高性能计算被视为计算机科学与工程的“皇冠”，各国近年来均频繁从国家层面启动研制计划。在中国多次上榜全球高性能计算TOP500后，美国自2015年起将多所中国高性能计算相关机构或企业列入实体清单，而我国高性能计算整体实力和美国相比仍然有较大差距。因此，发展自主可控的高性能计算至关重要。
高性能计算机（HPC，High Performance Computer，又称超级计算机）是国之重器。从核爆炸模拟、油藏模拟，到极端天气预报等，高性能计算都守护着国家安全和安宁。因此，高性能计算也成为衡量国家之间综合实力的基准之一，被视为国家实力的象征。2020年以来，十四五和新基建驱动我国高性能计算中心建设进入高速增长期，多地地方政府和企事业单位都在积极建设和筹建高性能计算中心。
高性能计算是什么？
高性能计算是指将多个计算节点组织起来，通过网络连接在一起，进行协同工作，组成一台性能更强大的计算机，通常指具有极快运算速度、极大存储容量、极高通信带宽的一类计算机。
高性能计算能够让整个计算机集群为同一个任务工作，以更快的速度来解决一个复杂问题。一台高性能计算上往往执行一个任务（或者有限的几个任务）。全部的计算机资源都被倾注到同一个任务中。为了解决同一个问题，集群的不同计算机之间要有非常好的沟通能力。
高性能计算近60年的演变路线可简单地分为2个阶段：Cray时代和多计算机时代。
（1）Cray时代。从20世纪60—90年代初期的30年被称为“Cray时代”，以单一内存向量机的技术革新为主导，Cray定义和引领了前30年的高性能计算市场。第一个30年研制以“顶天”为主，仅服务于国家战略部门。
（2）多计算机时代。从20世纪90年代迄今的后30年被称为“多计算机时代”，由于微处理器的出现，以及大量工业标准硬件的普及，以大规模互连多个通用乃至商用的计算部件的可扩展系统结构的技术创新主导了迄今为止的高性能计算发展。后30年的高性能计算机在满足国家战略应用对性能巅峰需求的同时，“立地”成为发展的主要目标，市场驱动、高性能计算应用普及成为第二阶段的显著特点。
高性能计算为什么重要？
高性能计算是计算机技术的源头之一。互联网产业依赖的数据中心的核心技术，诸如Hadoop等并行编程工具和RDMA等远程通信技术大多脱胎于此。因此，高性能计算机被视为计算机科学与工程的“皇冠”。
各国均频繁从国家层面启动研制计划。在中国多次上榜全球高性能计算TOP500后，美国自2015年起将多所中国高性能计算相关机构或企业列入实体清单，包括国防科大、无锡江南计算技术研究所、曙光、申威等。而我国高性能计算整体实力和美国相比仍然有较大差距。因此，发展自主可控的高性能计算至关重要。
高性能计算在底层芯片性能要求上高于普通的数据中心和智算中心。算力中心有多种，大致可分为数据中心、高性能计算中心、智算中心等，而它们都可以用云的形式来提供服务。
以实现人工智能需求为例，推理、训练和模拟为AI的三类主要任务。在此维度上，芯片的应用上限由其底层构造所决定，即使采用软件优化也无法再提升。从芯片层面来看，如果底层芯片采用的是CPU+专用AI芯片，那么其只能完成AI推理和训练任务，而无法完成模拟。
因为AI芯片无法实现双精度浮点运算，双精度浮点运算大量涉及线性代数方程求解，而自然界的很多问题，包括科学问题、社会问题等，最后都可转化为线性代数方程求解问题。
芯片是高性能计算的重要组成部分，但不是高性能计算技术的全部。高性能计算不是简单的CPU堆砌，体系结构设计、高速互联网络、并行文件系统、储存列阵等方面如果有所欠缺，即使堆再多的CPU，高性能计算性能也无法提高。
随着计算能力的增强、应用课题规模和复杂度的增加，高性能计算机对并行文件系统等性能要求越来越高。高性能计算的技术溢出效益非常明显。由于服务器可以平滑地采用高性能计算的互联技术、CPU技术、操作系统技术和并行软件设计等技术，在高性能计算方面的积累能够自然地溢出到服务器产业。
