听说GPU可以提高服务器计算速度，想给戴尔r710服务器配个GPU ，不知道支持不？麻烦高手给点指导性意见

比如说超算！

　　导语：高性能计算机顾名思义是一种性能比普通计算机高的计算机，它内部配置了多个处理器共同组成高性能计算机的一部分，通过多台计算机也可以实现高性能计算操作，高性能计算机需要在相应的高性能计算系统或者环境当中运行，那么你对高性能计算机的了解有多少呢?下面我们就一起来了解一下高性能计算机的一些相关介绍吧。 　 　一、高性能计算简介： 　　高性能计算指通常使用很多处理器(作为单个机器的一部分)或者某一集群中组织的几台计算机(作为单个计 算资源操作)的计算系统和环境。有许多类型的HPC 系统，其范围从标准计算机的大型集群，到高度专用的硬件。大多数基于集群的HPC系统使用高性能网络互连，比如那些来自 InfiniBand 或 Myrinet 的"网络互连。基本的网络拓扑和组织可以使用一个简单的总线拓扑，在性能很高的环境中，网状网络系统在主机之间提供较短的潜伏期，所以可改善总体网络性能和传输速率。 　　 二、高性能计算机： 　　高性能计算机能够执行一般个人电脑无法处理的大资料量与高速运算的电脑。其基本组成组件与个人电脑的概念无太大差异，但规格与性能则强大许多，是一种超大型电子计算机。具有很强的计算和处理数据的能力，主要特点表现为高速度和大容量，配有多种外部和外围设备及丰富的、高功能的软件系统。现有的超级计算机运算速度大都可以达到每秒一太次以上。 　　高性能计算机是计算机中功能最强、运算速度最快、存储容量最大的一类计算机，多用于国家 高科 技领域和尖端技术研究，是一个国家科研实力的体现，它对国家安全，经济和社会发展具有举足轻重的意义。是国家科技发展水平和综合国力的重要标志。 　　作为高科技发展的要素，高性能计算机早已成为世界各国经济和国防方面的竞争利器。经过中国科技工作者几十年不懈地努力，中国的高性能计算机研制水平显著提高，成为继美国、日本之后的第三大高性能计算机研制生产国。中国现阶段超级计算机拥有量为22台(中国内地19台，香港1台，台湾2台)，居世界第2位，就拥有量和运算速度在世界上处于领先地位，随着超级计算机运算速度的迅猛发展，它也被越来越多的应用在工业、科研和学术等领域。但就高性能计算机的应用领域来说中国和发达国家美国、德国等国家还有较大差距。中国高性能计算机及其应用的发展为中国走科技强国之路提供了坚实的基础和保证。 　　高性能计算机“π”系统23日在上海交通大学上线运行，将支持俗称“人造太阳”的惯性约束核聚变项目等高端科研工程。据介绍，“π”系统峰值性能达到263万亿次，位列最新全球TOP500榜单第158名。该系统由浪潮公司设计构建，该系统上线将重点支持上海交通大学的教学科研，将成为“IFSA惯性约束聚变科学与应用协同创新中心”的超算核心支持平台。 　　 三、高性能计算机的用途： 　　1.气候预测：借助超级计算机预测气候变化，从而减轻气候变化给人类带来的破坏。 　　2.交通业：超级计算机可用来认识和改进汽车、飞机或轮船等交通工具的空气流体动力学、燃料消耗、结构设计、防撞性，并帮助提高乘坐者舒适度、减少噪音等，所有这些都具有潜在的经济和安全收益。 　　3.生物信息学和计算生物学：生物学已经显示出巨大的计算需求，超级计算机将帮助寻找疾病治疗的革命性方法。 　　4.社会健康与安全：比如，污染、灾难规划以及针对本地和国家基础设施进行的恐怖主义活动等。 　　5.地震：对地震的模拟能帮助人类探索地震 预测方法，从而减轻与地震相关的风险。 　　6.地球物理探测和地球科学：比如石油的勘测问题，这类问题具有潜在和巨大的经济效益。 　　7.天体物理学：模拟时间进程并加速这种模拟的进程，从而对天体的演变进行建模和理论试验。 　　8.材料科学与计算纳米技术：对物质和能量的模拟是计算密集型的。

高性能计算，简称HPC，它是计算机科学的一个分支，主要是指从体系结构、并行算法和软件开发等方面研究开发高性能计算机的技术。高性能计算主要研究方向：1、面向科学计算以及工程需要的计算机系统网络计算技术高性能计算软件与工具开发计算机系统评测技术2、以数据为中心的计算系统云计算系统移动计算系统移动计算系统

高性能计算主要研究方向有四个方面：高性能计算理论基础；高性能计算系统；高性能计算系统的设计；高性能计算驱动力。高性能计算机的发展趋势主要表现在网络化、体系结构主流化、开放和标准化、应用的多样化等方面。网络化的趋势将是高性能计算机最重要的趋势，高性能计算机的主要用途是网络计算环境中的主机。以后越来越多的应用是在网络环境下的应用，会出现数以十亿计的客户端设备，所有重要的数据及应用都会放在高性能服务器上，Client/Server模式会进入到第二代，即服务器聚集的模式，这是一个发展趋势。网络计算环境的应用模式将仍然是Internet/Web，但5～10年后，信息网格模式将逐渐成为主流。在计算网格方面美国大大领先于其他国家。

高性能计算(HighPerformanceComputing)是计算机科学的一个分支，主要是指从体系结构、并行算法和软件开发等方面研究开发高性能计算机的技术。随着计算机技术的飞速发展，高性能计算机的计算速度不断提高，其标准也处在不断变化之中。高性能计算简单来说就是在16台甚至更多的服务器上完成某些类型的技术工作负载。到底这个数量是需要8台，12台还是16台服务器这并不重要。在定义下假设每一台服务器都在运行自己独立的操作系统，与其关联的输入/输出基础构造都是建立在COTS系统之上。简而言之，讨论的就是Linux高性能计算集群。一个拥有20000台服务器的信息中心要进行分子动力学模拟无疑是毫无问题的，就好比一个小型工程公司在它的机房里运行计算流体动力学(CFD)模拟。解决工作负载的唯一限制来自于技术层面。接下来我们要讨论的问题是什么能直接加以应用。量度(Metrics)性能(Performance)，每瓦特性能(Performance/Watt)，每平方英尺性能(Performance/Squarefoot)和性能价格比(Performance/dollar)等，对于提及的20000台服务器的动力分子簇来说，原因是显而易见的。运行这样的系统经常被服务器的能量消耗(瓦特)和体积(平方英尺)所局限。这两个要素都被计入总体拥有成本(TCO)之列。在总体拥有成本(TCO)方面取得更大的经济效益是大家非常关注的。议题的范围限定在性能方面来帮助大家理解性能能耗，性能密度和总体拥有成本(TCO)在实践中的重要性。性能的定义在这里把性能定义为一种计算率。例如每天完成的工作负载，每秒钟浮点运算的速度(FLOPs)等等。接下来要思考的是既定工作量的完成时间。这两者是直接关联的，速度=1/(时间/工作量)。因此性能是根据运行的工作量来进行测算的，通过计算其完成时间来转化成所需要的速度。定量与定性从定性的层面上来说这个问题很容易回答，就是更快的处理器，更多容量的内存，表现更佳的网络和磁盘输入/输出子系统。但当要在决定是否购买Linu集群时这样的回答就不够准确了。对Linux高性能计算集群的性能进行量化分析。为此介绍部分量化模型和方法技巧，它们能非常精确的对大家的业务决策进行指导，同时又非常简单实用。举例来说，这些业务决策涉及的方面包括：购买---系统元件选购指南来获取最佳性能或者最经济的性能配置---鉴别系统及应用软件中的瓶颈计划---突出性能的关联性和局限性来制定中期商业计划Linux高性能计算集群模型包括四类主要的硬件组成部分。(1)执行技术工作负载的计算节点或者服务器；(2)一个用于集群管理，工作控制等方面的主节点；(3)互相连接的电缆和高度普及的千兆以太网(GBE)；(4)一些全局存储系统，像由主节点输出的NFS文件一样简单易用。高性能计算机的衡量标准主要以计算速度(尤其是浮点运算速度)作为标准。高性能计算机是信息领域的前沿高技术，在保障国家安全、推动国防科技进步、促进尖端武器发展方面具有直接推动作用，是衡量一个国家综合实力的重要标志之一。随着信息化社会的飞速发展，人类对信息处理能力的要求越来越高，不仅石油勘探、气象预报、航天国防、科学研究等需求高性能计算机，而金融、政府信息化、教育、企业、网络游戏等更广泛的领域对高性能计算的需求迅猛增长。一个简单量化的运用模型这样一个量化的运用模型非常直观。在一个集群上对既定的工作完成的时间大约等同于在独立的子系统上花费的时间：e1、时间(Time)=节点时间(Tnode)+电缆时间(Tfabric)+存储时间(Tstorage)Time = Tnode + Tfabric + Tstorag这里所说的时间(Time)指的是执行工作量的完成时间，节点时间(Tnode)是指在计算节点上花费的完成时间，电缆时间(Tfabric)是指在互联网上各个节点进行互联的完成时间，而存储时间(Tstorage)则是指访问局域网或全球存储系统的完成时间。计算节点的完成时间大约等同于在独立的子系统上花费的时间：2、节点时间(Tnode)=内核时间(Tcore) +内存时间(Tmemory)这里所说的内核时间(Tcore)指的是在微处理器计算节点上的完成时间。而内存时间(Tmemory)就是指访问主存储器的完成时间。这个模型对于单个的CPU计算节点来说是非常实用的，而且能很容易的扩展到通用双插槽(SMP对称多处理)计算节点。为了使第二套模型更加实用，子系统的完成时间也必须和计算节点的物理配置参数相关联，例如处理器的速度，内存的速度等等。计算节点图示中的计算节点原型来认识相关的配置参数。图示上端的是2个处理器插槽，通过前端总线(FSB-front side bus)与内存控制中心(MCH)相连。这个内存控制中心(MCH)有四个存储信道。同时还有一个Infiniband HCA通过信道点对点串行(PCIe)连接在一起。像千兆以太网和串行接口(SATA)硬盘之类的低速的输入输出系统都是通过芯片组中的南桥通道(South Bridge)相连接的。在图示中，大家可以看到每个主要部件旁边都用红色标注了一个性能相关参数。这些参数详细的说明了影响性能(并非全部)的硬件的特性。它们通常也和硬件的成本直接相关。举例来说，处理器时钟频率(fcore)在多数工作负荷状态下对性能影响巨大。根据供求交叉半导体产额曲线原理，处理器速度越快，相应成本也会更高。高速缓存存储器的体积也会对性能产生影响，它能减少主频所承载的工作负荷以提高其运算速度。处理器内核的数量(Ncores)同样会影响性能和成本。内存子系统的速度可以根据双列直插内存模块频率(fDIMM)和总线频率(fBus)进行参数化，它在工作负荷状态下也对性能产生影响。同样，电缆相互连接(interconnect fabric)的速度取决于信道点对点串行的频率。而其他一些因素，比如双列直插内存模块内存延迟(DIMM CAS Latency)，存储信道的数量等都做为次要因素暂时忽略不计。使用的性能参数在图示中标明的6个性能参数中，保留四个和模型相关的参数。首先忽略信道点对点串行的频率(fPCIe)，因为它主要影响的是电缆相互连接(interconnect fabric)速度的性能，这不在范围之列。接下来注意一下双列直插内存模块频率(fDIMM)和总线频率(fBus)会由于内存控制中心(MCH)而限于固定比率。使用的双核系统中，这些比率最具代表性的是4:5, 1:1, 5:4。一般情况下只会用到其中的一个。高速缓存存储器的体积非常重要。在这个模型中保留这个参数。内核的数量(Ncores)和内核频率(fcore)也非常重要，保留这两个参数。高性能计算(HPC)模型　这第二个模型的基本形式在计算机体系研究领域已经存在了很多年。A普通模式是：(3) CPI = CPI0 + MPI * PPM这里的CPI指的是处理器在工作负荷状态下每执行一个指令的周期。CPI0是指内核CPI，MPI I则是指在工作负荷状态下高速缓存存储器每个指令失误的次数(注释：在高性能计算领域，MPI主要用于信息传递界面，在此处主要是指处理器构造惯例)，PPM是指以处理器时钟滴答声为单位对高速缓存存储器每个指令失误的次数的记录。第二和第三个方程式相互吻合。这第一个术语代表的是处理器，第二个术语代表的是内存。可以直观的看到，假设每项工作下执行的P指令的工作负荷与代表处理器的频率的内核频率(每秒钟处理器运行周期的单位)再与方程式(3)相乘，就得到了方程式(4):Tnode = (CPIo * P) * (1 / fcore) + (MPI * P) * PPM * (1 / fcore)在这里要注意(CPIo * P)是以每项工作分配下处理器的运行周期为单位，对微处理器架构上运行的既定工作负荷通常是个恒量。因此把它命名为α。(处理器周期本身无法对时间进行测算，如果乘以内核的频率就可以得到时间的测算标准。因此Tnode在方程式(4)的右边)。(MPI * P)也是同理。对于既定工作负荷和体系结构来说它也是个恒量，但它主要依赖于高速缓存存储器的体积。我们把它命名为M(MBcache)。而PPM是指访问主存的成本。对于既定的工作负荷来说，通常是个固定的数字C。PPM乘以内存频率和总线频率的比值(fcore / fBus)就从总线周期(bus cycles)转化成了处理器周期。因此PM = C * fcore / fBus。套入M(MBcache)就可以得到：(5) Tnode = α * (1 / fcore) + M(MBcache) * (1 / fbus)这个例子说明总线频率(bus frequency)也是个恒量，方程式(5)可以简化为方程式(6)：(6) Tnode = α * (1 / fcore) + β在这里Tcore = α * (1 / fcore)，而Tmemory = β(也就是公式2里的术语。我们把这些关键点关联在一起)。首先在模型2里，公式5和公式6都有坚实的理论基础，因为经分析过它是如何从公式3推理而来(它主要应用于计算机体系理论)。其次，这个模型4个硬件性能参数的3个已经包括其中。还差一个参数就是内核数量(Ncores)。用直观的方式来说明内核的数量，就是假设把N个内核看做是一个网络频率上运行的一个内核，称之为N*fcore。那么根据公式(6)我们大致可以推算出：(7) Tcore ~ α / (N*fcore)Tcore~ ( α / N) * (1 / fcore )也可以把它写成：(8) αN = ( α / N)多核处理器的第一个字母Alpha可能是单核处理器的1/N次。通过数学推算这几乎是完全可能的。通常情况下我们是根据系统内核和总线频率(bus frequencies)来衡量计算机系统性能，如公式(5)所阐述的。但是公式(5)的左边是时间单位--这个时间单位指的是一项工作量的完成时间。这样就能更清楚的以时间为单位说明右侧的主系统参数。同时请注意内核的时钟周期τcore(是指每次内核运行周期所需的时间)也等同于(1 / fcore)。总线时钟(bus clock)周期也是同理。(9) Tnode = αN * τcore + M(MBcache) * τBus这个公式的转化也给了一个完成时间的模型，那就是2个基本的自变量τcore和τBus呈现出直线性变化。这对使用一个简单的棋盘式对照表对真实系统数据进行分析是有帮助的。

就是很好配置参数的硬件！速度很快，价格也很好！现在硬件普遍都很好！速度都不差！比以前的电脑快几倍，但是用户运行小程序是感觉不到的！比如上网的话，硬件需求，感觉不明显！

