一、 前言
高性能计算机指现有的运算速度最快、性能最高、处理能力最强的一类计算机，它提供当前最先进的计算能力，以支撑人们理解和解决复杂的高性能计算问题。
高性能计算机是国家科技创新的重要基础设施，对所有科学和工程技术领域的发展，都有着巨大的推动作用。随着高性能计算机技术的飞速发展，计算能力不断提升，人们的科学研究能力和范围得到了空前的拓展，一些依靠单纯的理论和实验方法将会非常复杂、昂贵，或者因为危险、巨大或微小而不能重现，以及交叉学科的相互影响等问题，即用其它方法难以处理或不可想象的问题，可以通过计算的方法得到解决，从而使计算科学同理论和物理实验并列，已成为科学事业的第三支柱。
高性能计算机技术始终处于计算机技术的前沿，为了提高性能而采用新的比主流计算机更为先进的软硬件解决方案，对于计算机技术、软件技术和网络技术的发展也有着强大的辐射和带动作用。

一、 E级计算与挑战
1、E级计算的发展计划
大型科学工程计算和大数据处理等高性能计算应用，对计算机平台的处理能力的需求是永无止境的。
我们都熟知微电子技术遵循摩尔定律，即微处理器性能每18个月提升1倍（当然，当前微处理器主频的提升已严重受限，其性能提升更多来源于其基于并行处理的系统架构，即多核多线程等）。而高性能计算机通过并行处理的手段，其计算性能遵循所谓“千倍率”，即其计算速度每十年提高一千倍，远远大于单个CPU速度的提升速率。
万亿次（T级）规模高性能计算机系统在2000年左右问世，千万亿次（P级）系统在2010年左右问世，当前，世界各国都把率先在2020年前后实现E级（百亿亿次）计算作为下一个争夺的高地。
美国作为世界上高性能计算的头号强国，奥巴马总统在“Strategy for American Innovation”计划中，将E级计算列为21世纪美国最主要技术挑战。2011年12月美国能源部面向其核武器发展需求开展了E级计算研究；美国国防部高级研究计划署(DARPA)提出研究新的计算架构和编程模型，于2018年完成E级原型系统。
日本作为另一个高性能计算强国，日本政府于2011年投资13亿美元用于E级计算机的研究，计划2015-2020年进行E级计算机的研制。
2010年，欧洲将E级计算纳入其第七框架计划，为泛欧E级高性能计算服务的实现制定路线图并开展研制。欧洲20多个国家参与PRACE项目，计划构建高性能计算基础设施，推进欧洲工业和研究领域的合作。
印度也不甘落后，计划投资20亿美元，于2017年建成世界最快的高性能计算机，性能将达 132.8Exaflops。
我国的特殊国际地位决定我们必须独立自主发展高性能计算机。高性能计算机已被列入《国家中长期科学和技术发展规划纲要（2006-2020年）》。
2、E级计算面临的挑战
高效能并行计算机是未来高性能计算机技术发展的重要方向。为实现高效能计算，提高大规模并行计算机系统的实际应用效率，高效能并行计算机的研究正面临三大技术挑战：
1. “存储墙”问题
在高性能计算机技术的发展历程中，计算和存储以及I/O 的速度越来越不匹配所带来的“存储墙”（Memory wall）问题一直是提高并行计算机系统总体效能的巨大障碍，并且这一问题随着技术的发展日益突出。“存储墙”瓶颈问题是高效能并行计算机研究需要解决的首要技术挑战。
随着计算技术的发展，计算、存储、I/O 间的速度差距越来越显著。当前，结点内部存储器读写延迟约为90ns，是处理器时钟周期 （约0.3ns）的300倍；结点之间处理器通信延迟约为2000ns，是本地访存延迟（90ns）的22倍。而从技术的发展趋势来看，它们的差距还会越来越大：处理器的速度在摩尔定律推动下年增长60%，差不多每隔两年就提升一倍；而存储器存取性能每年仅提高7%，约10年才能够提高一倍。
传统的并行计算机体系结构难以有效克服存储墙瓶颈问题，使得CPU空转等待存储器访问的时间占了很大的比例，导致并行计算的实际效率下降。目前大规模并行计算机在实际应用中的效率只有5%左右。
为克服“存储墙”问题，需要突破传统的以执行控制为中心的高性能计算机体系结构，深入研究以存储为中心的并行计算模型、高效能多核处理器体系结构、智能存储器的体系结构以及高性能存储器件技术等关键技术。
2. 系统可扩展性问题
在系统结构层次表现为互连网络结构对应用通信模式的适应性问题。互连网络是影响并行计算机系统可扩展性和性能的关键因素。全互连网络（fully-connected networks）（例如胖树和交叉开关等）具有较高的二分带宽，易于提供与应用模式相适应的各种通信拓扑。但全互连网络的成本和复杂性随着系统的规模增长而呈超线性增长（grows super linearly），可扩展性受限，难以满足当前大规模并行计算机系统中数万个处理器互连的要求。因此，大规模并行计算机系统通常会采用较低结点度数的互连网络，例如mesh和torus网络等，IBM Blue Gene/L和 Cray X1等都采用了这种类型的互连网络。但在低结点度数的互连网络中，连接通道数量有限，很多结点之间没有直接的物理连接通道，难以适应各种并行应用和算法的通信模式需求，无法提供与各种并行应用通信模式直接匹配的通信拓扑结构，很多结点间的通信需要经过其它中间结点，严重影响了应用的通信效率和性能。因此，如何实现互连网络结构对各种应用通信模式的高效感知和适应，是高效能并行计算机研究面临的关键技术挑战。
在软件层次表现为面向数万个处理器的大规模并行程序设计问题。随着高性能计算技术的发展，并行计算机系统的处理器规模越来越大，IBM Blue Gene/L的处理器数目已超过13万个（131072）。但近年来的研究表明，多数并行应用能够实际使用的处理器数量很少超过1024个。根据美国能源部科学计算中心NERSC（National Energy Research Scientific Computing Center）的统计，2004到2005年使用各种处理器数目的实际并行应用比率仍然徘徊在1000以内。
为此，需要深入研究能够有效描述并行和局部性的高效能编程模型、编程语言、工具环境以及并行算法技术，支持多学科的大规模编程，支持遗留代码的高效移植，提高应用程序的可扩展性。
3. 系统热墙问题
半导体集成电路工艺趋进电子器件极限和大规模并行计算机系统规模快速增大，导致高性能计算机系统的功耗问题变得越来越突出，成为影响系统可实现性和稳定性的关键。
现代CMOS技术的发展面临着越来越严峻的问题，其中系统功耗问题是制约未来处理器发展的重要因素。功耗的急剧增加不但提高了芯片的封装和冷却成本，而且高温环境下运行增加了芯片的失效率，将导致计算机系统稳定性下降。CMOS的能量消耗包括动态能量消耗和静态能量消耗两部分。系统运行期间的主要能量消耗为动态能量消耗。随着工艺的发展，未来处理器中的泄漏电流能量消耗成为日益严重的问题。

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