1樓：
我只知道高效能的計算機，高效能運算嘛，還是參考資料跟你講比較好。
2樓：匿名使用者
什麼是高效能運算叢集 群集技術 開放分類： it、群集技術 就像冗餘部件可以使你免於硬體故障一樣，群集技術則可以使你免於整個系統的癱瘓以及作業系統和
3樓：豔陽高照的午後
高效能運算(high performance computing， 縮寫hpc) 指通常使用很多處理器（作為單個機器的一部分）或者某一叢集中組織的幾臺計算機（作為單個計 算資源操作）的計算系統和環境。有許多型別的hpc 系統，其範圍從標準計算機的大型叢集，到高度專用的硬體。大多數基於叢集的hpc系統使用高效能網路互連，比如那些來自 infiniband 或 myrinet 的網路互連。
基本的網路拓撲和組織可以使用一個簡單的匯流排拓撲，在效能很高的環境中，網狀網路系統在主機之間提供較短的潛伏期，所以可改善總體網路效能和傳輸速率。
4樓：凌寒秋雪
什麼是高效能運算叢集
5樓：
作為一個在高效能運算領域十多年的老兵，大概回答下
高效能運算是一個非常大的領域，總的來看，可以分為三個層面：
硬體層面，包括高效能網路，高效能處理器，高效能伺服器，高效能儲存器件等。高效能網路層面，目前超級計算機主要基於兩種高效能網路，一種是infiniband，一種是roce。高效能處理器層面，包括高效能cpu，如amd、intel的高效能伺服器cpu。
高效能協處理器，如nv的gpu，intel之前的mic等。國產的申威處理器也是高效能處理器。高效能伺服器，主要是散熱。
因為機器效能高，功耗自然也就大，散熱一般是大問題，目前國內在這塊做的比較好的是曙光，pue可以做到1.1以下。高效能儲存器件發展也非常迅速，intel的記憶體儲存已經開始實用。
但是儲存因為他對計算效能影響有限，之前在高效能領域關注不是太多，隨著ai對高效能運算的需求越來越強烈，而ai又是基於資料的，儲存對於高效能運算的重要性在逐步體現。
基礎軟體層面，包括排程、儲存、通訊、編譯、計算等各種基礎軟體。常用的排程包括slurm，pbs，儲存包括lustre、gluster，通訊如mpi，以及各種開源或者晶片廠商提供的編譯、計算庫，如blas庫，fft庫，稀疏矩陣計算庫，元運算元庫等等。這些基礎軟體和高效能硬體一起，組成了高效能運算的核心部分，也是非常有技術挑戰的部分。
以及一些基礎演算法，如七個小矮人：結構性網格、非結構性網格、快速傅立葉變化、dense linear algebra、sparse linear algebra、粒子動力學、monte carlo。
應用軟體層面，這個主要是高效能運算在各個行業的應用，比如前面同學提到的大規模科學問題、天氣預報、生物製藥、地形分析、資料探勘、影象處理、基因測序、人工智慧、密碼破譯、核爆模擬、飛機制造、量化交易等各個領域的應用。這些應用往往都需要有行業專家來參與，高效能運算的專家提供1，2提到的軟體和基礎庫，行業專家一起，配合把行業對應應用進行並行化，進行效能優化，最後提供一個可以在超級計算機上大規模執行的軟體。
以上3個層面，每一個層面都有大量的工作可以做，比如軟體層面，其中任何一個方向，都值得深入。藍海大腦主要是做計算，提供高效能的計算庫，一個實驗室上百人，就專門只做這個事情，為國產的、商用的處理器，提供高效能運算庫，提出新的計算演算法，提出新的優化方法。
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