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高性能计算应用案例高性能计算（High Performance Computing，HPC）是指利用超级计算机或者并行计算平台，采用高速、大规模、复杂的计算方法，用以解决科学、工程、商业和社会中的复杂问题。
下面将介绍几个高性能计算在不同领域的应用案例。
一、天气预报和气候模拟天气预报和气候模拟需要处理大量的气象数据和复杂的数学模型。
高性能计算通过并行计算的能力，可以加快天气预报的速度，提高准确性。
例如，中国气象局利用高性能计算技术，成功预测了2008年北京奥运会开幕式前一周的台风路径，为奥运会安全保障工作提供了重要依据。
此外，高性能计算还能够用于气候模拟，帮助科学家更好地理解地球的变化趋势，为应对气候变化提供科学依据。
二、基因组学研究基因组学研究需要处理巨大的基因序列数据，通过高性能计算，可以加快基因组测序和分析的速度。
例如，国际人类基因组计划利用高性能计算技术，成功测序了人类基因组，为医学研究和疾病治疗提供了重要的基础。
高性能计算还能够进行基因组比对、基因功能预测等工作，帮助科学家深入了解基因的结构和功能，促进生物医学研究的进展。
三、航空航天工程航空航天工程需要进行复杂的气动力分析、结构力学计算和飞行模拟等工作。
高性能计算提供了强大的计算能力，可以加速工程设计与优化，减少试验与验证的成本。
例如，中国的飞机制造商利用高性能计算技术，成功优化了飞机的气动外形设计，提高了飞机的飞行性能和燃油利用率。
高性能计算还能够进行飞行模拟，帮助飞行员培训和飞行安全预警。
四、金融风险建模金融风险建模需要处理大量的数据和复杂的数学模型。
高性能计算可以快速进行风险计算和模拟，帮助金融机构制定风险管理策略。
例如，利用高性能计算技术，可以进行蒙特卡洛模拟，评估金融产品的价值和风险。
高性能计算还能够处理大规模的金融数据，进行快速的实时数据分析，提高金融交易的效率和安全性。
五、药物研发与计算医学药物研发和计算医学需要进行大规模的分子模拟、药物筛选和临床试验设计等工作。
hpc的常用测试基准高性能计算（HPC）是一种用于处理大规模数据和复杂计算的技术，它在各个领域都有广泛的应用。
为了评估和比较不同HPC系统的性能，常常使用一些常用的测试基准来衡量其计算能力、存储带宽和内存访问速度等方面。
下面将介绍HPC常用测试基准的几个重要指标。
一、LinpackLinpack是评估大型集群计算机系统性能最常用的基准测试之一。
它通过解线性方程组来衡量计算机系统的运算速度。
线性方程组是很多科学和工程计算问题的基础，因此Linpack测试可以真实地反映出计算机系统的性能。
该测试基准的结果以每秒百万次浮点运算（MFLOPS）的形式呈现，MFLOPS值越高，计算机系统性能越好。
二、HPLHPL（High Performance Linpack）是Linpack测试在实际应用中的扩展和优化。
HPL是一种高效的并行计算方案，它可以提供更加准确和可靠的计算能力评估。
HPL测试的结果同样以MFLOPS形式呈现，但相较于传统Linpack测试，HPL在处理大规模问题时更加稳定和可靠。
三、HPC ChallengeHPC Challenge是一整套HPC性能测试工具，主要用于评估HPC系统在不同方面的性能，包括处理器性能、内存性能、存储性能等。
HPC Challenge包含了一系列的测试项目，例如随机访问、带宽、点积计算等。
通过执行这些测试项目，可以全面评估HPC系统的性能和可扩展性。
四、STREAMSTREAM测试是用于评估内存系统的性能的基准测试。
它通过执行一系列内存操作来测量内存的带宽和延迟。
STREAM测试结果以GB/s形式呈现，表示内存系统每秒钟能够传输的数据量，带宽值越高表示内存系统性能越好。
五、SPEC HPCSPEC HPC是一系列基准测试，专门针对科学和工程计算的应用场景进行性能评估。
SPEC HPC基准测试覆盖了许多复杂的应用程序，例如流体动力学、分子动力学、量子化学等领域。
它能够测量HPC系统在不同应用场景下的运算速度和效率。
科研领域hpc的典型应用场景高性能计算（HighPerformanceComputing，HPC）是指以高计算性能，提供高速数据处理和计算能力的计算技术。
