AI的疯狂发展以及视频、图像、音频、3D数据的迫切需要，导致传统的CPU不能满足这样大算力的计算。由于这些数据的运算多是一些简单的运算，因此需要设计出多个算术运算单元的芯片来应对这种少控制多计算的场景。这是并行计算、高性能计算诞生的重要动力。为了适配这样的场景，设计出了以GPU为核心的并行处理芯片、包括DSP、VPU、DPU、NPU等。

本文主要介绍基于这些芯片以及网络、系统引入的高性能计算，比较全面的介绍高性能计算，希望对高性能计算的理解起到一个宏观的作用。

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目录

1 引言

1.1 高性能计算

1.2 超算（超级计算机）

1.3 并行计算

1.4 分布式计算

1.5 高性能计算的重要性

1.6 高性能计算的历史与发展

2 高性能计算的核心技术

2.1 并行计算技术

2.1.1 并行计算模型

2.1.2 并行算法设计

2.1.3 并行编程技术

2.2 分布式计算技术

2.2.1 分布式系统架构

2.2.2 分布式算法设计

2.2.3 分布式编程技术

2.3 云计算技术

2.3.1 云计算平台

2.3.2 云计算服务模式

2.3.3 云计算编程技术

2.4 网格计算技术

2.4.1 网格计算架构

2.4.2 网格计算中间件

2.4.3 网格计算应用

3 高性能计算的硬件基础

3.1 处理器技术

3.1.1 多核处理器

3.1.2 超线程技术

3.1.3 高速缓存

3.2 存储器技术

3.2.1 内存技术

3.2.2 SSD技术

3.2.3 分布式存储

3.3 网络技术

3.3.1 InfiniBand技术

3.3.2 以太网技术

3.3.3 网络拓扑结构

3.4 加速器技术

3.4.1 GPU技术

3.4.2 FPGA技术

3.4.3 ASIC

3.4.4 SIMD技术

4 高性能计算的软件基础

4.1 操作系统

4.1.1 Linux系统

4.1.2 Unix系统

4.1.3 Windows系统

4.2 并行编程模型与语言

4.2.1 MPI

4.2.2 OpenMP

4.2.3 CUDA

4.2.4 OpenCL

4.3 高性能计算库与框架

4.4 调试与优化工具

4.4.1 GDB（GNU Debugger）

4.4.2 Valgrind

4.4.3 gprof

4.4.4 Intel VTune Amplifier

4.4.5 iperf

5 高性能计算的应用领域

5.1 科学研究领域

5.1.1 天体物理模拟

5.1.2 气候模型预测

5.1.3 基因测序分析

5.2 工程应用领域

5.2.1 航空航天设计

5.2.2 石油勘探数据处理

5.2.3 大型工程设计

5.3 商业应用领域

5.3.1 金融数据分析

5.3.2 电影特效制作

5.3.3 电子商务智能推荐

5.4 新兴应用领域

5.4.1 人工智能训练                

5.4.2 大数据分析处理          

5.4.3  量子计算模拟

6 高性能计算的挑战与未来趋势     

6.1 能耗与散热问题

6.2 可扩展性问题

6.3 可扩展问题

6.4 新兴技术的影响与融合