摘要

  • San Diego Supercomputer Center 的 Expanse 用户指南称该系统提供 5.16 峰值拍浮点，但没有给出基准测试名称、数值精度、测量日期或工作负载类别，也没有把这个数字归属到任何一个分区。
  • 同一份指南把 Expanse 上单个首席研究员的分配上限设为 1500 万核心小时与 7.5 万 GPU 小时，并允许在 Maximize 层级申请的 Science Gateway 最多申请 3000 万核心小时——这是可申请的上限，而不是任何人实际获得额度的记录。
  • 专门面向 AI 的硬件与那个头条数字是分开列出的：34 台搭载 NVIDIA H100 GPU 的 Dell XE9640 服务器，位于名为 nairr-gpu 的分区；它们与 728 个 AMD EPYC 标准节点、52 个 NVIDIA V100 GPU 节点并列出现。所检索到的页面上没有任何内容把这 5.16 拍浮点与那 34 台服务器绑定。
  • 基于 Habana 的 Voyager 被记录为由 NSF 资助的系统，于 2022 年初开始为期三年的测试床阶段，面向经过挑选的重点项目开放，分配通过联系 HPC 顾问办理，调度由 Kubernetes 完成。该页面完全没有给出任何峰值浮点数字。
  • 有四个本可以闭合这条链条的文件没有取得：NSF 奖项记录被阻断，ACCESS 分配层级政策文本未取回，没有找到任何独立的持续性能结果，而检索中出现的 TOP500 地址指向的是一套 Inspur NF5468M5 集群，并非 Expanse。

两个并非同一个数字的数

流传出去的那句话很短。Expanse 是 San Diego Supercomputer Center 的 ACCESS 集群，中心自己的用户指南把它描述为“designed by Dell and SDSC delivering 5.16 peak petaflops”（SDSC Expanse 用户指南）。这是那种最终会出现在幻灯片、资助摘要、大学新闻稿和记者第二段里的句子，而且就其所声称的范围而言是准确的。

没有流传出去的，是同一页上再往下两节的那句话：Expanse 上单个首席研究员的最大分配额度是 1500 万核心小时与 7.5 万 GPU 小时，而在 Maximize 层级申请的 Science Gateway 最多可申请 3000 万核心小时。这两句并不冲突。它们回答的是不同的问题。第一句描述的是机器按运营方表述的装机能力；第二句描述的是一个研究者被允许申请多少。

在两者之间还有第三个量，两句话都没有触及，本文所检索到的任何文件也没有提供：那个峰值之中，真实工作负载究竟能持续维持多少。峰值数字与小时上限无法互相换算，而两者也都无法换算成实际交付的吞吐量——除非存在可及公开记录里并不包含的数据。两者之间的空隙不是丑闻。它是一种文档结构，而这种结构对任何依据头条数字做研究算力规划的人都有后果。

Expanse 页面究竟写了什么

指南把 Expanse 描述为 ACCESS——即 Advanced Cyberinfrastructure Coordination Ecosystem: Services and Support——之中的一个专用集群，由 Dell 与 SDSC 设计，并说明它是由 NSF 资助、由 San Diego Supercomputer Center 在 UC San Diego 运营、通过 ACCESS 计划开放使用的系统。作业调度使用 SLURM。

在硬件部分，页面上的清单具体到值得细读而非略过的程度。Expanse 的标准算力写作 728 个 AMD EPYC 处理器节点，GPU 算力写作 52 个搭载 NVIDIA V100 的节点。而另起一项——并不并入上述清单——页面还描述了一个 Expanse AI 资源，由 34 台搭载 NVIDIA H100 GPU 的 Dell XE9640 服务器组成，通过名为 nairr-gpu 的分区提供。

这种分列比表面上更重要。5.16 拍浮点是一个关于 Expanse 系统层面的陈述；那 34 台 H100 服务器是另一项资源，在更后面被描述。所检索到的页面没有说头条数字测量的是这些服务器，没有给出它们的分区级峰值，也没有把头条数字重述为 AI 训练性能。任何把 5.16 拍浮点引用为“SDSC 的 AI 算力”的人，都做了一个来源并未授权的替换。正确的读法更狭窄、也更不适合引用：中心运营着一套大型 CPU 加 V100 系统并给出了它的峰值，另外还有一项小得多的 H100 资源，只以台数描述。

之所以要说得这么精确，恰恰因为这种替换太容易做、事后又太难发现。在同一份文件里同时看到“34 台 H100 服务器”和“5.16 拍浮点”的读者，往往会把它们绑定在一起。文件并没有绑定它们。它把它们列在不同位置，用不同的抽象层次、不同的单位——一边是服务器台数，一边是浮点速率——而把两者的关系留空。

