高性能计算和并行计算的关系

高性能计算

百度百科的定义为：

高性能计算(High performance computing， 缩写HPC) 指通常使用很多处理器（作为单个机器的一部分）或者某一集群中组织的几台计算机（作为单个计 算资源操作）的计算系统和环境。有许多类型的HPC 系统，其范围从标准计算机的大型集群，到高度专用的硬件。大多数基于集群的HPC系统使用高性能网络互连，比如那些来自 InfiniBand 或 Myrinet 的网络互连。基本的网络拓扑和组织可以使用一个简单的总线拓扑，在性能很高的环境中，网状网络系统在主机之间提供较短的潜伏期，所以可改善总体网络性能和传输速率。

现今多数高性能计算系统都是通过加持GPU计算卡来实现超高性能的，也就是我们常说的GPU运算，不同于CPU，GPU一般集成了上千个核心于一体，具备普通CPU无法比拟的浮点计算性能，因此非常适用于图像处理、虚拟现实和计算机仿真等一类科学领域的应用，近几年发展火热的人工智能、机器学习等技术应用背后也是依靠GPU运算在做支撑。

在更广泛的领域，如石油勘探，生物信息与生物医药，工程仿真，动漫渲染，航空航天，集合气象预报，海洋环境工程，建筑信息模型，新材料研发等行业，由GPU加速的高性能计算集群均发挥着不可替代的作用。

并行计算

百度百科的定义为：

并行计算（Parallel Computing）是指同时使用多种计算资源解决计算问题的过程，是提高计算机系统计算速度和处理能力的一种有效手段。它的基本思想是用多个处理器来协同求解同一问题，即将被求解的问题分解成若干个部分，各部分均由一个独立的处理机来并行计算。并行计算系统既可以是专门设计的、含有多个处理器的超级计算机，也可以是以某种方式互连的若干台的独立计算机构成的集群。通过并行计算集群完成数据的处理，再将处理的结果返回给用户。

并行计算更多的是为了解决高性能计算的问题，更多的强调计算性能一般用于解决需要大量计算的问题，如生命科学研究中的分子动力学分析、地质勘探中的地震建模、成像、转位等，这些计算任务数量不多，但每个任务都需耗费极强的计算能力。

二者的联系就是都是为完成计算任务而产生的相关技术，在多核计算中，常常将并行计算和并发计算结合在一起，获得更高的计算性能。

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