高性能计算（High Performance Computing，简称HPC）是高性能计算机的应用。高性能计算机是传统超高速计算机和多个CPU组成的并行计算机，不过一般来讲，HPC几乎等同于超级计算，主要面向科学计算、工程模拟、动漫渲染等领域，属于计算密集型的应用。私家车的设计和制造、航天飞机的轨道模拟、Nike鞋的设计、药物的研发等等都属于高性能计算的范畴。云计算和HPC其实是完全不同的两个概念，虽然近年来概念有所重叠，但是出发点完全不同。美国国家标准与技术研究院(NIST)对于云计算的定义是：云计算是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问，进入可配置的计算资源共享池（资源包括网络，服务器，存储，应用软件，服务），这些资源能够被快速提供，只需投入很少的管理工作，或与服务供应商进行很少的交互。也就是说，云计算是一种按需分配并进行付费的商业技术，当前主要用于Web2.0、社交网络、企业IT建设和信息化等领域。云计算架构拥有虚拟化技术、可以拥有更好的用户界面等优势。云桌面便是云计算的一种体现然而在硬件设施上，比起HPC，云计算还非常落后。并且业界可能更关注于虚拟化、弹性化和动态化的研究，忽视了计算机系统技术的发展，这也是当前云计算硬实力方面不及HPC的地方。也许在不久的将来，云计算平台会最终取代HPC基础设施，不过其道路依旧很漫长。当前云计算数据中心的建设受到高度关注，比起一般数据中心、机房，云计算数据中心更重视弹性，让用户在线路、IP等方面能像云计算那样按需付费。云计算数据中心是当前数据中心的新兴力量，符合高性能、低功耗、低成本和高可靠性的光互连器件是大势所趋。

图1显示了一网状 HPC 系统。在网状网络拓扑中，该结构支持通过缩短网络节点之间的物理和逻辑距离来加快跨主机的通信。尽管网络拓扑、硬件和处理硬件在 HPC 系统中很重要，但是使系统如此有效的核心功能是由操作系统和应用软件提供的。HPC 系统使用的是专门的操作系统，这些操作系统被设计为看起来像是单个计算资源。正如从图1和图2中可以看到的，其中有一个控制节点，该节点形成了 HPC 系统和客户机之间的接口。该控制节点还管理着计算节点的工作分配。对于典型 HPC 环境中的任务执行，有两个模型：单指令/多数据 (SIMD) 和多指令/多数据 (MIMD)。SIMD在跨多个处理器的同时执行相同的计算指令和操作，但对于不同数据范围，它允许系统同时使用许多变量计算相同的表达式。MIMD允许HPC 系统在同一时间使用不同的变量执行不同的计算，使整个系统看起来并不只是一个没有任何特点的计算资源（尽管它功能强大），可以同时执行许多计算。不管是使用 SIMD 还是 MIMD，典型 HPC 的基本原理仍然是相同的：整个HPC 单元的操作和行为像是单个计算资源，它将实际请求的加载展开到各个节点。HPC 解决方案也是专用的单元，被专门设计和部署为能够充当（并且只充当）大型计算资源。

　　科学计算、海量信息处理与检索以及正在普及的多核个人计算机是高性能计算的主要研究领域，由于领域的不同，对于高性能计算各自都有不同的研究重点。 　　 　　美国宇航局(NASA)是超级计算机最大的用户之一 　　 　　从起源来看，计算机系统的原始需求来自军事，如第一台计算机ENIAC是美国军队为了计算弹道而投资研制的。在随后的30年中，计算机主要应用于与国家安全相关的领域，如核武器设计、密码破译等。到20世纪70年代末，高性能计算机开始应用于石油工业、汽车工业等资本密集型工业。随后，高性能计算机开始广泛进入各个行业，协助进行产品设计、用户分析等等。如医药公司使用高性能计算机辅助进行药物设计，可以大大节省新药的研发开支; 超市使用高性能计算机分析用户消费模式，以推出恰当促销措施等等。在这些领域，更高的计算性能就意味着在产品和服务方面的竞争优势。在科学研究领域，数值模拟方法成为现代科学方法的重要组成部分，这里更高的计算性能就意味着更快的科学发现速度。目前，高性能计算技术已成为促进科技创新和经济发展的重要手段，是一个国家综合国力的重要组成部分。本文将就高性能的几个最重要的应用领域进行介绍。 　　用高性能计算机解决科学挑战 　　许多重要的科学问题非常复杂，需要功能非常强大的计算机来进行数值模拟，这些问题被视作科学上的重大挑战，可以分为如下几类: 　　1. 量子化学、统计力学和相对论物理学; 　　2. 宇宙学和天体物理学; 　　3. 计算流体力学和湍流; 　　4. 材料设计和超导; 　　5. 生物学、制药研究、基因组序列分析、基因工程、蛋白质折叠、酶活动和细胞建模; 　　6. 药物、人类骨骼和器官建模; 　　7. 全球天气和环境建模。 　　这些重大挑战问题大多可以看作传统的高性能计算应用的延伸，其特点是: 大部分是浮点密集型应用程序，并行算法要求多个并行进程之间进行较为频繁的通信和同步，而非简单的多个计算用例之间的并行，因此无法使用多台规模较小的系统来替代一台大规模系统。 　　这些重大挑战问题对计算能力的需求远远超出了现有的高性能计算机的性能。以量子化学计算为例，需要20T～100Tflops的持续计算能力才能够对目前进行的实际实验结果进行预测。在核聚变研究领域，需要20Tflops的持续计算能力才能够进行全规模的系统模拟。蛋白质折叠的计算需要1Tflops的持续计算速度。另一方面，重大挑战问题对数据的存储也提出了更高的要求，以计算生物学为例，进行蛋白质分析时需要使用的一台质谱仪每天就可以产生100GB的数据，50台质谱仪1天就可以产生5TB的数据。 　　目前，世界上最快IBM BlueGene/L的处理器个数为131072个，Linpack速度为280.6TFlops，达到了其峰值速度的76.5%（2005年11月数据）。但一般并行算法要比Linpack的通信更加频繁，访存局部性也没有Linpack好，这使得其并行效率相当低，通常仅能达到系统峰值速度的10％，甚至更低。为了能够有效地解决上述重大挑战性的问题，需要研制千万亿次高性能计算机系统，这就需要攻克系统结构、软件工具和并行算法等多方面的难关: 　　 　　1. 能耗控制 　　随着现代处理器频率的增加，其功率也大幅度增加，最新处理器的功耗已经超过100W。这使得高性能计算系统本身的耗电问题已经十分严重。同时由于系统散发的大量热量，必须在机房中采用大功率的空调系统才能保持系统机房的正常温度。这两方面的因素造成系统的整体电能消耗非常巨大，维护成本很高。分析结果表明，未来系统主要的维护成本将来自系统的电能消耗。在研制千万亿次高性能计算机系统时，必须重视系统的能耗问题。 　　目前有几种方法来处理系统能耗问题，一是给处理器设定较低的工作电压，通过并行性来获得高性能，例如BlueGene/L处理器的工作频率仅有700Mhz，因此单个内核的处理能力远远低于其他高频率的处理器。但BlueGene/L通过大量的处理器来弥补单个处理器能力的不足，达到了较高的整体系统性能，并获得了优化的性能/能耗比。另一种方法是通过软件和硬件传感器确定和预测需要使用的部件和不需要使用的部件，然后将不需要立即使用的部分通过某种措施，如降低频率或完全关闭来减少其耗电量，从而达到降低整个系统功耗的目的。这方面的工作根据控制的粒度不同可分为芯片级、主板/BIOS级以及结点级。 　　 　　2. 高性能计算软件与算法 　　大规模并行处理硬件系统仅仅为高性能计算提供了一个平台，真正的功能还要通过高性能计算软件来完成。高性能计算软件与算法的主要工作可以分为3类: 　　（1） 提出具有较低理论复杂度或较好实际性能的串行算法 　　尽管可以通过并行计算来加快运算的速度，但并行处理往往需要较大的软件开发成本和硬件成本，因此在进行并行算法的开发之前，必须考察是否存在可以解决问题的更好串行算法。以整数排序问题为例，使用并行的冒泡排序算法，其效果还不如使用串行的快速排序算法。因此，高效的串行算法研究是高性能算法研究的重要课题。著名的算法包括线性规划问题的单纯型法、FFT、快速排序、矩阵特征值的QR算法、快速多极算法等。近年来在算法方面的突破使印度学者在素数判定问题上提出了多项式复杂度算法。 　　（2） 优化现有算法 　　算法只提供了理论上的性能，要在实际系统上获得高性能，必须对算法的实现进行优化。现代处理器大多使用多级Cache来隐藏访存延迟，因此必须根据目标系统的Cache参数来优化算法的访存行为。此外，许多处理器还提供了SIMD指令，合理使用这些指令可以达到较高的性能。许多优化的数学库，如ATLAS、Intel公司的MKL等已经为不同的体系结构，特别是Cache配置进行了特别优化，可以达到较高的执行效率，为优化算法实现提供了很好的帮助。 　　(3) 并行算法与并行应用的开发 　　并行算法的研究与串行算法有联系也有区别。优秀的串行算法并不一定适合并行化，某些时候在串行算法中并非最优的算法在并行实现时却能体现出较大的优势。对于千万亿次计算机而言，其处理器（核）个数在10万以上，并行应用的并行度需要达到数万个并行进程才能有效地利用千万亿次计算机。并行算法的三个主要优化目标是: 通信优化、负载平衡以及最大化并行区。通信优化的目标是尽量减少通信次数和通信量，减少由于处理器之间通信带宽限制引起的性能下降。在大规模并行程序中，负载平衡问题也非常突出，少数负载不平衡的任务会使得整体性能急剧下降。同样的，根据Amdahl定律，应用加速比的上限是串行区所占比例的倒数，即应用中1％的串行区域就会使得整个应用程序的加速比不可能超过100。因此，要在数万个并行进程的情况下取得理想的加速比给并行算法的开发提出了很大的挑战。 　　 　　3. 系统可靠性与可管理性 　　随着系统内结点个数的增加，系统失效的可能性也随着增大。并行程序的特点是只要有一个并行进程失败，整个并行程序都执行不成功。对可靠性问题的处理方法之一是设法提高系统的稳定性，这包括硬件系统可靠性和软件系统的可靠性。但目前公认的结论是: 大规模系统的故障是在设计时必须考虑的前提条件，而并非可以通过技术手段加以解决的问题。因此，必须考虑如何在系统结点出现故障的情况下仍然能够保证系统服务质量不发生显著下降。 　　故障监测技术和动态系统重构技术可以用来减少或消除系统失效对应用的影响，即尽快隔离出现问题的结点，使得用户可以使用状态正常的结点进行计算。与系统动态重构技术类似的技术还有系统动态划分技术，主要用于向不同的用户提供相互独立的结点集，使得整个系统的管理和使用更加有效和安全。 　　但是上述技术仅能解决系统对新的应用的服务质量问题，无法保证已经执行的应用在某个计算结点出现问题后的处理。某些并行应用，如石油数据处理需要连续运行几十天的时间，一旦某个结点出现错误，会使得前面的计算前功尽弃，需要从头开始计算。并行检查点技术主要提供应用级的容错，即能够自动地定期记录并行程序的状态（称作检查点），在计算过程中某个结点发生失效后，可以从所记录的并行程序检查点恢复执行，避免了重新执行整个程序。 　　 　　高性能计算与海量信息处理 　　 　　人类所产生的信息量以指数速度增长，如何存储、检索和利用这些信息为信息技术提出了重要挑战。从20世纪90年代开始，互联网的飞速发展给信息的传播与服务提供了新的机遇。传统的信息服务系统以数据库为中心，典型应用是OLTP（事务联机处理）。而以Google为代表的海量信息检索与处理服务是另一类重要应用，以Google集群系统为代表的系统体现了高性能计算系统的另一个发展方向。 　　信息检索与处理服务系统的特点与科学计算非常不同，对处理系统也提出了不同的要求: 　　1. 信息处理与服务应用需要频繁访问动态的数据结构，包含很多不可预测的分支，使得现有超标量处理器中的许多技术，如分支预测、数据预取、乱序和推测执行等功能无法很好地发挥作用，应用的指令级并行性较差。 　　2. 大部分信息处理与服务应用具有较好的数据并行性，可以很容易地在分布式系统上执行。以信息检索为例，一个信息检索请求可以被分配到多个服务器上进行并行检索，最后再将搜索结果统一处理返回给用户。这个过程中大多数的访问是只读的数据，并行任务之间的通信非常少，并行效率比较高。 　　3. 系统的性能指标一般不以单个服务请求的响应时间为量度，而更关注系统整体的吞吐率。以搜索引擎为例，信息服务系统更重视在1分钟内能够完成的用户搜索次数，而对单次搜索在0.5秒内完成还是1秒内完成并不特别敏感。 　　4. 系统需要很高的可靠性和可维护性。可靠性是对服务而言的，即组成的系统必须能够近乎不间断地为用户提供服务。可维护性是指系统的更换与维修可以简单快捷地完成，新更换的结点可以快捷地加入到系统中。 　　5. 低成本。这包括系统构建成本和总拥有成本两部分。海量信息处理和服务所需的系统规模极为庞大，Google Cluster在2003年就达到了15000台计算机的规模。如此巨大规模的系统，需要尽可能地降低成本。 　　为了能够有效满足上述信息处理与服务系统的要求，人们对于如何高效地构建相应的服务系统也展开了研究与实践: 　　1. 使用副本技术通过软件提供可靠性 　　在大规模系统中，单个系统结点的失效是不可避免的。现有的通过冗余底层硬件提高系统可靠性的方式，比如冗余电源、RAID技术等，成本较高，性价比较差。相反，在信息服务系统中可以广泛使用软件提供服务级别的可靠性。主要的方法是采用副本，即将服务和数据复制到多个系统结点上，即使单个系统结点的可靠性不是很高，多个副本提供了服务所需的可靠性。另一个使用副本技术的优点在于其提高系统可靠性的同时也提高了系统的性能，即保存副本的多个系统结点可以同时向用户提供服务。 　　2. 注重系统的性能/价格比 　　由于信息服务系统应用容易并行的特点，采用大量低端系统组合的方法比使用少量高端系统在性能价格比方面更具有优势（此处所指的低端系统是指1～2个CPU的PC机或入门服务器，高端系统是指大规模处理器服务器，如HP 的Superdom服务器、IBM的P690服务器等）。此外，信息服务系统与用于科学计算的高性能系统面临同样的挑战: 能耗问题。在大规模信息处理与服务系统中，电费成本（包括系统本身耗电和空调系统耗电）将占有总拥有成本的很大一部分。因此，在选用系统时，应选择性能/能耗比较高的系统也是一个重要的原则。 　　(3) 使用多内核处理器 　　由于信息服务程序的特点，它更适合使用多个简单内核构成的处理器，这些简单内核仅需要按序执行，并使用较短的流水线。由于信息服务应用的指令级并行度较差，按序执行不会造成太多的性能下降，但可以节省复杂的乱序执行单元电路，从而可以降低功耗。另一方面，较短的流水线可以降低分支预测失效的开销。 　　并行计算与个人计算机 　　随着半导体工艺的发展，单个芯片上能够集成的元件个数还将在5～10年内遵循摩尔定律继续以指数级增长。但是当前的芯片散热技术已无法支持芯片频率的进一步提高，而通过提高发射宽度、提高分支预测效率以及数据预取等进一步在体系结构上提高单线程执行速度的方法也逐渐失去了有效性。多内核芯片通过在一个芯片内集成多个处理器内核，采用线程级并行提高处理器性能，已成为微处理器的主要发展趋势。IBM公司在几年前就推出了双内核Power芯片，Intel公司和AMD在2005年推出的双内核芯片更是标志着多内核技术进入了普及阶段。支持更多核心的处理器芯片也正在快速涌现，如Sun公司已经推出了8核的Nigeria芯片，用于面向提高吞吐率的服务器应用; IBM则联合索尼和东芝推出了面向娱乐应用的9内核Cell芯片。Intel公司甚至已经在计划100内核以上的处理器。 　　多核处理器的出现给计算机的使用带来了新的挑战。随着多内核处理器的普及，成千上万的桌面电脑将成为并行计算机。目前在桌面机上执行的应用程序大多数是单线程程序，无法有效利用多内核处理器提供的能力。如何有效地在个人电脑上利用多个处理器内核成为高性能计算领域一个重要的研究课题，从目前的趋势来看主要有以下几个方向: 　　1.使用多任务带来的并发性 　　Intel的 双核ViiV家用电脑是这方面的典型例子。ViiV电脑的典型使用模式是一个人在客厅使用ViiV电脑看电影，另一个在自己的房间里使用同一台电脑玩游戏，两个人使用同一台电脑中的不同处理器内核，从而达到了有效发挥双核能力的目的。但这种依靠多个用户同时使用一台电脑的模式具有很大局限性，因为家庭成员的个数是有限的，对于4内核以上的多内核处理器，这种模式无法提供有效的支持。 　　2.聚合多内核的能力，加速串行程序的执行速度 　　计算机科学家们正在研究一种称作推测多线程（TLS: Thread-Level Speculation）的技术，该技术可以自动分析串行程序，推测其中能够并行执行的部分，在多个内核上并行执行。但一旦发现并行执行的部分有冲突，就撤销其中一个冲突线程的执行，执行补偿操作并重新执行该线程。推测多线程技术的优点在于无需用户干预就可以在多内核系统上加速现有单线程程序，其缺点在于对于性能提高的幅度有限,大约在4内核系统上仅能比在单个内核上提高性能30％，而且再增加内核数，其加速比也不会显著增加。因此，这种方式也无法支持更多内核的处理器。 　　另一种有前途的技术是自动并行化技术。自动并行化技术可以在编译时识别程序中的并行性，并将其转化为多线程并行程序。过去的自动并行化技术主要是面向SMP系统的，但不是很成功，原因是对真实应用程序，自动并行化无法得到满意的加速比。一个程序通过自动并行化在4 CPU的SMP系统上得到20%的加速比是不能令人满意的，因为4 CPU的系统通常价格是单CPU价格的10倍以上，自动并行化无法提供性能价格比上的优势。但是对于多内核系统，如果能够在四内核系统上通过自动并行化得到20％的加速比，应该是比较令人满意的结果，因为这些内核是“免费”提供给用户的，即用户无法用四内核处理器1/4的价格购买一个单内核处理器。因此，多内核处理器在家用电脑上的普及，将大大降低人们对自动并行化效果的期望，使得自动并行化技术重新被接受和应用。 　　3. 并行化现有的桌面应用 　　既然采用多内核处理器加速串行应用无法充分利用多内核处理器的能力，那么并行化现有的桌面应用就成为了一个重要选择。这方面的研究主要是分析现有的桌面应用，对有代表性的应用进行手工并行化，这些研究试图回答下面的问题: 哪些桌面应用能够被有效并行化，哪些不能？并行化本身的难度有多大？应如何改进现有的编程模型、编程工具以及系统软件来更好地支持应用的并行化？ 　　研究表明，桌面系统上的大部分应用，如图像处理、3D图形运算、多媒体数据编码与解码、数据与文本挖掘、文本与媒体搜索、游戏与博弈等都可以有效地被并行化，并在多内核系统上得到有效的执行。但是，手工程序并行化的开销仍然很大，并行程序员需要了解并行计算的有关知识，并对计算机体系结构、操作系统、编译原理等有一定了解才能写出有效率的并行程序。并行编程模型与并行编程工具还需要提供更好的支持，以帮助并行程序员开发、调试并行程序。 　　今天，高性能计算技术已成为整个计算机领域的引领技术。多内核处理器的出现，使得并行计算技术将很快普及到我们的每台计算机，渗入到我们生活的方方面面，这是计算机产业发展史上的一个重大变革，对我国而言是一次难得的机会。在“十一五”期间，我国将进一步加强对高性能计算技术研究的支持，注重引导企业应用高性能计算技术促进产业升级和科技创新，同时更加特别重视高性能计算技术的教育培训工作，在高校的理工专业广泛开设并行程序设计课程，培养更多了解和使用高性能计算技术的人才，在此次变革中实现跨越性的发展。 　　 　　作者简介 　　陈文光 　　清华大学计算机博士，清华大学计算机系副教授，863高性能计算机评测中心副主任。曾任Opportunity International Inc.总工程师。主要研究领域为并行计算的编程模型、并行化编译和并行应用分析。 　　 　　链接:高性能计算发展趋势 　　随着应用的需求与计算机技术本身的发展，近年来高性能计算的发展体现出一些新的特点，可以用“大，宽，小”来代表这三个特点: 　　“大”是指高性能计算系统向更大规模发展，处理器个数可达10万个以上，主要用于解决超大规模的数值模拟问题。 　　“宽”是指在传统的数值计算之外，高性能计算系统正越来越广泛地应用于信息处理和服务领域，为海量信息的存储与检索以及网络服务提供有效的保证。 　　“小”是指多内核CPU的出现和普及，将使得今后的每台个人计算机都成为并行计算机，如何有效地利用个人计算机的多个内核是对高性能计算技术提出的新挑战。

