高性能计算在生命科学中的应用
超级计算机在科学计算中的应用研究
超级计算机在科学计算中的应用研究超级计算机是指在高性能计算领域中性能和处理速度极高的计算机，通常由数百甚至上千的处理器并联构成。
超级计算机的应用领域非常广泛，无论是科学研究、工业制造、商业智能还是国家安全等领域都有着广泛的应用。
本文主要讨论超级计算机在科学计算中的应用研究。
一、生命科学超级计算机在生命科学的应用研究是计算科学中的一个重要领域。
生命科学是研究生命现象及其发生和发展规律的一门综合性学科，通常包括生物学、生物化学、分子生物学、细胞生物学、遗传学等多个学科。
由于生命现象非常复杂，很难通过实验手段进行研究，因此超级计算机的应用便有了广泛的需求。
超级计算机在生命科学中的应用不仅仅包括生物数据分析和预测模拟，还包括生物成像和动态可视化的研究。
其中，蛋白质折叠模拟和蛋白质-蛋白质、基因-蛋白质相互作用的研究是超级计算机在生命科学中的主要应用之一。
这些研究不仅能够帮助人们更好地了解生命现象，而且还有着重要的医药研发价值。
二、物理学物理学是研究自然现象及其规律的学科，其研究范围涵盖了宏观世界和微观世界。
通过超级计算机对物理现象进行模拟和研究，可以更好地了解物理现象的本质、规律和内在关系。
超级计算机在物理学中的应用很多，例如高能物理实验模拟、原子物理模拟、材料物理模拟等等。
其中，高能物理实验模拟可以帮助研究人员更好地了解宇宙的本质和演化过程，为解决宇宙起源和演化的问题奠定基础。
而原子物理模拟可以帮助人们更好地理解物质分子结构和性质，为新材料和新技术的研发提供重要的理论基础。
三、天文学天文学是研究天体物理、宇宙学和天文观测等方面的学科。
超级计算机在天文学中的应用研究不仅能够深入了解宇宙的起源和演化，还可以帮助人们更好地预测和探索外星生命的可能性。
超级计算机在天文学中的主要应用包括星系形成和演化、宇宙学模拟、星际介质模拟等。
其中，宇宙学模拟可以模拟宇宙诞生之初的各种物理过程，并预测未来宇宙的演化趋势。
而星系形成和演化的研究可以帮助人们更好地了解宇宙中星系的形成和演化规律。
高性能计算的应用领域
高性能计算的应用领域随着现代科技的不断发展，我们的生活变得越来越依赖于计算机。
而其中的一个重要分支就是高性能计算，这是利用计算机的强大处理能力，解决各种复杂问题的一种技术手段。
高性能计算在很多领域都有着广泛的应用，本文将重点介绍高性能计算的应用领域，以及其中的一些典型案例。
生命科学在生命科学领域，高性能计算被广泛应用于模拟生物分子、生物组织和生态系统等方面的研究。
这种计算技术不仅可以加速生物研究的进程，也可以给医学、保健等领域的发展带来巨大的帮助。
例如，高性能计算可以通过模拟蛋白质的结构和功能变化，帮助研究人员设计新的药物；或者通过模拟人体骨骼的形状、重量和运动方式，辅助医生诊断和治疗骨折和其他相关疾病。
天文学天文学也是一个极其复杂和庞大的领域，其研究的对象包括星系、星云、恒星、行星等。
高性能计算可以帮助天文学家模拟和预测天象，进一步深入研究宇宙和宇宙学，从而窥探地球和宇宙生命的起源、发展和未来。
汽车工程在汽车工程领域，高性能计算可以协助汽车制造商进行虚拟仿真和测试，将新的概念车模型转化为生产车型，并提高车辆设计的质量和安全性能。
通过模拟车辆的动力学、燃烧、风阻、轮胎动力学等因素，高性能计算可以预测车辆的行驶性能、耗油量等重要指标。
金融金融市场的特点之一在于其数据量庞大、变化快速，因此需要一种能够快速高效处理和分析海量数据的工具。
高性能计算可以对大规模的实时数据进行处理和挖掘，并通过机器学习等技术，对交易模型进行逐步优化，从而提高交易的成功率和效率。
能源能源是现代社会最基本的需求之一，其领域也是高性能计算应用的一个重要领域。
高性能计算可以对发电厂、电网、油气管道等能源设施进行高精度模拟和优化控制，提高发电效率，降低能源损耗和污染排放，推进能源生产的绿色化、智能化和可持续化。
