PARAM超级计算机，从先进计算发展中心1991年的PARAM 8000，到拥有37套系统、约40千万亿次算力和印度制造Rudra服务器的国家超级计算使命

2025年12月10日，政府告诉人民院（Lok Sabha），国家超级计算使命已经部署了37台超级计算机，合计40千万亿次（petaflop），分布在印度科学研究所、各所印度理工学院、先进计算发展中心（C-DAC）、研究实验室以及若干二线和三线城市的机构。1千万亿次是每秒一千万亿（quadrillion）次算术运算。名单中点名的机器大多叫PARAM，这个系列由C-DAC从1988年开始研制，1991年首次交付。

使命报告了什么，以及三个略有出入的统计

国家超级计算使命（NSM）于2015年4月启动，投入为450亿卢比（4,500 crore）。电子和信息技术部（MeitY）与科学技术部共同管理，由浦那的C-DAC和班加罗尔的印度科学研究所负责实施。据12月10日的答复，这些系统已为1.3万多名研究人员提供服务，其中有来自260多个机构的1,700多名博士生，并完成了1,000万次（one crore）以上的计算作业。它们被认为促成了1,500多篇研究论文。

官方的统计会因部门和日期而差上几套系统。2025年12月3日，科学技术部告诉议会，已设计、建造并投运37套系统，约39千万亿次。一周后，电子和信息技术部的答复给出的是37套系统、40千万亿次。2026年1月8日，在IIT孟买的PARAM Rudra揭幕仪式上，NSM的使命主任说，总数已达38套系统、44千万亿次。

这从一开始就是一张网格的计划。PIB 2020年3月23日的一份说明称，2015年的批准设想了一个总计15至20千万亿次的网络，后来修订为45千万亿次，其中包括三套每套至少3千万亿次的系统，在2022年前覆盖国家级重要机构。国家知识网络被指为把它们连起来的骨干。2026年1月的44千万亿次，对照的是修订后的45千万亿次。

C-DAC为何在1988年成立

C-DAC自己的“关于我们”页面用两句话交代了起源。据该页面，C-DAC于1988年成立，目的是建造超级计算机，背景是美国拒绝向印度出口超级计算机，PARAM系列当年始于一台1吉次（gigaflop）的机器。1吉次是每秒十亿次运算。该页面既没有给出拒绝出口的日期，也没有说明涉及的是哪款Cray机型，为本文查阅的来源也都没有，所以这两点在这里都略去。坊间的讲述给第一台PARAM引述了更高的基准速度，本文只采用C-DAC页面上的1 GF。

《Voice&Data》杂志2006年的一篇人物报道说，美国曾拒绝让Cray把它的超级计算机卖给印度。报道称，维贾伊·巴特卡尔（Vijay Bhatkar）博士领导C-DAC团队于1991年造出了印度的第一台超级计算机PARAM，并记录他在2000年获得Padma Shri。

那第一台机器是PARAM 8000，一台并行计算机，也就是许多处理器芯片共同处理一个问题。C-DAC关于与莫斯科合作的案例研究说，一台PARAM 8000于1991年至1992年首先安装在俄罗斯科学院计算机辅助设计研究所，基于晶片机（transputer）芯片，装置共有128个节点。流体力学和结构分析软件在它上面实现了并行化。C-DAC的页面把合作追溯到1987年6月在莫斯科签署的一项科学计划。

PARAM Yuva II与TOP500榜单

TOP500每年两次，按一项叫作Linpack的标准数学测试上的速度，给世界上最快的500台计算机排名。每个条目都有一个实测速度Rmax和一个理论峰值速度Rpeak。随着更快的机器出现，排名会下滑，所以下面每个排名都附有榜单日期。

2013年2月，C-DAC在浦那发布了PARAM Yuva II。《Voice&Data》2月9日的报道说，峰值算力从早先的PARAM Yuva的54万亿次（teraflop）升到524万亿次，机器在Linpack上持续达到360.8万亿次。1万亿次是每秒一万亿次运算。C-DAC自己的对比是，这一结果在2012年11月的TOP500榜单上会排第62位、印度第一，并把这台机器称为印度第一台500万亿次的超级计算机。

PARAM Yuva II在2013年6月首次登上真正的榜单，排第70位，实测386.71万亿次。到2013年11月是第84位，到2016年11月是第448位。

Pratyush和Mihir，然后是Arka和Arunika

Pratyush和Mihir不是PARAM机器，也不在NSM的系统名单里。它们是地球科学部的Cray XC40机器。印度热带气象研究所浦那站（IITM Pune）自己的说明称，地球科学部的中央部长2018年1月8日在浦那的印度热带气象研究所为Pratyush揭幕，并称它为印度第一台多千万亿次超级计算机。Mihir则去了诺伊达的国家中期天气预报中心（NCMRWF）。

TOP500给出Pratyush有119,232个核心，实测3.76千万亿次，理论值4.01。Mihir有83,592个核心，实测2.57，理论值2.81。两个理论值加起来是6.8千万亿次，也就是该部2024年的发布稿给出的、Arka和Arunika之前的容量。Pratyush在2018年6月榜单上以第39位进入TOP500，Mihir是第66位。2020年11月的榜单上，它们分别是第77位和第144位。