1 只要是计算密集型的软件，必然需要HPC工程师。最近火热的行业和技术领域，包括深度学习，计算机视觉，自然语言处理，自动驾驶，AI for Science，元宇宙，AR，VR，也包括传统HPC领域，比如气象、金融、军工等模拟和计算。这些行业和领域的需求非常大，而且符合我国经济发展的大趋势，未来需求会进一步增长。2 为了给上述领域提供算力，最近几年过年出现了很多芯片公司，研发了很多新的体系结构或者微体系结构。新的芯片，需要构建与之配套的软件，完善软件生态，这个过程也需要大量的HPC工程师参与。随意我国在芯片领域的投资越来越大，芯片公司对HPC工程师的需求也会越来越大。3 2023年4月18日，科技部正式部署超算互联网，这标志着未来算力将全面商用、民用，未来到处都需要性能优化，这都需要懂高性能计算

属于。高性能计算是指通过聚合计算能力来提供比传统计算机或服务器更强大的计算性能，能够通过聚合结构，使用多台计算机和存储设备，以极高速度处理大量数据，帮助人们探索科学、工程及商业领域中的一些世界级的重大难题，属于ecs实例类型。

高性能计算是相对于我们普通的笔记本，台式机，传统的服务器这些普通计算的，这些普通计算设备计算速率相对较慢，尤其是在计算量超级大的时候可能这些设备要么处理不了，要么处理时间超级长，针对这种现象，因此有了高性能计算，其一是搭建传统计算设备集群，现在英伟达也推出了他们的GPU产品，GPU专用于高性能计算领域，拥有很大的计算吞吐能力和并行计算能力。可以大大缩减传统服务器集群所需的空间和经费。有兴趣可以多交流哦，donglinxie1688

网格对于高性能计算系统而言是相对较新的新增内容，它有自己的历史，并在不同的环境中有它自己的应用。网格计算系统的关键元素是网格中的各个节点，它们不是专门的专用组件。在网格中，各种系统常常基于标准机器或操作系统，而不是基于大多数并行计算解决方案中使用的严格受控制的环境。位于这种标准环境顶部的是应用软件，它们支持网格功能。网格可能由一系列同样的专用硬件、多种具有相同基础架构的机器或者由多个平台和环境组成的完全异构的环境组成。专用计算资源在网格中并不是必需的。许多网格是通过重用现有基础设施组件产生新的统一计算资源来创建的。不需要任何特别的要求就可以扩展网格，使进一步地使用节点变得比在典型HPC环境中还要轻松。有了HPC解决方案，就可以设计和部署基于固定节点数的系统。扩展该结构需要小心规划。而扩展网格则不用考虑那么多，节点数会根据您的需要或根据可用资源动态地增加和减少。尽管有了拓扑和硬件，网格就可以以图1和图2中所示结构的相同结构为基础，但使用标准网络连接组件支持网格也是有可能的。甚至可以交叉常规网络边界，在WAN或互联网上合并计算资源，如图3所示。作为执行模型和环境，网格还被设计成在操作和执行方面更具灵活性。尽管可以使用网格解决诸如HPC解决方案之类的计算任务，但网格可以更灵活，可以使用各种节点执行不同的计算、表达式和操作。网格并不只是一种没有任何特点的计算资源，可将它分布到各种节点中使用，并且一直运行到作业和操作都已完成。这使得网格在不同计算和组件的执行顺序对于剩余任务的连续执行不那么重要的地方变得更加实用。利用这种可变长度灵活性和较孤立任务的网格解决方案的一个好例子是计算机合成电影和特技效果中的表演。在这里，生成的顺序并不重要。单帧或更大的多秒的片段可以彼此单独呈现。尽管最终目标是让电影以正确的顺序播放，但最后五分钟是否在最初的五分钟之前完成是无关紧要的；稍后可以用正确的顺序将它们衔接在一起。网格与传统HPC解决方案之间的其他主要不同是：HPC解决方案设计用于提供特定资源解决方案，比如强大的计算能力以及在内存中保存大量数据以便处理它们的能力,另一方面，网格是一种分布式计算资源，这意味着网格可以根据需要共享任何组件，包括内存、CPU电源，甚至是磁盘空间。因为这两个系统之间存在这些不同，因此开发出了简化该过程的不同编程模型和开发模型。HPC解决方案的专用特性在开发应用程序以使用这种能力时提供了一些好处。大多数HPC系统将自己表现为单个计算资源，因此它成为一种编程责任，需要通过专用库来构建一个能够分布到整个资源中的应用程序。HPC环境中的应用程序开发通常是通过专用库来处理，这极大简化了创建应用程序的过程以及将该应用程序的任务分配到整个HPC系统中的过程。最流行的解决方案之一是消息传递接口(MPI)。MPI提供了一个创建工作的简化方法，使用消息传递在各个节点之间交换工作请求。作为开发过程的一部分，可能知道想要使用的处理器（在这里指单独节点，而非单独CPU）的数量。HPC环境中的劳动分工取决于应用程序，并且很显然还取决于HPC环境的规模。如果将进行的工作分配依赖于多个步骤和计算，那么HPC环境的并行和顺序特性将在网格的速度和灵活性方面起到重要作用。一旦分配好工作，就可以给每个节点发送一条消息，让它们执行自己的那部分工作。工作被放入HPC单元中同时发送给每个节点，通常会期望每个节点同时给出结果作为响应。来自每个节点的结果通过MPI提供的另一条消息返回给主机应用程序，然后由该应用程序接收所有消息，这样工作就完成了。图3中显示了这种结构的一个示例。执行模型通常是固定的，并且连续到完成某个单个应用程序。例如，如果将一项任务分配给256 个单元，而HPC系统中有64个节点，那么需要4个过程迭代来完成工作。工作通常是并行完成的，在整个应用程序完成之前，所有64个节点都仍将保持忙碌。在整个过程中，HPC系统充当一台机器。尽管消息已经被用来在多个计算节点中分配工作，但整个应用程序被有效地操作为一个单独的应用程序。其他HPC库和接口的工作方式类似，具体的方式取决于开发用于HPC环境中的应用程序。无论什么时候，都可以将工作分配和执行看作一个单独的过程。尽管应用程序的执行可能要排队等候，但一旦应用程序开始运行，将立即在HPC系统的所有节点上执行该工作的各个组件。为了处理多个同时发生的应用程序，多数HPC系统使用了一个不同应用程序在其中可以使用不同处理器/节点设置的系统。例如256个节点的HPC系统可以同时执行两个应用程序，如果每个应用程序都使用整个计算资源的一个子集的话。 网格的分布式（常常是非专用的）结构需要为工作的执行准备一个不同的模型。因为网格的这种特性，无法期望同时执行各种工作单元。有许多因素影响了工作的执行时间，其中包括工作分配时间以及每个网格节点的资源的有效功率。因为各个节点中存在的不同之处和工作被处理的方式，网格使用了一个将网格节点的监视与工作单元的排队系统相结合的系统。该监视支持网格管理器确定各个节点上的当前负载。然后在分配工作时使用该信息，把要分配的工作单元分配给没有（或有少量）当前资源负载的节点。所以，整个网格系统基于一系列的队列和分布，通过在节点之间共享负载，在节点变得可用时将工作分配给队列中的每个节点，使网格作为一个整体得到更有效的使用。响应和结果都同样地在网格控制器上进行排队，以便在处理完所有工作单元（及其结果）时将它们收集到应用程序的最终结果集中。图4中显示了这样一个示例。网格模型允许使用各种级别的资源、工作单元规模和分配级别，而不只是HPC解决方案使用的执行模型提供的那些。大多数网格支持使用每个将被排队和分配的应用程序的各种工作单元同时执行多个工作请求。例如，可以在一些节点仍然在完成Job1上的工作时开始Job2上的工作，为了完成工作，两项作业以某种动态的方式使用相同数量的可用节点。此过程的灵活特性不但允许以更动态更适应的方式执行工作，还允许网格与各种硬件和平台一起使用。即使网格中的某些节点比其他一些节点更快或更慢一些，也不再有任何关系；它们可以在自己（比较）空闲的时间完成工作，并且结果将被排队。其间，更快的系统可能被分配更多的工作并完成更多的工作单元。出现这种不利现象是因为需要更繁重的管理费用来观察和监视各个节点，以便能够在节点间有效分配工作。在异构环境中，还必须考虑不同的平台，并开发跨支持环境兼容的应用程序。但在网格空间中，Web服务已简化了该过程，使分配工作变得更容易，不必担心这些不同。在查看Web服务的效果之前，查看HPC和网格之间的会合区域，并了解这将如何影响不同的执行模型。 HPC 和网格环境之间存在一些类似之处，在许多方面，这二者都出现了一些会合和分歧，不同的团体利用了这两个系统的各自优点。许多网格环境已从HPC解决方案的扩展中产生，基于HPC环境中的工作，网格中使用的许多技术得到了优化和采用。一些显而易见的类似之处是工作被分配到更小的单元和组件中的方式，以及各个工作节点之间的工作分配方式。在HPC环境中，这种劳动分配通常受到严格控制，并且是根据您的可用资源进行的。网格使用了一种更灵活的模型，该模型允许将工作分配给大小不标准的单元，因此可以在截然不同的网格节点数组之间分配工作。尽管工作的分配方式上存在不同，但分配的基本原则仍然是相同的：先确定工作及其分配方式，然后相应地创建工作单元。例如，如果遇到计算问题，可以通过创建不同的参数集，利用将应用于每个节点的每个集合的变量来分配工作。HPC 系统中使用的消息传递结构和系统也已开发并适用于网格系统。许多 HPC 消息传递库使用共享内存结构来支持节点之间的工作单元分配。在网格中，共享的内存环境是不存在的。此外，工作是利用标准网络连接（通常使用TCP/IP）上发送的不同消息来分配的。系统的核心没有什么不同：交换包含工作参数的消息。只有交换信息的物理方法是不同的。 尽管平台独立 HPC 系统非常常见（比如 MPI，它支持多个平台和架构），但 HPC 解决方案并不能直接使用，并且许多使用仍然依赖于架构的统一。典型网格的不同特性导致工作分配方式发生了变化。因为网格节点可能基于不同平台和架构，所以在不同公用和私用网络上，需要某种以平台为核心的交换工作和请求的方法，该方法使分配工作变得更容易，不必担心目标环境。Web 服务基于开放标准，使用XML来分配和交换信息。该效果实质上将消除在平台和架构间共享信息的复杂性。可以编写一系列支持不同操作的Web服务，而不是编写跨网格执行的二进制应用程序，这些 Web 服务是为各种节点和平台量身订做的。部署Web服务的费用也比较低，这使得它们对于不使用专用计算节点的网格中的操作比较理想。通过消除兼容性问题并简化信息分配方法，Web服务使网格的扩展变得更轻松。使用HPC解决方案，通常必须使用基于相同硬件的节点来扩展HPC环境的功能。而使用网格，特别是在使用Web服务时，系统几乎可以在任何平台上扩展。网格和Web服务的其他问题是由于不再应用关闭的HPC系统和内部HPC系统而导致的常见分配和安全考虑事项。在WAN或公用网络上使用网络节点时尤为如此。对于HPC 解决方案，系统的安全可通过硬件的统一特性得到控制；对于某一位置上的所有机器，安全性更容易控制。为了提高Web服务的互操作性，特别是在网格环境中，OASIS 团队开发了许多Web服务标准。这些标准都是通过其WS前缀来标识的。通用规范包含一些顶级 Web服务支持和全面保护规范，用于发现Web服务和选项以及信息交换（通过WS-Security）。更深一层的标准提供了用来共享资源和信息的标准化方法（WS-Resource 和 WS-Resource Framework）、用来可靠地交换消息的标准化方法（WS-Reliable Messaging）、用于事件通知的标准化方法（WS-Notification），甚至是用于 Web 服务管理的标准化方法（WS-Distributed Management）。出于安全考虑，可以 WS-Reliable Messaging 交换与WS-Security 标准包装在一起，这定义了用于身份验证、授权和消息交换加密的方法和过程。通过将Web服务标准支持、安全规范和您自己的定制Web 服务组件结合在一起，可以构建一个使用多个平台和环境的高效网格。然后可以在LAN环境中使用应用程序，或者安全地通过公用网络提供与典型HPC解决方案同样强大的计算资源，但具有扩展的灵活性和对网格技术的标准支持。 网格计算从技术上说是一种高性能计算机，但它在许多方面不同于传统的HPC 环境。大多数传统HPC技术都是基于固定的和专用的硬件，并结合了一些专门的操作系统和环境来产生高性能的环境。相比较而言，网格可以使用日用硬件、不同平台，甚至被配置成可以使用现有基础设施中的多余容量。尽管存在一些不同，但两个系统也有许多相似之处，特别是查看跨节点的工作分工和分配时。在两种情况下，都可以使用Web服务来帮助支持系统操作。通过使用开放标准并允许支持更广范围的操作系统和环境，Web 服务和网格技术可能在高性能计算解决方案的功效和灵活性方面带来很大的不同。