结语高性能计算是现代科技的重要组成部分，也是科研、工业生产、医学保健、能源等领域进步的重要保障。
本文只是对高性能计算应用领域的概括性介绍，事实上，高性能计算的应用领域还有很多，其价值和意义也在不断地被探索和拓展。
超级计算机中的高性能计算方法及应用
超级计算机中的高性能计算方法及应用随着科技的不断发展，计算机已经成为了人们日常生活中不可或缺的一部分。
而“超级计算机”则是计算机中最具有代表性的一部分，是现代科学技术中的一大利器。
超级计算机具有强大的计算能力和存储能力，在科学计算、天气预报、遗传研究等方面起着至关重要的作用。
本篇文章主要介绍超级计算机中的高性能计算方法以及应用。
一、高性能计算方法高性能计算是一种科学计算方法，主要应用在需要大量计算量支持的科学计算领域。
在超级计算机中，高性能计算方法有以下几个：1.并行计算并行计算是利用多台计算机同时计算同一问题，将问题分解成许多子问题，并分给多台计算机去同时计算。
这种计算方法可以最大化地利用计算机的计算资源，从而提高计算速度。
2.向量计算向量计算是一种基于向量处理器的计算方法，它能够在一条指令的执行中对多个数据进行处理。
这种计算方法可以提高数据的运算速度，从而加快计算机的计算速度。
3.流水线计算流水线计算是将计算任务分成多个阶段，并通过流水线的方式来处理每个阶段的计算。
这种计算方法可以最大化地利用计算机的计算资源，从而提高计算速度。
二、高性能计算的应用高性能计算在许多领域中都得到了广泛的应用，下面分别介绍一下这些领域。
1.气象学气象学是高性能计算最早应用的领域之一。
气象学需要大量的计算和存储资源来预测天气变化并提高天气预报的准确性。
高性能计算系统可以在短时间内处理大量的气象数据，并帮助气象学家制定准确的天气预报和预警。
2.生命科学生命科学领域包括了基因组学、蛋白质组学、分子药理学等多个子领域。
这些领域都需要大量的计算和存储资源来进行分析，高性能计算系统可以加速这些领域的研究和发展。
3.流体力学流体力学是研究物态变化、流动规律及其应用的一门学科。
它在工程、科学和医学等领域都有广泛的应用。
通过高性能计算系统，可以对复杂的物理现象进行仿真和模拟，帮助工程师设计更加优良的产品和系统，也可以帮助医学家研究血液流动和心血管系统等。
超级计算机在生物与化学领域的应用
超级计算机在生物与化学领域的应用随着科技的不断进步，超级计算机已经成为了科学研究不可或缺的工具之一。
在生物与化学领域，超级计算机也有了广泛的应用。
本文将探讨超级计算机在这两个领域的应用，以及它们所带来的变革和挑战。
一、超级计算机在生物领域的应用生物领域是超级计算机应用的一个重要领域。
作为生物领域的核心工具，超级计算机在基因测序、蛋白质分析、药物研发等方面都得到了广泛的应用。
以下是超级计算机在生物领域的几个典型应用：1. 基因测序基因测序是生物研究的一个核心方向。
然而，高通量测序所产生的数据量非常大，处理这些数据需要强大的计算能力。
超级计算机可以帮助研究人员有效地处理这些数据，分析基因序列中隐藏的信息。
比如，超级计算机可以帮助研究人员比较基因组序列，发现DNA序列中的变异。
2. 蛋白质分析蛋白质是生物体内的重要分子，也是药物研发的重要目标。
在蛋白质研究中，超级计算机可以模拟蛋白质的结构和功能，帮助研究人员理解蛋白质的作用机制。
这些模拟为药物研发提供了重要的线索，可以帮助研究人员设计出更有效的药物。
3. 药物研发现代医学离不开药物研发。
超级计算机可以帮助研究人员设计出更加精准的药物。
比如，超级计算机可以通过模拟分子结构和运动，预测药物与蛋白质的相互作用，了解药物分子的工作方式和效果。
以上几个应用领域只是超级计算机在生物领域的冰山一角。
未来，随着技术的不断进步，超级计算机将在生物领域发挥越来越重要的作用。
二、超级计算机在化学领域的应用超级计算机在化学领域的应用也非常广泛。
