高性能计算（High Performance Computing, HPC）是指通过并行计算、分布式处理等技术，实现远超普通计算设备的运算能力，以解决复杂科学、工程和商业问题的技术体系。其核心目标是通过优化硬件架构、软件算法和系统协同，在有限时间内完成海量数据处理、大规模仿真或高精度建模等任务。 硬件基础高性能计算依赖于多层次的硬件加速： 1. 并行处理器：多核CPU、GPU、TPU等协同工作，通过SIMD（单指令多数据流）或MIMD（多指令多数据流）架构提升吞吐量。 2. 高速互联：InfiniBand、NVLink等低延迟网络技术，确保节点间数据高效传输。 3. 存储优化：NVMe固态硬盘、分布式文件系统（如Lustre）缓解I/O瓶颈，满足高并发读写需求。 软件生态 1. 并行编程模型：OpenMP、MPI、CUDA等工具链帮助开发者拆分任务，管理线程与进程通信。 2. 算法优化：针对稀疏矩阵、流体动力学等场景设计分治策略，减少冗余计算。 3. 调度与容错：Slurm、Kubernetes等平台实现资源动态分配，保障长时间任务稳定性。 应用场景 - 科学研究：气候模拟、粒子物理实验依赖HPC处理PB级数据。 - 工业设计：汽车碰撞仿真、飞机气动分析通过集群加速迭代周期。 - 人工智能：大模型训练需千卡GPU集群支持分布式反向传播。 挑战与趋势 - 能效比：量子计算、存算一体架构可能突破传统冯·诺依曼瓶颈。 - 异构集成：CPU+GPU+FPGA混合架构成为主流，需统一编程接口。 - 云化部署：弹性HPC服务降低中小企业使用门槛。 高性能计算持续推动人类认知与生产力的边界，其发展将深度融入数字化转型浪潮。