معماری سوپر کامپیوتر ها
زمینه و نمای کلی

از اواخر دهه 1960، رشد در قدرت و گسترش سوپرکامپیوترها قابل توجه بوده و جهت‌گیری‌های معماری زیربنایی این سیستم‌ها تغییرات مهمی داشته است. در حالی که سوپرکامپیوترهای اولیه به تعداد کمی از پردازنده‌های به صورت نزدیک اتصال یافته که به حافظه مشترک دسترسی داشتند، متکی بودند، سوپرکامپیوترهای قرن 21 از بیش از 100,000 پردازنده استفاده می‌کنند که توسط شبکه‌های سریع به هم متصل شده‌اند. [2][3]
طی دهه‌ها، مدیریت چگالی حرارت به عنوان یک مسئله کلیدی برای اکثر سوپرکامپیوترهای متمرکز باقی مانده است. [4]  شعار “خارج کردن حرارت” سیمور کرِی، محور فلسفه طراحی او بود و همچنان به عنوان یک مسئله کلیدی در معماری‌های سوپرکامپیوتر باقی مانده است، به عنوان مثال در آزمایش‌های بزرگ‌مقیاس مانندBlue Waters .[4][5][6] حجم زیاد حرارت تولید شده توسط یک سیستم ممکن است تأثیرات دیگری ، مانند کاهش عمر قطعات دیگر سیستم نیز داشته باشد. [7]
در مدیریت حرارت، رویکردهای متنوعی وجود داشته است، به عنوان مثال در کامپیوتر Cray 2 از فلورینرت پمپ شده از طریق سیستم استفاده می‌شد، در حالی که سیستم X از یک سیستم خنک کننده مخلوط مایع و هوا استفاده می‌کرد و Blue Gene/P با هوای معمولی تهویه هوا خنک شده بود. .[8][13][14] حرارت از سوپرکامپیوتر Aquasar برای گرم کردن دانشگاه مورد استفاده قرار گرفته است. .[15][16]
قدرت گرمایی تولید شده توسط یک سوپرکامپیوتر به صورت مستقیم به نوع پردازنده‌ای که در سیستم استفاده می‌شود وابسته است، به‌طوری‌که پردازنده‌های قوی‌تر معمولاً بیشترین گرما را تولید می‌کنند؛ با تکنولوژی‌های نیمه‌رسانایی مشابه. [7]  در حالی که سوپرکامپیوترهای اولیه از چند پردازنده سریع و نزدیک به هم استفاده می‌کردند که از همزمانی محلی (مانند لوله‌ای پایپلاینینگ و پردازش برداری) بهره می‌بردند، با گذر زمان تعداد پردازنده‌ها افزایش یافت و گره‌های محاسباتی می‌توانستند در مکان‌های دورتری قرار گیرند، مانند در یک خوشه کامپیوتری، یا می‌توانستند به صورت جغرافیایی در پردازش‌های شبکه‌ای پخش شوند. [2][17]
با افزایش تعداد پردازنده‌ها در یک سوپرکامپیوتر؛ "نرخ خرابی قطعه" به یک مسئله جدی تبدیل می‌شود. اگر یک سوپرکامپیوتر از هزاران گره استفاده کند و هر کدام احتمالاً یک بار در سال معمولاً خراب شوند، آن‌گاه سیستم به چندین خرابی گره در هر روز مواجه خواهد شد. [9]
همان‌طور که قیمت و عملکرد پردازشگرهای گرافیک عمومی (GPGPUs) بهبود یافته است، تعدادی از سوپرکامپیوترهای پتافلاپ مانند تیانه و نبوله برای وابستگی به آنها آغاز کرده‌اند. [18]  با این حال، سیستم‌های دیگری مانند کامپیوتر K همچنان از پردازنده‌های سنتی مانند طراحی‌های مبتنی بر SPARC استفاده می‌کنند و کاربرد کلی GPGPUs در برنامه‌های کامپیوتینگ عالی عمومی موضوعی بحثی است. در واقع، در حالی که یک GPGPU ممکن است برای نمره گرفتن خوب در بنچمارک‌های خاص تنظیم شود، اما کاربرد کلی آن در الگوریتم‌های روزمره ممکن است محدود باشد مگر اینکه تلاش قابل توجهی صرف شود تا برنامه به سمت آن تنظیم شود. [19]  با این حال، GPUها در حال پیشرفت هستند و در سال ۲۰۱۲، با جایگزینی پردازنده‌ها با GPUها سوپرکامپیوتر جگوار به تایتان تبدیل شد. .[20][21][22]
با افزایش تعداد پردازنده‌های مستقل در یک سوپرکامپیوتر، روشی که آن‌ها به داده در سیستم فایل دسترسی پیدا می‌کنند و نحوه اشتراک‌گذاری و دسترسی منابع ذخیره‌سازی ثانویه مهم است. در طول سال‌ها، تعدادی از سیستم‌های مدیریت فایل توزیع شده توسعه یافتند، مانند سیستم فایل موازی عمومی IBM، BeeGFS، فایل‌سیستم موازی مجازی، هد‌وپ و غیره. [23][24]  تعدادی از سوپرکامپیوترها در فهرست TOP100 مانند Tianhe-I   از سیستم فایل لاستر لینوکس استفاده می‌کنند.