High-Performance Computing (HPC) bruger en bred vifte af computere, der hver er skræddersyet til specifikke behov. Her er en sammenbrud:

Supercomputere:

* designet til maksimal ydeevne: Dette er de mest kraftfulde systemer, der ofte rangerer på Top500 -listen.

* Massiv skala: De består af tusinder eller endda millioner af processorer og specialiserede hardware, de leverer petaflops (firkanter af flydende point-operationer pr. Sekund) eller endda exaflops (kvintillioner af operationer pr. Sekund).

* Eksempler: Summit, Frontier, Fugaku

* applikationer: Videnskabelig forskning, vejrprognoser, opdagelse af medikamenter, nukleare simuleringer, store dataanalyse.

klynge computing:

* Flere sammenkoblede computere, der arbejder som en: Klynger er grupper af servere, der er forbundet med højhastighedsnetværk, deler ressourcer og behandlingsopgaver parallelt.

* skalerbar og fleksibel: De kan tilpasses til at passe til specifikke behov og budgetter, der tilbyder en balance mellem ydeevne og omkostninger.

* Eksempler: Beowulf Clusters, Computing Clusters med høj kapacitet

* applikationer: Bioinformatik, finansiel modellering, billedbehandling, data mining, webtjenester.

arbejdsstationer:

* high-end desktop computere: Selvom de ikke er så kraftfulde som supercomputere eller klynger, tilbyder de betydelige ydelsesforøgelser for opgaver, der kræver flere ressourcer end typiske desktopmaskiner.

* kraftfulde processorer, rigelig RAM, dedikeret GPU'er: Disse muliggør effektiv håndtering af komplekse beregninger, simuleringer og visuel gengivelse.

* Eksempler: Dell Precision, HP Z Workstations

* applikationer: 3D -modellering, videoredigering, videnskabelig simuleringer, teknisk design, spiludvikling.

cloud computing:

* HPC Services On Demand: Cloud-udbydere som AWS, Google Cloud og Microsoft Azure tilbyder HPC-ressourcer som skalerbare og on-demand-tjenester.

* omkostningseffektiv og fleksibel: Brugere betaler kun for de ressourcer, de bruger, hvilket eliminerer behovet for store forhåndsinvesteringer.

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

* applikationer: Maskinindlæring, AI -træning, dataanalyse, videnskabelige simuleringer, forskningsprojekter.

Specialiseret hardware:

* gpus (grafikbehandlingsenheder): Oprindeligt designet til grafik, er GPU'er nu vidt brugt til HPC på grund af deres parallelle behandlingsfunktioner.

* fpgas (feltprogrammerbare portarrays): Disse rekonfigurerbare chips giver brugerne mulighed for at skræddersy hardware til specifikke opgaver og opnå høj ydeevne til specifikke applikationer.

* kvantecomputere: Disse nye teknologier bruger kvantemekanik til at løse komplekse problemer, der er ufravigelige for klassiske computere.

Valget af computersystem til HPC afhænger af faktorer som budget, beregningsmæssige behov, applikationstype og skalerbarhedskrav.