‘壹’ 武汉超算中心基本建成即将投用，这将会带来哪些改变
武汉超算中心基本建成即将投用，这将会带来哪些改变首先是提升了云数据的处理效率可以帮助很多的企业更好的完成生产任务，其次就是提升了网络安全的建设能力，再者就是可以更好的满足很多数据存储和提取的工作能力从而更好的为数字化市场服务，另外就是可以更好的使得全国的交通变得更加智能，需要从以下四方面来阐述分析武汉超算中心基本建成即将投用，这将会带来哪些改变。
一、提升了云数据的处理效率可以帮助很多的企业更好的完成生产任务
首先就是提升了云数据的处理效率可以帮助很多的企业更好的完成生产任务 ，对于云数据服务而言对于社会的发展是至关重要的产生了很多的利好作用。
人民群众应该做到的注意事项：
理性看待我们国家的超级计算机能力，因为这方面的能力一直都是你追我赶。
‘贰’ 科普：数据中心和超算中心对整数和浮点运算要求的差异
超算中心，面向的是科学计算。更侧重计算能力，主要是科学领域，承担各种大规模科学计算和工程计算任务，同时拥有强大的数据处理和存储能力。“超算中心”的计算能力惊人,比如:用一台普通电脑分析30年的气象数据需要20多年,而使用这台千万亿次超级计算机只需1小时;使用一台普通的电脑需要1年才能完成一次汽车碰撞模拟实验,而这台超级计算机不到15分钟就可以完成。超级计算机主要用在:新能源、新材料、自然灾害、气象预报、地质勘探、工业仿真模拟、新药开发、动漫制作,基因排序、城市规划等等。
“超算中心”对民生发展也有举足轻重不可替代的作用,譬如外地的空气污染是否会影响到深圳?印度尼西亚的海啸对珠三角有什么影响?等等这些都可以用超级计算机找到答案。此外,超级计算机应用的网格计算技术可以通过互联网来共享强大的计算能力和数据储存能力。
‘叁’ 大数据对存储平台有哪些特殊要求
伴随着安防大数据时代的来临，安防行业原有的存储技术已经无法满足行业发展新需求，尤其是公共安全视频监控建设联网应用工作对数据联网共享提出了更高的要求，同时以“实战”为根本的公安业务中，大数据深度挖掘极度依赖数据存储系统对非结构化数据分析再处理。云存储技术的出现，在安防行业大数据发展时代无异于革命性的应用，不断地解决了安防存储难题，同时也为视频监控的深度应用与发展提供强大的驱动力。
当今世界，每个人的一言一行都在产生着数据，并且被记录着。各行各业爆炸式增长的数据，正推动人类进入大数据时代。根据相关统计，2017年全球的数据总量为21.6ZB，目前全球数据的增长速度在每年40%左右，预计到2020年全球的数据总量将达到40ZB。数据增长在安防行业表现得尤为明显，在近两年“平安城市”、“ 智能交通”、“ 雪亮工程”等不断开展和深入的过程中，以视频监控为核心代表的行业发展正朝着超高清、智能化和融合应用的方向迈进，系统性工程中现有视频监控系统数据采集量正在呈线性增长。海量数据的出现对高效、及时的存储和处理的要求不断提升。
从目前行业来看，大数据时代的到来，系统性工程中视频监控系统对存储主要有以下几方面的需求：
一是海量数据及时高效存储，根据现行的技防法规及标准，一般应用领域视频监控系统数据采集是7x24小时不间断的，系统采集的音视频信息资料留存时限不得少于30日，针对案(事)件信息以及一些特殊应用领域视音频资料存放时间更长，甚至长期保留，数据量随时间增加呈线性增长。
二是监控数据存储系统需要具备可扩展性，不但满足海量数据持续增加，还需要满足采集更高分辨率或更多采集点的数据需要。
三是对存储系统的性能要求高。与其他领域不同，视频监控主要是视频码流的存储，在多路并发存储的情况下，对带宽、数据能力、缓存等都有很高的要求，需要有专门针对视频性能的优化处理。
四是大数据应用需要数据存储的集中管理分析。但现实情况却恰恰相反，一方面是系统性工程在分期建设的过程中，采购的设备并不能保证为同一品牌，实际项目中多种品牌、多种型号比比皆是，给视频监控的存储集中管理带来很大难度。同时，在一些大型的项目中，例如特大城市“天网工程”，高速公路中道路监控所跨区域较大，集中存储较为困难。另外，受网络带宽及老旧设备影响，系统难以形成统一存储、统一监控的中心体系架构，导致数据在应用中调取不及时。
