Supercomputadoras:
* Diseñado para el máximo rendimiento: Estos son los sistemas más poderosos, a menudo clasificados en la lista Top500.
* Escala masiva: Compuesto por miles o incluso millones de procesadores y hardware especializado, entregan petaflops (cuadrillones de operaciones de punto flotante por segundo) o incluso exafultos (quintillones de operaciones por segundo).
* Ejemplos: Cumbre, frontera, fugaku
* Aplicaciones: Investigación científica, pronóstico del tiempo, descubrimiento de fármacos, simulaciones nucleares, análisis de datos a gran escala.
Computación de clúster:
* múltiples computadoras interconectadas que funcionan como una: Los grupos son grupos de servidores conectados por redes de alta velocidad, compartir recursos y procesar tareas en paralelo.
* escalable y flexible: Se pueden personalizar para adaptarse a las necesidades y presupuestos específicos, ofreciendo un equilibrio entre el rendimiento y el costo.
* Ejemplos: Grupos de beowulf, grupos de computación de alto rendimiento
* Aplicaciones: Bioinformática, modelado financiero, procesamiento de imágenes, minería de datos, servicios web.
Estaciones de trabajo:
* Computadoras de escritorio de alta gama: Si bien no son tan poderosos como las supercomputadoras o clústeres, ofrecen aumentos significativos de rendimiento para las tareas que exigen más recursos que las máquinas de escritorio típicas.
* Procesadores poderosos, amplia RAM, GPU dedicadas: Estos permiten un manejo eficiente de cálculos complejos, simulaciones y representación visual.
* Ejemplos: Dell Precision, HP Z Workstations
* Aplicaciones: Modelado 3D, edición de video, simulaciones científicas, diseño de ingeniería, desarrollo de juegos.
Computación en la nube:
* Servicios HPC a pedido: Los proveedores de la nube como AWS, Google Cloud y Microsoft Azure ofrecen recursos de HPC como servicios escalables y bajo demanda.
* rentable y flexible: Los usuarios solo pagan los recursos que usan, eliminando la necesidad de grandes inversiones iniciales.
* Ejemplos: AWS Batch, Google Cloud HPC, Azure Computación de alto rendimiento
* Aplicaciones: Aprendizaje automático, capacitación de IA, análisis de datos, simulaciones científicas, proyectos de investigación.
Hardware especializado:
* GPUS (unidades de procesamiento de gráficos): Originalmente diseñadas para gráficos, las GPU ahora se usan ampliamente para HPC debido a sus capacidades de procesamiento paralelo.
* FPGAS (matrices de puerta programables de campo): Estos chips reconfigurables permiten a los usuarios adaptar el hardware para tareas específicas, logrando un alto rendimiento para aplicaciones específicas.
* Computadoras cuánticas: Estas tecnologías emergentes utilizan la mecánica cuántica para resolver problemas complejos que son intratables para las computadoras clásicas.
La elección del sistema de computación para HPC depende de factores como el presupuesto, las necesidades computacionales, el tipo de aplicación y los requisitos de escalabilidad.