------《计算机组成原理读书报告》
在老师的推荐下，基于自己感兴趣的部分，近些天我查阅了“高性能计算机发展简史”网络资源，从曾听说到熟悉，短短的几周之内，对高性能计算机或多或少有了更加深刻的了解，高性能计算（High Performance Computing）目前是计算机科学的一个分支， 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迅猛增长。通过GPU加速高性能计算可能将从大型计算机发展到台式机以及桌边型计算机上。但是追溯其发展历史，前辈们还是经过很长时间的探索技术，革新技术的。
搜集了各种资料，整理了高性能计算机的发展历程：
自1964年以后,高性能计算机经历了三个发展阶段:萌芽阶段、向量机鼎盛阶段和大规模并行处理机（MPP）蓬勃发展阶段。
1. 萌芽阶段（1964-1975）
1964年诞生的CDC6600被公认为世界上第一台巨型计算机，其运算速度为1Mflops。70年代初研制成功STAR-100向量机，这是世界上最早的向量机。随后于1974年，诞生了世界上最早的SIMD阵列计算机--ILLIAC-IV并行机。
2. 向量机鼎盛阶段（1976-1990）
1976年，CRAY公司推出CRAY-1向量机，开始了向量机的蓬勃发展，其峰值速度为0.1Gflops.
中国汽车发展史 1985年，CRAY-2，1G flops
1990年, SX-3,22G flops
1991年，Cray-YMP-C90,16Gflops
向量机处理对提高计算机运算速度十分有利，有利于流水线的充分利用，有利于多功能部件的充分利用，但由于时钟周期已接近物理极限，向量计算机的进一步发展已经不太可能。
3. MPP蓬勃发展阶段（1990年至今）
就在传统向量机逐渐萎缩的同时，应来了大规模并行处理MPP机蓬勃发展的时代。各种新技术层出不穷，大公司也纷纷介入。这一时期的代表机型有：
1989年，BBN公司的TC2000
1992年，Intel公司的Paragon，TMC公司的CM-5
1993年，Cray公司的T3D
1994年，IBM公司的SP2
1996年，Cray公司的T3E，Hitachi公司的SR2201
SGI公司的Origin2000，Intel公司的 ASCE RED
其中，1996年12月宣布的ASCI RED，运算速度超过了万亿次/秒。
截至2000年6月，世界上已有14万亿次机，超过3000亿次机62台。排名世界前10名的均
为MPP，MPP已成为高性能计算机的主流产品。
相比较其他国家，我国虽然发展起步比较晚，但是近几年也得到了长足的发展：
1、1983年，由国防科技大学研制的银河I型亿次巨型机系统的成功问世，标志着我国具备了研制高端计算机系统的能力。
2、1992年，曙光投入200万元研制曙光一号。随后，曙光一号、曙光1000、曙光2000、曙光3000、曙光4000相继问世。
3、1994年，银河I的换代产品银河II在国家气象局正式投入运行，其系统性能达每秒10亿次，大大缩短了我国与先进国家的差距。
4、1997年，银河III并行巨型计算机在北京通过国家鉴定，峰值性能为每秒130亿浮点运算。
5、1999年，首台“神威I”计算机通过了国家级验收，并在国家气象中心投入运行。
6、2000年，由1024个CPU组成的银河Ⅳ超级计算机系统问世，峰值性能达到每秒1.0647
万亿次浮点运算。
7、2002年，世界上第一个万亿次机系统联想深腾1800出世，获得2004年国家科技进步二等奖。
8、2003年，联想深腾6800问世把世界机计算推向新的高峰。
9、2004年，曙光4000A成功研制，使中国成为继美国、日本之后第三个能研制10万亿次商品化高性能计算机的国家（进入TOP500前10位）。
10、2005年，中国高性能计算机性能TOP 100排行榜揭晓，曙光位居第一。天梭荣获国家科学技术进步二等奖。
11、2006年，曙光高性能计算机被总书记点评为“中国七大标志性自主创新成果之一”，曙光4000系列高性能计算机荣获国家科学技术进步二等奖。
12、2007年12月，中国首台采用国产高性能通用处理器芯片“龙芯2F”的万亿次高性能计算机“KD-50-I”研制成功。
13、2008年6月24日，中国科学院计算技术研究所、曙光公司和上海超级计算中心在中科院计算所联合举行了曙光5000落户上海超级计算中心的签约仪式。
中国在高端计算机的研制方面已经取得了较好的成绩，掌握了研制高端计算机的一些关键技术，参与高端计算机研制的单位已经从科研院所发展到企业界，有力地推动了高端计算的发展。随着中国信息化建设的发展，高性能计算的应用需求在深度和广度上都面临蓬勃发展。
