受益于HPC更高的速度处理大量数据的能力，全球正在进入HPC大周期，高性能计算的发展水平已经成为衡量一个国家综合实力和高科技发展水平的重要标志，美国、欧盟、日本、英国都高度重视高性能计算的发展，并在国家层面设有专门机构负责研究、制定高性能计算发展策略，我国也逐渐将高性能计算的发展提升到了国家战略层面。我国高性能计算在宇宙探索、气候模拟、材料研发、工业设计、试验研究等领域发挥着重要的作用，对国防建设和国民经济发展具有不可替代的作用。
概述
HPC（High Performance Computing）高性能计算，是一种利用超级计算机实现并行计算的理论、方法、技术以及应用的技术科学，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。它通过聚合结构，利用多台计算机和存储设备，故具有高速处理能力、高性能网络和大内存容量的特点，能够执行大量并行处理，为探索科学、工程及商业领域中的重大难题提供强大支持。
特点
01. 高速计算能力
HPC系统能够处理大规模的计算任务，并在较短的时间内完成复杂的计算任务。
02. 大规模并行处理
HPC系统通常采用并行计算技术，将计算任务分成多个子任务并同时进行处理，以提高计算效率。
03. 大规模数据处理
HPC系统能够处理大规模数据集，进行高速的数据处理和分析。
04. 深度学习和机器学习
HPC系统在深度学习、机器学习等领域具有较高的应用价值，可以加速模型训练和推理过程。
05. 高可靠性和稳定性
HPC系统通常具有冗余设计和高可靠性，确保系统的稳定运行和数据的安全性。
06. 高能效性
HPC系统在设计上通常考虑了能效问题，通过优化硬件架构和软件算法等方式降低能耗，提高能效。
07. 高吞吐量
HPC系统能够实现高吞吐量的计算和数据处理，满足大规模数据分析和处理的需求。
工作原理
在高性能计算中，处理信息的两种主要方式为：
串行处理，由中央处理器 (CPU) 完成。
每个 CPU 核心通常每次只能处理一个任务。CPU 对于运行各种功能而言至关重要，如操作系统和基本应用程序（如文字处理、办公生产力工具等，也就是一般家用及办公电脑PC笔记本）。
并行处理，可利用多个 CPU 或图形处理器 (GPU) 完成。
GPU 最初是专为图形处理而设计的。它可在数据矩阵（如屏幕像素）中同时执行多种算术运算。同时在多个数据平面上工作的能力使 GPU 非常适合在机器学习 (ML) 应用任务中进行并行处理，如识别视频中的物体。（也就是多台服务器一起并行处理）
突破超级计算的极限需要不同的系统架构。大多数高性能计算系统通过超高带宽将多个处理器和内存模块互连并聚合，从而实现并行处理。一些高性能计算系统将 CPU 和 GPU 结合在一起，被称为异构计算。
具体工作原理如下：
1、集群配置：HPC 集群由多台通过高速网络连接的计算机或节点组成。每个节点配备一个或多个处理器、内存和存储。
2、任务并行化：计算工作被划分为更小的、独立的任务，这些任务可以在集群中的不同节点上同时运行。这称为任务并行化。
3、数据分布：计算所需的数据分布在各个节点之间，以便每个节点都有一部分数据可以处理。
4、计算：每个节点并行执行其部分计算，结果被共享并最终集成，直至工作完成。
5、监控和控制：集群包括监控节点性能并控制任务和数据分配的软件工具。这有助于确保计算高效运行。
6、输出：最终输出是集群中所有节点执行的综合计算的结果。输出通常保存到大型并行文件系统和/或以图形方式呈现为图像或其他视觉描述，以方便发现、理解和交流。
算力
HPC是利用聚集起来的计算能力来处理标准工作站无法完成的数据密集型计算任务，我们一起来了解下何为算力。
1、FLOPS （每秒浮点运算次数）