总体来看，随着系统性安防项目的深入开展以及物联网建设初露峥嵘，大规模联网监控的建设和高清监控的逐步普及，海量视频数据已经呈现井喷式地增长，并冲击着传统的存储系统，遗憾的是原有的存储系统无法满足大数据时代提出的新要求，亟需新的存储技术支撑现有业务模式，同时为人工智能技术在安防领域施展拳脚拓展新的空间。
‘肆’ 大数据、高性能环境对存储的需求
大数据、高性能环境对存储的需求
一直以来，高性能计算的主要目的就是提高运算速度，来解决大规模科学计算和海量数据的处理问题。高性能计算每秒万亿次级的强大计算能力，使其成为石油、生物勘探、气象预测、生命科学研究等领域的重要技术选择。但是随着数据量以及数据价值的不断增长，金融、电信、互联网等领域对高性能计算的需求不断加大。随着技术的发展，高性能计算系统的处理能力越来越强，任务的计算时间越来越短，对业务的价值不断提高。但是，要想实现快速的任务计算处理，高性能计算系统的存储能力是关键。因为在计算开始，要从存储系统中读取数据；计算结束时，要向存储系统中写入计算后的结果。如果这之间的读取和写入速度不匹配，不仅会拖延高性能项目的完成周期，低延迟还会严重影响高性能创造价值的能力。通常，高性能计算要求存储系统能够满足性能、可扩展性要求，保护投资回报：吞吐量达到几个甚至几十个GB/s，容量能扩展至PB级；透明的访问和数据共享；集中式的智能化管理，高性价比；可按需独立扩展容量和性能等。中桥分析师在深圳华大基因研究院实地测试了EMC Isilon 产品在其HPC 环境下的运行情况，并记录下其结果。
背景
高性能计算（High Performance Computing—HPC ）指通常使用很多处理器（作为单个机器的一部分）或者某一集群组织中几台计算机（作为单个计算资源操作）的计算系统和环境。长期以来，高性能计算应用的主要领域是科学与工程计算，诸如高能物理、核爆炸模拟、气象预报、石油勘探、地震预报、地球模拟、药品研制、CAD 设计中的仿真与建模、流体力学的计算等。如今，像金融证券、政府信息化、电信行业、教育、企业、网络游戏等领域对HPC的需求也在迅猛增长。
高性能计算的应用
高性能计算有着广泛的行业应用基础，下面列举几个行业对高性能计算的应用需求：
1. 航空航天行业
在航空航天行业，随着中国航空航天事业的快速发展，尤其是载人航天技术的巨大成功，我国科技人员对空气动力学的数值模拟研究提出了越来越多的需求，常规的计算能力远远无法满足复杂的大型飞行器设计所带来的巨大需求。在航空航天企业的设计过程中，研究人员往往需要把飞机表面分成几百万甚至几千万个离散型的网格点，然后通过高性能计算平台求解方程，得出每个网格点的温度、速度、摩擦力等各种参数，并模拟出连续型的曲线，进而为飞机设计提供宝贵的参考资料。对这类计算来说，网格点分割得越细密，计算结果的精确度也就越好。但是这些大规模设计计算问题不但单个作业计算量庞大，且需不断调整、重复计算，因此高性能在航天航空行业中占据着举足轻重的地位。
2. 能源行业
石油能源作为国家战略资源，对于国家经济、安全、军事等各方面都具有非常重要的战略意义。石油勘探承担着寻找储油构造、确定井位的重要任务。目前的主流做法就是人为的制造相应规模的地震（视勘探地区面积与深度不同），同时在相应的地层遍布若干震波收集点。由于不同材料的地质环境对地震波的影响是有规可循的，所以借助这一点，通过相关的算法，即可以通过对地震波的传递演算来“计算出”地质结构，从而找出我们所需要的能源位置。这种计算量无疑是异常庞大的，由于地震波法勘探收集的数据通常都以TB计，近年来海洋油气勘探所采集的数据甚至开始向PB规模发展。为此，只有借助高性能计算，才能在最短的时间内处理这些海量数据。
3. 生命科学
