1.高性能计算

高性能计算简称 HPC(High Performance Computing) ，通常指使用多个处理器或指由多台计算机通过网络连接所组成的的计算系统，主要用于完成需求庞大计算资源的复杂计算任务。自从1946年第一台被用于计算弹道导弹发射模型的现代电子计算机ENIAC(Electronic Numerical Integrator And Compute)问世以来，计算技术的应用领域不断扩展，各领域对计算机计算能力的需求推动了科学家们对高性能计算的研究，促进了高性能计算机和高性能计算技术不断向前发展。高性能计算集群自诞生以来，其计算性能获得了巨大的提升，从最早的每秒数千次，到如今的每秒万亿次。

2.高性能计算的应用领域

各种应用对于计算能力的需求是高性能计算技术不断发展的根本动力。传统的高性能计算应用领域包括：气象预测、石油勘探、量子化学、生命科学、核技术、流体力学、结构力学，国防和安全等。随着社会经济的发展和科学的进步，不仅高性能计算的应用需求逐渐增大，其应用范围也不断拓展，包括新能源、新材料、航天技术、环境科学、金融、人工智能、互联网等新兴产业。

3.高性能计算与人工智能的关系

当人工智能中机器学习有巨大的数据和训练任务时，比如北斗三号全球卫星导航的智能图像识别，有全球如此庞大的卫星图像资料，要处理的数据量非常巨大，单靠数据挖掘和图像处理上的优化虽然能够提高遥感系统的准确性，但很难保证卫星遥感的及时性，也就是计算的时间过长，不利于卫星的及时导航和紧急情况的立刻反馈，这就需要高性能计算机对数据进行并行快速处理，来满足卫星的及时反馈要求。

人工智能对多用户和大数据的处理如全球极端天气预测、核爆模拟和智能导航等需要有极大的数据处理能力的高性能计算机的支撑，并随着用户和数据的增多需求越来越强烈。

总的来说，人工智能和高性能计算都是未来发展的重点，虽然两者各有侧重，但是如果将两者的优势结合在一起，就能各取所长补其所短，能更快更智能地解决目前存在的很多问题。

我国的超级计算机已经走在世界的前列，但是应用于人工智能的软件和硬件都很少，而且缺乏从应用的角度去解决工业和企业实现存在的应用难点，超级计算机的潜力没有得到充分的释放。

如果从人工智能的角度去运用高性能计算机，在运行快的基础上能够运行得智慧起来，这将大为提高高性能计算机的科学研究能力和实际的经济效果，而且能够带动我国极其需要的软件设计人才的培养和芯片生产工业的发展，并为我国着重发展的新材料研究、航空航天器设计、基因工程探索以及量子计算模拟等国防和关键领域的发展带来新的技术支撑和解决方案。

可以预见，人工智能和高性能计算的结合将是未来发展的必然趋势。

以上梳理了高性能计算的定义、应用领域及其与人工智能的关系，希望对你有所帮助，如果你想了解更多相关内容，敬请关注三个皮匠报告的行业知识栏目。

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