当前的化学研究越来越依赖于计算机模拟，这就要求计算机要能够高效地处理大规模的分子模型和化学反应。
以下是超级计算机在化学领域的几个典型应用：1. 分子模拟超级计算机可以模拟分子的结构和运动，分析不同的结构和参数之间的相互作用。
通过这样的模拟研究可以预测分子的特性、表现和反应，为化学研究提供有力的支持。
比如，超级计算机可以帮助研究人员设计更加精确的催化剂、分子筛和吸附剂等。
生物计算电脑技术与生命科学的交叉领域
生物计算电脑技术与生命科学的交叉领域生物计算电脑技术是一项蓬勃发展的交叉学科，将计算机科学与生物学相结合，旨在利用计算机的计算能力和算法分析生物学数据，深入理解生命科学中的复杂问题。
本文将探讨生物计算电脑技术与生命科学的交叉领域，揭示这个领域的重要性和未来发展前景。
一、生物计算电脑技术的背景与意义生命科学的快速发展和技术的快速进步催生了大量的生物学数据，如基因组、蛋白质组和代谢组等数据，这些海量的数据量已经超出了人类的处理能力。
生物计算电脑技术的兴起使得研究者能够高效地分析和解读这些大数据，从而更好地理解生命科学中的复杂现象。
生物计算电脑技术在生命科学的研究与应用中具有广阔的前景和深远的影响。
二、生物计算电脑技术的应用领域1. 基因组学研究生物计算电脑技术在基因组学研究中发挥着重要作用。
通过生物计算电脑技术，研究者能够对基因组中的功能基因进行筛选与分析，进而揭示基因之间的相互作用关系和调控机制。
生物计算电脑技术还可以用于研究基因组变异的模式和机制，为人类遗传疾病的研究提供理论基础。
2. 蛋白质结构预测生物计算电脑技术在蛋白质结构预测领域也发挥着重要的作用。
通过利用计算机算法对蛋白质序列进行模拟和预测，可以更加准确地推测蛋白质的三维结构，从而为药物研发和疾病治疗提供重要依据。
3. 基因调控网络分析生物计算电脑技术可用于建立和分析基因调控网络模型，揭示基因之间的复杂相互作用关系。
通过计算机模拟和分析，可以深入研究基因调控网络在生物发育、细胞增殖和病理生理过程中的作用机制，为以基因为靶点的药物设计提供指导。
4. 宏基因组学研究宏基因组学研究是生物计算电脑技术在生命科学中的重要应用领域之一。
宏基因组学研究通过对环境中的微生物进行高通量测序和分析，可以挖掘宏基因组的丰度、多样性和功能特征，为环境保护、农业和生态学研究提供重要数据支持。
三、生物计算电脑技术的发展前景生物计算电脑技术的快速发展与日新月异的生命科学领域息息相关。
超级计算机技术在生命科学中的应用
超级计算机技术在生命科学中的应用随着科技的不断进步，超级计算机技术已经成为了许多领域的重要工具。
其中，在生命科学领域，超级计算机技术的应用也越来越广泛。
本文将介绍超级计算机技术在生命科学中的重要应用。
一、基因组学研究基因组学是研究生物体基因组结构、功能和调控的一门学科。
对生物体基因组的研究可以为我们探索生物多样性提供关键信息。
而超级计算机技术在基因组研究中的应用，可以帮助研究人员在海量的基因组数据中快速找到有意义的信息，进一步深入研究基因的功能。
例如，在人类基因组计划中，超级计算机曾被用来组装人类基因组，而这个过程需要分析并拼凑好几亿个小片段的基因组序列。
超级计算机帮助研究人员提高了5倍的测序速度，缩短了研究周期，同时也使得基因组拼接的准确度更高。
二、药物研发药物研发是生命科学领域的一个重要分支。
目前，研发新药需要进行大量的计算和实验，而超级计算机技术的应用可以帮助加速药物的研发速度和降低研发成本。
超级计算机可以快速地模拟药物与分子之间的相互作用，从而预测药物在人体内的作用效果和副作用。
同时，超级计算机还可以预测药物在体内的药代动力学，以及药物与基因之间的相互作用等信息。
通过这些信息，科研人员可以更好地设计和选择药物，从而提高药物研发的效率和质量。
三、系统生物学研究系统生物学是生命科学领域的一个新兴分支，它研究生命系统从分子层面到细胞层面和组织、器官、个体和群体层面的整体系统，涵盖了分子生物学、生物化学、生物物理学、计算机科学等多个学科。