在现代生命科学领域，以数据为驱动力的改变正引发着巨大的变革。海量生物数据的分析将会增强疾病的实时监控能力和对潜在流行病做出反应的能力，但海量数据的挖掘、处理、存储却面临着前所未有的挑战。特别是随着新一代测序技术的迅猛发展，基因组学研究产生的海量数据正以每12- 18个月10倍的速度增长，已远超越着名的摩尔定律，这使得众多生物企业和科研机构面临强大的数据分析和存储需求。
在国内，生物基因行业的发展势头也不可小觑。2011年1 月30日，国家发改委已批复同意深圳依托华大基因研究院组建国家基因库，这是中国首次建立国家级基因库，首期投资为1500万元。深圳国家基因库是一个服务于国家战略需求的国家级公益性创新科研及产业基础设施建设项目，是目前我国唯一一个获批筹建的国家级基因库，是全球仅次美国、日本和欧洲三个国家级基因库之后的世界第四个国家级基因库。现在，该国家基因库已经收集了100万GB的生物数据，包含基因组、转录组、蛋白质组、代谢组及表型的数据，同时也积累了约四十万份生物样本。预计该基因库最终将达到10亿GB级别的数据容量。深圳国家基因库和国际上已有的基因库相比，它的特点是既有“湿库”也有“干库”：前者把千万种实体的动植物、微生物和人类组织细胞等资源和样本纳入网络；后者汇集巨量的核酸、基因表达、蛋白、表型等多类数据信息，成为“大数据”生物学时代研究生物生长发育、疾病、衰老、死亡以及向产业化推广的利器。
4. 金融行业
金融说到底就是数据。在金融市场中，拥有速度就意味着更高的生产力和更多的市场份额。金融计算模型相当复杂，数据收集越多，计算结果越精确。金融分析师都迫切地需要一个能模拟复杂现实环境，并进行精确处理的金融计算程序，以便对每个投资产品及时地评估投资收益，衡量投资风险，以期获得更好的投资回报。也正因此，高性能计算已经越来越多地应用到全球资本市场，以期在最短时间内实现对市场的动态响应与转换。
5. 气象预报
世纪二十年代初，天气预报方程已基本建立。但只有在计算机出现以后，数值天气预报才成为可能。而在使用并行计算机系统之前，由于受处理能力的限制，只能做到24小时天气预报。高性能计算是解决数值预报中大规模科学计算必要手段。采用高性能计算技术，可以从提高分辨率来提高预报精度。
6. 游戏动漫和影视产业
随着3D、4D电影的兴起和高清动漫趋热，由高性能计算（HPC ）集群构成的“渲染农场”已经成为三维动画、影视特效公司不可或缺的生产工具。动漫渲染基于一套完整的程序进行计算，从而通过模型、光线、材质、阴影等元素的组合设定，将动漫设计转化为具体图像。以《玩具总动员》为例，如果仅使用单台工作站（单一处理器）进行动画渲染，这部长达77分钟的影片的渲染时间将会是43年，而采用集群渲染系统，只需约80天。
‘伍’ 请问国家超级计算深圳中心（深圳云计算中心）主机系统运算速度是多少呢
世界超级计算组织实测曙光6000超级计算机运算速度为1271万亿次/秒，排名世界第二，双精度浮点处理性能超过了 2400万亿次/秒，系统总内存容量 232TB，存储 17.2PB。
‘陆’ 国家超级计算深圳中心的基本环境
深圳超算采用由中科院和曙光公司联合研制的曙光6000超级计算系统，该系统整体计算能力实测峰值为1.271千万亿次浮点运算（1.271PFLOPS）。于2011年11月16日投入运行 。
为了方便管理和使用，曙光6000超级计算系统高性能计算区分成5个逻辑分区，分别为科学计算分区（GK）、工程计算分区（GG）、生命科学计算（GS）、胖节点分区（Fn）以及龙芯计算分区（Lx）。其中GK、GG、GS分区的每个计算节点由2颗Intel5650六核心处理器组成、主频2.66GHz,配置24GBDDR3内存以及1块Nvidia C2050 GPGPU卡，一块本地2.5 SAS硬盘，一块QDRIB子卡。胖节点分区（Fn）共配臵128台4路A840 SMP计算节点，每个计算节点配臵4颗AMD 6136八核心处理，主频2.4GHz，内存128GB。龙芯分区（Lx）共配臵320台龙芯节点，每个节点配臵1颗AMD64双核CPU和8颗龙芯处理器，20G内存，1块DDRIB网卡。曙光6000超级计算主机系统的存储分为两种：每个计算节点配备的本地磁盘；由存储节点建立的高速并行文件系统。其中本地硬盘严禁普通用户使用，仅供计算节点操作系统使用，用户的所有操作都应该在账号所对应的$HOME（该$HOME所在的位臵为高速并行文件系统）下进行，用户登录时，会自动被引导到自己账号的$HOME下面。鉴于存储空间的有限和数据安全的考虑，请用户务必做到及时下载计算结果文件并清理空间。用户可以使用VPN进入登录节点，该登录节点主要用于登录超算内网、使用LSF作业调度系统提交作业，禁止在登录节点运行程序、编译及数据上传下载。
