《高性能计算简介》课件.ppt

高性能计算简介本讲座将带领大家深入了解高性能计算的基本概念、发展历程以及应用场景，并探讨其未来发展趋势。

什么是高性能计算？定义高性能计算(HPC)是一种利用并行计算、大规模数据处理和先进算法来解决复杂科学问题和工程问题的技术。特点高性能计算通常采用大规模并行处理，拥有强大的计算能力，能够解决传统计算机无法处理的大规模计算问题。

高性能计算的发展历程1早期(1940s)ENIAC等早期电子计算机的出现标志着高性能计算的萌芽。2超级计算机(1960s-1970s)CRAY-1等超级计算机的诞生，为高性能计算提供了强大的硬件基础。3并行计算(1980s-1990s)并行计算技术的广泛应用，推动了高性能计算的快速发展。4集群计算(2000s)基于廉价的PC集群的计算模式，使高性能计算更加普及。5云计算与大数据(2010s-至今)云计算和大数据技术的融合，为高性能计算带来了新的发展机遇。

高性能计算的重要性1科学研究高性能计算在气候模拟、生物医学研究、材料科学等领域发挥着至关重要的作用，推动科学发现和技术进步。2工程设计高性能计算在航空航天、汽车制造、石油勘探等领域应用广泛，提高产品设计效率和质量。3经济发展高性能计算为新兴产业发展提供技术支撑，推动经济增长和社会进步。4国家安全高性能计算在军事、国防、情报等领域应用，保障国家安全和利益。

高性能计算机的基本架构计算节点计算节点是高性能计算机的核心，负责执行计算任务。每个节点通常包含多个CPU和GPU，以及高速内存和存储器。互连网络互连网络连接各个计算节点，负责数据交换和通信。高速互连网络是高性能计算的关键组成部分。存储系统存储系统负责存储数据和程序。高性能计算需要大容量、高速的存储系统来满足计算需求。管理系统管理系统负责管理整个高性能计算机系统，包括资源分配、任务调度和监控等。

并行计算的基本概念定义并行计算是一种将计算任务分解成多个子任务，并由多个处理器同时执行的计算模式。优势并行计算可以显著提高计算速度，解决传统计算机难以处理的大规模问题。

并行计算的种类共享内存并行多个处理器共享同一块内存空间，适合于数据共享和频繁通信的计算任务。分布式内存并行每个处理器拥有独立的内存空间，通过消息传递机制进行通信，适合于数据量大、通信相对少的计算任务。混合并行结合共享内存和分布式内存的优势，适合于复杂的并行计算任务。

超级计算机的发展1第一代(1960s-1970s)以CRAY-1为代表，主要采用向量处理器技术，计算能力有限。2第二代(1980s-1990s)以MPP(MassivelyParallelProcessing)为代表，采用大规模并行处理技术，计算能力大幅提升。3第三代(2000s-至今)以集群计算和GPU加速为代表，计算能力持续突破，应用领域不断扩展。

计算密集型应用场景天气预报高性能计算用于模拟大气环流，预测未来天气状况。气候变化模拟高性能计算用于模拟地球气候系统，研究气候变化的影响。药物研发高性能计算用于模拟药物分子与靶点的相互作用，加速药物研发过程。金融建模高性能计算用于模拟金融市场，进行风险评估和投资决策。

高性能计算在科学研究中的作用1加速科学发现高性能计算可以模拟复杂的科学现象，帮助科学家理解自然规律，取得重大科学突破。2解决复杂问题高性能计算能够处理大量数据和复杂的计算任务，解决传统方法难以解决的科学难题。3促进学科交叉高性能计算推动不同学科之间的交叉研究，促进新的科学发现和技术创新。

气候模拟与高性能计算应用高性能计算用于模拟地球大气、海洋、陆地和冰雪等各个子系统，研究气候变化的原因和影响。挑战气候模拟需要处理大量数据，涉及复杂的物理过程和化学反应，对计算能力提出了极高的要求。

生物医学研究中的应用1药物研发高性能计算用于模拟药物分子与靶点的相互作用，加速新药研发。2基因组学研究高性能计算用于分析大量基因组数据，研究基因与疾病之间的关系。3蛋白质结构预测高性能计算用于模拟蛋白质的结构，理解蛋白质的功能。

物理模拟与高性能计算应用高性能计算用于模拟粒子物理、核物理、天体物理等领域的物理现象。挑战物理模拟通常涉及复杂的物理模型和大量的计算，对计算能力提出了很高的要求。

高性能计算的硬件组成1中央处理器(CPU)负责执行计算任务，性能决定了计算速度。2图形处理器(GPU)擅长并行计算，加速图形渲染和科学计算。3互连网络连接各个计算节点，负责数据交换和通信。4存储系统负责存储数据和程序，容量和速度影响计算效率。

CPU架构演进1单核时代早期CPU采用单核架构，性能提升主要依靠提高主频。2多核时代多核CPU的出现，开启了并行计算的时代。3多线程技术多线程技术提高了CPU的利用率，增强了并行计算性能。4指令集