Voyager：没有峰值的配置，挡在一道门后

中心另一套与 AI 相关的系统面临的是相反的文档问题。Voyager 的用户指南把它描述为由 NSF 资助、与 Supermicro 及 Intel 的 Habana Lab 合作开发、由 San Diego Supercomputer Center 在 UC San Diego 运营的系统，于 2022 年初开始为期三年的测试床阶段（SDSC Voyager 用户指南）。其配置写作 42 个 Supermicro X12 Gaudi 训练节点，搭载 336 颗 Habana Gaudi 训练处理器，另有 2 个节点搭载 16 颗第一代 Habana 推理处理器。调度使用 Kubernetes。

该页面完全没有给出 Voyager 的峰值浮点数字。于是两套系统以互补的方式失效：一套公布了峰值却没有持续性能的对应项，另一套公布了配置却没有峰值。两个页面都没有闭合链条，而试图比较两者的读者，手里握着的是两种不同类型的数字。

Voyager 的获取方式被直白地写明，而这是该页面上后果最重的披露。在资源分配政策标题下，指南列出当前状态为 Testbed Phase。它说明这三年测试床阶段将面向经过挑选的重点项目，以及工作坊和产业互动；并补充说测试床阶段之后将进入为期两年的、面向更广泛 NSF 社区与用户工作坊的分配阶段。测试床期间，页面把询问者引向 SDSC 的 HPC 顾问。

那是一道门，而且没有用委婉语描述。它不是一份公布了评审标准、评审委员会、决策时间表或通过率的公开竞争。它是一种把请求转交给工作人员的制度化路径，服务于一个明确限于被挑选项目的阶段。测试床这样运作并无不当——测试床存在的意义就是服务重点合作，运营方需要为此保留裁量空间。但对一个外部研究者而言，实际后果是：起决定作用的约束不是队列位置，而是请求是否会被考虑。

那为期两年的扩大分配阶段被描述为下一步。本文所检索到的任何文件都没有确认这一过渡已经发生。它也许已经发生；只是所检索到的页面并没有这么说，而把一个已声明的计划当作既成事实，正是本文所讨论的那类漂移。

为什么“小时上限”和“拍浮点”不能互相换算

人们很容易想让这些数字彼此对话。如果一位首席研究员可以申请 7.5 万 GPU 小时，而系统又给出了峰值，那么总该能算出这位研究者占机器多大份额。算不出来，而理由值得列出，因为同样的推理适用于每一套以这种方式被记录的学术 AI 系统。

峰值浮点速率是一个瞬时属性。它描述的是在供应商所述假设下，硬件执行算术的节奏。它对持续时间什么也没说。分配上限恰恰相反：它是在时间上累积的资源量，以核心小时或 GPU 小时表示，不附带任何速率。要把前者换成后者，需要知道这些小时来自哪个分区、该分区的单位峰值、小时在什么时长内被消耗，以及工作负载在该分区上实际达到的效率。这四项中有三项在所检索的文档里缺失，而第四项——实际达到的效率——正是测量存在的意义所在。

这个空隙不是学究式的挑刺。规划一次训练的 researcher 需要知道，在真正能拿到的硬件上作业要跑多久，而不是如果负载完美高效、额度无限时硬件能跑多快。这两个问题之间相差一个只有持续测量才能确定的系数。当可及记录里有峰值、有上限、却没有测量时，研究者只能去猜那个系数，而往乐观方向猜是最自然的错误。

这里还有第二种更隐蔽的换算错误。核心小时与 GPU 小时是两种不同的货币，而指南的上限同时给出两者，却没有提供汇率。1500 万核心小时与 7.5 万 GPU 小时并不是同一件事的两种说法；它们是两个不同节点类型的两个独立预算。需要 GPU 时间的项目不能用它的 CPU 预算来代替。把上限读成一池“算力”，会高估一个项目在任何一侧可以动用的量。

四扇没有打开的门

对本文能够确立什么做出诚实交代，就必须包括它未能确立什么。有四个文件本可以闭合链条，而在此次检索中它们全部不可得。

第一个是资助方自己的记录。与 Expanse 相关的 NSF 奖项页面没有返回任何文本：访问被阻断（NSF 奖项检索记录 1928224）。仅这一次失败就把整整一类陈述从桌面上拿走。本文不会断言任何拨付金额、执行期、该奖项特定的目的、交付物清单、报告义务或合规结论。正确的表述是奖项条款未经核实。这绝不是说不存在奖项——中心自己的指南说明该系统由 NSF 资助，ACCESS 门户也列出了该计划运作所依据的 Office of Advanced Cyberinfrastructure 奖项（ACCESS Allocations 门户）。一个被阻断的页面是关于检索的事实，不是关于资助的事实。