‘柒’ 现代信息管理对数据存储的要求有哪些
对于现代信息来说。我们保存数据存储最主要的要求便是保密性不能后把资料泄露出去给外人知道。
‘捌’ 云计算中心的中国国家超级计算中心
现有国家级的云计算中心5家：
天津云计算中心（2009年）
国家超级计算天津中心是由国家科技部于2009年5月批准成立的第一家超算中心，由天津滨海新区和国防科技大学共同建设。
天津超算中心座落在天津经济技术开发区（泰达）外包服务园5号楼，占用房屋面积约8,500平方米，共建有2个大型机房共约4,000平米，其中一个机房用于安放“天河一号”超级计算机，第二个机房用于云计算和系统扩充。另外建有变电站、制冷站，变电站供电能力为13,600KVA，制冷站供冷能力为9,600KW，具有较强的配套保障能力。
天津超算中心的主业务计算机是 “天河一号”超级计算机，是由科技部863计划“高效能计算机及网格服务环境”重大项目支持，由国防科技大学与滨海新区于2009年9月联合研制成功第一期系统；后经采用自主CPU和自主的高速互联通信系统，以及全面优化，于2010年10月，研制完成了“天河一号”二期系统。“天河一号”超级计算机在2010年11月世界超级计算机Top 500排名中荣获世界第一。
天津超算中心高性能计算的主要应用领域包括：生物医药、石油地震勘探数据处理、动漫与影视渲染、新材料新能源、高端装备设计与仿真、航空航天、流体力学、天气预报、气候预测、海洋环境模拟分析等等。 2009年5月批准成立，2011年6月安装调试，同年11月，超算中心投入运行启动仪式；2012年6月，正式向社会提供高性能计算业务的商业服务；截止至2014年5月，计算资源使用率已超过55%，高性能计算用户达到1,056个，云计算个人用户超过1,750,000人，机构达到13,221家。
国家超级计算深圳中心（深圳云计算中心）是国家在深圳布局建设、深圳建市以来单个投资额最大的重大科技基础项目。该项目是国家863计划，广东省和深圳市重大项目，同时也是深圳落实《珠江三角洲改革发展规划纲要（2008-2020）》和《深圳市综合配套改革方案》的具体行动。
国家超级计算深圳中心（深圳云计算中心）主机系统于2010年5月经世界超级计算组织实测确认，运算速度达每秒1,271万亿次，排名世界第二。同时配备高达17.2PB的海量存储及来源于各大运营商、教育网的丰富网络带宽资源。
深圳市建筑工务署介绍，超算中心的土建工程相对复杂，机房楼精密空调、冷水机组、冷却塔、高低压柜等设备安装量是相同面积普通建筑的10倍，工程配置了光缆30公里，6类网线200公里，大楼内强电电缆达15公里。超算主机等设备冷却水日用水量超过1,000立方米，接近一个标准游泳池容量。超算中心采用不间断电源为主机供电，仅电池就有2,874组，相当于2.3万块汽车蓄电池总容量。工程自2010年9月进场施工，实际工期仅一年零三个月。
国家超级计算深圳中心（深圳云计算中心）立足深圳、面向全国、服务华南、港、澳、台及东南亚地区，开展各种大规模科学计算和工程仿真、动漫渲染等计算业务，同时以其强大的数据处理和存储能力为社会提供云计算服务，将建成功能齐全、平台丰富、高效节能、国际一流的高性能计算研究开发中心和云计算服务中心 。 国家超级计算长沙中心2011年试运行，2014年11月4日，揭牌正式运营 。继天津和深圳之后获批建设的第三家国家级超级计算中心。与国内其他超级计算中心不同的是，长沙超算中心完全依托高校运营。
