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高效能運算 (HPC) 是指集中一部份的應用運算能力，專門用來解決耗用大量運算資源的問題。多年前，HPC (更常被稱為「超級運算能力」) 通常是以特製大型 (昂貴) 系統為主，而這些系統多半都屬於研究中心所有。不過，隨著小型系統的運算能力日益增強，成本/效能比也跟著改變，而運算工作負載逐漸移往個人電腦等級的系統。
（資料來源：Microsoft）

大數據、雲計算和技術發展和行業融合，HPC在各個層面的分類也發生了一些變化，根據HPC應用的目標市場可分為HPC商業市場和HPC科研市場。HPC系統涉及存儲、計算節點、網絡、HPC軟件和L1層冷卻、機房、供電等多種複雜設備，但是從技術角度講，服務器、網絡標準都比較統一，每家廠商設計出的產品除了在管理方面差異較大之外，其他方面基本保持在同等水平。然而標準不一、最容易提升方案競爭力的還是存儲設備。
（資料來源：weiwenku）

全球雲端型的高效能運算技術 (高性能計算：以下HPC) 市場，2015年達到43億7000萬美元，2020年達108億3000萬美元的規模，以及2015～2020年的年複合成長率(CAGR) 估計為19.9％。應用管理的複雜化，及巨量資料市場出現，計量收費式模式的登場等，是市場成長的主要原因。尤其HPC取向IaaS (服務的基本設備) 市場是最大的部門。另一方面，各部門的市場成長率中預計管理服務最大。還有媒體、娛樂、線上遊戲，及設計、工程，政府機關，教育、研究機關等成為有力的終端用戶。各引進方式中，預測混合雲端急速成長，同時公共雲端今後也維持最大的佔有率。

 展望未來，HPC的出路到底在哪？HPC結合大數據是一個方向；目前HPDA已經在大數據和HPC領域結合的比較好。大數據目前應用範圍非常廣泛，並且跨界融合也很明顯，如智慧城市，海量視頻分析，要求HPC對接Hadoop實現數據共享，計算資源共享；物聯網傳感數據分析；以及小文件場景如機器學習、深度學習、基因分析、金融分析和能源分析Scratch層等。
（資料來源：weiwenku）

資料來源：weiwenku及各大網路媒體

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