第二个是分配政策。ACCESS 门户返回了它的资助致谢，以及一句“向研究者免费提供分配额度”的说明，但没有返回层级阈值或评审程序。另一个 ACCESS 地址无法访问。因此，3000 万核心小时的申请上限与一次实际授予之间的距离，在此并未被量化。层级名称确实出现在 Expanse 指南里——Maximize 层级在那句 Science Gateway 的话中被点名——但进入某一层级的规则没有取得，而把一个被点名的层级映射到一个既定上限，那是披着引文外衣的推断。

第三个是任何独立的、经过测量的持续性能结果。Expanse 和 Voyager 都没有取得。这是四者中最重要的一个，因为正是它会把本文从关于文档的观察，变成关于性能的测量。它的缺席意味着峰值与实际交付之间任何差距的大小仍未被测量，而不只是未被陈述——这一区别很重要，因为未被测量的差距并不是它很大的证据。

第四个是一份基准记录，而它失败得很有教益。检索过程中出现了一个 TOP500 系统地址。它指向的不是 Expanse，而是一套搭载 Xeon Gold 6230 处理器与 NVIDIA Tesla V100 卡的 Inspur NF5468M5 集群（TOP500 系统记录 179831）。一份看起来很像测量记录的检索结果，因一个关于另一台机器的查询而被取回，描述的是另一台机器。

属于另一台机器的基准记录

这最后一次失败值得单独一节，因为它是本文论点的一次小型演示。

过程平淡无奇、完全典型。一次对持续性能数据的搜索返回了某个排行列表中的系统记录。记录里恰好有你想看的字段：系统名、处理器描述、厂商、互连方式。它的形态处处都在说“测量”。只有身份是错的。一个赶稿的作者，手里拿着关于 Expanse 的查询，眼前是一页满是 LINPACK 邻近字段的内容，完全可能把一个真实的持续性能数字挂到错误的超级计算机上，而且永远不会发现。

如果那发生在这里，成文会更令人满意，也更不真实。它会在比较的两侧都有数字——5.16 拍浮点的峰值，以及一个来自榜单的持续结果——两者之比看上去会像分析。实际上那会是检索造成的产物，两台互不相关的机器被悄悄合并成一个断言。

这个一般教训超出本文范围。算力数字被拼装出来的场合，更多是搜索结果，而不是被识别的文件；而失效方式并不是捏造，而是错配：真实的基准被挂到错误的系统上，真实的奖项被挂到错误的计划上，真实的分配上限被读成一次授予。防线是程序性的、并不光鲜的——点明文件、点明系统、核对两者是否一致；不一致时，就把不一致说出来，而不是去抓那个最顺手的、看起来合适的数字。

研究者能得出与不能得出的结论

把有据可查的碎片放在一起，一幅可用的图景会出现，尽管它比头条所暗示的要狭窄。

研究者可以得出：Expanse 存在、由 NSF 资助、由 SDSC 在 UC San Diego 运营、通过 ACCESS 开放；其运营方公布了 5.16 拍浮点的峰值而没有说明依据；单个首席研究员最多可申请 1500 万核心小时与 7.5 万 GPU 小时，Maximize 层级的 Science Gateway 拥有更高的核心小时上限；其标准算力为 728 个 AMD EPYC 节点与 52 个 V100 节点，另有位于 nairr-gpu 分区的 34 台服务器组成的 H100 资源；调度使用 SLURM。中心在名录中的条目可在 San Diego Supercomputer Center 名录条目 查阅。

研究者也可以另行得出：Voyager 是一套由 NSF 资助、基于 Habana 的系统，42 个节点上共有 336 颗 Gaudi 训练处理器，两个节点上有 16 颗第一代推理处理器，由 Kubernetes 调度，自 2022 年初起处于测试床阶段，限于经过挑选的重点项目，并声明有意在其后进入为期两年的扩大分配阶段。

研究者无法从可及记录中得出：任一系统在任何工作负载上实际交付多少持续性能；5.16 拍浮点描述的是 H100 资源、V100 分区、CPU 分区，还是某种加权整体；一个典型申请者相对上限实际获得多少小时；一次申请需要多久被裁定；申请成功的比例是多少；或者 Voyager 的过渡是否已经发生。同样不能对某位具名研究者获得了什么、被拒绝了什么、或者可能获得什么做出任何断言——记录中没有任何个人分配决定、队列位置、等待时间或作业结果。

这份否定清单比肯定清单更长，这对一篇关于 AI 算力的文章来说并不舒服，而这本身也是发现。这种不对称不是隐瞒的证据。峰值指标显眼、可比、发布成本低；分配上限、评审规则和持续测量则都不具备这些特征，而机构会发布成本低的东西。结果是：一份公开记录能够可靠地回答没有人正在决定的问题，而对所有人都在问的那个问题只给出部分答案。