超级计算机技术在系统生物学研究中的应用，主要体现在对复杂生命系统的建模和模拟方面。
通过建立数学模型并利用超级计算机来模拟系统的运作，科研人员可以探究生物系统内部的机理和规律，导出预测性的生物学模型，从而为生物学的研究和应用提供支持。
例如，在对哺乳动物胚胎发生的研究中，超级计算机曾被用来模拟细胞分裂、细胞分化等复杂的生物化学过程。
这种模拟可以帮助研究人员理解细胞如何分化，从而为研究胚胎中的干细胞、组织再生以及癌症治疗等问题提供支持。
超级计算的技术特点与应用举例
超级计算的技术特点与应用举例超级计算是指运用先进的计算机技术和算法，以高效的方式进行巨大数据集的处理和分析。
它是强大的计算机处理能力和高速通信网络的集合体，可支持广泛的研究活动、工业应用和国家安全。
本文将探讨超级计算的技术特点和一些应用举例。
技术特点：1.高性能硬件：超级计算需要高速并行的计算机群集或单个超级计算机，能够支持并行计算和大规模数据处理。
超级计算通常采用专门开发的中央处理器（CPU）和高速网络互连的众多计算机节点。
计算机节点可以是单独的处理器或者是利用高通量计算的图形处理器（GPU）。
2.并行计算：超级计算机使用并行化技术，分割数据和任务，任务分配给不同的计算机节点，每个节点处理自己的任务，这些节点并行执行任务，提高处理速度。
并行计算还意味着可以在很短的时间内处理超大规模数据集，尤其对于需要多次迭代的数字优化问题和大量的线性代数计算问题，超级计算的效果非常出色。
3.高速网络：超级计算机之间使用高速互连网络进行通信和数据交换。
高速互联网络可以是高速Ethernet、Infiniband或者Myrinet等网络，可以支持大规模网络并行计算（HPC）。
4.专用软件与算法：超级计算机通常配备专用的操作系统和编程环境，使用专门开发的软件和算法来提高超级计算机的运行效率。
例如PARALLEL SCALABILITY TOOLKIT（PST），可以自动化超级计算的配置、调试、测试和优化，还可通过模拟进行容错性和性能评估。
5.可扩展性：超级计算机也需要可扩展性能力，能够很好地处理不同的应用程序和替代技术。
应用举例：1.气象学：超级计算机可以用来分析大气层的运动和不同现象对天气的影响。
超级计算机可以模拟风、湍流、土壤濕度、海域温度等气象数据，为天气预测提供可靠的依据。
2.生命科学：超级计算机可用于分析和处理DNA序列数据，以推进基因组学和医学研究进展。
比如对于新冠病毒的追踪、疫苗研发和感染模拟等重要研究领域，超级计算机发挥了重要作用。
科学计算中的高性能计算技术
科学计算中的高性能计算技术科学计算是科学研究的一个重要组成部分，无论是在物理、化学、生物等领域，都需要借助各种数学模型和计算方法，以达到深入研究和预测的目的。
而高性能计算技术则是实现这些科学计算的重要手段，能够在更短的时间内处理更大规模的数据，提高计算效率，加速科学研究的进程。
本文将围绕高性能计算技术展开论述，从基本概念、技术架构、应用现状等方面出发，探讨其在科学计算中的作用和价值。
一、高性能计算技术的基本概念高性能计算技术是指运用计算机科学、数学等多学科知识，以构建高速超级计算机集群或特定硬件平台为基础，设计和开发高性能计算软件，实现大规模数据的计算、模拟和分析等，达到较高的计算速度和效率的计算技术。
通常采用的计算模型是并行计算模型，即将大规模问题分解为多个小规模问题并行处理，利用多核心、多处理器甚至是多计算节点实现任务加速。
二、高性能计算技术的技术架构高性能计算技术的核心是超级计算机集群，其技术架构包含硬件架构、系统软件和应用软件三个层次。
硬件架构指超级计算机集群所采用的计算节点、存储节点、网络互连等硬件设施，这些设施的配置和组合，决定了超级计算机集群的计算性能和可扩展性，其中计算节点是超级计算机集群中最重要的设备。
