随着功能强大的服务器技术以不可思议的速度飞快发展，高性能计算当仁不让的成为复杂性运算的制胜王牌，尤其是在超级计算机担当关键任务负载的工程，科学和医疗研究等领域中的应用尤为重要。

    然而令人费解的是高性能计算的技术很难成为市场的主流，配置高性能计算解决方案所花费的高额成本成为限制高性能计算发展的障碍，令市场对这项高新技术望而却步。

    不过时至今日这种情况已经发生了变化。包括汽车，工业制造，生命科学，金融，油气勘探和公共部门在内的诸多主流产业都急需更快处理业务的方法。随着成本支出和复杂性这些最初的市场壁垒得到解决，印度的企业开始更大范围的接受和采用高性能计算解决方案。这些解决方案很快成为为商业运作提供高端处理能力的通用技术需求。

    "随着用户根据他们的预算和其他需求自主创建集群，高性能计算正在成为市场应用的主流。无论是4个节点集群还是1000-2000个节点集群它都能应用自如"IBM公司印度及南亚区工业系统部副总裁Rahul Bindal表示。高性能计算不仅在商业领域的机遇不断增长，而且还衍生出许多社会行业需求。诸如天气建模或者海啸预警系统都充分利用了高性能计算。

    "高性能计算不再是科学家，研究员和学术领域的专用。商业企业也开始关注高性能计算来解决更为复杂的问题，进行商业关键数据分析或执行深层工作负载"SUN微系统公司系统技术应用负责人Karthik Ramarao表示。高性能计算继续向企业纵深渗透，在减少产品开发周期，快速决策和智能推定分析方面都起到了关键作用，Ramarao补充说。

    工业领域配置高性能计算解决方案无疑令人关注。随着产品设计复杂性的提升和分散运作全球化的趋势，制造业需要快速利用有效的工具来帮助他们与不同领域的设计团队和厂商通力合作，来获取更多的计算资源。高性能计算解决方案通过集结不同的系统将其作为统一的计算资源进行管理从而最大程度上提升了工程计算工作负载的流量。

    由于商业贸易量的持续增长，金融集团目前面临着市场重组的空前挑战，急需重新制定贸易条例来应对实时交易的更高需求。而且他们也承受着重新构建内部计算系统基础架构来保持市场竞争优势的巨大压力。

    金融机构为了保持竞争优势，都希望处理复杂交易的速度能比竞争对手更快。这不奇怪，首席信息官也希望能按需配置高性能计算解决方案，实现低延迟的实时运行并确保数据的安全性。

    油气勘测部门和上级组织都深知高性能计算是帮助地质学家开展最复杂最精深的勘探项目的最有效方法。高性能计算能帮助地质学家做出更加英明和准确的勘探决策。要知道提议开采新的油井或提高现有油田的产量都是要花费巨额投资的。使用高性能计算技术，工程师就能对投资回报更加充满信心。

    在生命科学领域，制药公司要不断研发新药来适应市场快速发展的需求。新的疾病每天都在层出不穷，生物学家通过运行极端复杂的生命科学模拟试验来试图寻找解决问题的方案。高性能计算能满足这一领域大范围的计算需求，提供生命科学研究所需的不同类型的存储来解决这个高深莫测的难题。

    此外，公共部门对高性能计算的需求也在不断增长，特别是集中在高级仿真模拟，模式识别，增强影像和信号保真等各个方面。高性能计算在监控，智能和社会安全等领域的需求尤其至关重要。随着计算需求的日益增多，没有太多时间来做出关键性决策的决策者们就需要适应这种转变。解决方案的关键部分就是处理日益膨胀的多样性数据需求，这些数据不仅来自传统的计算系统，而且很多源于新生的无线通讯设备，难度可想而知。

    "数年前高性能计算还是大型机和大型UNIX操作系统掌控的时代"惠普公司印度区高性能计算和Linux业务经理Faisal Paul介绍说"如今高性能计算的触角已经涉及到工业领域标准化基础架构的方方面面，开源软件堆栈也成为可能。这些配置更加易于管理和调配，能为用户提供最佳的投资收益"。

    包括塔塔汽车集团（Tata Motors），印度AshokLeyland汽车公司（Ashok Leyland），壳牌石油，通用电器，印度科学院，Crest Animation，玛雅娱乐（Maya Entertainment）等在内的诸多企业都意识到高性能计算解决方案能帮助他们的生产力回报得到显著提升。优势还不止这些。外购工程和仿真模拟的出现和快速发展也为印度的高性能计算市场注入了一针强心剂。如Paul所说，印度正在与全球的技术发展保持同步。

    简而言之，高性能计算就是采用并行处理的技术来高效，可靠和快速的运行高级应用程序。高性能计算主要适用于万亿次级别（teraflop）或者浮点运算能力达到每秒1012次以上的系统。高性能计算解决方案将成组的服务器连接在一起创建成计算集群，从而减少运算所需的执行时间，提高应用软件处理和反馈数据的输出速度。

    SUN微系统公司技术系统应用负责人Karthik Ramarao表示根据IDC咨询公司对过去四年间高性能计算的追踪调研显示，全球的高性能计算市场销售收入每年以平均20%的速度不断递增。高性能计算集群继续在所有的高性能计算单元中异军突起。集群的销售收入在2007年第三季度已经占据了高性能计算服务器销售收入总额的68%。高性能计算系统的利用率在所有的终端用户市场都得到了长足发展，涉及政府部门，学术科研和工业等领域。许多工程和科学研究开始将高性能计算集群这种更为经济和快速的技术用于计算机模拟，从而取代花费昂贵的物理试验。竞争的压力促使许多研发集团要在更短的时间内完成他们的研究项目，这也为高性能计算集群提供了广阔的市场。

    高性能计算不仅在生物科学，地质勘测（油气探测），计算机辅助工程（CAE），电子数据自动化（EDA)，国家防御和大学研究等领域发展迅速，而且随着计算机制图，模拟和游戏需求的日益增长，媒体和娱乐产业也成为较早应用高性能计算解决方案的领域。

    Ramarao表示这些年印度的高性能计算需求呈稳定增长态势。高性能计算逐渐为主流计算领域所接受，诸如电信，金融和制造业都开始青睐高性能计算配置。

    印度的IT产业走在了高性能计算解决方案的前列，无论是建筑分析，预警模拟还是金融分析。即使是只研究蛋白质特性的小型生命科学公司也开始采用高性能计算。除了有技术背景的用户使用的传统应用软件外，高性能计算也受到了诸如金融分析，证券管理，数字安全和监控以及计策支持计算等商业用户的欢迎。

    高性能计算在得到更大的市场认可之前，在发展之初作为一项新兴的技术也面临着需要克服的重重挑战。举例来说，1991年一款浮点运算能力为每秒10G的系统可能要花费3千万美元。而现在10G的系统（运行Windows操作系统）大概的支出仅为4000美元。

    "这成为推动高性能计算成为市场主流的巨大动力。商业处理器和网络组件的接受度也在不断提升。用户能够从对商业组件的应用中和操控中获取收益，这样高性能计算的优势就日益凸显"微软公司服务器业务印度区域经理Pallavi Kathuria表示。

    目前多核X86处理器的发展推动高性能计算以更快的速度为市场所认可。完整的X86集群系统能提供给多数高性能计算应用软件所需的计算能力。对于一直使用大型超级计算机的高性能计算用户而言也是很有吸引力的。

    显而易见，随着网络的快速膨胀和数据处理需求不断攀升，高性能计算必将成为商业领域和科学探索等诸多产业应用中的翘楚。