【什么是高性能计算】高性能计算（High Performance Computing，简称 HPC）是指利用强大的计算资源来解决复杂、数据密集型的科学、工程和商业问题。它通常涉及使用超级计算机或大规模并行计算系统，以显著提高计算速度和处理能力。
HPC 的应用范围广泛，包括天气预报、基因测序、金融建模、人工智能训练、流体动力学模拟等。其核心目标是通过优化硬件和软件的协同工作，实现对大规模数据的高效处理与分析。
以下是对高性能计算的基本概念、特点、应用场景及技术要求的总结：
| 项目 | 内容 |
| 定义 | 高性能计算（HPC）是一种利用强大计算资源解决复杂计算任务的技术体系。 |
| 核心目标 | 提高计算效率，缩短任务执行时间，提升数据处理能力。 |
| 主要特点 | - 并行计算 - 分布式资源管理 - 高吞吐量 - 低延迟通信 |
| 关键技术 | - 超级计算机 - 多核处理器 - GPU 加速 - 高速网络（如 InfiniBand） - 分布式存储系统 |
| 常见应用场景 | - 科学研究（如物理、化学、天文学） - 工程仿真（如汽车、航空航天） - 人工智能与大数据分析 - 医疗健康（如基因组学） - 金融风险建模 |
| 优势 | - 处理大规模数据集 - 支持复杂算法运行 - 缩短研发周期 - 提高决策效率 |
| 挑战 | - 硬件成本高 - 软件开发复杂 - 能源消耗大 - 维护和管理难度高 |
高性能计算已经成为现代科技发展的关键支撑力量，尤其在推动科学研究和技术进步方面发挥着不可替代的作用。随着技术的不断演进，HPC 正在向更加智能化、绿色化和普及化的方向发展。