中国在高端计算机的研制方面已经取得了较好的成绩，掌握了研制高端计算机的一些关键技术，参与高端计算机研制的单位已经从科研院所发展到企业界，有力地推动了高端计算的发展。随着中国信息化建设的发展，高性能计算的应用需求在深度和广度上都面临蓬勃发展。高性能计算作为第三大科学方法和第一生产力的地位与作用被广泛认识，并开始走出原来的科研计算向更为广阔的商业计算和信息化服务领域扩展。更多的典型应用在电子政务、石油物探、分子材料研究、金融服务、教育信息化和企业信息化中得以展现。经过十年的发展，中国在高性能计算水平上已跻身世界先进水平。企业界参与研制国内做高性能计算的企业中有三家主力厂商，他们是曙光、联想和浪潮。863计划十几年来，曙光始终在研发过程中起着带头作用。高性能市场中，曙光高性能计算机销量已超过1000套，在国内应用是最广泛的。联想进入高性能市场比较晚，但是从其公司运作能力和市场化的能力看，虽然其遇到了一些困难，但是未来的发展潜力巨大。而浪潮以服务器起家，但在高性能方面，原来技术较弱，但是比较专一于高端商用市场，通过与大专院校的合作，发展比较快。赛迪顾问分析师刘新在接受《中国电子报》记者采访时称，看国内高性能计算的前三名，曙光的整合计算、细分应用是其特点。由于具有长期的技术积淀，深厚的行业背景，鲜明的品牌形象，是国内三大品牌中商业化最成功的企业，但面临国内、国外的双向夹击，发展道路坎坷不平。而联想长期“贸工技”的战略使其可能会缺乏技术的积淀，做惯了PC设备供应和服务，在高性能计算领域显得底气不足，其主要市场策略依然延续PC模式，依靠低价等吸引用户是一大特色。而浪潮给人的感觉是在高性能方面有点缺乏技术实力和远见。也许有人认为，高性能计算离我们的实际生活还很遥远，但是金融、电信、税务、能源、制造等行业中的很多企事业都已经开始应用高性能计算，而作为普通百姓的衣食住行，我们在刷卡购物、打电话、听天气预报、出门坐车时也已经在享受高性能计算所带来的准确与方便。通过记者的采访，相关厂商一致认为，高性能计算走向普及已是大势所趋。这主要是由于商品化趋势使得大量生产的商品部件接近了高性能计算机专有部件，标准化趋势使得这些部件之间能够集成在一个系统中。机群——未来高性能的发展方向高性能计算机的主流体系结构收缩成了三种，即SM、CC-NUMA、Cluster。在产品上，只有两类产品具有竞争力：一是高性能共享存储系统；二是工业标准机群，包括以IA架构标准服务器为节点的PC机群和以RISC SMP标准服务器为节点的RISC机群。当前，对高性能计算机产业影响最大的就是“工业标准机群”了，这也反映了标准化在信息产业中的巨大杀伤力。工业标准机群采用量产的标准化部件构成高性能计算机系统，极大地提高了性能价格比，从科学计算开始逐渐应用到各个领域。浪潮北京公司服务器产品经理丁昱对《中国电子报》记者说，事实上，中国机群发展进入了一个瓶颈期，多数稍具技术实力的厂商都可以设计出计算速度上万亿次的高性能计算机。可以说，在充足的资金前提下，设计一套进入全球前十名的高性能机群系统，并非难事。在科学计算方面，唯一的问题因素是资金。浪潮基于弹性部署理念的计算能力、数据通信、输入输出非单极优化的MABS体系结构，为高性能商用服务器系统实现技术突破奠定了理论基础。曙光公司天潮系列产品经理曹振南告诉《中国电子报》记者，机群的优势主要体现在更高的性能价格比，机群系统已经成为高性能计算机的发展方向，世界上TOP500排行榜的高性能计算机系统绝大多数是机群系统；更高的可扩展性，机群系统可以通过原有预留的扩展接口进行无缝的扩展；更高的可管理性，通常管理一个机群系统要比管理一个小型机系统要简单得多；更高的系统鲁棒性(健壮或强壮)，机群系统都是采用了标准的硬件设备，容易采购，同时也较容易维护，有更多国内厂商支持；对应用系统的更多的支持，机群系统可以支持大量的操作系统并且可以支持多种操作系统，也支持32位和64位的软件系统，在机群系统上运行的软件是小型机系统的成百上千倍。关键在应用20世纪90年代以来，中国在高性能计算机的研制方面已经取得了较好的成绩，掌握了研制高性能计算机的一些关键技术，参与高性能计算机研制的单位已经从科研院所发展到企业界，有力地推动了高端计算的发展。中国的高性能计算环境已得到重大改善，总计算能力与发达国家的差距正逐步缩小。随着曙光、神威、银河、联想、浪潮、同方等一批知名产品的出现，中国成为继美、日之后第三个具备高端计算机系统研制能力的国家，被誉为世界未来高性能计算市场的“第三股力量”。在国家相关部门的不断支持下，一批国产超级计算机相继面世，大量的高性能计算系统进入教育、科研、石油、金融等领域，尤其值得一提的是曙光4000A在全球TOP500中排名进入前十，并成功应用于国家网格主节点之一——上海超级计算中心。但是，从总体上讲，中国高性能计算应用的研究与开发明显滞后于高性能计算机的发展，应用的并行度普遍在百十量级，应用到更大规模的很少(并非没有需求)。浪潮丁昱告诉《中国电子报》记者，中国的高性能计算发展最大的障碍是品牌的障碍和应用的障碍。这和中国高性能发展起步较慢有关系。年限比较短，应用的经验比较少。但随着国内高性能计算的快速发展，这方面的缺陷会得到很大改善。但随着越来越多的用户开始采用高性能计算机，应用软件的发展后滞明显严重。另外，一些用户对传统RISC小型机存在使用习惯和品牌偏好，接受Linux机群需要厂商做大量的工作。曙光曹振南在接受《中国电子报》记者采访时称，中国高端计算应用的研究与开发明显滞后于高端计算机的发展，应用到大规模的很少。高端应用软件的开发和高效并行算法的研究尚不能与高端计算机发展同步，在一定程度上存在为计算机“配”软件的思想。对应用的投入远远不够，应用研发的力量薄弱且分散，缺乏跨学科的综合型人才，从事高端应用软件研发的单位很少，没有良好的、相互交流的组织渠道等。还有就是政府在采购中依然选择国际品牌，缺乏对国产品牌的支持。联想高性能服务器事业部总经理祝明发则认为，中国高性能计算生存的关键在应用。他谈到IBM、惠普、Sun等公司的高性能计算业务在商业市场的比例为90%，而中国的高性能计算在商业计算市场开拓方面仍存在很大差距。从来看，中国的联想、曙光、浪潮等厂家完全有能力做出运算速度达到40万亿次的超级计算机，但关键就是有没有找到应用需求。比如，在科学计算中独树一帜的向量计算，因为成本高、商用计算能力不强而仅停留在科学计算的狭窄领域。

中国目前Top5是1、天河一号A/7168x2 Intel Hexa Core Xeon X5670 2.93GHz + 7168 Nvidia Tesla M2050@1.15GHz+2048 Hex Core FT-1000@1GHz/私有高速网络80Gbps2、神威蓝光/8575x16 Core 申威1600@975MHz/QDR Infiniband3、天河一号A-HN/2048x2 Intel Hexa Core Xeon X5670 2.93GHz + 2048 Nvidia Tesla M2050@1.15GHz/私有高速网络80Gbps4、曙光星云/ Dawning TC3600 Blade/2560x (2 Intel Hexa Core X5650 + Nvidia Tesla C2050 GPU)/QDR Infiniband5、Mole-8.5 Cluster/320x2 Intel QC Xeon E5520 2.26 Ghz + 320x6 Nvidia Tesla C2050/QDR Infiniband详情请看《2011中国高性能计算机TOP100排行榜》

难。高性能计算（HPC）是一个计算机集群系统，它通过各种互联技术将多个计算机系统连接在一起，利用所有被连接系统的综合计算能力来处理大型计算问题。高性能计算研究生难。硕士是一个介于学士及博士之间的研究生学位，拥有硕士学位者通常象征具有对其专注、所研究领域的基础的独立的思考能力。

武汉超算中心能排进中国高性能计算机性能TOP100排行榜前十。武汉超算中心，是国内最大的集装箱超算中心，由湖北科投集团与武汉产投集团联合投资，整体规划设计的算力为200P，首期算力达到50P。其中1P等于每秒1千万亿（=10^15）次的浮点运算，50P的算力将超过10万台高性能计算机算力之和，其技术底座是由数万核鲲鹏处理器内核，以及数千张加速卡构成。武汉超算中心，是中国最大的集装箱超算中心，位于湖北东湖科学城核心区。 2022年8月消息，武汉超算中心正式接入“中国算力网”。算力即计算能力，具体指数据收集、传输、计算和存储能力。算力的大小表明了对数字化信息处理能力的强弱。从远古的手动计算发展到现在的数字计算，算力彰显了人类对数据处理能力的飞跃，是人类智慧的结晶。算力已经成为和水、电、燃气一样的基础资源。在生活中，手机、电脑、超级计算机等诸多硬件设备都离不开算力。从传统的计算模拟与数字仿真，到现在高性能计算、科学大数据等深度融合的第四范式，算力形成了计算速度、算法、大数据存储量、云计算服务能力等一系列衡量指标，利用人工智能、大数据、物联网、云平台等数字化软硬件基础设施，帮助各个行业实现数字化转型升级。算力的作用目前数据能力和算力需求展现不断增强态势，数据量的提升需要算力的配套进化。超大规模的数据量对算力的需求也达到了前所未有的高度和强度，算力成为支撑数字经济持续纵深发展的重要动力。没有算力，一切数字技术无从谈起。算力是数智服务的核心，如今“算力时代”已经到来。首先，算力能够替代热电力，作为推动数字经济发展的新动能、新引擎。与此同时，算力正在成为影响国家综合实力和国际话语权的关键要素，国与国的核心竞争力集中于以计算速度、计算方法、通信能力、存储能力为代表的算力，未来哪一方掌握先进的算力，谁就掌握了发展的主动权。

答案是D吧。

高性能计算机是传统超高速计算机和多个CPU组成的并行计算机，不过一般来讲，HPC几乎等同于超级计算，主要面向科学计算、工程模拟、动漫渲染等领域，属于计算密集型的应用。私家车的设计和制造、航天飞机的轨道模拟、Nike鞋的设计、药物的研发等等都属于高性能计算的范畴。云端高性能计算在芯片设计、药物研发、智能制造、基因分析、人工智能、金融科技等很多领域都有用武之地可以看到其中不少都是近年来和未来的热门产业云计算云计算和HPC其实是完全不同的两个概念，虽然近年来概念有所重叠，但是出发点完全不同。美国国家标准与技术研究院(NIST)对于云计算的定义是：云计算是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问，进入可配置的计算资源共享池（资源包括网络，服务器，存储，应用软件，服务），这些资源能够被快速提供，只需投入很少的管理工作，或与服务供应商进行很少的交互。呆猫桌面云就是其中一种云计算产品也就是说，云计算是一种按需分配并进行付费的商业技术，当前主要用于Web2.0、社交网络、企业IT建设和信息化等领域。

