受益于HPC更高的速度處理大量數據的能力，全球正在進入HPC大周期，高性能計算的發展水平已經成為衡量一個國家綜合實力和高科技發展水平的重要標志，美國、歐盟、日本、英國都高度重視高性能計算的發展，并在國家層面設有專門機構負責研究、制定高性能計算發展策略，我國也逐漸將高性能計算的發展提升到了國家戰略層面。我國高性能計算在宇宙探索、氣候模擬、材料研發、工業設計、試驗研究等領域發揮著重要的作用，對國防建設和國民經濟發展具有不可替代的作用。

概述

HPC（High Performance Computing）高性能計算，是一種利用超級計算機實現并行計算的理論、方法、技術以及應用的技術科學，構建高性能計算系統的主要目的就是提高運算速度，要達到每秒萬億次級的計算速度，對系統的處理器、內存帶寬、運算方式、系統I/O、存儲等方面的要求都十分高。它通過聚合結構，利用多臺計算機和存儲設備，故具有高速處理能力、高性能網絡和大內存容量的特點，能夠執行大量并行處理，為探索科學、工程及商業領域中的重大難題提供強大支持。

特點

01. 高速計算能力
HPC系統能夠處理大規模的計算任務，并在較短的時間內完成復雜的計算任務。

02. 大規模并行處理
HPC系統通常采用并行計算技術，將計算任務分成多個子任務并同時進行處理，以提高計算效率。03. 大規模數據處理
HPC系統能夠處理大規模數據集，進行高速的數據處理和分析。04. 深度學習和機器學習
HPC系統在深度學習、機器學習等領域具有較高的應用價值，可以加速模型訓練和推理過程。05. 高可靠性和穩定性
HPC系統通常具有冗余設計和高可靠性，確保系統的穩定運行和數據的安全性。06. 高能效性
HPC系統在設計上通常考慮了能效問題，通過優化硬件架構和軟件算法等方式降低能耗，提高能效。

07. 高吞吐量
HPC系統能夠實現高吞吐量的計算和數據處理，滿足大規模數據分析和處理的需求。

工作原理

在高性能計算中，處理信息的兩種主要方式為：

串行處理，由中央處理器 (CPU) 完成。每個 CPU 核心通常每次只能處理一個任務。CPU 對于運行各種功能而言至關重要，如操作系統和基本應用程序（如文字處理、辦公生產力工具等，也就是一般家用及辦公電腦PC筆記本）。

并行處理，可利用多個 CPU 或圖形處理器 (GPU) 完成。GPU 最初是專為圖形處理而設計的。它可在數據矩陣（如屏幕像素）中同時執行多種算術運算。同時在多個數據平面上工作的能力使 GPU 非常適合在機器學習 (ML) 應用任務中進行并行處理，如識別視頻中的物體。（也就是多臺服務器一起并行處理）

突破超級計算的極限需要不同的系統架構。大多數高性能計算系統通過超高帶寬將多個處理器和內存模塊互連并聚合，從而實現并行處理。一些高性能計算系統將 CPU 和 GPU 結合在一起，被稱為異構計算。

具體工作原理如下：

1、集群配置：HPC 集群由多臺通過高速網絡連接的計算機或節點組成。每個節點配備一個或多個處理器、內存和存儲。2、任務并行化：計算工作被劃分為更小的、獨立的任務，這些任務可以在集群中的不同節點上同時運行。這稱為任務并行化。3、數據分布：計算所需的數據分布在各個節點之間，以便每個節點都有一部分數據可以處理。4、計算：每個節點并行執行其部分計算，結果被共享并最終集成，直至工作完成。5、監控和控制：集群包括監控節點性能并控制任務和數據分配的軟件工具。這有助于確保計算高效運行。6、輸出：最終輸出是集群中所有節點執行的綜合計算的結果。輸出通常保存到大型并行文件系統和/或以圖形方式呈現為圖像或其他視覺描述，以方便發現、理解和交流。