HPC技术主要应用于科研领域，可以大大提升科研效率，改善研究工作流程和研究成果。
本文将介绍HPC在科研领域的典型应用场景。
首先，HPC可用于科学计算。
科学计算是指将物理、化学、生物等学科的理论、模型和方法运用于计算机上，用以求解复杂的数学问题，并能够得到满意结果。
HPC技术可以大大提升计算速度，用最短的时间进行大规模计算，比如可以用来模拟大型物理系统，求解复杂的数学模型，计算空间、时间和质量参数，研究复杂的自然和社会现象。
其次，HPC技术可以用于数值模拟和数据分析。
数值模拟是指通过模拟一定的真实模型，研究这种模型的物理属性变化，以及伴随的数据模拟和处理。
HPC可以实现各种处理能力和存储空间，从而能够更加精准地模拟现实环境中的现象，帮助科学家们熟悉该现象的各种特性和变化，以及发现隐藏的规律。
此外，HPC技术也可用于数据挖掘。
数据挖掘是指从大量数据中提取出有价值的信息和知识，以便改善研究成果和工作效率。
HPC可以用来处理大规模结构化和非结构化数据，以及深度学习等新兴技术，帮助科学家更有效地获取、处理和分析信息，挖掘出有价值的知识。
最后，HPC技术还可以应用于计算机视觉和语音识别。
计算机视觉和语音识别利用深度学习等技术，结合传感器应用，将视频、图片和语音信息转换为有意义的信息，以及科学家研究的有关结果。
由于这些技术需要大量的计算和存储资源，因此HPC技术的应用非常重要。
HPC可以为科学家提供更好的计算性能，帮助他们更快地分析复杂的大数据，实现有效率、准确的结果。
综上所述，HPC在科学研究中发挥着重要作用，在科研领域的典型应用场景有科学计算，数值模拟和数据分析，数据挖掘，计算机视觉和语音识别等。
HPC技术可以提供高速的计算能力，为科学研究提供强有力的支持，改善研究工作流程和研究成果，有助于科学的发展。
高性能计算及应用高性能计算（High Performance Computing，HPC）是指可以利用大规模并行计算机和高速网络及存储系统来解决计算、数据处理、模拟等科学与工程问题的计算机技术。
随着大数据时代的到来以及科学技术的不断发展，在国防、国家安全与经济社会等各个领域，都开始逐渐重视和依靠高性能计算技术。
一、高性能计算的基础知识1.1 高性能计算的定义高性能计算是一种可以在短时间内完成比普通工作站所能完成的计算任务的计算方式。
使用大规模并行计算机，使得计算能够以更快的速度运行。
高性能计算不仅是解决复杂问题的重要方式，也是推动科学技术和工程技术进步的重要基础。
1.2 高性能计算的发展历程高性能计算的发展历程大体上可分为三个阶段：（1）单机运算阶段：20世纪90年代，高性能计算主要是通过提高单机的运算速度和内存的容量提升整体的计算能力。
（2）集群计算阶段：21世纪初期，高性能计算开始将多个个人计算机通过网络连接起来，形成一个计算集群，这种计算方式具有较好的可扩展性，且成本相对较低。
（3）云计算阶段：随着虚拟化技术的成熟和网络带宽的提升，高性能计算可以通过云计算平台实现按需使用计算资源，同时其大规模转型也使得计算能力和可扩展性都得到了大幅提升。
1.3 高性能计算的使用范围高性能计算的使用范围非常广泛，包括但不限于以下领域：（1）航空航天与国防：包括飞行器的设计、发动机仿真测试、天气预报、气象灾害预警等。
（2）工业领域：包括工业生产流程的模拟、产品设计、生产计划的优化等。
（3）生命科学：包括生物大分子结构的计算以及功能研究，基因组测序、药物设计等。
（4）金融领域：包括金融市场预测、风险控制等。
二、高性能计算的应用案例2.1 高性能计算在航空航天与国防领域的应用高性能计算在航空航天与国防领域的应用非常广泛。
例如，美国国家航空航天局利用高性能计算技术对火星探测车和卫星的发射进行计算，以保证飞行器在离开地球后的正常工作；美国国防部则利用高性能计算技术进行机器人的研发、高技术武器的测试等。
金融领域中高性能计算技术的研究与应用一、引言随着金融市场的不断发展，信息技术的应用逐渐成为了金融行业优势的重要来源。
高性能计算技术随之应运而生，成为了现代金融行业中不可或缺的一部分。
本文将着重探讨金融领域中高性能计算技术的研究与应用。