　　2007年上半年公布的第29届TOP500，重新排定了世界各国在高性能计算机方面的座次，我们可以从中看出IT技术与产业发展的几大趋势。 　　近日，全球最快计算机性能排行榜――TOP500最新排名新鲜出炉。TOP500每年上下半年会分别推出两次，已经成为全球最快计算机的大检阅，许多国家公司都以上榜为荣；另一方面，TOP500已经成为业界观察IT技术与产业发展的一个风向标。 　　 　　2007年上半年公布的第29届TOP500，重新排定了世界各国在高性能计算机方面的座次。实际上，各个国家所占的比例，与其国家的经济与科技发展水平基本相当，同时也预示着在未来发展中的潜力。业内人士历来把高性能计算机的应用程度视为国家综合实力的体现。 　　透过第29届TOP500，我们依然可以看出IT技术与产业发展的几大趋势。 　　 　　双核处理器占据统治地位 　　 　　自从多核技术出现以来，对多核处理器的追求就成为业界一大看点。从单核到双核，从双核到4核，从4核到8核，甚至从8核到16核，多核处理器不断推陈出新。从第29届TOP500我们可以看出，双核处理器占据绝对领先的地位。Intel公司的酷睿双核处理器增长最快，被205个系统所采用，而6个月前推出的第28届TOP500中，采用酷睿双核处理器的系统仅有31个。此外，有90个系统采用了AMD公司的双核Opteron处理器，而6个月前采用该处理器的系统仅为75个。 　　 　　采用四核处理器的系统并不如人们想像得那么多，这与双核处理器日益成熟、用户易于接受直接相关。现在看来，双核处理器已经成功入主主流市场，而四核处理器则会在AMD四核处理器推出之后才会有上佳的表现。 　　 　　x86服务器发展迅猛 　　 　　在高性能计算中应用的处理器多种多样，其中包括Intel的Xeon、酷睿Dual Core、安腾，AMD的单核与多核Opteron，IBM的PowerPC、Power，HP的PA-RISC、Alpha，Sun与富士通的SPARC64等。在TOP500中，采用最多的还是x86架构的处理器，Intel与AMD公司提供的x86处理成为采用最多的两种处理器。TOP500中，采用Intel公司处理器的系统达到289个，占所有系统的57.8％，而6个月前的数字分别为261个和52.5％; 采用AMD公司处理器的系统达到105个，占所有系统的21％，而6个月前的数字分别为113个和22.6％; 采用IBM公司Power处理器的系统则降低到85个，占所有系统的17％，6个月前的数字分别为93个和18.6％。 　　高性能计算采用的处理器的变化可以折射出服务器发展的一个方向：x86服务器发展迅猛，并且势不可挡；非x86服务器发展势头减缓，成本增高。 　　 　　巨头对产业影响日渐突出 　　 　　最新的TOP500，使入围系统总数的厂商名次重新排定。在6个月前，入围系统总数排名TOP500第一的公司是IBM，而现在列头名的却是HP。不过，最新排名主要反映的趋势是: 业界领头企业HP和IBM占据绝对领先的地位，HP系统占所有系统的比列由6个月前的31.6%提高到了41.9％，而IBM所占的比例则由47.2％降到了38.4％。两家企业的系统所占的比列超过了90％，其他任何一家企业所占的比列都不超过5%，这一变化是任何业内专家都无法预料的。 　　在TOP500中，排名前10名的公司依次为HP、IBM、Dell、SGI、Cray、Linux Networx、Sun、日立、NEC与Atipa Technology。另外，在TOP500中，曙光公司制造的系统名列其中，是惟一一家中国公司。 　　资料显示，在性能排行的前50位（TOP50）里，IBM系统占有率为46%，性能占前50位系统性能的49％，而HP则缺席TOP50。这从另一个侧面反映出IBM在构造顶级高性能计算机系统方面占据优势，而HP则在利用工业标准技术构建成本更低的系统方面具有优势。其实，这一结果正是两家公司发展策略的一个体现。 　　技术格局表现稳定 　　在高性能计算发展中，集群结构、千兆以太网互联技术和InfiniBand技术占据主流地位，从最新的TOP500可以看出，这一格局没有发生大的变化。 　　TOP500采用集群的系统达到了373个，所占比例为74.6％。而采用大规模并行处理（MPP）系统仍然有107个。集群就像搭积木一样，利用商品化的工业标准互联网络，将各种普通服务器或者工作站连接起来，通过特定的方法，向用户提供更高的系统计算性能、存储性能和I/O性能。集群在性价比高，可靠性、可扩展性、可管理性强，应用支持性好等方面的优势都得到了用户的认可。 　　采用InfiniBand技术的系统增长迅速，但是采用最多的互联技术仍然是千兆以太网。TOP500采用InfiniBand技术的系统从6个月前的78个增长到现在的127个。而采用千兆以太网技术的系统则从6个月前的211个，降到了207个。

按照目前的状况，可以说是也可以说不是。GPU的并行运算能力非常强（基于其每个单元相对简单的设计，可以在有限的芯片空间里容纳非常多单元实现高组合运算），而CPU的并行能力比较弱（基于其每个单元比较复杂，功能大而全，因此有限空间里能容纳的单元数较少，运算能力相对较低），因此在相同芯片面积、制造工艺和耗电量下，GPU的总运算吞吐量明显高于CPU。但是GPU指令集所能进行的运算种类相对CPU指令集所能进行的运算种类要少得多，因此至今还没有实用的可以完全运行在GPU上的操作系统。高性能计算由于可以将总运算量分解为非常多简易运算，所以可以充分利用GPU的并行运算能力。但有一些CPU的运算吞吐量并不输于中低档次的GPU【比如IBM的Power8处理器，其预估的峰值计算能力超过600 GFlops，超越Nvidia Geforce GT640的运算力】，而且为CPU设计系统软件比为GPU进行软件适配更为简便。因此通常会采用传统对称多CPU架构加多GPU架构的组合式结构搭建高性能计算平台（也就是异构运算），甚至也有使用基于RISC指令集的高性能CPU作为辅助加速核心的高性能计算平台问世（我国的天河一号超级计算机就有采用此种设计）。

FX-8350盒装￥1300技嘉990XA-UD3主板￥850威刚万紫千红8G1600内存￥500希捷1T台式机硬盘￥399技嘉GV-N770OC-2GD显卡￥2099大水牛固态王D3S机箱￥169航嘉多核WD600电源￥359AOCE2250SD显示器￥789总价6965

自动驾驶在研发的过程中，尤其是深度神经网络建模及训练，需要大量计算力，因为汽车自动驾驶是需要很多大量数据进行训练，让这个汽车能够去进行图象图形的识别，然后应用在汽车当中，让我们的汽车能够智能化的去自动驾驶，所以是需要GPU高性能计算服务器的。我了解的思腾合力就为小鹏汽车做过GPU高性能计算服务器解决方案，无论是地图的数据采集，还是定位的精确性，这些计算能力要非常强大、准确的。自动驾驶一种决策方式，在几乎每一个阶段，最需要的就是强大计算能力，确保数据准确性。有兴趣的话，你可以去官网上看看案例。

可以试试北鲲云啊，弹性算力，根据需求调控算力供应非常重要，对常用软件能够提供最优的计算资源。 满意我精湛的回答吗？如果满意请采纳下

想象一下，你是科研机构里的实验狂人，要进行一个复杂的X射线转化运算或者为下一个实体实验进行电脑仿真模拟。如果使用普通PC，基本无法进行；如果使用一个普通的工作站，至少需要数周的时间；如果使用单位里的服务器集群，得出结果的运算时间并不长，但你需要很长的排队时间，因为它是公用的。但是，如果你拥有一台基于GPU运算的超级计算机，足不出户，只要在自己的桌面上，就可以轻松完成这项复杂工作，而所用的时间，甚至比实验室里的大块头服务器集群还要短。对于国内用户来说，个人桌面超级运算不再是梦想。在其工作站业务迎来10周年之际，方正科技宣布将在中国市场推出具有超级计算能力的高性能工作站。其最新推出的旗舰机型美仑3400 2800，提供强大图形处理与高性能计算解决方案，采用全新英特尔“至强”处理器，搭载新一代NVIDIA Tesla GPU，能实现高性能的GPU超级运算，从而将工作站变身为桌面型超级计算机，满足专业用户的高性能计算需求。对于国内用户来说，GPU（图形处理器）并不陌生，但对于GPU计算这一新兴运算方式，可能还不熟悉。简单来说，GPU计算即使用GPU（图形处理器）来执行通用科学与工程计算。目前的CPU最多只集成了4个内核，而GPU已经拥有数以百计的内核，在高密度并行计算方面拥有得天独厚的优势。方正科技推出的高性能计算工作站，使用CPU+GPU的异构计算模型，应用程序的顺序部分在CPU上运行，而计算密集型部分则由GPU来分担。这样，系统计算力得到淋漓尽致的释放，应用程序的运行速度能够提升1-2个数量级。GPU计算的概念一经提出，就在高性能计算领域掀起了一场前所未有的风暴。在过去4年里，已经有累计1亿颗以上的GPU被三星、摩托罗拉等公司和哈佛、斯坦福等上百所高校研究机构应用于癌症的治疗和科研教学等多种领域。日本最快的超级电脑也采用了GPU计算这项技术。微软的WIN7已经融入GPU运算功能。而下游厂商如惠普、方正、联想等也一直积极紧跟技术潮流，积极研发GPU计算应用产品。NVIDIA的首席执行官黄仁勋曾大胆预言：“2009年是GPU引爆年，CPU+GPU的个人运算时代已经来临。”方正科技将GPU计算应用带入中国，为国内教育科研院校和机构、各大企业打造了一款桌面型高性能计算工作站。该产品可广泛应用于生物信息及生命科学、流体动力学、大气和海洋建模、空间科学、电子设计自动化、图形成像等众多领域。相对于传统的服务器集群，方正科技推出的GPU超级计算机在性价比、占地空间、功耗等方面的优势是压倒性的。做一个简单的算术：某大学原来用的服务器集群拥有256颗AMD皓龙双核处理器核，构建成本是500万美元，由全校共同来使用；但如果换成4台方正美仑3400 2800高性能计算工作站，性能更优，成本只有1万美元，耗电能减少10倍以上，即使每个研究人员桌面配备一台仍然划算。作为国内较早涉足工作站业务的民族厂商，方正科技在工作站领域的研发与开拓上已经走过了10个春秋，取得了不俗的成绩。其工作站负责人表示，在10周年这个具有强烈纪念意义的时间点上，推出基于全新计算方式的GPU超级计算机，表明方正科技工作站根植客户应用需求，紧跟技术潮流，不断推陈出新的决心。

这个一般只看外国的书。体系结构方面：计算机系统结构 David并行计算方面：MPI与OpenMP并行程序设计 Michael Quinn并行体系结构方面：高等计算机系统结构 Kai Hwang还有数值分析方面的书。

超级计算机也被常称为超算或高性能计算机。它是一种具有超高运算速度和数据处理能力的计算机系统，能够完成大规模科学计算和复杂工程仿真等任务。超级计算机通常由数千、数万甚至数十万个处理器组成，运用高效的并行计算算法，可以快速准确地处理和分析各类数据信息，支撑着当今工业、科学和军事领域中众多的关键应用和基础研究。超级计算机在各个领域都有着重要的应用，尤其在科学、工程以及金融行业等方面具有广泛的应用。在科学研究方面，超级计算机的应用可以帮助科学家模拟并预测自然界中的复杂现象，例如天气预测、地震预测、天体物理学等。在工程行业，超级计算机的应用也非常广泛，如模拟飞机、汽车等复杂系统，可以帮助工程师提高产品设计及开发效率，减少试验试错成本，同时可以提高产品的可靠性和性能。在金融行业，超级计算机的应用也日益广泛，如高频交易、投资决策分析等。相较于普通计算机，超级计算机的运行速度和处理能力都具有极大的优势。它采用了一系列先进的计算技术和算法，例如多线程计算、向量计算、分布式计算等等。这些技术的应用可以极大地提高超级计算机的运算速度和计算效率，能够处理大规模的、复杂的科学计算和工业问题。但是，超级计算机在可靠性、能耗优化、成本管理等方面也面临着各种挑战。总而言之，超级计算机作为一种重要的计算机技术，已经成为当今科学、工程、金融等领域研究与应用的重要支撑。未来，超级计算机技术还有很大的拓展空间，它将继续推动科技进步与社会经济发展。

GPU工作站是一种配备了高性能显卡（即图形处理器）的计算机工作站，用于进行需要大量图像处理、计算密集型工作的任务。GPU（Graphics Processing Unit）即图形处理器，是一种专门用于处理图像和视频数据的芯片，与CPU不同，GPU能够同时处理多个数据流，因此在图像和视频处理方面具有优势。在很多领域，如机器学习、深度学习、数据分析、科学计算等方面，GPU的计算能力已经成为了不可或缺的一部分，因为GPU能够通过并行计算，提高计算速度。GPU工作站通常配备高性能的显卡，例如NVIDIA Tesla、Quadro等，这些显卡拥有大量的CUDA核心，可以实现高效的并行计算，因此GPU工作站在处理图像、视频、3D建模、渲染等工作时，表现出色。此外，GPU工作站还可以用于进行科学计算和大规模数据处理，例如天气预报、基因组测序、金融模拟等领域。需要注意的是，GPU工作站的价格相对较高，因为高性能显卡的价格也比较昂贵。此外，由于GPU工作站对显卡要求比较高，因此需要选择适合的显卡驱动和软件环境，以保证系统的稳定性和性能。

高性能计算是云计算的其中一个特征，不是一回事

高性能计算科学集群： 以解决复杂的科学计算问题为目的的IA集群系统。是并行计算的基础，它可以不... 集群系统，如 数据库集群，Application Server 集群，Web Server集群，邮件集群等等

数字经济时代，数据已成为新的核心生产要素，其重要战略资源地位和核心科学决策作用已日渐凸显。数据潜能的激发，有赖于数据的采集、存储、计算、管理和应用，其中，作为数据采集后进行处理的第一道关口，数据存储无疑是数字经济最重要的“底盘”。 海量数据爆发，数据存储成关键 当前，数据呈现指数级增长，数据规模已经从之前的GB、TB、PB，上升到EB级、甚至ZB级。据Hyperion预测，到2025年，全球数据空间将增长到163ZB，这是2011年HPC产生数据16.1ZB的10倍。爆炸式增长的数据，哺育了数字技术发展和应用，但是同时也对计算和存储提出了更高的要求。 在高性能计算（HPDA）中，计算、存储、网络三大部件缺一不可。以前，产业创新的焦点都在追求更高的算力。而随着大数据、多样性算力等相关技术的快速发展，高性能计算的重心开始从以计算为核心，向以数据为中心的计算演进；传统HPC开始向高性能数据分析（HPDA）方向演进。据IDC统计，全球67%的高性能计算中心（HPC）已经在使用AI、大数据相关技术，HPC与AI、大数据加速融合，走向以数据密集型为典型特征的高性能数据分析HPDA时代。 HPDA时代下，各行业数据量迎来了井喷式增长。地震勘探从二维向三维的演进中，数据量增加了10-20倍；电影渲染从2K升级到8K的革命中，数据量增长16倍；卫星测绘领域，探测精准度由20米缩小到2米，数据量同比增长近70倍。 数据规模激增之外，业务模型复杂以及分析效率较低等挑战，也都在呼唤着更高效率的存储。 存储作为数据的承载者，逐步成为推动HPC产业发展的新动能。然而，传统的HPC存储在混合负载性能、成本、跨协议访问等多方面存在壁垒，无法匹配HPDA场景的需求。如何打破存储性能、成本、效率的限制，充分释放数据潜能，成为制约HPC产业升级换代的掣肘。 高性能数据分析存储，加速HPC产业发展 当前，作为数据应用和数据分析的支撑平台，以及 科技 强国的关键基础设施，数据存储已成为国之重器，在金融核心交易、新型油气勘探、基因测序、自动驾驶、气象预测、宇宙 探索 等领域发挥重要作用。数据的存储与处理能力已经成为提升政府管理水平、提高企业经营效率、增强企业发展韧性的关键，数据存储正成为加速数字化转型的坚实底座。 新的产业变化以及数据存储的重要地位，对高端存储提出了新的挑战，同时也在加速存储技术的革新——从HPC部分场景向HPC/HPDA全场景扩展，存储开始承担起加速产业向“数据密集型”转型的重任。根据国际权威分析师机构Hyperion Research 2020年针对HPC市场空间的数据显示，数据存储的增速第一，远高于整体市场平均增速。 高性能数据分析（HPDA）存储，能够匹配各HPDA场景的高端存储，可以让基因测序、气象海洋、超算中心、能源勘探、科研与工业创新、智能医疗、深度学习、人脸识别等数据密集型HPDA应用场景，在效率、品质、性价比等方面实现飞跃式提升。 值得注意的是，华为OceanStor Pacific系列下一代高性能数据分析（HPDA）存储，可以高效应对超高密设计、混合负载设计以及多协议互通上的关键挑战，推动HPC产业向数据密集型升级。目前已经成功应用于自动驾驶、基因测序、气象预测、卫星遥感等众多国内外高性能计算场景企业及机构。 存储作为高性能数据分析的重要引擎，正全面释放HPC的应用价值，驱动着HPC产业不断进步，跨越“计算密集型”到“数据密集型”的鸿沟，持续推动人类 社会 繁荣 健康 发展。

