超级计算机的运算速度有几十上百万亿次，而家用的PC机它的运算速度是多少，和那些超级计算机的差别有多大 超级计算机是什么
\u8d85\u7ea7\u8ba1\u7b97\u673a\u4e0e\u5bb6\u7528\u8ba1\u7b97\u673a\u7684\u8fd0\u7b97\u901f\u5ea6\u3000\u3000\u73b0\u6709\u7684\u8d85\u7ea7\u8ba1\u7b97\u673a\u8fd0\u7b97\u901f\u5ea6\u5927\u90fd\u53ef\u4ee5\u8fbe\u5230\u6bcf\u79d2\u4e00\u592a(Trillion,\u4e07\u4ebf)\u6b21\u4ee5\u4e0a\u3002
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\u7f8e\u56fd\u52b3\u4f26\u65af\u00b7\u5229\u5f17\u83ab\u5c14\uff08Lawrence \u00b7 Livermore \uff09\u56fd\u5bb6\u5b9e\u9a8c\u5ba4\u5185\uff0c\u7531IBM\u8bbe\u8ba1\u7684\u84dd\u8272\u57fa\u56e0/L\u5728\u6d4b\u8bd5\u4e2d\u4ee5\u6bcf\u79d2 136.8 \u5146\u7684\u8ba1\u7b97\u901f\u5ea6\u8bb0\u5f55\u4e00\u4e2a\u9ad8\u5cf0\u503c\u4e4b\u540e\u6062\u590d\u4e86\u6700\u9ad8\u70b9\u3002IBM\u79f0\uff0c\u5728\u4e00\u6b21\u5b8c\u6574\u7684\u8fc7\u7a0b\u4e2d, \u7cfb\u7edf\u5e94\u8be5\u6709\u4e24\u500d\u7684\u52a8\u529b,\u5373\u5cf0\u503c\u8868\u73b0\u8d85\u8fc7 360 teraflops\u3002
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\u8fc7\u53bb\u4e24\u5e74\uff0c\u591a\u6570\u63a5\u8fd1\u6700\u9ad8\u7684500\u4e2a\u540d\u5355\u7684\u8ba1\u7b97\u673a\u662f\u7531\u666e\u901a\u7684\u7535\u8111\u786c\u76d8\u8fde\u540c\u65b0\u5947\u7684\u8f6f\u4ef6\u7ec4\u6210\u3002\u4f46\u662f\u73b0\u5728\u60c5\u51b5\u4e0d\u540c\u4e86\uff0c\u4e00\u4e9b\u7cfb\u7edf\u5f00\u59cb\u51b3\u5b9a\u8fd9\u4e9b\u6392\u540d\u3002\u4e3e\u4f8b\u6765\u8bf4,\u73b0\u5728\u7684\u51a0\u519b\u84dd\u8272\u57fa\u56e0/L, \u662f\u7ecf\u8fc7\u7279\u6b8a\u8bbe\u8ba1\u7684\u7cfb\u7edf\uff0c\u540c\u65f6\u5408\u5e76\u4e86\u7a7a\u524d\u7684 65,536 \u4e2a\u4eba\u5904\u7406\u5668,\u518d\u52a0\u4e4b\u53ef\u5347\u7ea7\u7684\u6a21\u7248\u8bbe\u8ba1\u3002\u6b64\u7cfb\u7edf\u4e0d\u4f46\u6bd4\u4f20\u7edf\u7684\u7cfb\u7edf\u66f4\u6709\u52a8\u529b\u800c\u4e14\u4e5f\u6bd4\u8f83\u7d27\u51d1\u907f\u514d\u4e86\u4f9b\u7535\u4e0d\u8db3\u3002IBM \u7684\u6c64\u59c6\u65af J \u6c83\u68ee\u7814\u7a76\u4e2d\u5fc3\u8bbe\u8ba1\u7684\u88ab\u79f0\u4e3aBGW\u7684\u84dd\u8272\u57fa\u56e0\u673a\u5668\u662f\u672c\u6b21500\u540d\u5355\u4e2d\u7684\u7b2c\u4e8c\u540d\uff0c\u8fd9\u8fdb\u4e00\u6b65\u8bf4\u660e\u4e86\u6b64\u8bbe\u8ba1\u7406\u5ff5\u7684\u6b63\u786e\u6027\u3002\u8fd9\u4e00\u7cfb\u7edf\u4e0e\u84dd\u8272\u57fa\u56e0/ L \u7684\u6a21\u7ec4\u8bbe\u8ba1\u4e00\u6837\uff0c\u53ea\u662f\u6709\u8f83\u5c0f\u7684\u5904\u7406\u5668\u5e76\u4e14\u53ea\u53ef\u4ee5\u8bb0\u5f55 91.2 teraflops \u5cf0\u503c\u5904\u7406\u52a8\u529b\u3002
\u73b0\u5728\uff0c\u6ca1\u6709\u4e00\u90e8\u57281997\u5e74\u5236\u9020\u7684\u8ba1\u7b97\u673a\u6709\u80fd\u529b\u8fdb\u5165\u6700\u9ad8500\u540d\u5355\u3002\u9ad8\u901f\u8ba1\u7b97\u4e89\u9738\u7684\u6218\u4e89\u8868\u660e\uff1a\u4f20\u7edf\u8ba1\u7b97\u673a\u5904\u7406\u5668\u4e0e\u8d85\u7ea7\u5904\u7406\u5668\u7684\u5dee\u522b\u3002\u65e5\u672c\u653f\u5e9c\u6700\u8fd1\u5ba3\u5e03\u8ba1\u5212\u8d5e\u52a9\u4e00\u90e8\u5904\u7406\u901f\u5ea6\u9ad8\u8fbe1000 teraflops- \u6216 petaflop\u8ba1\u7b97\u673a\u7684\u53d1\u5c55\uff0c\u5e0c\u671b\u57282010\u5e74\u4e4b\u524d\u53ef\u4ee5\u9762\u4e16.
\u9644\u52a0:2007\u5e74\u4e2d\u56fd\u9ad8\u6027\u80fd\u8ba1\u7b97\u673a\u6027\u80fdTOP100\u6392\u884c\u699c(\u524d10\u540d)
\u5e8f\u53f7
\u7814\u5236\u5382\u5546/\u5355\u4f4d
\u578b\u53f7
\u5b89\u88c5\u5730\u70b9
\u5b89\u88c5\u5e74\u4efd
\u5e94\u7528\u9886\u57df
\u5904\u7406\u5668\u6838
Linpack\u503c(Gflops)
Linpack\u6765\u6e90
\u5cf0\u503c(Gflops)
\u6548\u7387
1
IBM
IBM BladeCenter HS21 Cluster, Intel Xeon Woodcrest Dual Core 2.33 GHz/Giga-E
\u4e2d\u56fd\u77f3\u6cb9\u5316\u5de5\u80a1\u4efd\u6709\u9650\u516c\u53f8\u80dc\u5229\u6cb9\u7530\u7269\u63a2\u7814\u7a76\u9662
2007
\u80fd\u6e90/\u5730\u7403\u7269\u7406
4096
18600.00
T
38223.90
0.487
2
IBM
IBM SP eServer pSeries 655 (1.7 GHz Power4+) /Federation
\u4e2d\u56fd\u56fd\u5bb6\u6c14\u8c61\u5c40
2005
\u5927\u6c14\u6c14\u8c61
3200
10310.00
T
21760.00
0.474
3
\u66d9\u5149
\u66d9\u5149 4000A/640x4 Opteron 2.2GHz/Myrinet
\u4e0a\u6d77\u8d85\u7ea7\u8ba1\u7b97\u4e2d\u5fc3
