看来看去，不懂高性能计算研究什么？
甚至很想问问花费了很多资源研究的这些人，带给我们这些计算机硬件软件开发的同行什么帮助？有想过这些课题的研究结果将用于何处吗？有总结过我们什么地方在非常地渴望这样的计算呢？分子运动/气象模拟/核爆炸……拜托了，别再给我们提这些字眼，离我们太远。
我希望可以就以下几个问题得到一些建议：
当前网络速度很大问题在于交换机芯片处理太慢，于是反过来限制中间缓存的容量；
图象处理是一个很大的难题，目前还没有更快速的芯片可以实现高速高倍的压缩，并实时远程 传输。
解决方式有测试：2个芯片同时用，效率高很多。
可是我们真的不需要两个芯片各自独立负责相同的外部设备，而主要用于计算，当然1000个芯片更好。
可是，目前看不到这方面的思考，难道高性能计算的研究不是多芯片多线程并行运行的结果的吗？如果不能解决多线程的编程等等问题，所谓的高性能从何谈起呢？
请高人指教！
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我也很想知道
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楼主说的没错
现在高性能计算，大的方面主要是并行计算，如何最优分配资源和网络传输，这个需要比较高的数学知识
小的方面，程序员经常接触的就是多线程，研究如何把一个CPU的资源运用到最高
不过多线程是由局限的，因为一个CPU的资源是有限的，并行计算理论上可无限扩充，但是多终端的管理和网络通讯也会成为瓶颈
所以大的叫计算机科学，小的加编程，哈
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"当前网络速度很大问题在于交换机芯片处理太慢，于是反过来限制中间缓存的容量；
图象处理是一个很大的难题，目前还没有更快速的芯片可以实现高速高倍的压缩，并实时远程 传输。 "
网络速度慢是个问题，所以需要对涉及到网络的应用做研究，针对网络速度慢的因素解决大型分布式计算的问题。
图像处理是个很大的难题，所以要对分布式的图像处理方法进行研究，将图像划分为适合单芯片处理的单元，并可以通过网络快速的传输。据说，分布式计算很适合图像处理。一些科幻影片中的镜头是用高性能计算机模拟的。
高性能计算存在于各个方面，楼主所说的“分子运动/气象模拟/核爆炸……”，这些属于科学计算方面的，另外还有企业计算，商业计算。例如金融业务处理，大访问量的处理，在线游戏服务的处理等等都会用到高性能计算。只不过很多是科学计算问题的解决方式会逐渐应用到其它的方面。如google的在线服务处理，baidu的在线服务处理，阿里巴巴等，都需要用到高性能计算方面的知识。
呵呵，个人见解。