　　本文将对比RapidIO和传统互连技术，介绍RapidIO协议架构，包格式，互连拓扑结构，串行RapidIO物理层规范及其在无线基础设施方面的应用。 　　　 　　串行RapidIO(SRIO)针对高性能嵌入式系统芯片间和板间互连而设计，是未来十几年中嵌入式系统互连的最佳选择之一。 　　 　　与传统嵌入互连方式的比较 　　 　　图1展示了RapidIO互连在嵌入式系统中的应用。随着高性能嵌入式系统的不断发展，芯片间及板间互连对带宽、成本、灵活性及可靠性的要求越来越高，传统的互连方式，如处理器总线、PCI总线和以太网，都难以满足新的需求。 　　 　　表1总结比较了的三种带宽能达到loGb/S的互连技术：以太网、PCIEXpress和串行RapidIO。可以看出串行RapidIO最适合高性能嵌入式系统应用。 　　 　　串行RapidIO协议 　　 　　RapidIO行业协会成立于2000年，其宗旨是为嵌入式系统开发可靠的、高性能、基于包交的互连技术。串行RapidIO是物理层采用串行差分模拟信号传输的RapidIO标准。RapidIO1.X标准支持的信号速率为1.25GHZ、2.5GHZ、3.125GHz；正在制定的RapidIO2.0标准将支持5GHZ和6.25GHZ。 　　目前，几乎所有的嵌入式系统芯片及设备供应商都加入了RapidIO行业协会。以德州仪器(TI)为例，TI 2001年加入该组织，2003年成为领导委员会成员。2005年底，TI推出第一个集成SRIO的DSP，后来又陆续推出共5款支持SRIO的DSP，这使得RapidIO的应用全面启动。 　　 　　只RapidIO协议结构及包格式 　　 　　为了满足灵活性和可扩展性的要求，RapidIO协议分为三层：逻辑层、传输层和物理层，如图2所示。逻辑层定义了操作协议；传输层定义了包交换、路由和寻址机制；物理层定义了电气特性、链路控制和纠错重传等。 　　像以太网一样，RapidIO也是基于包交换的互连技术。如图3所示，RapidIO包由包头、可选的载荷数据和16位CRC校验组成。包头的长度因为包类型不同可能是十几到二十几字节。每包的载荷数据长度不超过256字节，这有利于减少传输时延，简化硬件实现。 　　上述包格式定义兼顾了包效率及组包／解包的简单性。RapidIO交换器件仅需解析前后16位，以及源／目地器件ID，这简化了交换器件的实现。 　　 　　逻辑层协议 　　 　　逻辑层定义了操作协议和相应的包格式。RapidIO支持的逻辑层业务主要是直接IO/DMA(Direct IO/DirectMemory AcCeSS)和消息传递(Message Passing)。 　　直接IO/DMA模式是最简单实用的传输方式，其前提是主设备知道被访问端的存储器映射。在这种模式下，主设备可以直接读写从设备的存储器，直接IO/DMA在被访问端的功能往往完全由硬件实现，所以被访问的器件不会有任何软件负担。从功能上讲，这一特点和TI DSP的传统的主机接口(HPI)类似。但和HPI口相比，SRIO带宽大、引脚少，传输方式更灵活。 　　消息传递模式则类似于以太网的传输方式，它不要求主设备知道被访问设备的存储器状况。数据在被访问设备中的位置则由邮箱号(类似于以太网协议中的端 口号 )确定。从设备根据接收到的包的邮箱号把数据保存到对应的缓冲区，这一过程往往无法完全由硬件实现，而需要软件协助，所以会带来一些软件负担。 　　 　　传输层协议 　　 　　RapidIO是基于包交换的互连技术，传输层定义了包交换的路由和寻址机制。 　　RapidIO网络主要由终端器件(End Point)和交换器件(Switch)组成。终端器件是数据包的源或目的地，不同的终端器件以器件ID来区分。RapidIO支持8位或16位器件ID，因此一个RapidIO网络最多可容纳256或65536个终端器件。与以太网类似，RapidIO也支持广播或组播，每个终端器件除了独有的器件ID外，还可配置广播或组播ID。交换器件根据包的目地器件ID进行包的转发，交换器件本身没有器件ID。 　　RapidIO的互连拓扑结构非常灵活，除了通过交换器件外，两个终端器件也可直接互连。以TI的TMS320C6455DSP为例，它有4个3，125G的SRIO口，可支持的拓扑结构如图4所示。 　　 　　物理层协议 　　 　　RapidIO1.X协议定义了以下两种物理层接口标准：8/16并行LVDS协议和1X/4x串行协议(SRIO)。 　　并行RapidIO由于信号线较多(40～76)难以得到广泛的应用，而1X/4x串行RapidIO仅4或16个信号线，逐渐成为主流。 　　串行RapidIO基于现在已广泛用于背板互连的SerDes技术，它采用差分交流耦合信号。差分交流耦合信号具有抗干扰强、速率高、传输距离较远等优点。差分交流耦合信号的质量不是由传统的时序参数来衡量，而是通过眼图来衡量，眼图中的“眼睛”张得越开则信号质量越好。图5是一个典型的串行RapidIO信号眼图。 　　 　　为了支持全双工传输， 串行RapidIO收发信号是独立的，所以每一个串行RapidIO口由4根信号线组成。标准的lx/4x串行RapidIO接口支持4个口，共16根信号线。这4个口可被用作独立的接口传输不同的数据；也可合并在一起当作一个接口使用，以提高单一接口的吞吐量。 　　TI的了MS320C6455 DSP上集成了标准的1x/4x串行RapidIO接口，如图6所示。 　　发送时，逻辑层和传输层将组好的包经过CRC编码后被送到物理层的FIFO中，“8b/10b编码”模块将每8位数据编码成10位数据，“并／串转换”模块将10位并行数据转换成串行位，发送模块把数字位转换成差分交流耦合信号在信号线上发送出去。接收的过程正好相反。 　　 　　串行RapidIO在无线基础设施上的应用 　　 　　无线基础设施如基站、媒体网关等，是典型的高性能嵌入式通信系统，它们对互连的带宽、时延、复杂度、灵活性和可靠性都有非常高的要求。而串行RapidIO正是满足这些要求的最佳选择。 　　以无线基站为例，在SRIO出现之前，无线基站的基带处理的典型框图如图7所示。 　　在传统的基站中，DSP与ASIC或FPGA之间的互连一般用外部存储器接口(EMIF)，DSP之间或DSP与主机之间一般用HPI或PCI互连。它们的主要缺点是：带宽小、信号线多、主从模式接口、不支持对等传输。另外，DSP不能直接进行背板传输。 　　使用SRIO则可有效的解决这些问题，大大提高无线基站的互连性能。图8显示了一种无线基站基带互连框图。在这里，SRIO实现了大部分器件之间的互连，甚至可支持DSP进行直接背板传输， 　　通过SRIO交换器件互连可以进一步提高基带处理的灵活性，图9显示了一种基带SRIO交换互连的框图。这种互连有利于实现先进的基带处理资源池架构，数据可被送到任何一个通过SRIO交换器互连的处理器中，从而达到各个处理器的负载均衡，更加有效的利用系统的整体处理能力。 　　综上所述，对嵌入式系统尤其是无线基础设施，串行RapidIO是最佳的互连技术。高达10Gb/s的带宽、低时延和低软件复杂度满足了飞速发展的通信技术对性能的苛刻需求；串行差分模拟信号技术满足了系统对引脚数量的限制，及对背板传输的需求；灵活的点对点对等互连、交换互连，和可选的1.25G/2.5G/3.125G三种速度能满足多种不同应用的需求。

1946年世界上出现了第一台电子计算机，到今天已有三十多年，在这不长的时间里，有了飞跃的发展。现在电子计算机的运算速度，每秒钟已达到几十万次、几百万次、几千万次，甚至上亿次。甘肃省计算中心的高性能集群计算系统峰值速度已达到每秒种三十万亿次。为什么电子计算机算得这样快呢？因为电子计算机中的运算器、控制器都是由双稳态电路和各种“门”电路组成的；也就是说，它们是利用电的高速传递特性来进行计算的。我们知道，电的传递速度是每秒钟30万公里，这个速度是非常快的。如果我们叫双稳态电路变化一个状态(或者叫一个“门”通过一个脉冲) 所需时间只有几百万分之一秒，甚至几亿分之一秒，实际上，目前电子计算机所用的元件早已达到这一速度，甚至更快。所以，电子计算机的运算速度是非常之快的。其次，电子计算机的运算是非常简单的。不论多么复杂的问题，只要由人事先设计好计算程序，把计算程序连同原始数据送给计算机，它就能按照人工编制的程序，一步接一步地自动对原始数据进行运算。它每次的运算都很简单，如做加法，只需做1+1=10，1+0=1，0+1=1，0+0=0，总共只有这四种情况（减法、乘法、除法也是如此）。这样简单的计算，小学生也能很快地算出来。由于计算简单，运算器也可以做得很简单；也就是说，所需要的双稳态电路、“门”电路比较少，计算时电子所走的路也较少，这就使运算速度加快了。还有，当计算开始后，所有计算过程全是自动化的，这也是它算得快的原因之一。目前，那些每秒钟能运算几千万次、上亿次的电子计算机，实际上不是一台计算机所达到的，往往是由几台、几十台、甚至几百台计算机联合组成、同时计算的计算机系统，因此，它的速度也就很快很快了。从电子计算机所用的元件来看，一般可以分为四大类：一、电子管电子计算机，这是它的第一代，称为“老祖宗”，目前正陆续被淘汰中，二、晶体管电子计算机，称为“电脑爷爷”，是它的第二代；三、集成电路电子计算机，称为“电脑爸爸”，是第三代；四、大规模集成电路电子计算机，是第四代，称为“电脑小子”。由于一代比一代的体积小，电路之间的连线也就更短，所以它们的运算速度一代比一代快了。事实上，电子计算机的运算速度还远远没有达到电子运动的速度。这是因为在具体的电子电路中，还有电阻、．电容、电子管、晶体管等元件，当电子通过这些元件时，要花费一定的时间。另外，一般存贮器的速度都比较慢，因而提供运算的数据、指令，就要花掉较多的时间。还有输入、输出的设备多利用机械设备，这也使速度降低了。因此，要提高电子计算机的实际计算速度，不仅要从运算元件着手，还需要提高记忆元件、输入设备和输出设备的速度。

当今时代，新一轮科技革命和产业变革正在孕育兴起。中国把科技创新摆在国家发展全局的核心位置，大力实施创新驱动发展战略，打造了一批让世界惊艳的“国之重器”！其中，神威·太湖之光就是其中非常重要的一项。6月19日，在德国法兰克福全球超级计算大会上，中国“神威·太湖之光”荣登全球超级计算机500强榜首。自2016年6月问世以来，这是它第三次获评“全球最快超级计算机”，由此实现“三连冠”。“神威·太湖之光”使用中国自主芯片研制。在被称为“国之重器”的超级计算机领域内，它的成功标志着我国超算科技取得了多方面关键性突破，对提升综合国力具有战略意义。三名研发工程师走过“神威·太湖之光”超级计算机。新华社记者李响摄“神威”到底有多快？据了解，其1分钟的计算能力，相当于全球72亿人同时用计算器不间断计算32年。不仅速度领先世界，“神威”的应用能力也在加速跟进。去年11月，基于“神威·太湖之光”的“千万核可扩展全球大气动力学全隐式模拟”应用项目，获得国际高性能计算应用领域最高奖——“戈登贝尔奖”，填补了中国超算应用领域在这个奖项的获奖空白。

简单的说，高性能计算（High Performance Computing）是计算机科学的一个分支，研究并行算法和开发相关软件，致力于开发高性能计算机（High Performance Computer）。高性能计算 (HPC) 指通常使用很多处理器（作为单个机器的一部分）或者某一集群中组织的几台计算机（作为单个计算资源操作）的计算系统和环境。有许多类型的 HPC 系统，其范围从标准计算机的大型集群，到高度专用的硬件。大多数基于集群的 HPC 系统使用高性能网络互连，比如那些来自 InfiniBand 或 Myrinet 的网络互连。基本的网络拓扑和组织可以使用一个简单的总线拓扑，在性能很高的环境中，网状网络系统在主机之间提供较短的潜伏期，所以可改善总体网络性能和传输速率。

什么是高性能计算机 　　高性能计算机顾名思义是一种性能比普通计算机高的计算机，它内部配置了多个处理器共同组成高性能计算机的一部分，通过多台计算机也可以实现高性能计算操作，高性能计算机需要在相应的高性能计算系统或者环境当中运行，那么你对高性能计算机的了解有多少呢?下面跟我一起来了解一下高性能计算机的一些相关介绍吧。 　　 一、高性能计算简介： 　　高性能计算指通常使用很多处理器(作为单个机器的一部分)或者某一集群中组织的几台计算机(作为单个计 算资源操作)的计算系统和环境。有许多类型的HPC 系统，其范围从标准计算机的大型集群，到高度专用的硬件。大多数基于集群的HPC系统使用高性能网络互连，比如那些来自 InfiniBand 或 Myrinet 的`网络互连。基本的网络拓扑和组织可以使用一个简单的总线拓扑，在性能很高的环境中，网状网络系统在主机之间提供较短的潜伏期，所以可改善总体网络性能和传输速率。 　　 二、高性能计算机： 　　高性能计算机能够执行一般个人电脑无法处理的大资料量与高速运算的电脑。其基本组成组件与个人电脑的概念无太大差异，但规格与性能则强大许多，是一种超大型电子计算机。具有很强的计算和处理数据的能力，主要特点表现为高速度和大容量，配有多种外部和外围设备及丰富的、高功能的软件系统。现有的超级计算机运算速度大都可以达到每秒一太次以上。 　　高性能计算机是计算机中功能最强、运算速度最快、存储容量最大的一类计算机，多用于国家 高科 技领域和尖端技术研究，是一个国家科研实力的体现，它对国家安全，经济和社会发展具有举足轻重的意义。是国家科技发展水平和综合国力的重要标志。 　　作为高科技发展的要素，高性能计算机早已成为世界各国经济和国防方面的竞争利器。经过中国科技工作者几十年不懈地努力，中国的高性能计算机研制水平显著提高，成为继美国、日本之后的第三大高性能计算机研制生产国。中国现阶段超级计算机拥有量为22台(中国内地19台，香港1台，台湾2台)，居世界第2位，就拥有量和运算速度在世界上处于领先地位，随着超级计算机运算速度的迅猛发展，它也被越来越多的应用在工业、科研和学术等领域。但就高性能计算机的应用领域来说中国和发达国家美国、德国等国家还有较大差距。中国高性能计算机及其应用的发展为中国走科技强国之路提供了坚实的基础和保证。 　　高性能计算机“π”系统23日在上海交通大学上线运行，将支持俗称“人造太阳”的惯性约束核聚变项目等高端科研工程。据介绍，“π”系统峰值性能达到263万亿次，位列最新全球TOP500榜单第158名。该系统由浪潮公司设计构建，该系统上线将重点支持上海交通大学的教学科研，将成为“IFSA惯性约束聚变科学与应用协同创新中心”的超算核心支持平台。 　　 三、高性能计算机的用途： 　　1.气候预测：借助超级计算机预测气候变化，从而减轻气候变化给人类带来的破坏。 　　2.交通业：超级计算机可用来认识和改进汽车、飞机或轮船等交通工具的空气流体动力学、燃料消耗、结构设计、防撞性，并帮助提高乘坐者舒适度、减少噪音等，所有这些都具有潜在的经济和安全收益。 　　3.生物信息学和计算生物学：生物学已经显示出巨大的计算需求，超级计算机将帮助寻找疾病治疗的革命性方法。 　　4.社会健康与安全：比如，污染、灾难规划以及针对本地和国家基础设施进行的恐怖主义活动等。 　　5.地震：对地震的模拟能帮助人类探索地 震 预 测方法，从而减轻与地震相关的风险。 　　6.地球物理探测和地球科学：比如石油的勘测问题，这类问题具有潜在和巨大的经济效益。 　　7.天体物理学：模拟时间进程并加速这种模拟的进程，从而对天体的演变进行建模和理论试验。 　　8.材料科学与计算纳米技术：对物质和能量的模拟是计算密集型的。 ;