AI 框架增加了什么，又遮蔽了什么

有一个具体原因让这份文档缺口在今天比五年前更要紧，那就是“AI”这个词。

学术 AI 算力目前正以超过文档速度的节奏被统计、比较和资助。流传的比较单位是加速器台数或峰值数字，因为那些是出现在公告里的数字。但决定一个研究组能否训练一个模型的量，是三个制度性事实的乘积：它的申请是否具备资格、被授予多少小时、以及被授予的小时以多高效率转化为已完成的工作。峰值数字对这三者一个都不编码。

在此次检索到的证据里，SDSC 的记录把三者都演示了一遍。Voyager 的测试床阶段让资格成为第一道门，而且是一道自由裁量的门。Expanse 的人均上限让授予成为第二道门，而且是一道未被量化的门，因为上限并不是授予。任何持续测量的缺席，把第三个因素完全留给读者。三道门，而公开文档只详细交代了其中一道。

AI 框架还遮蔽了规模。Expanse 页面上描述的 H100 资源是 34 台服务器。与 728 个标准 CPU 节点和 52 个 V100 节点相比，它是这套装置中很小、边界清楚的一部分，而且是用台数而非性能来描述的。这不是对那项资源的批评；运营一个 34 台服务器的 H100 分区是相当可观的事。这是对算术的提醒。当一个机构的 AI 能力被以系统级峰值来报告时，读者无从知道 AI 分区占整台机器的多少，而在这里答案看起来是适度的。

控制面：谁设定哪个数字

把这份材料拢在一起的有用方式，是区分设定数字的各方。

硬件供应商与系统集成商设定峰值规格。说它是他们的数字，是因为它源自他们安装的部件与他们公布的假设；运营方只是复述它。它是最可能被引用的数字，因为在日常使用中它是一个不带条件的单一数字。

运营方与调度器设定实际交付的吞吐量。这个数字在此次检索到的材料中并未公布，而它正是需要测量而非规格的那个。它的缺席是本文的核心文档事实。

资助方与分配机构通过资格规则、评审程序和上限设定谁可以计算。在这里，上限被公布而程序没有，于是这道门轮廓可见、运作不透明。

三方、三个数字，而公开记录完整承载了第一个、部分承载了第三个、完全没有承载第二个。任何把第一个当作另外两个之概括的陈述，都是悄悄把一份规格提升成了测量。

带日期的证据边界

以上一切都被此次检索在 2026 年 10 月 17 日至 18 日所能触及的范围所界定，而这些边界应当作为发现来陈述，而不是作为道歉。

与 Expanse 奖项编号对应的 NSF 奖项记录无法读取；访问被阻断，因此奖项条款未获核实，本文不对拨付资金、执行期或报告义务做任何断言。ACCESS 分配层级政策文本未取回；门户给出了它的资助致谢与免费声明，另一个地址无法访问，因此层级阈值与评审程序不作断言。检索中出现的 TOP500 地址指向一套 Inspur NF5468M5 集群而非 Expanse，因此不会把任何持续 LINPACK 结果、Rmax、Rpeak、排名或效率数字归属给 SDSC 的任何一套系统。此外，两套系统都没有取得任何独立的、经过测量的持续结果，因此本文陈述的是“未获核实”，而不是“不存在”。

当前的队列行为、当前的上限、当前的硬件状态与当前的获取条件，都需要新的证据。政策会变；分区会被增加和退役；测试床阶段会结束。依据本文做决定的读者应当重新核对原始页面，这些页面在此被链接，正是为了可以被核对。

什么会改变判断

值得具体说明哪些证据会把本文从文档发现变成性能发现，因为这种缺席是具体的，而非笼统的。

一次匹配的独立基准测试就能做到：一个持续结果，指明确切的系统、分区、工作负载、数值精度与方法。一个针对 Expanse 的、经核实的 TOP500 条目（而不是关于另一台机器的条目）会支持排名类断言，并为峰值数字提供一个经过测量的对应项。取回奖项记录将允许对拨付金额、执行期、目的、交付物与报告条件做出陈述——虽然它本身不能说明经测量的性能，因为奖项文件描述的是一项义务而非一个结果。一份公布的分配通知，或一份汇总、匿名化的授予小时记录，将使得 3000 万核心小时的申请上限与典型授予之间的距离可被量化。而当前的政策文本会厘清 Voyager 所声明的那两年扩大分配阶段是否已经开始。

上述每一项原则上都可以取得，而在此一项都没有取得。在其中任何一项到手之前，对 SDSC 的 AI 算力最诚实的概括是：一份附带配给规则的规格，缺少可测量的中间项——这比一个比值更不令人满意，却更站得住。