A computação de alto desempenho (HPC) utiliza uma ampla gama de computadores, cada um adaptado a necessidades específicas. Aqui está um colapso:

Supercomputers:

* Projetado para o desempenho máximo: Esses são os sistemas mais poderosos, geralmente classificando na lista Top500.
* Escala maciça: Compreendendo milhares ou até milhões de processadores e hardware especializado, eles fornecem petaflops (quadrilões de operações de ponto flutuante por segundo) ou até exaflops (quintilhões de operações por segundo).
* Exemplos: Summit, Frontier, Fugaku
* Aplicações: Pesquisa científica, previsão do tempo, descoberta de medicamentos, simulações nucleares, análise de dados em larga escala.

Computação de cluster:

* Vários computadores interconectados funcionando como um: Clusters são grupos de servidores conectados por redes de alta velocidade, compartilhando recursos e processamento de tarefas em paralelo.
* escalável e flexível: Eles podem ser personalizados para atender às necessidades e orçamentos específicos, oferecendo um equilíbrio entre desempenho e custo.
* Exemplos: Clusters de Beowulf, clusters de computação de alto rendimento
* Aplicações: Bioinformática, modelagem financeira, processamento de imagens, mineração de dados, serviços da Web.

Estações de trabalho:

* Computadores de mesa de ponta: Embora não sejam tão poderosos quanto os supercomputadores ou clusters, eles oferecem aumentos de desempenho significativos para tarefas que exigem mais recursos do que as máquinas de desktop típicas.
* processadores poderosos, RAM amplo, GPUs dedicados: Eles permitem manuseio eficiente de cálculos complexos, simulações e renderização visual.
* Exemplos: Dell Precision, estações de trabalho HP Z
* Aplicações: Modelagem 3D, edição de vídeo, simulações científicas, design de engenharia, desenvolvimento de jogos.

Computação em nuvem:

* Serviços HPC sob demanda: Provedores de nuvem como AWS, Google Cloud e Microsoft Azure oferecem recursos HPC como serviços escaláveis ​​e sob demanda.
* econômico e flexível: Os usuários pagam apenas pelos recursos que usam, eliminando a necessidade de grandes investimentos iniciais.
* Exemplos: AWS Batch, Google Cloud HPC, Computação de alto desempenho do Azure
* Aplicações: Aprendizado de máquina, treinamento de IA, análise de dados, simulações científicas, projetos de pesquisa.

Hardware especializado:

* GPUs (Unidades de Processamento de Gráficos): Originalmente projetado para gráficos, as GPUs agora são amplamente utilizadas para o HPC devido aos seus recursos de processamento paralelo.
* FPGAs (matrizes de portões programáveis ​​para campo): Esses chips reconfiguráveis ​​permitem que os usuários adaptem hardware para tarefas específicas, alcançando alto desempenho para aplicativos específicos.
* Computadores quânticos: Essas tecnologias emergentes utilizam mecânica quântica para resolver problemas complexos que são intratáveis ​​para computadores clássicos.

A escolha do sistema de computação para HPC depende de fatores como orçamento, necessidades computacionais, tipo de aplicativo e requisitos de escalabilidade.