大家已逐渐认同这一观点，高性能计算机是价格在10万元以上的服务器。之所以称为高性能计算机，主要是它跟微机与低档PC服务器相比而言具有性能、功能方面的优势。高性能计算机也有高、中、低档之分，中档系统市场发展最快。从应用与市场角度来划分，中高档系统可分为两种，一种叫超级计算机，主要是用于科学工程计算及专门的设计，如Cray T3E；另一种叫超级服务器，可以用来支持计算、事务处理、数据库应用、网络应用与服务，如IBM的SP和国产的曙光2000。从市场的角度来讲，高性能计算机是高技术、高利润而且市场份额在不断扩大的一个产业。高性能计算机在政府部门、科研等领域的广泛应用，对增强一个国家的科技竞争力有着不可替代的作用。另外，美国和欧洲的经验已经证明，企业使用高性能计算机能够有效地提高生产率。高性能计算机的发展趋势主要表现在网络化、体系结构主流化、开放和标准化、应用的多样化等方面。网络化的趋势将是高性能计算机最重要的趋势，高性能计算机的主要用途是网络计算环境中的主机。以后越来越多的应用是在网络环境下的应用，会出现数以十亿计的客户端设备，所有重要的数据及应用都会放在高性能服务器上，Client/Server模式会进入到第二代，即服务器聚集的模式，这是一个发展趋势。网格（Gird）已经成为高性能计算的一个新的研究热点，是非常重要的新兴技术。网络计算环境的应用模式将仍然是Internet/Web，但5～10年后，信息网格模式将逐渐成为主流。在计算网格方面美国大大领先于其他国家。有一种观点认为，美国当前对于网格研究的支持可与其70年代对Internet研究的支持相比，10年后可望普及到国民经济和社会发展的各个领域。网格与Internet/Web的主要不同是一体化，它将分布于全国的计算机、数据、贵重设备、用户、软件和信息组织成一个逻辑整体。各行业可以在此基础上运行各自的应用网格。美国开始了STAR-TAP计划，试图将网格扩展到全世界。在体系结构上，一个重要的趋势是超级服务器正取代超级计算机而成为高性能计算的主流体系结构技术。高性能计算机市场的低档产品将主要是SMP（Symmetric MultiProcessor，对称多处理机），中档产品是SMP、CC-NUMA（Cache Coherent-Non Uniform Memory Access，支持缓存一致性的非均匀内存访问）和机群，高档产品则将采用SMP或CC-NUMA节点的机群。在2001年左右，将会出现结合了NUMA（COMA和CC-NUMA）和机群体系结构优点的混合式结构，称之为Cluster-NUMA(C-NUMA)系统。可重构、可分区、可配置特性将变得越来越重要。此外还有一种新兴的称为多线程（Multithreading）体系结构将用于超级计算机中，它的代表是Tera公司的MTA系统，一台8 CPU的MTA已经成功地运行在圣地亚哥超级计算机中心。值得注意的是，所有厂家规划的高档系统都是机群，已经有厂家开始研究C-NUMA结构。美国一直是世界上最重视高性能计算机、投入最多和受益最大的国家，其研究也领先于世界。美国能源部的加速战略计算ASCI计划，目标是构造100万亿次的超级计算机系统、软件和算法，在2004年真实地模拟核爆炸；白宫直属的HECC（High-End Computing and Computations）计划，对高性能计算的关键技术进行研发，并构建高性能基础设施；Petaflops计划开发构造千万亿次级系统的技术；最新的Ultrascale计划目标在2010年研制万万亿次级系统。日本计划将于2002年研制成40万亿次的并行向量机。欧洲的强项则主要体现在高性能计算机的应用方面。总的来说，国外的高性能计算机应用已经具有相当的规模，在各个领域都有比较成熟的应用实例。在政府部门大量使用高性能计算机，能有效地提高政府对国民经济和社会发展的宏观监控和引导能力，包括打击走私、增强税收、进行金融监控和风险预警、环境和资源的监控和分析等等。在发明创新领域，壳牌石油公司通过全球内部网和高性能服务器收集员工的创新建议，加以集中处理。其中产生了一种激光探测地下油床的新技术，为该公司发现了3亿桶原油。在设计领域，好利威尔公司和通用电气公司用网络将全球各地设计中心的服务器和贵重设备连于一体，以便于工程师和客户共同设计产品，设计时间可缩短100倍。对很多大型企业来说，采购成本是总成本的重要组成部分。福特用高性能计算机构造了一个网上集市，通过网络连到它的3万多个供货商。这种网上采购不仅能降低价格，减少采购费用，还能缩短采购时间。福特估计这样做大约能节省80亿美元的采购成本。此外，制造、后勤运输、市场调查等领域也都是高性能计算机大显身手的领域。高性能计算机能为企业创造的价值是非凡的，国外的企业和用户已经充分地认识到这一点。一个证明是，20世纪90年代中期以来，国外80%以上企业的信息主管在选购机器时考虑高性能计算机，而在20世纪90年代初，这个数字只有15%。在国内这方面的宣传教育工作还很不够，没有让企业、政府和社会充分认识到高性能计算机的益处，从而导致了一些观念上的误解。以往一提起高性能计算机，人们马上就会联想到用于尖端科学计算的超级计算机。实际上，高性能计算机90%的用途是非科学计算的数据处理、事务处理和信息服务，它早已不是象牙塔里的阳春白雪。随着“网络计算”和“后PC时代”的到来，全世界将有数十亿的客户端设备，它们需要连到数百万台高性能服务器上。高性能计算机将越来越得到产业界的认同，成为重要的生产工具。此外，人们一直以来还有这样一个认识误区，认为高性能计算机是面向高新产业和服务业的，而传统产业（尤其是制造业）并不需要使用。事实上，高性能计算机能够广泛应用于生物、信息、电子商务、金融、保险等产业，它同时也是传统产业（包括制造业）实现技术改造、提高生产率——“电子生产率”(e-productivity)和竞争力的重要工具。高性能计算已从技术计算（即科学计算和工程计算）扩展到商业应用和网络信息服务领域。的曙光2000-Ⅱ就瞄准了技术计算、商业应用和网络服务这3个领域的应用。应该说，高性能计算机在国内的研究与应用已取得了一些成功，包括曙光2000超级服务器的推出和正在推广的一些应用领域，如航空航天工业中的数字风洞，可以减少实验次数，缩短研制周期，节约研制费用；利用高性能计算机做气象预报和气候模拟，对厄尔尼诺现象及灾害性天气进行预警，国庆50周年前，国家气象局利用国产高性能计算机，对北京地区进行了集合预报、中尺度预报和短期天气预报，取得了良好的预报结果；此外，在生物工程、生物信息学、船舶设计、汽车设计和碰撞模拟以及三峡工程施工管理和质量控制等领域都有高性能计算机成功应用的实例。但是总的说来，高性能计算机在国内的应用还比较落后，主要原因在于装备不足、联合和配套措施不力及宣传教育力度不够。首先，国内高性能计算机的装机量明显不足。1997年世界高性能计算机的销售额美国约为220亿美元，中国约为7亿美元。美国的微机销售额约占世界市场的38%，高性能计算机占世界的34%，均高于其GDP所占世界份额（25%左右）。中国的微机销售额约占世界市场的3%，高于中国GDP的份额（2.6%）；但中国高性能计算机销售额所占世界份额仅为1%左右，低于GDP的份额。从另一个角度看，中国的微机市场接近美国的1/10，但中国的高性能计算机市场不到美国的1/30。装备不足严重影响了高性能计算机应用的开发和人才的培养，这些反过来又影响了高性能计算机的使用和装备。值得庆幸的是，随着网络化和信息化工作的深入，国内社会已开始意识到高性能计算机的重要性。1999年，中国高性能计算机的市场销售额猛增了50%以上。除了装备不足之外，我认为社会各行业、各层次的合作和配合不力也是阻碍高性能计算机应用发展的重要原因。应用市场的扩展关键要靠联合，在中国高性能计算机领域，系统厂商、应用软件厂商与最终用户和服务商之间并没有结成有效的战略联盟，形成优势互补的局面。我希望看到的是，曙光、联想、浪潮的服务器，运行着东大阿尔派、用友、同创等厂家的软件，在新浪网、8848网上为各行业的用户提供各种服务。国家正在实施一个“国家高性能计算环境”的计划，正朝着这方面努力。国家863计划主题正在实施一个“国家高性能计算环境”的项目，计划到2000年年底在全国建设10个左右的高性能计算中心，这些中心将通过千兆位网络互连。目标就是尽量让全国用户免费共享全国的计算资源、信息资源和人才资源。这只是一个初期的项目，估计在2000年下半年会规划更大的项目。值得注意的是，已经规划的应用包括生物信息学、数字图书馆、科学数据库、科普数据库、汽车碰撞、船舶设计、石油油藏模拟、数字风洞、气象预报、自然资源考察和远程教育等领域。2000年5月14～17日，国内将在北京组织一个“亚太地区高性能计算国际会议及展览”，届时全球二十几个国家和地区的代表以及国内外主流的服务器厂商将参加会议，会议计划围绕一些课题做特邀报告：美国工程院院士、Microsoft资深科学家Gordon Bell将讨论“后PC时代：当计算、存储和带宽都免费时，我们面临什么样的挑战？”，自由软件创始人Richard Stallman 将讨论“自由软件运动及GNU/Linux”，俄罗斯科学院院士Boris Babayan将介绍俄罗斯花了6年功夫新近发明的一种电脑芯片，据称它比Intel的Pentium Ⅲ和Itanium快几倍，而且具有安全、防病毒功能。IBM深度计算研究所所长Pulley Blank将介绍“深蓝、基因蓝以及IBM的深度计算战略”。从会议的内容上我们能够看出，高性能计算的范围已超出了高端科学计算的领域。相信这次会议对国内高性能产业的发展将起到一定的推动作用。此外，国家还有一个重大基础研究计划（也叫973项目）。高性能计算已经成为科技创新的主要工具，能够促成理论或实验方法不能取得的科学发现和技术创新。973项目中的很多项目（尤其是其中的“高性能软件”和“大规模科学计算”项目）都与高性能计算机有着密切的关系。

高性能计算(High Performance Computing)机群，简称HPC机群。构建高性能计算系统的主要目的就是提高运算速度，要达到每秒万亿次级的计算速度，对系统的处理器、内存带宽、运算方式、系统I/O、存储等方面的要求都十分高，这其中的每一个环节都将直接影响到系统的运算速度。这类机群主要解决大规模科学问题的计算和海量数据的处理，如科学研究、气象预报、计算模拟、军事研究、CFD/CAE、生物制药、基因测序、图像处理等等。信息服务机群的应用范围很广，包括如数据中心、电子政务、电子图书馆、大中型网站、网络游戏、金融电信服务、城域网/校园网、大型邮件系统、VOD、管理信息系统等等。就其实现方式上分，还可以分为负载均衡机群、高可用机群等。简单的说，高性能计算（High Performance Computing）是计算机科学的一个分支，研究并行算法和开发相关软件，致力于开发高性能计算机（High Performance Computer）。随着信息化社会的飞速发展，人类对信息处理能力的要求越来越高，不仅石油勘探、气象预报、航天国防、科学研究等需求高性能计算机，而金融、政府信息化、教育、企业、网络游戏等更广泛的领域对高性能计算的需求迅猛增长。集群分为下面几种 高性能计算集群依赖于并行处理系统，所以高性能计算集群信息需要快速的传入与传出内存。高性能计算集群系统往往是I/O密集型的，因此高性能计算集群选择正确的内存配置，可以显著提升高性能计算集群应用程序性能。高性能计算集群系统依赖于DIMM模块，因为高性能计算集群是针对并行系统设计的。高性能计算集群有三种DIMM内存可用：UDIMM内存、RDIMM内存和LRDIMM内存。高性能计算集群在处理较大型工作负载时，无缓冲DIMM速度快、廉价但不稳定。寄存器式DIMM内存稳定、扩展性好、昂贵，高性能计算集群对内存控制器的电气压力小。高性能计算集群同样在许多传统服务器上使用。降载DIMM内存是寄存器式内存的替代品，高性能计算集群能提供高内存速度，降低服务器内存总线的负载，而且功耗更低。 高性能计算集群应用程序正在迅速增长，所以高性能计算集群体系未来的扩展能力需要重视。高性能计算集群系统设计与传统数据中心基础设施设计的一大区别就是选择现成工具或定制系统。现成的高性能计算集群只能在很小的范围内进行扩展，高性能计算集群限制了未来增长。HPC定制可以保持一个开放式的设计，让企业在将来获得更好的扩展功能。然而，高性能计算集群额外的功能对于定制系统来说是一笔不小的代价，比购买现成高性能计算集群系统要高得多。 高性能计算集群系统初次上线时，高性能计算集群所有的配置都很完美，但随着时间流逝，高性能计算集群配置会变得不一致。高性能计算集群中出现不一致，高性能计算集群管理员可能会看到一些零星的异常货变化，高性能计算集群影响应用程序性能。考虑到潜在的性能，IT部门需要实施策略来确认高性能计算集群系统中都运行着什么应用程序， 并想办法让高性能计算集群配置同步。这些高性能计算集群检查每季度应该进行，或者每年不少于两次。 高性能计算集群在过去15年中，高性能计算集群能源成本随着高性能计算密度增加而急剧上升。现在高性能计算集群普通的服务器开销为每机柜30kw，高性能计算集群这个数字还在不断上升。由于高性能计算集群高密度，高性能计算集群高效率数据中架构基础设施与高性能计算集群冷却系统变得至关重要。在高性能计算集群数据中心，高性能计算集群高电压电直接供给到机架，而不是采用传统的208伏降压，这样可以节约电子电力设备因电力转换的损耗。高性能计算集群利用节能型泵取代了嘈杂、低效率的风扇。

武汉超算中心能排进中国高性能计算机性能TOP100排行榜前十。武汉超算中心，是国内最大的集装箱超算中心，由湖北科投集团与武汉产投集团联合投资，整体规划设计的算力为200P，首期算力达到50P。其中1P等于每秒1千万亿（=10^15）次的浮点运算，50P的算力将超过10万台高性能计算机算力之和，其技术底座是由数万核鲲鹏处理器内核，以及数千张加速卡构成。武汉超算中心，是中国最大的集装箱超算中心，位于湖北东湖科学城核心区。 2022年8月消息，武汉超算中心正式接入“中国算力网”。算力即计算能力，具体指数据收集、传输、计算和存储能力。算力的大小表明了对数字化信息处理能力的强弱。从远古的手动计算发展到现在的数字计算，算力彰显了人类对数据处理能力的飞跃，是人类智慧的结晶。算力已经成为和水、电、燃气一样的基础资源。在生活中，手机、电脑、超级计算机等诸多硬件设备都离不开算力。从传统的计算模拟与数字仿真，到现在高性能计算、科学大数据等深度融合的第四范式，算力形成了计算速度、算法、大数据存储量、云计算服务能力等一系列衡量指标，利用人工智能、大数据、物联网、云平台等数字化软硬件基础设施，帮助各个行业实现数字化转型升级。算力的作用目前数据能力和算力需求展现不断增强态势，数据量的提升需要算力的配套进化。超大规模的数据量对算力的需求也达到了前所未有的高度和强度，算力成为支撑数字经济持续纵深发展的重要动力。没有算力，一切数字技术无从谈起。算力是数智服务的核心，如今“算力时代”已经到来。首先，算力能够替代热电力，作为推动数字经济发展的新动能、新引擎。与此同时，算力正在成为影响国家综合实力和国际话语权的关键要素，国与国的核心竞争力集中于以计算速度、计算方法、通信能力、存储能力为代表的算力，未来哪一方掌握先进的算力，谁就掌握了发展的主动权。

