7月29日，美国国家能源实验室（NETL）发布消息称正在与其项目合作伙伴Cerebras开展高性能计算（HPC）与人工智能（AI）物理模型深度融合的研究，旨在降低高性能计算的能源消耗与温室气体排放，预估最大降幅可达30%。
报道指出随着高性能计算机的需求愈发迫切，其耗电量正以每两年至两年半翻一番的速度增长，但电力应用效率却未能同步提升，这直接导致高性能计算的成本、功耗及碳足迹的不成比例增加。针对这一挑战，Cerebras研发的晶圆级引擎（WSE）提供了解决方案，该引擎将超级计算机算力浓缩至单个芯片之中，每个计算节点的等效物缩小至仅几百微米，实现了前所未有的计算密度。
该研究始于2019年，目前NETL与Cerebras已为WSE开发了HPC及HPC/AI应用程序，首个项目聚焦于在结构化网格上评估双共轭梯度稳定性能，这是NETL多相流与相间交换（MFiX）CFD模拟的核心部分。Cerebras负责WSE的编程工作，而NETL则在Joule 2.0平台上利用MFiX求解器进行了基准测试。鉴于测试所展现的显著速度提升，NETL决定开发名为WSE Field-equa ti的应用程序编程接口（API），以便研究人员能够更便捷地对WSE进行编程。