它们的接班者在2024年9月26日到来，当天总理为IITM的Arka和NCMRWF的Arunika揭幕。据该部的发布稿，项目价值850亿卢比（850 crore），其中IITM为11.77千万亿次，NCMRWF为8.24千万亿次，另有一套1.9千万亿次的、用于AI和机器学习的独立系统。该部的总容量从6.8升到22千万亿次。据发布稿，这些机器运行的模型将在印度选定区域达到1公里或更精细的分辨率，并应能提高对气旋、暴雨、冰雹、热浪和干旱的预报精度。为什么季风这么难预报，见tuput早先的一篇解释文章。在2026年6月的TOP500榜单上，Arka排第219位，实测8.28千万亿次，Arunika排第274位，为5.94。

PARAM Siddhi-AI与AI设施

PARAM Siddhi是使命的AI机器，2020年安装在浦那C-DAC的国家AI设施。在政府的名单中，它的算力是6.5千万亿次和210 AI千万亿次。《Voice&Data》2020年10月6日的报道解释了这一对数字：6.5千万亿次是双精度的峰值，即传统科学代码所用的高精度算术，210则用于AI工作。据该报道，系统由42台NVIDIA DGX A100组成，采用NVIDIA的SuperPOD设计和HDR InfiniBand网络，运行C-DAC自己的HPC-AI软件，由C-DAC的阿比谢克·达斯（Abhishek Das）构想并设计架构。C-DAC列出的目标领域有医疗、教育、能源、网络安全、航天、汽车和农业。

TOP500给出PARAM Siddhi-AI有41,664个核心，实测4.62千万亿次，理论值5.27。PARAM Siddhi-AI在2020年11月的榜单上以第62位进入，之后在2021年6月是第89位，2021年11月是第102位，2022年11月是第120位，2024年6月是第185位，这是它在TOP500页面上的最后一行。它的名字没有出现在2026年6月榜单的印度条目中。另有一项出租GPU用于AI工作的计划，见tuput关于印度AI使命的文章。

Rudra服务器，以及谁造了什么

PARAM Rudra是使命下印度自主制造硬件的系列。在12月10日的答复中，政府说，C-DAC设计了Rudra服务器主板，并把技术转让给三家印度电子制造商，另有一个节点之间的高速网络Trinetra已经建成，并在每秒40和100吉比特下测试过。答复补充说，冷却技术和完整的系统软件栈也是国产的，洪水预报、城市天气建模、油气地震数据处理、基因组学和材料科学的应用已部署给印度气象局、印度石油天然气公司（ONGC）、中央水资源委员会和中央污染控制委员会等用户。PARAM Shavak是一款台式超级计算机，面向高校。

一周之前，12月3日的答复点出了制造商，即VVDN Technologies和Kaynes Technologies，并说有6,000台Rudra服务器部署在PARAM Rudra超级计算机中，另有1,500台在制造。2024年9月26日，总理为三套PARAM Rudra系统揭幕，价值约130亿卢比（130 crore），分别在浦那的巨型米波射电望远镜中心、德里的IUAC和加尔各答的S.N.玻色中心。在同一次讲话中，他把这一使命与量子使命并列，tuput在另一篇文章中讲过后者。IIT孟买的3千万亿次PARAM Rudra于2026年1月8日随后启用。在2026年6月的TOP500榜单上，C-DAC的PARAM Rudra-104排第245位，实测7.03千万亿次。

《The Register》2025年11月引述的两个人，对印度自主制造的占比有不同的衡量。C-DAC的桑贾伊·万德克尔（Sanjay Wandhekar）把国产化率定在50%以上，计入服务器节点、互连和系统软件，而IIT马德拉斯的鲁佩什·纳斯雷（Rupesh Nasre）教授定在40%至50%以下，并补充说，达到50%本身就将是一项了不起的成就。同一篇报道说，三台NSM机器使用的Trinetra，延迟是商用InfiniBand的两倍多。

下一阶段的目标

12月3日的答复说，另有十台超级计算机正在投运，其中包括一个国家级设施，拥有印度最大的HPC和AI装置，算力为20千万亿次。一周后，12月10日的答复把在建的工作定为6套新系统，投入680亿卢比（680 crore）。同样在12月3日，该部说，一份名为NSM 2.0的路线图正在制定，面向印度下一代超级计算，并设想与产业伙伴一起开发印度自己的处理器和硬件。

《The Register》报道，C-DAC对NSM 2.0的目标是，在该计划获批后五年内达到1.5百亿亿次（exaflop）的系统。1百亿亿次等于1,000千万亿次。第一批将运行在Intel和AMD的硬件上，每套系统约100千万亿次，第二批将使用AUM，这是C-DAC预期在2027年前后推出、2028年起部署的一款基于Arm的处理器。Counterpoint Research的加雷思·欧文（Gareth Owen）对该杂志说，获得芯片制造能力是最大的瓶颈，tuput在关于印度晶圆厂计划的文章中谈到了这个话题。

2026年6月的TOP500榜单上有几套位于印度的系统。最高的是Shakti Cloud，这是Yotta Data Services的一套基于NVIDIA H100 GPU的系统，排第32位，实测84.31千万亿次。其他的包括，C-DAC的AIRAWAT-PSAI排第211位，为8.50千万亿次，Arka第219位，PARAM Rudra-104第245位，Arunika第274位。