系统软件包括操作系统、集群管理系统、高性能文件系统等，用于管理整个超级计算机集群，包括任务的调度、分配、并行计算等。
应用软件则是指通过超级计算机集群来运行的具体科学计算应用程序，如数值模拟、大规模数据处理、机器学习等。
三、高性能计算技术的应用现状高性能计算技术在科学研究中有着广泛而深远的应用，可以应用于各个领域的科研工作中。
以生命科学为例，高性能计算技术可用于模拟蛋白质折叠、基因序列对比、药物分子结构优化等问题；在天文学中，可模拟恒星演化、行星形成等；在地震学中，可模拟地震波传播、地震后果预测等。
实际上，高性能计算技术的应用领域还涵盖了气象、航天、环境科学、计算物理等多个学科。
在工程技术领域，高性能计算技术也有着广泛的应用，包括汽车模拟、航空模拟、建筑设计等。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
高性能计算在生命科学中的应用目录1.1 高性能计算的发展现状 (3)1.1.1 高性能计算概述 (3)1.1.2 高性能计算的应用需求 (3)1.1.3 国外高性能计算发展现状 (4)1.1.4 国内高性能计算发展现状 (5)1.1.5 高性能计算机关键技术发展现状 (7)1.2 高性能计算在生命科学中的应用 (13)1.2.1 基因测序数据处理 (13)1.2.2 蛋白质结构研究 (34)1.2.3 计算机辅助药物设计 (50)1.1高性能计算的发展现状1.1.1高性能计算概述高性能计算（High Performance Computing，简称HPC）是计算机科学的一个分支，研究并行算法和开发相关软件，致力于开发高性能计算机（High Performance Computer），满足科学计算、工程计算、海量数据处理等需要。
自从1946年设计用于导弹弹道计算的世界上第一台现代计算机诞生开始，计算技术应用领域不断扩大，各应用领域对计算机的处理能力需求越来越高，这也促使了高性能计算机和高性能计算技术不断向前发展。
随着信息化社会的飞速发展，人类对信息处理能力的要求越来越高，不仅石油勘探、气象预报、航天国防、科学研究等需求高性能计算机，而金融、政府信息化、教育、企业、网络游戏等更广泛的领域对高性能计算的需求也迅猛增长。
1.1.2高性能计算的应用需求应用需求是高性能计算技术发展的根本动力。
传统的高性能计算应用领域包括：量子化学、分子模拟、气象预报、天气研究、油气勘探、流体力学、结构力学、核反应等。
随着经济发展和社会进步，科学研究、经济建设、国防安全等领域对高性能计算设施及环境提出了越来越高的需求，不仅高性能计算的应用需求急剧增大，而且应用范围从传统领域不断扩大到资源环境、航空航天、新材料、新能源、医疗卫生、金融、互联网、文化产业等经济和社会发展的众多领域。
当前，世界和中国面临诸多重大挑战性问题。
比如，全球气候出现快速增温的事实使“应对气候变化”成为各国政治、经济和社会发展的重大课题，为了进一步消减“温室效应”和减少碳排放，实现可持续发展的低碳经济，新材料的发现、设计与应用迫在眉睫；随着化石能源的日益枯竭和环境的日趋恶化，新能源的开发势在必行；随着科技的发展，人类迈向太空的脚步逐渐加快，空间资源的争夺和战略性部署竟然愈发激烈，航空航天领域作为此项重大科研技术活动的基础支撑，投入将持续扩大；为了攻克重大疾病、进一步提高人口健康质量，生命科学与新药制造已成为技术发展和经济投入的重要增长点；随着互联网技术不断发展，借助海量数据与高性能计算的力量使得人工智能研究不断取得新的突破，各大互联网企业对高性能计算的投入将持续增加；在国际竞争的大环境下，基础科研实力是高新技术发展的重要源泉，是未来科学和技术发展的内在动力，也是实现国家经济、社会和环境可持续性发展的重要途径，基础科学研究的投入也将持续增长。
