簡而言之，高性能計算(HPC)是計算能力的聚合，可提供遠高于標準臺式機或服務器預期的性能水平。通常，HPC部署用于運行復雜的算法、模型或深度學習工作負載，以解決工程、科學或業務中的大型問題。由于CPU容量、時間(任務處理速度太慢)或同時運行復雜模型的能力的限制，標準計算部署通常無法提供HPC提供的計算能力水平。
過去五年，對HPC的需求急劇增長，尤其是在學術領域。許多大學使用HPC部署進行研究，例如尋找可再生能源、開發太空探索項目以及創造新材料。HPC在天氣預報(包括風暴的預測和跟蹤)以及醫學研究、智能能源網格和制造模擬分析等氣象學領域也非常普遍。任何使用“大數據”的應用都適合HPC。
由于HPC對電力和冷卻的高要求，現代數據中心往往是唯一能夠提供合適環境的設施；嘗試在大學或商業建筑內容納HPC可能具有挑戰性。需求的增加導致數據中心(主要是超大規模)被設計來應對這些類型的應用，而HPC無疑是數據中心行業的一個增長領域。例如，2020年HPC市場價值為45億美元，預計到2026年將達到115.4億美元。那么，HPC如何改變數據中心的設計方式呢？
新的數據中心設計注意事項
HPC部署通常比標準計算部署消耗更多的能源。然而，有幾個因素可以緩解這種情況，首先，計算能力顯著增強，并且占用空間更小。其次，所需的更高功率水平可能需要不同的冷卻技術，例如從建筑物冷卻系統向實際硬件提供水冷卻，而不是像標準服務器那樣通過空氣冷卻。第三，HPC部署可以根據支持的工作負載的性質非常快速地增加和減少。這直接影響到數據中心的設計；水冷數據中心需要包含緩沖容器，以適應突然的冷卻需求。
這些設計含義顯然值得考慮，因為HPC比傳統計算機帶來了許多好處。標準計算機處理器每秒可以執行2到40億個周期。這對于普通用戶來說已經足夠了，但對于海量應用、算法和數據集來說并不合適。
高性能計算設施中的集群或超級計算機，可以實現每秒千萬億次的計算速度。特別是如果設計有先進的中央處理單元(CPU)、圖形處理單元(GPU)、高速內存和低延遲網絡，這些速度甚至可以使最大的任務變得易于管理。
這些更快的速度意味著用戶可以更快地解決問題。雖然高性能計算成本可能是短期支出，但他們可以通過快速的洞察、發現和創新節省很多倍的資金。
此外，HPC基礎設施可以針對獨特的工作負載進行更改和優化。HPC根據其特定任務進行調整，改變了組織管理項目的方式-無論是簡化重復任務、使用自動化，還是比以前更快地測試新流程。
隨著世界對數據的依賴不斷增長，使用HPC的組織將在競爭中處于領先地位。在商業中，高性能計算企業可能比競爭對手更快地產生見解或提供服務。在研究中，HPC可以幫助團隊更快地創新。
實施中的限制
高性能計算現代系統和實踐可以幫助組織創新和蓬勃發展，但在某些情況下也可能存在挑戰。數據傳輸速度和帶寬對于首先采用HPC應用的企業來說可能是一個挑戰。本地HPC基礎設施通常是一個障礙，因為網絡的設計可能無法滿足HPC所需的超快數據傳輸速度，而且首先將數據上傳到HPC系統也可能非常耗時。
同樣，購買部署高性能計算解決方案的設備的成本也會引起問題。根據所討論的HPC工作負載，組織可能需要一次購買多個計算資源，這對于許多無法支付初始費用來擁有其HPC基礎設施的人來說是一個進入障礙。
此外，數據隱私對于所有企業都至關重要，尤其是金融和醫療保健等高度監管領域的企業。在這些領域，個人數據必須安全保存并符合許多要求。高性能計算存儲可以分布在多個解決方案中，每個解決方案都必須保證數據隱私。
當討論HPC時，人們通常會擔心功耗和可持續性，雖然運營需要更多電力，但從長遠來看，使用HPC可以帶來更大的可持續發展效益，因為利用率高，運營效率提高。
雖然HPC是滿足不斷增長的計算和存儲需求的強大解決方案，但數據中心開始通過旨在解決密度、熱量和帶寬挑戰的集中設計規范來解決明顯的進入障礙。除了先進的冷卻之外，隨著對HPC就緒設施的需求增加，能夠提供經濟實惠的電力、網絡選項、可擴展性、冗余和安全性的耐用數據中心環境將變得更加容易獲得。