算力

HPC是利用聚集起來的計算能力來處理標準工作站無法完成的數據密集型計算任務，我們一起來了解下何為算力。

1、FLOPS （每秒浮點運算次數）FLOPS（每秒浮點運算次數）是指計算機處理浮點運算（帶有小數點的數字進行數學運算，需要考慮精度問題和舍入誤差等問題）的能力，它衡量的是計算機每秒能夠完成多少次浮點運算。FLOPS是衡量計算機高性能計算能力的指標，通常用于衡量超級計算機、高性能計算服務器和圖形處理器（GPU）等的計算能力。例如，一個計算機系統的FLOPS為1 TFLOPS(1萬億次浮點運算每秒)，意味著它每秒可以完成1萬億次浮點運算。

2、IPS （每秒指令數）IPS(每秒指令數)是指計算機處理指令的速度，它衡量的是計算機每秒能夠執行多少條指令。IPS是衡量計算機單指令性能的指標，通常用于衡量中央處理器（CPU）等的性能。例如，一個CPU的IPS為3 GHz（每秒可以執行3億次指令），意味著它每秒可以執行3億次指令。3、TPS （每秒事務數）TPS（每秒事務數）是指計算機處理事務的能力，它衡量的是計算機每秒可以完成多少個事務。

通常用于衡量數據庫服務器的性能。例如，一個數據庫服務器的TPS為1000，意味著它每秒可以處理1000個數據庫事務。

分類

一、HPC按應用領域可分為：

1、科學計算類

物理化學、氣象環保、生命科學、石油勘探、天文探測等。

例如生物科學上計算 DNA 序列、化學上有機化學分子計算、物理學中復雜的模型推演、數學中復雜的計算等等。

2、工程計算類

計算機輔助工程、計算機輔助制造、電子設計自動化、電磁仿真等。

基于現代力學理論的數值仿真技術廣泛應用于航天航空、汽車、船舶、機械、建筑、電子等行業領域。

3、智能計算類

人工智能計算，包括：機器學習、深度學習、數據分析等。

此外計算金融、國防科技、醫學成像、圖像編解碼、大數據分析等等各種領域都是 HPC 的用武之地。

二、HPC按應用模式可分為：

1、計算密集型應用

計算密集型應用這種類型的HPC集群，主要針對的就是計算力，也就是在應用的過程當中需要對收集到的各種數據進行實時的計算，例如氣象分析、環境監測分析、系統仿真等等，而HPC集群擁有十分強大的計算能力，能夠應對這種強度很高的計算需求，滿足這些領域的計算要求。

2、數據密集型應用

像圖書館、銀行、證券、稅務等行業雖然并不需要進行很多的實時數據計算，但是因為行業本身所具有的性質，使用的系統當中會擁有龐大的數據，而且數據還在與日俱增，為了讓其得到更好的管理與應用，也可以使用HPC集群，只不過需要使用的是數據密集型應用類型。

3、通信密集型應用

通信技術是我們生活與工作中不可缺乏的一種技術類型，而且人們對此也越來越依賴，所以各種網站、信息中心、流媒體等行業通常會使用通信密集型的HPC集群應用類型，可以讓連接在一起的計算機系統進行協同工作。

前景HPC高性能計算在未來有著廣闊的發展前景，主要體現在以下幾個方面：處理能力不斷提升：隨著計算技術的不斷進步，HPC系統的處理能力將繼續提升，能夠處理更大規模、更復雜的計算任務。應用領域不斷拓展：HPC在科學研究、工程仿真、生物信息學、金融等領域得到廣泛應用，未來隨著技術的發展，其應用領域將不斷拓展，涉及更多領域如醫療健康、氣候預測、智能制造等。人工智能與深度學習：隨著人工智能和深度學習的興起，HPC系統將在這些領域發揮更重要的作用，加速模型訓練和推理過程，推動人工智能技術的發展。量子計算的發展：量子計算作為下一代計算技術，有望在HPC領域帶來革命性的變化，可以解決傳統計算無法處理的問題，未來HPC系統與量子計算的結合將為計算能力帶來新的突破。節能環保：在HPC系統設計中，節能和環保將成為重要考慮因素，未來HPC系統將更加注重能效性，采用新型節能技術和可持續能源，降低能耗和碳排放。

總的來說，隨著科技不斷進步和需求不斷增長，HPC高性能計算在未來將繼續發揮重要作用，為人類社會帶來更多的科學發現、工程創新以及社會進步。

來源：懌智信息