半导体芯片测试设备有哪些？探索HPC时代新冠与癌症的解决之道

长久以来，高性能计算（HPC）给人的印象总是神秘且高深。这是因为它主要是学术界用来推进基础科学发现和探索的手段，比如上到宏观的宇宙大爆炸模拟、下到微观的量子物理和分子动力学研究，这种级别的话题一抛出来，就会有“生人勿近”的感觉。

然而，新冠肺炎对我们的突然袭击，让很多人重新认识了高性能计算：它非但不“高冷”，对热点事件的反应还出人意料的快——不论是中国还是全球，领先的基因与药物研发机构，在高性能计算的支持下，少则数小时，多则几天就破解了新冠病毒的结构，并立即开始疫苗的研制。

可以说，正是高性能计算在算力上的爆发式增长，让过去以“年”来计算时长、且需要无数次实验来纠错的病毒和疫苗研究过程发生了翻天覆地的变化，这种变化还不能只用一个“快”字来概括，而是“快”与“精准”兼顾。

"半导体芯片测试设备"这个短语，不仅能够反映出技术发展的一面，也隐含着对于未来的期待。随着E级（Exascale, 百亿亿级）计算时代临近，我们能否通过这些测试设备更好地理解和掌握半导体芯片，从而推动更多领域的人类创新？

图一 CCF HPC China 2021上的英特尔展位

这两个问题，或许每个专业人士的心里都有自己的答案，普通大众也会有自己的那份期盼。

更多疑难杂症将迎来精准疗法或药物

上面这句话，就是我们期待在未来通过更强大的算力，以及更加智能化、高效率的人工智能系统，为医疗及生命科学领域带来的改变。这些改变，将让我们能够更快速、更精确地诊断疾病，并找到有效治疗方法。

例如，一位患者可能患有一种罕见疾病，其根源于基因突变。在传统医疗体系中，这可能需要大量时间去寻找正确诊断。而借助于最新的人工智能技术和数据分析工具，我们可以迅速识别这种突变，从而为患者提供针对性的治疗方案。

同样，对于癌症这样的复杂疾病，它们通常由多个生物标志物共同作用产生，因此其早期诊断依赖于复杂的大数据分析。如果我们能建立一个集成性强、处理能力极强的大型数据库，加上机器学习算法，可以实现对各种潜在风险因素进行预测，从而提前干预甚至防治某些类型癌症。

图二 瑞金医院转化医学中心对DAOS优势剖析

当然，要实现这一切，我们需要不断提升我们的半导体芯片测试设备，以确保它们能够满足日益增长的人工智能需求。同时，我们也要继续投资研究，以开发新的材料、新颖设计以及改善现有的制造流程。这将是一个漫长而艰巨的事业，但人类历史表明，无论困难如何，都没有阻止我们迈向进步。