选址：湖南大学校区内，采用国防科技大学“天河一号”高性能计算机，按每秒1000万亿次运算能力规划建设，总投资7.2亿元。国家超级计算长沙中心一期工程规划建筑面积30000平方米，计划于2011年底全部建成竣工，建成后运算能力将达每秒300万亿次，由湖南大学负责运营，国防科技大学提供计算设备和技术支持，坚持公益性与经营性相结合原则，为社会和公众提供高性能计算应用服务。
该中心自2011年试运行以来，已为气象、国土、水利、卫生/医疗、交通等公共服务部门提供了高性能的计算平台服务。该中心与国内高性能计算、云计算和动漫渲染领域机构建立了战略合作关系，已在省内外一些大型企业平台进行试用，正式运营后，将面向全国装备制造企业提供大规模仿真设计公共服务。
于2010年11月奠基开工，按照“政府主导、军地合作、省校共建、市场运作”的模式积极推进项目建设。项目主机设备于2011年6月在国防科大全面上网试运行，项目主体建筑工程于2013年7月竣工一次验收合格，同时，主机设备从国防科大搬迁至湖南大学新址，并完成安装调试，已具备了正式启动运营的基本条件。 国家超级计算济南中心是科技部批准成立的全国4个千万亿次超级计算中心之一，总投资6亿元，建设主体为山东省科学院，并由其下属单位山东省计算中心负责建设、管理和运营。
济南中心于2011年3月正式启动建设，当年10月27日落成揭牌并对外提供计算服务。济南中心的建设成功，标志着我国已成为继美国、日本后第三个能够采用自主处理器构建千万亿次超级计算机系统的国家。经国家权威机构测试，济南中心的神威蓝光超级计算机系统持续性能为0.796PFlops（PetaFlops,千万亿次浮点运算/秒），LINPACK效率为74.4%，性能功耗比超过741MFlops/W(百万次浮点运算/秒·瓦)，组装密度和性能功耗比居世界先进水平，系统综合水平处于当今世界先进行列。
济南中心依托山东省科学院组建了一支集技术研发、计算服务和技术支持于一体的科研和服务团队，并与国内外专家、应用单位等密切合作，面向海洋科学、现代农业、油气勘探、气候气象、药物筛选、金融分析、信息安全、工业设计、动漫渲染等领域提供计算和技术支持服务，承接国家、省部等重大科技或工程项目，为我国科技创新和经济发展提供平台支撑。中心定位：公益性高性能计算技术和咨询服务机构。 北京超级云计算中心位于北京怀柔雁栖经济开发区，由北京市和中科院合作共建，于2014年6月宣布将正式对外提供超级云计算服务。
北京超级云计算中心一期提供每秒300万亿次计算能力，2015年的计算能力将达每秒2000万亿次。中科院超级计算中心主任迟学斌表示，该中心的成立将进一步深化中科院与怀柔区的合作，并加快中科院高精尖成果在怀柔区的转化落地。 吕梁云计算是在国家推动军民融合深度发展的背景下，国防科技大学和吕梁市人民政府结合优势特色首批重点建设项目，按照山西省委书记王儒林提出的“吕梁云计算中心立足吕梁，服务山西，辐射全国 ”的总要求，打造面向全国的高性能计算平台、面向山西及周边省份的云服务平台和面向华北地区的数据容灾备份中心，服务于地区的科学研究、经济建设、政府公共管理和信息安全，将逐步成为中西部地区科学创新、产业转型的重要IT基础设施。中心部署的业务主机为“天河二号”，该主机系统采用国防科大自主研制的CPU和操作系统，运算速度为3280万亿次/秒。服务器集群系统包括1216台X86服务器集群和4096个飞腾服务器。中心现有存储总容量为7PB，未来将扩展到10PB；在网络保障方面，中心接入联通、电信、移动、教育网四线网络，并依托运营商直接接入国家西北地区骨干网，独享带宽可最大拓展到50G。整体来说，吕梁云计算中心具备高配置硬件及先进的云计算技术，计算能力强、存储空间大、网络接入能力多维，同时，中心依托国防科技大学建立了高度可靠的信息安全体系，用户的数据安全有保障。
‘玖’ 数字经济时代，高性能数据分析存储迎来新机遇
