AI趋势浪潮下，处理大量信息的需求涌现，大数据处理成为一项重要工程，传统计算方式已无法达成市场期望，高速运算成为新世代发展的重点需求项目。众所周知，高效能运算（HPC）最早的应用领域是在科学计算，包括国防、航空、能源、电力、汽车、生物、气象、仿真等领域，因此HPC亦被称之为“国之重器”，它不仅代表着一个国家在科学计算方面的实力，更是一个国家在经济建设中打造核心竞争力的关键要素。但与此同时，HPC经过一代又一代的不断进化和迭代，特别是随着人工智能应用的快速崛起，更使得HPC不仅在科学计算领域的贡献日益突出，同时也被人们广泛应用于自然语言、图像识别、自动驾驶等人工智能的新领域。

高效能运算概述

简单的说，高效能运算（High Performance Computing）是计算机科学的一个分支，研究并行算法和开发相关软件，致力于开发高效能运算机（High Performance Computer）。

随着信息化社会的飞速发展，人类对信息处理能力的要求越来越高，不仅石油勘探、气象预报、航天国防、科学研究等需求高效能运算机，而金融、政府信息化、教育、企业、网络游戏等更广泛的领域对高效能运算的需求迅猛增长。

高效能运算集群技术

高效能运算集群，英文原文为High Performance Computing Cluster， 简称HPC Cluster，是指以提高科学计算能力为目的计算机集群技术。 HPC Cluster是一种并行计算（Parallel Processing）集群的实现方法。并行计算是指将一个应用程序分割成多块可以并行执行的部分并指定到多个处理器上执行的方法。目前的很多计算机系统可以支持SMP（对称多处理器）架构并通过进程调度机制进行并行处理，但是SMP技术的可扩展性是十分有限的，比如在目前的Intel架构上最多只可以扩展到8颗CPU。为了满足哪些＂计算能力饥渴＂的科学计算任务，并行计算集群的方法被引入到计算机界。著名的“深蓝”计算机就是并行计算集群的一种实现。

由于在某些廉价而通用的计算平台（如Intel＋Linux）上运行并行计算集群可以提供极佳的性能价格比，所以近年来这种解决方案越来越受到用户的青睐。比如壳牌石油（Shell）所使用的由IBM xSeries服务器组成的1024节点的Linux HPC Cluster是目前世界上计算能力最强的计算机之一。

新兴技术带动作用明显

从2016年起，物联网等技术兴起，带动全球物联网装置数量爆发性成长，产生的巨量资料也成为深度学习的重要因素，有助AI发展，而大量资料的处理亦推升运算与储存需求，高效能运算应运而生。高效能运算需仰赖记忆体技术的升级，催生出各类型的次世代技术，找出效能更好的解决方案也成为记忆体厂商的首要任务。

为了满足日益繁重的资料处理需求及工作负荷，运算能力持续演进，从超越PC的功能型运算，慢慢走向工作站，再到企业用伺服器；近年来随着智慧型连网装置的推陈出新与普及，网路服务的导入逐渐演变成伺服器群组或资料中心。

未来，网路工作量将持续增加，呈现算力集中化的趋势，由边缘处理重要且即时但非隐私的资料；中央（高效能运算与云端）则处理机密、非即时的资料，高效能运算的重要性不言而喻。

高效能运算可以在有限或较短时间内，完成复杂或大量运算工作，以提高应用程式的处理能力，应用领域涵盖机器学习、深度学习、物联生活与智慧城市等。上述应用服务需要倚赖庞大数据进行运算与训练，大部分藉由伺服器来进行统合。

此外，伴随着虚拟化平台及云储存技术发展，伺服器需求与日俱增，也带动超大规模资料中心（hyperscale datacenter）的成长。根据TrendForce调查显示，全球超大规模资料中心的建置数量于2025年预计将达1，070座，2016年至2025年CAGR达13．7％。