HPC是高性能计算(High Performance Computing)的简称。指能够执行一般个人电脑无法处理的大资料量与高速运算的电脑，其基本组成组件与个人电脑的概念无太大差异，但规格与性能则强大许多。现有的超级计算机运算速度大都可以达到每秒一兆（万亿，非百万）次以上。“超级计算”（supercomputing）这名词第一次出现，是在1929年《纽约世界报》关于IBM为哥伦比亚大学建造大型报表机（tabulator）的报道。

高性能计算(High Performance Computing)集群，简称HPC集群。构建高性能计算系统的主要目的就是提高运算速度，要达到每秒万亿次级的计算速度，对系统的处理器、内存带宽、运算方式、系统I/O、存储等方面的要求都十分高，这其中的每一个环节都将直接影响到系统的运算速度。这类机群主要解决大规模科学问题的计算和海量数据的处理，如科学研究、气象预报、计算模拟、军事研究、CFD/CAE、生物制药、基因测序、图像处理等等。

简单的说，高性能计算（High Performance Computing）是计算机科学的一个分支，研究并行算法和开发相关软件，致力于开发高性能计算机（High Performance Computer）。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。

高性能计算（High Performance Computing，简称HPC） 使用户能够比标准计算机更快地处理大量数据，从而更快地获得计算结果，并使组织能够在竞争中保持领先地位。 HPC 解决方案的运算速度是最快的笔记本速度的一百万倍。 这种能力使企业能够运行大型分析计算，例如数百万个使用高达 TB 数据的场景。 例如，场景规划需要高性能计算（High Performance Computing，简称HPC）提供的大量分析计算，例如天气预报或风险管理评估。 组织也可以在实际建造芯片或汽车等物品之前进行设计模拟。 总而言之，高性能计算（High Performance Computing，简称HPC）赋予系统卓越的性能，让公司在花费更少的情况下做更多的事情。

高性能计算（High Performance Computing，简称HPC）的另一个主要应用是医疗和材料进步领域。 例如，高性能计算（High Performance Computing，简称HPC） 可以应用于：

击败癌症：机器学习算法将帮助医学研究人员全面了解美国癌症人患者的详细情况。

识别下一代材料：深度学习可以帮助科学家识别出更好的电池、更具弹性的建筑材料和更高效的半导体材料。

了解疾病类型：通过混合使用人工智能（AI）技术，研究人员将确定人类蛋白质和细胞系统的功能、合作和进化模式。