5月22日，在太原理工大学举办的2015年ASC（世界大学生超级计算机竞赛）决赛正式落下帷幕，清华大学时隔两年后再次斩获总冠军，而新加坡南洋理工大学则在Linpack测试中打破了世界纪录，将成绩直接提高了18%，获得“最高计算性能奖”。两个最受关注奖项的获奖团队搭建的集群均采用了NVIDIA的Tesla GPU加速器。

此外，本次大赛还设立了“应用创新奖”，共有四支团队获得该奖项，而其中的上海交通大学、台湾国立清华大学和清华大学均采用了Tesla GPU加速器。显然，作为超级计算机的加速引擎，GPU已成为挑战尖端科学研究的必备武器。

在过去两届ASC中，获得总冠军的团队以及在Linpack中获得优胜的团队也都采用了NVIDIA的GPU加速器。其中，2013年，清华大学利用基于Tesla K20的集群，拿下Linpack第一和总冠军双重荣誉。在2014年，中山大学利用基于Tesla K40的集群，创下当时的Linpack世界纪录，而上海交通大学则凭借基于Tesla K20 GPU的集群，斩获总冠军。

在参加本次ASC决赛的16支高校团队中，有6支队伍搭建的集群都采用了NVIDIA的GPU加速器，其中大多数团队采用的是去年年底推出的全新Tesla K80，也有不少队伍仍继续挖掘Tesla K40的潜力，他们在各项应用测试中都取得了优异的成绩

清华大学再次摘得总冠军

清华大学曾获得过两次ASC的总冠军，而本次再次捧起冠军奖杯，显然来自于其丰厚的经验和过硬的实力。清华大学的团队利用9个浪潮超算服务器节点和5块NVIDIA Tesla K80 GPU加速器搭建的集群，在3000瓦的功耗约束条件下，取得了七项赛题的最高总分，在本届ASC中力拔头筹。

清华大学代表队领队翟季冬表示，“在整个比赛过程中，我们进行了大量的测试和尝试，以保证在3000瓦的功耗约束条件下各类应用都能够有出色而均衡的性能表现。我们采用的Tesla K80 GPU在其中发挥了重要的作用，它能够显著提升应用的性能表现。此外，我们还最大限度地优化整个平台的稳定性和安全性，并做到全面的监控工作，确保可以迅速地解决各种突发的问题”。

清华大学是NVIDIA在中国的三大CCOE中心（CUDA 卓越中心）之一，并且在本科生课程中开设并行计算以及GPU计算相关课程，培养大量并行以及超算的人才，清华大学在世界高校超算领域一直保持着良好的成绩。

NVIDIA GPU横扫Linpack

HPL（Linpack）是超算TOP500排名的重要依据。此次新加坡南洋理工大学团队利用7个浪潮超算服务器节点和8块NVIDIA Tesla K80 GPU加速器搭建的集群，在3000瓦的功耗约束条件下，以11.92 TFLOPS的绝佳成绩获得了该项目的第一名，打破了去年ISC14上由爱丁堡大学创造的10.1 TFLOPS的世界纪录，并将纪录提升了18%。据了解，此项测试前四名的队伍均采用的是NVIDIA GPU。

南洋理工大学打破Linpack世界纪录

新加坡南洋理工大学团队领队何丙胜博士从NVIDIA第一代通用图形处理器G80的发布开始，他便致力于GPU以及其他新兴硬件加速器在大数据技术中的研究。“此次我们参赛的目标就是打破Linpack的世界记录。我们采用的是NVIDIA Tesla K80是他们最新推出的产品，但给用户提供了非常全面的相关学习教程和案例讲解，让我们能够在很短的时间里上手实践，Tesla K80的强大计算性能让我们最终实现了自己的目标”。

据悉，2010年，新加坡南洋理工大学成为NVIDIA在新加坡授权成立的首个GPU技术研究中心，由计算机学院副教授Douglas Maskell博士和助理教授何丙胜博士负责，开展基于GPU的大数据、数据库、生物信息学、多媒体等领域的科学研究，并且和英伟达开展深入而广泛的合作，在计算机与其他领域的交叉学科进行了开创性的研究。为进一步推进GPU计算的普及，NVIDIA授权在南洋理工大学成立东南亚首个GPU教学中心，也在计算机学院本科生课程中开设并行计算以及GPU计算相关课程，培养大量并行以及超算的人才。

从科学研究到深度学习，超级计算机的应用领域越来越广，超算人才的需求也日益突出，ASC成为了培养这类人才的重要舞台。除了国家和学校对这项事业的支持外，也少不了超级计算机领域的领先企业的积极参与。正如本届ASC中，NVIDIA和浪潮携手为参赛团队提供最优的解决方案，以挑战各种科学领域难题，从而为超算人才提供更多的实践机会。

作为核心技术的提供者，NVIDIA除了不断推出性能更加出色的GPU外，在软件方面也正积极推动CUDA的广泛应用，目前CUDA已经成为GPU计算编程人员的必备工具，NVIDIA也与各大高校和研究机构合作，共建了近30所CUDA联合创新中心和研究教学中心，开展优秀培训课程，并共同利用GPU开发创新应用，共同培养未来的超算人才。