解决上述关系国家战略和国计民生的重大挑战性问题都离不开高性能计算的强力支撑，可以预见在战略层面，各国对高性能计算的投入会持续增长，而中国将更加发力；在技术层面上，高性能计算的应用范围将越来越广，反过来应用需求也将催生高性能计算新技术的诞生与发展。
图：全球HPC TOP500统计数据显示高性能计算能力成倍增长1.1.3国外高性能计算发展现状高性能计算作为国家实力的重要体现，是一个国家最尖端的信息技术综合体。
发达国家政府（美日欧）普遍将高性能计算作为国家战略，给予高度重视并进行持续投入。
美国是世界上最重视高性能计算、投入最多、受益最大的国家。
近数十年来，美国政府持续实施了SCP（战略计算机计划）、HPCC（高性能计算和通信）、ASCI（加速战略计算）、ASC（先进模拟和计算）、HPCS（高生产率计算机）等多个国家计划，从而确保了美国在高性能计算领域长期处于领先地位。
2015年7月，美国政府提出了建立“国家战略计算项目”(NSCI)，目的是创建美国高性能计算的研发地位，研制世界上第一台百亿亿次计算系统，此举的目标就是夺回2013年以来被中国夺走的计算速度头名的宝座。
2015年6月统计的全球性能最高的500台高性能计算机有233台安装在美国，其中性能最高的10台计算机中有5台部署于美国。
美国在高性能计算领域的领先优势十分明显，为美国在科技创新和经济发展方面处于世界领先地位做出了重大贡献。
当前，美国政府仍在继续加强其在高性能计算领域的研发投入。
正在实施的UHPC（普适高性能计算）计划，目标是研究革命性的设计方法来满足不断增长的国防应用对高性能计算的需求，包括开发超高并发性的高性能计算机、有效提升系统能效比、简化并行应用设计方法和提升应用的容错能力等，为实现百亿亿次（ExaFlops）计算奠定基础。
日本一直以来位列高性能计算大国，与美国类似，日本政府非常重视高性能计算技术，不断加强其在高性能计算领域的研发投入。
早在1990年，日本NEC公司研制的SX-3/44R系统就成为当时全球速度最快的高性能计算机。
之后的1993年，Fujitsu公司开发的“数值风洞”系统，以及2004年NEC的“地球模拟器”再次位列全球第一。
在2015年6月统计的全球TOP 500高性能计算机中，日本占据40席，其中Fujitsu公司研制的“K计算机”位列世界第四，“K计算机”将落户日本理化学研究所（RIKEN），服务于物理、化学、生物、医学、材料、能源等领域科学研究。
此外，日本正在进行Exascale Supercomputer Project（E 级高性能计算）项目，该项目目标是建设E级的高性能计算与软件系统的来替换现有的“K 计算机”，该系统将服务于未来日本科学技术研究如药物设计、地震影响研究等。
欧洲也一直是高性能计算的活跃区域。
2002年，7个欧洲国家的11个高性能计算中心就联合发起DEISA项目，旨在建立泛欧洲的高性能计算基础设施。
在2015年6月统计的全球TOP 500高性能计算机中，欧洲占据了28%的席位。
面向百亿亿次（ExaFlops）计算需求，欧洲提出了EESI和MareIncognito超算计划，主要从并行编程模型和和应用算法方面突破百亿亿次级计算的关键技术，包括编程模型、负载均衡技术、微处理器/结点技术、性能分析工具、互连技术和高性能应用等。
1.1.4国内高性能计算发展现状“九五”以来，在国家及相关政府的持续支持和IT企业的积极参与下，我国高性能计算机有了长足的发展，研制队伍不断发展和壮大，主要的研制单位有：国家并行计算机工程技术研究中心、中科院计算技术研究所国家智能中心、国防科技大学计算机学院、曙光公司等，是数十年积聚起来的我国高性能计算机技术研发的中坚力量。
“十一五”期间，在国家863计划“高效能计算机及网格服务环境”重大项目的支持下，我国先后研制成功若干台百万亿次和千万亿次超级计算机系统。
