High-Performance Computing (HPC) bruker et bredt spekter av datamaskiner, hver skreddersydd til spesifikke behov. Her er et sammenbrudd:

superdatamaskiner:

* designet for maksimal ytelse: Dette er de kraftigste systemene, som ofte rangerer på Top500 -listen.

* Massiv skala: De består av tusenvis eller til og med millioner av prosessorer og spesialisert maskinvare, og leverer petaflops (firkårder av flytende punktoperasjoner per sekund) eller til og med exaflops (kvintillioner av operasjoner per sekund).

* eksempler: Summit, Frontier, Fugaku

* applikasjoner: Vitenskapelig forskning, værvarsel, medikamentoppdagelse, kjernefysiske simuleringer, storskala dataanalyse.

Cluster Computing:

* Flere sammenkoblede datamaskiner fungerer som en: Klynger er grupper av servere koblet sammen med høyhastighetsnettverk, deler ressurser og behandlingsoppgaver parallelt.

* skalerbar og fleksibel: De kan tilpasses for å passe til spesifikke behov og budsjetter, og gir en balanse mellom ytelse og kostnader.

* eksempler: Beowulf-klynger, databehandlingsklynger med høy gjennomstrømning

* applikasjoner: Bioinformatikk, økonomisk modellering, bildebehandling, data mining, webtjenester.

arbeidsstasjoner:

* high-end stasjonære datamaskiner: Selv om de ikke er så kraftige som superdatamaskiner eller klynger, tilbyr de betydelige ytelsesøkninger for oppgaver som krever mer ressurser enn typiske stasjonære maskiner.

* Kraftige prosessorer, rikelig RAM, dedikerte GPUer: Disse gir mulighet for effektiv håndtering av komplekse beregninger, simuleringer og visuell gjengivelse.

* eksempler: Dell Precision, HP Z arbeidsstasjoner

* applikasjoner: 3D -modellering, videoredigering, vitenskapelige simuleringer, ingeniørdesign, spillutvikling.

Cloud Computing:

* HPC -tjenester på forespørsel: Skyleverandører som AWS, Google Cloud og Microsoft Azure tilbyr HPC-ressurser som skalerbare og on-demand-tjenester.

* Kostnadseffektiv og fleksibel: Brukere betaler bare for ressursene de bruker, og eliminerer behovet for store forhåndsinvesteringer.

* eksempler: AWS Batch, Google Cloud HPC, Azure High-Performance Computing

* applikasjoner: Maskinlæring, AI -trening, dataanalyse, vitenskapelige simuleringer, forskningsprosjekter.

Spesialisert maskinvare:

* GPUer (grafikkbehandlingsenheter): Opprinnelig designet for grafikk, er GPUer nå mye brukt til HPC på grunn av deres parallelle prosesseringsevner.

* FPGAS (feltprogrammerbare portarrays): Disse rekonfigurerbare brikkene lar brukere skreddersy maskinvare for spesifikke oppgaver, og oppnå høy ytelse for spesifikke applikasjoner.

* Kvante datamaskiner: Disse nye teknologiene bruker kvantemekanikk for å løse komplekse problemer som er ufravikelige for klassiske datamaskiner.

Valget av datasystem for HPC avhenger av faktorer som budsjett, beregningsbehov, applikasjonstype og skalerbarhetskrav.