二、什么是高性能计算技术高性能计算技术（High Performance Computing，以下简称HPC），是一种具有强大计算能力和高速数据处理能力的计算机技术，能够在极短时间内处理并分析海量数据。
HPC主要通过并行计算和集群计算来实现高效的数据处理。
并行计算是指将一个计算任务划分成多个子任务，同时在多台计算机系统上并行执行，从而提高计算效率。
集群计算则是将多台计算机系统联合起来，形成一个计算机网络，共同完成计算任务。
三、在金融领域中HPC的应用1. 高频交易高频交易是指通过计算机程序，利用快速传输线路、强大的计算处理能力和算法交易等技术手段，来获取微小的交易利润。
在高频交易中，毫秒级别的响应速度就可能决定着交易是否成功。
HPC技术可以通过提高计算速度和处理能力来帮助交易商获得更好的交易结果。
在金融领域中，有一些基于HPC技术的交易算法已经被广泛应用，并取得了较好的效果。
2. 风险管理金融市场的风险管理是金融机构必须解决的重要问题。
近年来，金融市场的不稳定性和风险性不断增加，使得金融机构必须寻找更加精细化的风险管理方法。
HPC技术可以实现对投资组合进行全面的监测和评估，分析不同市场和行业的数据趋势，寻找更加精细化的投资策略，并提高决策的准确性。
3. 人工智能和机器学习人工智能和机器学习技术的应用在金融领域中日益增加。
利用人工智能和机器学习技术，可以分析并预测金融市场的动态，提供更加精准的预测和决策支持。
在实际应用中，人工智能和机器学习技术需要巨大的计算和数据处理能力，HPC技术可以在这方面发挥着重要的作用。
四、HPC在金融领域中的挑战在金融领域中，HPC技术的应用面临着许多挑战：1. 硬件设施投入较大，需要高成本维护。
计算机HPA计算机高性能计算（High-Performance Computing, HPC）的发展与应用近年来，随着科技的不断进步与计算能力的提高，计算机高性能计算(High-Performance Computing, HPC) 在各个科学领域中发挥着越来越重要的作用。
本文将探讨计算机高性能计算的定义、发展历程与应用领域，并对其未来发展进行展望。
一、计算机高性能计算的定义与特点计算机高性能计算是指通过集成大量计算资源、高速网络和先进算法等手段，来解决那些无法通过传统计算手段解决的复杂科学问题的一种计算模式。
它以高度并行的运算能力和大规模数据处理能力为特点，能够快速、高效地处理大规模数据与计算任务。
二、计算机高性能计算的发展历程计算机高性能计算起源于上世纪六十年代的超级计算机。
随着硬件技术的发展，超级计算机的性能不断提高，大规模并行计算开始得到广泛应用。
二十一世纪初，随着多核处理器、分布式计算和高速网络的发展，高性能计算得以更广泛地应用于科学计算、工程分析、经济建模、医学研究等领域。
三、计算机高性能计算的应用领域1. 科学计算领域：高性能计算在天文学、物理学、化学与材料科学等领域的应用十分广泛。
它可以模拟宇宙的演化过程、研究原子和分子的结构与行为，从而推动科学的进步。
2. 工程分析领域：高性能计算可用于工程结构分析、流体动力学、电磁学仿真等领域。
它可以优化设计方案、提高工程效率，并且减少试验次数和成本。
3. 经济建模领域：高性能计算在金融风险管理、经济预测、投资策略等领域具有重要应用。
通过大规模数据处理和复杂算法分析，可以提供有效决策支持。
4. 医学研究领域：高性能计算在生物信息学、基因组学、药物研发等方面发挥着重要作用。
它可以加速基因测序、分析疾病模型，并且帮助开发新的治疗方法。
四、计算机高性能计算的未来展望随着计算机硬件和软件技术的不断进步，高性能计算将继续发展壮大，并在更多领域发挥作用。
高性能计算与应用研究随着科技和经济的不断发展，计算机技术已经成为现代生产和科学研究的重要工具。
高性能计算则是计算机领域的重要分支，可以优化计算机硬件和软件系统，实现更快、更稳定、更高效的计算和数据处理。
本文将从高性能计算的定义、技术体系、主要应用领域和未来发展趋势等多个方面进行深入探讨。
一、高性能计算的定义高性能计算，简称HPC (High Performance Computing)，是指开展大规模计算、深度学习、数据科学等任务的一种计算范式。