高性能计算适用于需要并行运算的任务，应用场景持续拓展。高性能计算主要应用场景分为两类，一类是飞行器设计、核模拟实验、星云模拟、解密码等数值模拟场景;一类是大数据分析、统计和人工智能等数据分析场景。由于飞行器等工程设计中很多情况无法实测，只能进行计算模拟，因此美国对出口高性能计算十分谨慎。
高性能计算应用正在从过去的高精尖向更广更宽的方向发展。随着高性能计算的发展，尤其是使用成本的不断下降，其应用领域也从具有国家战略意义的核武器研制、信息安全、石油勘探等科学计算领域向更广泛的国民经济主战场快速扩张，比如制药、基因测序、动漫渲染、数据挖掘、金融分析以及互联网服务等等。
从2021年11月中国高性能计算机TOP100中的行业应用领域份额来看，算力服务、高性能计算中心、人工智能、科学计算等领域是高性能计算的主要用户，互联网大数据特别是AI领域增长强劲。
高性能计算市场竞争格局
从中国高性能计算TOP100中主要公司系统个数统计来看，2002年之前，TOP100主要是国外的HP、IBM为主，后期以中国的联想、曙光和浪潮为主。中科曙光在1998年完成863项目“曙光2000”可扩展机群体系结构的超级服务器，2001年完成“曙光3000”超级服务器后，从2005年开始，市场竞争开始有突出表现，曙光2010-2019年连续10年按装机台数市场份额第一，2019年占到接近40%。
浪潮在2012年完成“863计划”容错服务器项目后，2014年开始有明显起色。联想公司通过2014年对IBM公司X86HPC产品线的并购，市场份额异军突起，到2021年已实现TOP100装机台数份额第一。而联想、浪潮、曙光中，只有曙光拥有从芯片等硬件到软件系统的国产自主知识产权。
高性能计算的市场空间
我国高性能计算中心建设主要通过部省（市）合作协议确立高性能计算中心的建设计划，国家科技部代表国家科技战略对主机性能设定目标。地方政府希望高性能计算中心能成为区域科技发展的功能载体，为其聚集人才、创新科技并推动经济发展。
2021年3月，我国“十四五规划”中明确提出，要“加快构建全国一体化大数据中心体系，强化算力统筹智能调度，建设若干国家枢纽节点和大数据中心集群，建设E级和10E级超级计算中心。”
根据规划，合肥、兰州、厦门、太原等地多地都将陆续建立高性能计算中心。“东数西算”工程落地有望进一步促进西部地区发展高性能计算中心。2022年2月，国家发改委批复同意在京津冀、长三角、粤港澳大湾区、成渝、内蒙古、贵州、甘肃、宁夏等8地启动建设国家算力枢纽节点，并规划了10个国家数据中心集群。
至此，全国一体化大数据中心体系完成总体布局设计，代表着“东数西算”工程正式全面启动。西部有风力发电、光伏发电，能源丰富，而且年平均气温比较低，十分适合计算中心的生存，而高性能计算业务对实时通讯的需求不高，未来高性能计算中心有望成为优化算力布局的重要载体。
2022年中国整体高性能计算市场规模将超400亿元。除政府规划外，阿里、腾讯等多家互联网巨头均积极布局高性能计算建设。以腾讯为例，其于2020年6月正式开工的长三角人工智能高性能计算中心投资超450亿元，建成后将承担各种大规模AI算法计算、机器学习、图像处理、科学计算和工程计算任务。
此外，金融机构、运营商等均在积极部署自己的高性能计算。根据观研天下预测，2022年中国高性能计算行业总体市场规模将超400亿元，2021-2025年CAGR为13%左右。
参考资料：
20220405-东吴证券-被忽视的国之重器：高性能计算那些事儿
本报告由研究助理协助资料整理，由投资顾问撰写。投资顾问：黄波（登记编号：A0740620120007）