FLOPS（每秒浮点运算次数）是指计算机处理浮点运算（带有小数点的数字进行数学运算，需要考虑精度问题和舍入误差等问题）的能力，它衡量的是计算机每秒能够完成多少次浮点运算。
FLOPS是衡量计算机高性能计算能力的指标，通常用于衡量超级计算机、高性能计算服务器和图形处理器（GPU）等的计算能力。
例如，一个计算机系统的FLOPS为1 TFLOPS(1万亿次浮点运算每秒)，意味着它每秒可以完成1万亿次浮点运算。
2、IPS （每秒指令数）
IPS(每秒指令数)是指计算机处理指令的速度，它衡量的是计算机每秒能够执行多少条指令。
IPS是衡量计算机单指令性能的指标，通常用于衡量中央处理器（CPU）等的性能。
例如，一个CPU的IPS为3 GHz（每秒可以执行3亿次指令），意味着它每秒可以执行3亿次指令。
3、TPS （每秒事务数）
TPS（每秒事务数）是指计算机处理事务的能力，它衡量的是计算机每秒可以完成多少个事务。
通常用于衡量数据库服务器的性能。例如，一个数据库服务器的TPS为1000，意味着它每秒可以处理1000个数据库事务。
分类
一、HPC按应用领域可分为：
1、科学计算类
物理化学、气象环保、生命科学、石油勘探、天文探测等。
例如生物科学上计算 DNA 序列、化学上有机化学分子计算、物理学中复杂的模型推演、数学中复杂的计算等等。
2、工程计算类
计算机辅助工程、计算机辅助制造、电子设计自动化、电磁仿真等。
基于现代力学理论的数值仿真技术广泛应用于航天航空、汽车、船舶、机械、建筑、电子等行业领域。
3、智能计算类
人工智能计算，包括：机器学习、深度学习、数据分析等。
此外计算金融、国防科技、医学成像、图像编解码、大数据分析等等各种领域都是 HPC 的用武之地。
二、HPC按应用模式可分为：
1、计算密集型应用
计算密集型应用这种类型的HPC集群，主要针对的就是计算力，也就是在应用的过程当中需要对收集到的各种数据进行实时的计算，例如气象分析、环境监测分析、系统仿真等等，而HPC集群拥有十分强大的计算能力，能够应对这种强度很高的计算需求，满足这些领域的计算要求。
2、数据密集型应用
像图书馆、银行、证券、税务等行业虽然并不需要进行很多的实时数据计算，但是因为行业本身所具有的性质，使用的系统当中会拥有庞大的数据，而且数据还在与日俱增，为了让其得到更好的管理与应用，也可以使用HPC集群，只不过需要使用的是数据密集型应用类型。
3、通信密集型应用
信技术是我们生活与工作中不可缺乏的一种技术类型，而且人们对此也越来越依赖，所以各种网站、信息中心、流媒体等行业通常会使用通信密集型的HPC集群应用类型，可以让连接在一起的计算机系统进行协同工作。
前景
HPC高性能计算在未来有着广阔的发展前景，主要体现在以下几个方面：
处理能力不断提升：随着计算技术的不断进步，HPC系统的处理能力将继续提升，能够处理更大规模、更复杂的计算任务。
应用领域不断拓展：HPC在科学研究、工程仿真、生物信息学、金融等领域得到广泛应用，未来随着技术的发展，其应用领域将不断拓展，涉及更多领域如医疗健康、气候预测、智能制造等。
人工智能与深度学习：随着人工智能和深度学习的兴起，HPC系统将在这些领域发挥更重要的作用，加速模型训练和推理过程，推动人工智能技术的发展。
量子计算的发展：量子计算作为下一代计算技术，有望在HPC领域带来革命性的变化，可以解决传统计算无法处理的问题，未来HPC系统与量子计算的结合将为计算能力带来新的突破。
节能环保：在HPC系统设计中，节能和环保将成为重要考虑因素，未来HPC系统将更加注重能效性，采用新型节能技术和可持续能源，降低能耗和碳排放。
总的来说，随着科技不断进步和需求不断增长，HPC高性能计算在未来将继续发挥重要作用，为人类社会带来更多的科学发现、工程创新以及社会进步。
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