它主要运用计算机系统的并行、分布式、异构和高可用等特点，将计算、存储、网络、软件和人力等资源无缝集成，从而实现高速度、高效率和高可靠性的计算和数据处理。
高性能计算系统通常包括多个计算节点、存储节点、网络交换机和调度器等硬件组件。
二、高性能计算技术体系高性能计算技术是一个开放的、复杂的和多层次的技术体系，涵盖了计算、存储、网络、软件和人工智能等方方面面。
具体来说，高性能计算技术体系包括以下几个方面：1.计算技术：计算技术包括CPU/GPU、FPGA/CPU/GPU、功率墙、超级计算机等不同类型的计算节点。
它们通过并行计算、向量计算、矩阵计算、量子计算等方式，提高计算效率和算法精度。
2.存储技术：存储技术包括硬盘、固态硬盘、闪存、内存等多种类型的数据存储介质。
它们通过优化数据访问、数据备份、数据恢复和数据安全等方面，提高数据的可靠性和可访问性。
3.网络技术：网络技术包括局域网、广域网、光纤、交换机、路由器等多种类型的网络设备。
它们通过优化数据传输、分布式文件系统、数据中心网络、云计算和容器化等技术，提高了计算和数据处理的效率和可靠性。
4.软件技术：软件技术包括操作系统、编程语言、编译器、并行库、调度器等多种类型的软件工具。
它们通过优化代码质量、并行性、负载均衡性、数据局部性等方面，提高了程序性能和可扩展性。
5.人工智能技术：人工智能技术包括深度学习、自然语言处理、图像识别、机器学习等多种类型的技术工具。
hpc知识点总结HPC（High Performance Computing，高性能计算）是一种计算能力强大的计算机技术，旨在通过使用大量处理器和内存资源来处理复杂的计算任务。
HPC在科学研究、工程模拟、数据分析等领域发挥着重要作用。
本文将就HPC的一些重要知识点进行总结，以便读者对HPC有更深入的了解。
一、HPC的基本概念和特点HPC是一种能够高效处理大规模数据和复杂计算任务的计算技术。
它的特点包括高性能、高并行性和高可扩展性。
HPC系统通常由大量的处理器、高速网络和大容量存储组成，能够提供强大的计算能力和存储能力。
二、HPC的应用领域HPC技术广泛应用于科学研究、工程模拟、气象预报、地震分析、金融风险计算、医学影像处理等领域。
通过HPC技术，科学家可以进行更精确的模拟和预测，工程师可以进行更复杂的仿真和优化，金融机构可以更准确地评估风险，医生可以更精细地分析医学影像。
三、HPC系统的基本组成HPC系统由计算节点、存储节点和网络节点组成。
计算节点负责执行计算任务，存储节点负责存储数据，网络节点负责连接计算节点和存储节点。
计算节点通常由多个处理器和内存组成，存储节点通常由高速磁盘阵列构成，网络节点通常由高速网络交换机和路由器组成。
四、HPC系统的并行计算模式HPC系统采用并行计算模式来提高计算效率。
并行计算模式包括任务并行、数据并行和混合并行。
任务并行将任务分成多个子任务并在不同的计算节点上执行，数据并行将数据分成多个子数据并在不同的计算节点上处理，混合并行将任务和数据同时并行处理。
五、HPC系统的性能评价指标HPC系统的性能评价指标包括计算能力、存储能力、网络带宽和延迟等。
计算能力通常以浮点运算速度来衡量，存储能力通常以存储容量和读写速度来衡量，网络带宽和延迟则反映了系统之间通信的效率。
六、HPC系统的优化方法为了提高HPC系统的性能，可以采用优化方法来优化系统的计算、存储和通信性能。
计算优化包括算法优化、并行优化和负载均衡；存储优化包括数据布局优化和I/O优化；通信优化包括网络拓扑优化和通信库优化。
高性能计算的实践和应用随着科技的不断进步和计算机技术的不断发展，高性能计算成为了一个颇为热门的话题。
在各个领域，高性能计算都被广泛运用，成为了推动科技进步和社会发展的重要动力。
一、高性能计算的概念高性能计算（High-performance Computing, HPC）是指利用超级计算机、集群等高性能计算设备，以及各种相应的软件技术，以高效、高速地实现多种复杂计算和数据处理的计算技术。
在高性能计算中，通常需要使用多核心、并行处理等技术，以提高计算效率。
二、高性能计算的实践在各个领域，高性能计算都被广泛应用。
例如，在科学研究方面，高性能计算可以帮助科学家们进行大规模的数据处理和复杂的计算，进而推动科学研究的进步。