2004
\u79d1\u5b66\u8ba1\u7b97/\u5de5\u4e1a
2560
8061.00
Q/C
11264.00
0.716
4
SGI
Altix 4700/Itanium2 Montecito 1.6GHz/NUMALink4+Infiniband
\u4e2d\u56fd\u6c14\u8c61\u5c40\u56fd\u5bb6\u536b\u661f\u6c14\u8c61\u4e2d\u5fc3
2007
\u5927\u6c14\u6c14\u8c61
1280
7127
C
8192
0.870
5
HP
Blade Cluster BL-20P,Pentium4 Xeon 3.2GHz/Giga-E
\u6e38\u620f\u516c\u53f8B-\u4e0a\u6d771
2007
\u5de5\u4e1a/\u6e38\u620f
1950
6976
C
12480
0.559
6
HP
Blade Cluster BL-20P,Pentium4 Xeon 3.2GHz/Giga-E
\u6e38\u620f\u516c\u53f8B-\u6210\u90fd
2007
\u5de5\u4e1a/\u6e38\u620f
1950
6976
C
12480
0.559
7
HP
Blade Cluster BL-20P,Pentium4 Xeon 3.2GHz/Giga-E
\u6e38\u620f\u516c\u53f8B-\u4e0a\u6d772
2007
\u5de5\u4e1a/\u6e38\u620f
1950
6976
C
12480
0.559
8
HP
Blade Cluster BL-20P,Pentium4 Xeon 3.2GHz/Giga-E
\u6e38\u620f\u516c\u53f8B-\u4e0a\u6d773
2007
\u5de5\u4e1a/\u6e38\u620f
1950
6976
C
12480
0.559
9
HP
Blade Cluster BL-20P,Pentium4 Xeon 3.2GHz/Giga-E
\u6e38\u620f\u516c\u53f8B-\u5317\u4eac
2007
\u5de5\u4e1a/\u6e38\u620f
1950
6976
C
12480
0.559
10
HP
Blade Cluster BL-20P,Pentium4 Xeon 3.2GHz/Giga-E
\u6e38\u620f\u516c\u53f8B-\u897f\u5b89
2007
\u5de5\u4e1a/\u6e38\u620f
1950
6976
C
12480
0.559
超级计算机发展得很快，目前划分超级计算机的门槛是“每秒一万亿次浮点操作”，是家用微机的一百倍以上，几年以后这个门槛预计会提高到十万亿次。
超级计算机几十、上百万亿次的 FLOPS 也是靠多个处理器（通常还是多核）堆起来的，比如说目前最快的 IBM Roadrunner （走鹃，一种喜欢在地上飞快地走的小鸟）
有 6562 个 AMD Opteron 双核处理器，12240 个 PowerX Cell 8i 处理器，
其中主要的浮点运算能力是由 Cell 处理器提供的，
每个 Cell CPU 包括 8 个浮点处理核心，你可以理解为 8 核。
（Cell也是 Sony PS3 游戏机的处理器，不过用于PS3的比用于超级计算机的要次一等）
总体来看，就是 2 * 6562 = 13124 个通用处理器核心；
8 * 12240 = 97920 个专用处理器核心。
你说这么多钱堆出来的这么十多万个核心，速度能不快吗？
它的速度是 1.026 P FLOPS，1P=1024T=1024*1024G ，
也就是每秒超过 一千万亿次 浮点操作
===============================用途===============================
天气预报
地震预报
核爆炸模拟
空气动力学计算（大气、航空、航天）
海洋动力学计算
电磁学计算（隐身外形的设计）
汽车、船舶、飞机的框架设计
蛋白质结构和功能计算
基因组数据分析
高能物理实验数据分析
量子化学计算
…… ……
太多了
几百万次吧，差距大得很。
超级计算机是用专门设计的架构，使用很多CPU（比如几千上万个）进行并行计算（用个人机网格也可以类似的实现）。
做些需要大量运算的工作，比如天气的演算啊，模拟核爆炸啊，计算生物基因图谱啊等等
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