只有持续积累才能将峰值算力转化为实际科研产出。此外，计算、存储、互联和输入输出等关键环节必须协同设计，任何一个环节的失衡都会制约整体效能。 在技术发展趋势上，唐加拉强调了人工智能与高性能计算的深度融合。两者已不再是独立的技术领域，而是相互赋能、相互促进的关系。人工智能正在成为科学计算中的常规工具，而高性能计算则为大规模人工智能的训练和推理提供了不可替代的基础平台。这种融合趋势将继续提升高性能计算的应用价值和战略地位。 对于中国高性能计算的发展，唐加拉给予了充分肯定。他指出，中国以系统化、大规模的方式将高性能计算作为国家战略能力推进，具有三个显著特点：一是长期稳定的投入保障，避免了"一阵风"式建设；二是高性能计算与国家重大任务的紧密结合，确保了应用导向；三是对本土供应链和产业生态的重视，增强了自主可控能力。他表示，中国高性能计算的整体发展轨迹十分清晰，投入持续增加、体系不断成熟、应用影响力稳步扩大。同时，中国科研人员在系统架构设计、并行算法、大规模人工智能等领域取得了重要进展，为全球高性能计算发展做出了贡献。 展望未来，唐加拉指出了一个新的全球性挑战。制约计算发展的关键因素将不仅是性能指标，更是能源消耗。未来十年，如何在提升计算能力的同时有效控制能耗，将成为全球科技界共同面临的重大课题。这要求各国在追求计算性能的同时，加大绿色计算、低功耗芯片和能源管理技术的研发投入。
从科研工具到国家核心竞争力，高性能计算的演变反映了全球科技竞争格局的深刻变革。唐加拉的观点为各国制定科技政策提供了重要参考，也提醒我们：在算力竞速的背后，真正的胜负手在于能否构建可持续的创新体系。面对能源与效率的双重挑战，我们需要重新思考——在追求计算极限的同时，如何让科技发展与地球资源达成新的平衡。