在医学领域，高性能计算也被用于分析和处理医学图像、药物筛选等方面。
在工业生产中，高性能计算可以优化生产过程、模拟设计、预测产品性能等。
在高性能计算的实践中，除了利用高性能计算设备和软件，还需要注重开发相关的算法和模型来解决问题。
算法和模型的发展和优化，对于高性能计算的实现和应用具有重要的意义。
三、高性能计算在实际应用中的案例1. 天气预报领域天气预报需要进行大量的数据处理和复杂的计算，以生成精准的预报结果。
高性能计算能够帮助科学家们处理和分析大量的气象数据，以提高预报的准确性。
例如，美国国家气象局使用超级计算机来模拟和预测飓风、暴雨等自然灾害，提供及时准确的预警和应对措施。
2. 汽车工业领域在汽车工业中，高性能计算被广泛应用于汽车设计、制造、性能评估等方面。
例如，通用汽车公司在汽车设计中使用高性能计算和仿真软件，以优化汽车车身和零部件的结构和性能，提高汽车的安全性和性能。
3. 能源领域能源领域也是高性能计算的重要应用领域之一。
例如，欧洲核子研究组织在核物理研究方面使用高性能计算系统，模拟和研究核反应的过程。
另外，中国国家能源集团利用集群计算系统来优化包括煤炭、石油、天然气等在内的能源产业生产流程，提高资源的利用效率。
高性能计算的科学应用高性能计算（High Performance Computing，简称HPC）是指基于高速网络、快速储存器和超级计算机等高端技术，进行多维度的模拟、模型计算、数据分析和可视化等事项。
它主要是用来解决一些庞大、复杂、难以通过实验手段获取结果和信息的科学、工程、医学问题，而不仅仅是为企业提供决策、数据挖掘等商业上的代价。
在当今科技发展的大趋势下，高性能计算已成为科学研究的重要工具之一，能够为人们带来许多意想不到的科学应用。
1. 生命科学在生命科学领域，高性能计算已成为研究生物信息学、转化医学和药物研发的基石。
生命科学方面的研究包括了对新药物分析、分子仿真、基因组学、蛋白质工程以及分子动力学等问题的解决。
其中，分子动力学的研究特别引人注目，主要是通过模拟分子间的相互作用力进行计算，以预测分子的行为和互动。
2. 航空航天在航空航天领域，高性能计算的主要应用方向是飞行器设计，控制系统分析和优化，以及飞行模拟等。
这包括了飞机的气动外形设计、材料分析和试验，涡轮机引擎的优化和改进，以及航空电子设备的设计和验证等课题。
3. 自然资源在自然资源领域，高性能计算用于分析、优化和预测地球系统的运作，从而改进环境质量、保护资源和推进可持续发展。
这方面的研究包括了对气象、海洋、气候、水资源以及地球物理化学等方面的计算，以及基于这些计算得到的应用，如旱灾预警、气候变化预测、海底资源勘探和地震学等。
4. 新材料在物质科学领域，高性能计算可用于材料基因组学、分子设计、材料模拟和制造过程模拟等方面的研究。
通过HPC将实验数据、理论计算和模拟结果相结合，可以更加快速和准确地设计和制造出新的材料，为各行各业提供技术支持和帮助。
5. 人工智能随着人工智能的发展，高性能计算已成为必不可少的工具，辅助进行自然语言处理、机器学习、视觉识别、推理和规划等事项。
这需要巨大且高效的计算能力来实现，因为现阶段的机器学习和深度学习算法需要处理“海量”级别的数据，也需要有充足的计算能力来进行模型训练和测试。
高性能计算平台（HPC）简介SHPC概念简介HPC技术架构HPC应用分析123HPC案例实践4HPC面临挑战5普通计算—传统列车高性能计算—高铁列车 高性能计算好比“高铁列车”，除了车头，每节车厢都有动力，所以算得快。
普通计算好比“传统列车”，只有车头有动力，所以算得慢。
高性能计算(High Performance Computing)，通过软件和网络将多台独立的计算机组建成为一个统一系统，通过将一个大规模计算任务进行分割并分发至内部各个计算节点上来实现对中大规模计算任务的支持。
目标：提高大规模应用问题的求解速度，包括但不限于工程仿真、材料科学、生命医药等领域。