数字经济时代，数据已成为新的核心生产要素，其重要战略资源地位和核心科学决策作用已日渐凸显。数据潜能的激发，有赖于数据的采集、存储、计算、管理和应用，其中，作为数据采集后进行处理的第一道关口，数据存储无疑是数字经济最重要的“底盘”。
海量数据爆发，数据存储成关键
当前，数据呈现指数级增长，数据规模已经从之前的GB、TB、PB，上升到EB级、甚至ZB级。据Hyperion预测，到2025年，全球数据空间将增长到163ZB，这是2011年HPC产生数据16.1ZB的10倍。爆炸式增长的数据，哺育了数字技术发展和应用，但是同时也对计算和存储提出了更高的要求。
在高性能计算（HPDA）中，计算、存储、网络三大部件缺一不可。以前，产业创新的焦点都在追求更高的算力。而随着大数据、多样性算力等相关技术的快速发展，高性能计算的重心开始从以计算为核心，向以数据为中心的计算演进；传统HPC开始向高性能数据分析（HPDA）方向演进。据IDC统计，全球67%的高性能计算中心（HPC）已经在使用AI、大数据相关技术，HPC与AI、大数据加速融合，走向以数据密集型为典型特征的高性能数据分析HPDA时代。
HPDA时代下，各行业数据量迎来了井喷式增长。地震勘探从二维向三维的演进中，数据量增加了10-20倍；电影渲染从2K升级到8K的革命中，数据量增长16倍；卫星测绘领域，探测精准度由20米缩小到2米，数据量同比增长近70倍。
数据规模激增之外，业务模型复杂以及分析效率较低等挑战，也都在呼唤着更高效率的存储。
存储作为数据的承载者，逐步成为推动HPC产业发展的新动能。然而，传统的HPC存储在混合负载性能、成本、跨协议访问等多方面存在壁垒，无法匹配HPDA场景的需求。如何打破存储性能、成本、效率的限制，充分释放数据潜能，成为制约HPC产业升级换代的掣肘。
高性能数据分析存储，加速HPC产业发展
当前，作为数据应用和数据分析的支撑平台，以及 科技 强国的关键基础设施，数据存储已成为国之重器，在金融核心交易、新型油气勘探、基因测序、自动驾驶、气象预测、宇宙 探索 等领域发挥重要作用。数据的存储与处理能力已经成为提升政府管理水平、提高企业经营效率、增强企业发展韧性的关键，数据存储正成为加速数字化转型的坚实底座。
新的产业变化以及数据存储的重要地位，对高端存储提出了新的挑战，同时也在加速存储技术的革新——从HPC部分场景向HPC/HPDA全场景扩展，存储开始承担起加速产业向“数据密集型”转型的重任。根据国际权威分析师机构Hyperion Research 2020年针对HPC市场空间的数据显示，数据存储的增速第一，远高于整体市场平均增速。
高性能数据分析（HPDA）存储，能够匹配各HPDA场景的高端存储，可以让基因测序、气象海洋、超算中心、能源勘探、科研与工业创新、智能医疗、深度学习、人脸识别等数据密集型HPDA应用场景，在效率、品质、性价比等方面实现飞跃式提升。
值得注意的是，华为OceanStor Pacific系列下一代高性能数据分析（HPDA）存储，可以高效应对超高密设计、混合负载设计以及多协议互通上的关键挑战，推动HPC产业向数据密集型升级。目前已经成功应用于自动驾驶、基因测序、气象预测、卫星遥感等众多国内外高性能计算场景企业及机构。
存储作为高性能数据分析的重要引擎，正全面释放HPC的应用价值，驱动着HPC产业不断进步，跨越“计算密集型”到“数据密集型”的鸿沟，持续推动人类 社会 繁荣 健康 发展。
‘拾’ 全球超级计算机真有极大数据存储容量吗
是的，全球超级计算机真有极大数据存储容量。从1964年开始，美国控制数据公司一直在快速发展国际超级计算机技术，因为全球第一大双机械ZHIDC 6600年以来对科学研究和工程计算的需求。其峰值性能从30多年前的1亿次增加到每30秒40兆次（即日本电气公司的地球模拟器系统），每10年提高3位数。在国际超级计算机行业中，从系统性能、技术方向、制造技术、应用领域来看，还拥有500强名单，反映了世界上实际的超级计算机的最新发展。通过分析2002年11月16日发售的第20届世界500强计算机名单，可以看到世界超级计算机现在的发展。