2008年，联想公司和曙光公司分别研制成功“深腾7000”和“曙光5000”百万亿次计算机；2009年，国防科技大学研制成功“天河一号”千万亿次计算机，使我国成为继美国之后世界上第二个研制成功千万亿次计算机的国家；2010年6月，曙光公司研制成功“星云”千万亿次计算机，性能列世界TOP500第二位。
2010年11月，升级后的“天河-1A”系统创造了超级计算机全球排名第一的最好成绩。
基于自主CPU芯片研制超级计算机也取得了重大突破，神威蓝光于2010年底成为第一个全部采用国产CPU实现的千万亿次超级计算机。
进入“十二五”以来，我国的超级计算机研制继续发展，天河2号连续四次位居TOP500第一名。
预计到“十二五”末，我国还将推出2套峰值性能超过10亿亿次（100PFLOPS）的超级计算机系统，有望继续在TOP500排行榜中名列前茅。
在2013年国务院发布的《国家重大科技基础设施建设中长期规划(2012-2030年)》中，多个基础设施的建设都离不开高性能计算系统如海底科学观测网、转化医学研究设施。
其中，地球系统数值模拟器通过超级计算及存储专用系统的建设，并结合超级模拟支撑与管理软件系统、地球各层圈过程模拟软件系统等来实现模拟地球系统圈层变化和长期气候变化，精细描述和预测地球物理化学及生物过程，提高我国地球系统模拟的整体能力和重大自然灾害预测预警、气候变化预估的研究水平。
图：TOP500系统国家分布历史统计我国在高性能计算机系统相关的基础性支撑技术方面也有了很大进步。
在处理器方面，国内自主研制的“龙芯”、“神威”、“飞腾”等系列的多核处理器方面已有所突破，相关的生态环境正在逐步完善；在异构协同与并行优化方面，国内在CPU/GPU混合结构的应用研究，比如生命科学领域的基因比对、分子动力学、电镜数据处理石油勘探领域的电子断层三维重构、叠前时间偏移、深度学习等方面均取得突破。
在系统软件及环境方面，国内在大规模异构系统的管理和监控、大规模系统的快速部署以及高效系统虚拟化等关键技术上也取得了很大进展。
“十一五”期间，在国家863计划“高效能计算机及网格服务环境”重大项目的支持下，成功开发具有自主知识产权的中国国家网格软件GOS（Grid Operating System），突破了广域资源共享和协同工作的关键技术，其功能和性能已达到并超越国际同类软件水平。
此外，863计划还先后重点支持了化学、天文、气象、生物医药、流体、激光聚变、大飞机、石油勘探地震成像等领域的高性能计算应用，形成了若干可利用上千以上的处理器核进行计算模拟的应用实例。
1.1.5高性能计算机关键技术发展现状1.1.5.1体系架构作为高性能计算基础设施的核心，现代高性能计算机的发展从20世纪70年代的向量计算机开始，也已经有了几十年的发展历程。
先后出现了向量机、多处理器并行向量机、MPP 大规模并行处理机、SMP对称多处理机、DSM分布式共享存储计算机、Constellation星群系统、Cluster集群系统、混和系统等多种主体的体系架构，并分别在不同的时期占据着应用的主流。
其中，计算机集群（简称集群、Cluster）是一种计算机系统，它通过一组松散集成的计算机软件和/或硬件连接起来高度紧密地协作完成计算工作。
在某种意义上，他们可以被看作是一台计算机。
集群系统中的单个计算机通常称为节点，通过内部网络连接。
高性能计算集群采用将计算任务分配到集群的不同计算节点而提高计算能力。
比较流行的高性能计算集群采用Linux操作系统和其它一些标准软件来完成并行运算，这一集群配置通常被称为Beowulf集群。
这类集群通常运行特定的程序以发挥高性能计算集群的并行能力，这类程序一般使用特定的运行库，比如MPI等。
相比于MPP等一些专有高性能计算系统，集群系统具有明显的优势，包括：◆集群的标准化程度高高性能计算集群一般都是采用工业标准的硬件和软件系统，比如采用标准的x86架构处理器；工业标准的互联网络，比如InfiniBand、万兆网络等；通用的Linux操作系统；通用的并行编程标准和模型；通用的作业分发调度系统等。