武汉超算中心能排进中国高性能计算机性能TOP100排行榜前十。武汉超算中心，是国内最大的集装箱超算中心，由湖北科投集团与武汉产投集团联合投资，整体规划设计的算力为200P，首期算力达到50P。其中1P等于每秒1千万亿（=10^15）次的浮点运算，50P的算力将超过10万台高性能计算机算力之和，其技术底座是由数万核鲲鹏处理器内核，以及数千张加速卡构成。武汉超算中心，是中国最大的集装箱超算中心，位于湖北东湖科学城核心区。 2022年8月消息，武汉超算中心正式接入“中国算力网”。算力即计算能力，具体指数据收集、传输、计算和存储能力。算力的大小表明了对数字化信息处理能力的强弱。从远古的手动计算发展到现在的数字计算，算力彰显了人类对数据处理能力的飞跃，是人类智慧的结晶。算力已经成为和水、电、燃气一样的基础资源。在生活中，手机、电脑、超级计算机等诸多硬件设备都离不开算力。从传统的计算模拟与数字仿真，到现在高性能计算、科学大数据等深度融合的第四范式，算力形成了计算速度、算法、大数据存储量、云计算服务能力等一系列衡量指标，利用人工智能、大数据、物联网、云平台等数字化软硬件基础设施，帮助各个行业实现数字化转型升级。算力的作用目前数据能力和算力需求展现不断增强态势，数据量的提升需要算力的配套进化。超大规模的数据量对算力的需求也达到了前所未有的高度和强度，算力成为支撑数字经济持续纵深发展的重要动力。没有算力，一切数字技术无从谈起。算力是数智服务的核心，如今“算力时代”已经到来。首先，算力能够替代热电力，作为推动数字经济发展的新动能、新引擎。与此同时，算力正在成为影响国家综合实力和国际话语权的关键要素，国与国的核心竞争力集中于以计算速度、计算方法、通信能力、存储能力为代表的算力，未来哪一方掌握先进的算力，谁就掌握了发展的主动权。

超算是超级计算机的简称。超级计算机（Supercomputer）是指能够执行一般个人电脑无法处理的大量资料与高速运算的电脑。就超级计算机和普通计算机的组成而言，构成组件基本相同，但在性能和规模方面却有差异。超级计算机主要特点包含两个方面：极大的数据存储容量和极快速的数据处理速度，因此它可以在多种领域进行一些人们或者普通计算机无法进行的工作。是指信息处理能力比个人计算机快一到两个数量级以上的计算机，它在密集计算、海量数据处理等领域发挥着举足轻重的作用。作为高性能计算技术产品的超级计算机，又称巨型机，是与高性能计算机或高端计算机相对应的概念。根据处理器的不同，可以把超级计算机分为两类，采用专用处理器或者采用标准兼容处理器。前者可以高效地处理同一类型问题，而后者则可一机多用，使用范围比较灵活、广泛。专一用途计算机多见于天体物理学、密码破译等领域。国际“象棋高手”“深蓝”、日本的“地球模拟器”都属于这样的超级计算机，很多超级计算机是非专用系统，服务于军事、医药、气象、金融、能源、环境和制造业等众多领域。

100P计算能力相当于50万台计算机。在目前537PFLOPS为全球第一的当下，要实现1000P，也就是百亿亿次，就需要顶尖科学家们不断地研究不断地努力。实际上，目前包括中国、美国在内的许多国家的顶尖科学家都在为之努力，但好消息还未出现。也因此，上文媒体所述的1000P并不是基于537P而言的。其二，此1000P非彼1000P。纵观上文我们已经可以断定媒体所说的1000P并不是超算意义上的1000P了，那么，既然不是，为何会有相同的叫法，二者有有何区别呢？这要从超算TOP500榜单的评判标准来解读，正常来说，入围超算计算机都要进行一项LINPACK测试，用以考察平台的双精度浮点计算能力。换言之，目前TOP500榜单上的TOP1的富岳超算的537PFLOPS成绩，就是基于双精度浮点程序的计算而取得的。但被媒体“夸夸而谈”的“1000P”并非如此，基于上文所说的平台为人工智能应用行业，所以，其运行的测试程序为Resnet-50，这一程序所测算出来的“1000P”实际上是基于半精度浮点环境所获得的。虽然同样具有权威性，但对比双精度，此1000P只能代表平台的半精度能力。其三，则是人工智能计算机与高性能计算机并非一回事。高性能计算机，大家应该都有听说过，它可以算作是科研应用的基础。人们常常提及的大气物理、流体力学、生物工程、媒体影像等，都可以通过高性能计算机来实现。可以说，高性能计算机是一种基石，它的能力越强，越能为日后各类应用的崛起提供更稳固的地基。所以，我们才会在小说《三体》中看到的“锁死人类的高性能计算机”以“阻碍人类发展”。在一定程度上，高性能计算机确实是人类发展的助推器。相反，人工智能并非如此，虽然人工智能也能深入各行各业，也对算力要求颇高，但它目前仍然无法与高性能计算机同日而语。得益于近几年深度学习、机器学习、神经网络应用的崛起，人工智能确实也越来越被大众所熟知，并且成了很多企业趋之若鹜的技术，但它只能针对特定业务、特定场景产生的应用需求，并不能覆盖整个行业。所以，人工智能与高性能计算根本就不是一回事，无论是从覆盖范围、应用场景，还是从算力表现来看，人工智能都只算高性能计算的一个小分支。即便目前人工智能的发展前景被很多专业人士看好，但百川归海，它的发展依然是基于高性能计算的发展的。1000确实大于537，但维度不同、基准不同，谁又敢百分百保证1+1就一定等于2呢？

大数据、高性能环境对存储的需求一直以来，高性能计算的主要目的就是提高运算速度，来解决大规模科学计算和海量数据的处理问题。高性能计算每秒万亿次级的强大计算能力，使其成为石油、生物勘探、气象预测、生命科学研究等领域的重要技术选择。但是随着数据量以及数据价值的不断增长，金融、电信、互联网等领域对高性能计算的需求不断加大。随着技术的发展，高性能计算系统的处理能力越来越强，任务的计算时间越来越短，对业务的价值不断提高。但是，要想实现快速的任务计算处理，高性能计算系统的存储能力是关键。因为在计算开始，要从存储系统中读取数据；计算结束时，要向存储系统中写入计算后的结果。如果这之间的读取和写入速度不匹配，不仅会拖延高性能项目的完成周期，低延迟还会严重影响高性能创造价值的能力。通常，高性能计算要求存储系统能够满足性能、可扩展性要求，保护投资回报：吞吐量达到几个甚至几十个GB/s，容量能扩展至PB级；透明的访问和数据共享；集中式的智能化管理，高性价比；可按需独立扩展容量和性能等。中桥分析师在深圳华大基因研究院实地测试了EMC Isilon 产品在其HPC 环境下的运行情况，并记录下其结果。 背景 高性能计算（High Performance Computing—HPC ）指通常使用很多处理器（作为单个机器的一部分）或者某一集群组织中几台计算机（作为单个计算资源操作）的计算系统和环境。长期以来，高性能计算应用的主要领域是科学与工程计算，诸如高能物理、核爆炸模拟、气象预报、石油勘探、地震预报、地球模拟、药品研制、CAD 设计中的仿真与建模、流体力学的计算等。如今，像金融证券、政府信息化、电信行业、教育、企业、网络游戏等领域对HPC的需求也在迅猛增长。 高性能计算的应用 高性能计算有着广泛的行业应用基础，下面列举几个行业对高性能计算的应用需求： 1. 航空航天行业 在航空航天行业，随着中国航空航天事业的快速发展，尤其是载人航天技术的巨大成功，我国科技人员对空气动力学的数值模拟研究提出了越来越多的需求，常规的计算能力远远无法满足复杂的大型飞行器设计所带来的巨大需求。在航空航天企业的设计过程中，研究人员往往需要把飞机表面分成几百万甚至几千万个离散型的网格点，然后通过高性能计算平台求解方程，得出每个网格点的温度、速度、摩擦力等各种参数，并模拟出连续型的曲线，进而为飞机设计提供宝贵的参考资料。对这类计算来说，网格点分割得越细密，计算结果的精确度也就越好。但是这些大规模设计计算问题不但单个作业计算量庞大，且需不断调整、重复计算，因此高性能在航天航空行业中占据着举足轻重的地位。 2. 能源行业 石油能源作为国家战略资源，对于国家经济、安全、军事等各方面都具有非常重要的战略意义。石油勘探承担着寻找储油构造、确定井位的重要任务。目前的主流做法就是人为的制造相应规模的地震（视勘探地区面积与深度不同），同时在相应的地层遍布若干震波收集点。由于不同材料的地质环境对地震波的影响是有规可循的，所以借助这一点，通过相关的算法，即可以通过对地震波的传递演算来“计算出”地质结构，从而找出我们所需要的能源位置。这种计算量无疑是异常庞大的，由于地震波法勘探收集的数据通常都以TB计，近年来海洋油气勘探所采集的数据甚至开始向PB规模发展。为此，只有借助高性能计算，才能在最短的时间内处理这些海量数据。 3. 生命科学 在现代生命科学领域，以数据为驱动力的改变正引发着巨大的变革。海量生物数据的分析将会增强疾病的实时监控能力和对潜在流行病做出反应的能力，但海量数据的挖掘、处理、存储却面临着前所未有的挑战。特别是随着新一代测序技术的迅猛发展，基因组学研究产生的海量数据正以每12- 18个月10倍的速度增长，已远超越着名的摩尔定律，这使得众多生物企业和科研机构面临强大的数据分析和存储需求。 在国内，生物基因行业的发展势头也不可小觑。2011年1 月30日，国家发改委已批复同意深圳依托华大基因研究院组建国家基因库，这是中国首次建立国家级基因库，首期投资为1500万元。深圳国家基因库是一个服务于国家战略需求的国家级公益性创新科研及产业基础设施建设项目，是目前我国唯一一个获批筹建的国家级基因库，是全球仅次美国、日本和欧洲三个国家级基因库之后的世界第四个国家级基因库。现在，该国家基因库已经收集了100万GB的生物数据，包含基因组、转录组、蛋白质组、代谢组及表型的数据，同时也积累了约四十万份生物样本。预计该基因库最终将达到10亿GB级别的数据容量。深圳国家基因库和国际上已有的基因库相比，它的特点是既有“湿库”也有“干库”：前者把千万种实体的动植物、微生物和人类组织细胞等资源和样本纳入网络；后者汇集巨量的核酸、基因表达、蛋白、表型等多类数据信息，成为“大数据”生物学时代研究生物生长发育、疾病、衰老、死亡以及向产业化推广的利器。 4. 金融行业 金融说到底就是数据。在金融市场中，拥有速度就意味着更高的生产力和更多的市场份额。金融计算模型相当复杂，数据收集越多，计算结果越精确。金融分析师都迫切地需要一个能模拟复杂现实环境，并进行精确处理的金融计算程序，以便对每个投资产品及时地评估投资收益，衡量投资风险，以期获得更好的投资回报。也正因此，高性能计算已经越来越多地应用到全球资本市场，以期在最短时间内实现对市场的动态响应与转换。 5. 气象预报 世纪二十年代初，天气预报方程已基本建立。但只有在计算机出现以后，数值天气预报才成为可能。而在使用并行计算机系统之前，由于受处理能力的限制，只能做到24小时天气预报。高性能计算是解决数值预报中大规模科学计算必要手段。采用高性能计算技术，可以从提高分辨率来提高预报精度。 6. 游戏动漫和影视产业 随着3D、4D电影的兴起和高清动漫趋热，由高性能计算（HPC ）集群构成的“渲染农场”已经成为三维动画、影视特效公司不可或缺的生产工具。动漫渲染基于一套完整的程序进行计算，从而通过模型、光线、材质、阴影等元素的组合设定，将动漫设计转化为具体图像。以《玩具总动员》为例，如果仅使用单台工作站（单一处理器）进行动画渲染，这部长达77分钟的影片的渲染时间将会是43年，而采用集群渲染系统，只需约80天。

CPU Intel 酷睿i5 2300 ￥ 1230 主板 技嘉 GA-PH67-UD3 ￥ 1099 内存 金士顿 2GB DDR3 1333 X 2 ￥ 280 硬盘 希捷 1TB SATA2 32M 7200转 ￥ 375 显卡 索泰 GTX470 极速版 ￥ 1999 光驱 先锋 DVR-219CHV ￥ 178 LCD 三星 E2220W ￥ 1129 机箱 航嘉 御辐王H405 ￥ 399 电源 航嘉 磐石600 ￥ 518 键鼠装 罗技 激光高手MK140键鼠套装 ￥ 139 音箱 漫步者 R101V ￥ 170 整体7516元，价格具体要看本地的，应该相差不大。

我觉得如果用于计算的话，可以考虑分布式计算。几台计算机一起算。这样效果比较好。

存储作为高性能计算机的一部分，正日益受到越来越多的关注。随着计算机网络和应用技术的发展，I/O子系统，特别是存储子系统日益成为网络服务器系统的主要瓶颈。一方面，网络技术的发展对于高性能计算机系统提出了更为广泛、更为深刻的技术需求；另一方面，网络技术的发展也引发了存储技术的革命，即网络化的存储系统。在社会需求的牵引之下，存储子系统已经成为计算机系统的设计中心。研制高性能、可扩展、高可用、可管理的以存储为核心的网络服务器系统成为服务器系统发展的主要趋势。 在这种形势下，工程中心将高性能计算研究的重点集中到研究网络存储系统以及基于网络存储系统的高性能计算机系统的关键技术上来。

神威太湖之光号超级计算机

超级计算机也被常称为超算或高性能计算机。它是一种具有超高运算速度和数据处理能力的计算机系统，能够完成大规模科学计算和复杂工程仿真等任务。超级计算机通常由数千、数万甚至数十万个处理器组成，运用高效的并行计算算法，可以快速准确地处理和分析各类数据信息，支撑着当今工业、科学和军事领域中众多的关键应用和基础研究。超级计算机在各个领域都有着重要的应用，尤其在科学、工程以及金融行业等方面具有广泛的应用。在科学研究方面，超级计算机的应用可以帮助科学家模拟并预测自然界中的复杂现象，例如天气预测、地震预测、天体物理学等。在工程行业，超级计算机的应用也非常广泛，如模拟飞机、汽车等复杂系统，可以帮助工程师提高产品设计及开发效率，减少试验试错成本，同时可以提高产品的可靠性和性能。在金融行业，超级计算机的应用也日益广泛，如高频交易、投资决策分析等。相较于普通计算机，超级计算机的运行速度和处理能力都具有极大的优势。它采用了一系列先进的计算技术和算法，例如多线程计算、向量计算、分布式计算等等。这些技术的应用可以极大地提高超级计算机的运算速度和计算效率，能够处理大规模的、复杂的科学计算和工业问题。但是，超级计算机在可靠性、能耗优化、成本管理等方面也面临着各种挑战。总而言之，超级计算机作为一种重要的计算机技术，已经成为当今科学、工程、金融等领域研究与应用的重要支撑。未来，超级计算机技术还有很大的拓展空间，它将继续推动科技进步与社会经济发展。

ecs是英文Elastic Compute Service的缩写，ecs云服务器即是弹性云服务器。云服务器的业内名称其实叫做计算单元。所谓计算单元，就是说这个服务器只能算是一个人的大脑，相当于普通电脑的CPU，里面的资源都是有限的。你要获得更好的性能，解决办法一是升级云服务器，二是将其它耗费计算单元资源的软件部署在对应的云服务上。例如数据库有专门的云数据库服务、静态网页和图片有专门的文件存储服务。其实无论是云计算，还是云主机，其关键都在于Elastic——弹性。云服务器ecs的主要原理就是基于服务器群而虚拟化的主机产品，可以弹性地升减配置，按需使用。其使用的应用场景一般可分为注重主机服务性价比的用户； 需要快速实现分布式部署的用户； 对业务的弹性扩展能力有需求的用户； 有系统高可用性和快速恢复需求的用户； 希望轻松管理系统的用户。