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本站多数来源于我个人的大学HPC的学习经历。

HPC：怎么样算的更快？

在当前的计算机科学领域，我们可以大概将CS研究者分为这样两类：AI、System（当然还有很多，比如理论计算机科学，但大部分的研究者的方向如此）。而在System中，有负责存储数据的数据库，负责传输数据的网络（通信、协议）、负责计算机的安全（网络、软件、硬件）、构造计算机的体系结构（RISC-V、GPU）、搭建计算机软件的软件工程与编译器、管理计算机的操作系统...... 以及最后，负责更高效处理数据、更好利用硬件进行计算的并行计算以及高性能计算方向。或者用俗话说，怎么样算的更快？

从具体来说，可以分为这几个问题： 1. 高计算能力：HPC系统通常由多个处理器（CPU）或图形处理单元（GPU）组成，能够并行处理大量计算任务，极大提高计算速度。 2. 大规模并行处理：通过并行计算，多个计算任务可以同时进行，显著缩短计算时间。常见的并行方式包括分布式计算和集群计算。 3. 海量存储：HPC系统配备高速、大容量的存储设备，用于处理和存储巨大的数据集。 4. 低延迟和高带宽：高速网络连接使得各个计算节点之间能够快速交换数据，减少计算过程中的延迟。

HPC应用领域

1. 科学研究：例如气象模拟、天文计算、物理实验、基因组学、药物研发等领域，HPC能够模拟复杂的自然现象，帮助科学家分析大量数据。
2. 工程设计与仿真：包括汽车、飞机、建筑等领域的计算流体力学（CFD）、结构力学等仿真，HPC帮助设计更高效、更安全的产品。
3. 人工智能与机器学习：HPC为深度学习、神经网络等AI模型的训练提供强大的计算资源，支持大规模数据的处理与分析。

我们的研究对象

• 超级计算机：专门设计用于进行大规模计算的机器，具备极高的计算能力，如美国的“Frontier”和中国的“神威·太湖之光”。
• 计算集群：由多个计算节点（通常是服务器）通过高速网络连接组成，协同处理复杂计算任务。
• 云计算平台：如Amazon Web Services (AWS)、Microsoft Azure等提供的云服务也支持高性能计算，用户可以租用云资源进行计算。