l 计算性能强大l 具有海量级存储空间l 高速数据通讯l 完整的软件基础平台软件部分：集群管理软件、作业调度软件、并行存储软件，并行环境，操作系统，行业应用软件硬件部分：服务器、网络、存储数据中心服务部分：专业售后服务，专业应用调优、开发服务，专业设计咨询服务生命科学气象预报数值计算石油勘探生物物理汽车设计药物设计航空航天国防军事云计算中心/省市计算中心异构集群芯片设计基因信息影视渲染船舶制造高性能计算机是一个国家综合实力的体现HPC行业应用HPC超级计算快速发展我国超级计算系统研制过去十年，我国在顶尖超算系统研制处于国际领先行列我国超级计算系统部署情况2023.062022.11过去十年，我国超算系统部署数量处于国际领先行列我国应用情况（以入围ACM Gordon Bell Prize为例）2014地震模拟2016大气动力框架相场模拟海浪模拟地震模拟气候模拟20172018图计算框架量子模拟人造太阳第一性原理过去十年，依托我国顶尖超算系统，大规模并行应用设计和研制方面取得显著进步2021获得国际超算最高奖ACM Gordon Bell奖CPU计算节点硬件平台软件平台应用场景GPU计算节点整机柜产品并行文件存储高性能计算管理平台基础设施管理平台高性能计算行业应用大内存服务器通用服务器气象海洋生命科学物理化学材料科学工业仿真高能物理石油勘探动漫渲染天文遥感基础设施数据中心高密服务器HGX机型PCIe机型整机柜服务器高速网络InfiniBand网络RoCE网络全闪存储混闪存储集群管理集群调度作业提交精细计费应用特征分析平台系统环境微模块数据中心（MDC）液冷MDC 风液式解决方案操作系统编译器并行环境数学库HPC全栈方案架构HPC集群软硬件层次架构SAAS 并行环境PAAS 节点X86机架异构节点X86刀片Gauss Fluent Vasp Wien2k 基础设施供电系统(UPS&PDU)机房机柜系统(水冷/风冷)空调系统(精密空调)……Material studio Matlab 异构开发并行开发集群管理平台网络IB/OPA 千/万兆以太网络KVM IPMIIAAS 存储存储服务器IB/FC 存储阵列集群软件操作系统Linux（RedHat，CentOS…）Windows Server 编译环境环境工具并行文件系统调试工具应用软件应用开发……并行化应用模式应用结点间通讯系统与控制内部互连计算单元处理器，物理层设计，硬件管理Linux, Windows 操作系统与配置管理 操作系统中间件通讯函数库 (MPI, DVSM, PVM, etc) 集群控制与管理编译器，函数库，性能分析与调试工具开发工具作业管理批作业序列与调度，集群监控，系统扩展工具用户, ISV’s 软件工具 HPC 增值供应商 平台与网络供应商供电系统，制冷系统，机房环境基础架构机房方HPC集群硬件拓扑图通用计算——双路计算机架（高密度）、刀片通用计算——胖节点异构节点虚拟工作站区满足所有应用的可视化需求管理登陆机架高速计算网络并行存储区：满足所有应用的共享存储需求KVM、机柜、供电等附属设施CPU Memory I/O Channel ...CPU Memory I/O Channel CPU Memory I/O Channel CPUMemoryI/O Channel CPU Memory I/O Channel 网 络集群（Cluster）：将多台计算机组织起来，通过网络连接在一起，进行协同工作，来模拟一台功能更强大的计算机，叫做集群。
HPC行业解决方案及应用实践
计算科学、理论科学和实验科学，并立被认为是人类认识自然的三大支柱。
他们彼此相辅相成地推动科学发展与社会进步。
许多情况下，理论模型复杂甚至理论尚未建立，或者实验费用昂贵甚至无法进行时，计算就成了求解问题的唯一或主要的手段。
许多大型任务使用小型的商用系统不可能解决，只能通过高性能计算（High Performance Computing）系统解决。
HPC在科研、政府、工业、国防的计算科学与工程方面有着广泛的应用和巨大的影响力。
HPC指的是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, 通常是将大规模运算任务拆分并分发到各个服务器上进行并行运算再将计算结果汇总得到最终结果。
下载链接：HPC行业解决方案及应用实践
本章介绍了HPC的概念、发展趋势和典型的应用；介绍了HPC全景解决方案，包括：基础设施、计算、存储、网络、软件解决方案等。
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