高性能计算作为第三大科学方法和第一生产力的地位与作用被广泛认识，并开始走出原来的科研计算向更为广阔的商业计算和信息化服务领域扩展。更多的典型应用在电子政务、石油物探、分子材料研究、金融服务、教育信息化和企业信息化中得以展现。经过十年的发展，中国在高性能计算水平上已跻身世界先进水平。
高性能计算机之所以称为高性能计算机，主要是它跟微机与低档PC服务器相比而言具有性能、功能方面的优势。高性能计算机也有高、中、低档之分，中档系统市场发展最快。从应用与市场角度来划分，中高档系统可分为两种，
曙光2000
一种叫超级计算机，主要是用于科学工程计算及专门的设计，如Cray T3E；另一种叫超级服务器，可以用来支持计算、事务处理、数据库应用、网络应用与服务，如IBM的SP和国产的曙光2000。
高性能计算机的发展趋势主要表现在网络化、体系结构主流化、开放和标准化、应用的多样化等方面。网络化的趋势将是高性能计算机最重要的趋势，高性能计算机的主要用途是网络计算环境中的主机。以后越来越多的应用是在网络环境下的应用，会出现数以十亿计的客户端设备，所有重要的数据及应用都会放在高性能服务器上，Client/Server模式会进入到第二代，即服务器聚集的模式，这是一个发展趋势。
美国一直是世界上最重视高性能计算机、投入最多和受益最大的国家，其研究也领先于世界。美国能源部的加速战略计算ASCI计划，目标是构造100万亿次的超级计算机系统、软件和算法，在2004年真实地模拟核爆炸；白宫直属的HECC（High-End Computing and Computations）计划，对高性能计算的关键技术进行研发，并构建高性能基础设施；Petaflops计划开发构造千万亿次级系统的技术；最新的Ultrascale计划目标在2010年研制万万亿次级系统。日本计划将于2002年研制成40万亿次的并行向量机。欧洲的强项则主要体现在高性能计算机的应用方面。
总的来说，国外的高性能计算机应用已经具有相当的规模，在各个领域都有比较成熟的应用实例。在政府部门大量使用高性能计算机，能有效地提高政府对国民经济和社会发展的宏观监控和引导能力，包括打击走私、增强税收、进行金融监控和风险预警、环境和资源的监控和分析等等。
高性能计算机能为企业创造的价值是非凡的，国外的企业和用户已经充分地认识到这一点。一个证明是，20世纪90年代中期以来，国外80%以上企业的信息主管在选购机器时考虑高性能计算机，而在20世纪90年代初，这个数字只有15%。
在国内这方面的宣传教育工作还很不够，没有让企业、政府和社会充分认识到高性能计算机的益处，从而导致了一些观念上的误解。以往一提起高性能计算机，人们马上就会联想到用于尖端科学计算的超级计算机。实际上，高性能计算机90%的用途是非科学计算的数据处理、事务处理和信息服务，它早已不是象牙塔里的阳春白雪。随着“网络计算”和“后PC时代”的到来，全世界将有数十亿的客户端设备，它们需要连到数百万台高性能服务器上。高性能计算机将越来越得到产业界的认同，成为重要的生产工具。
此外，人们一直以来还有这样一个认识误区，认为高性能计算机是面向高新产业和服务业的，而传统产业（尤其是制造业）并不需要使用。事实上，高性能计算机能够广泛应用于生物、信息、电子商务、金融、保险等产业，它同时也是传统产业（包括制造业）实现技术改造、提高生产率——“电子生产率”(e-productivity)和竞争力的重要工具。高性能计算已从技术计算（即科学计算和工程计算）扩展到商业应用和网络信息服务领域。的曙光2000-Ⅱ就瞄准了技术计算、商业应用和网络服务这3个领域的应用。
应该说，高性能计算机在国内的研究与应用已取得了一些成功，包括曙光2000超级服务器的推出和正在推广的一些应用领域，如航空航天工业中的数字风洞，可以减少实验次数，缩短
研制周期，节约研制费用；利用高性能计算机做气象预报和气候模拟，对厄尔尼诺现象及灾害性天气进行预警，国庆50周年前，国家气象局利用国产高性能计算机，对北京地区进行了集合预报、中尺度预报和短期天气预报，取得了良好的预报结果；此外，在生物工程、生物信息学、船舶设计、汽车设计和碰撞模拟以及三峡工程施工管理和质量控制等领域都有高性能计算机成功应用的实例。
但是总的说来，高性能计算机在国内的应用还比较落后，主要原因在于装备不足、联合和配套措施不力及宣传教育力度不够。首先，国内高性能计算机的装机量明显不足。1997年世界高性能计算机的销售额美国约为220亿美元，中国约为7亿美元。美国的微机销售额约占世界市场的38%，高性能计算机占世界的34%，均高于其GDP所占世界份额（25%左右）。中国的微机销售额约占世界市场的3%，高于中国GDP的份额（2.6%）；但中国高性能计算机销售额所占世界份额仅为1%左右，低于GDP的份额。从另一个角度看，中国的微机市场接近美国的1/10，但中国的高性能计算机市场不到美国的1/30。
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