Con l'acronimo HPC (High Performance Computing) si intende la capacità di elaborare i dati ed eseguire calcoli complessi ad alta velocità. Le soluzioni HPC possono eseguire milioni di miliardi di calcoli al secondo, una delle più conosciute è il supercomputer che sfrutta l'elaborazione parallela cioè migliaia di nodi di calcolo che lavorano insieme per compiere una o più attività.

L'evolversi di tecnologie come l’Internet delle cose (IoT), l’intelligenza artificiale (AI), l’imaging 3D e la necessità di avere dimensioni e quantità di dati ingenti con cui le organizzazioni devono lavorare sta aumentando in modo esponenziale. Così avere la possibilità di un'elaborazione dei dati in tempo reale è fondamentale per molte finalità: lo streaming di un evento sportivo dal vivo, il monitoraggio di determinate condizioni climatiche, il collaudo di nuovi prodotti o l’analisi dei valori azionari.

Ma su cosa si basa il funzionamento dell'HPC? Su tre componenti principali:

• Calcolo: Per avere performance di calcolo elevate i server sono collegati in rete ed utilizzano il calcolo parallelo di massa, quindi sfruttano da decine di migliaia a milioni di processori o core di processore.
• Rete: Si intende un cluster di computer definiti anche cluster HPC, con uno scheduler centralizzato che gestisce il carico di lavoro del calcolo parallelo. I computer (chiamati anche nodi) utilizzano CPU e GPU adatte a calcoli rigorosi con altissime prestazioni. Ogni cluster può contenere 100.000 o più nodi.
• Storage: Dopo che il cluster ha eseguito i programmi software e gli algoritmi, tramite la rete si collega ad un sistema di storage per acquisire il risultato.

Per raggiungere il massimo delle prestazioni, ogni componente deve essere sincronizzato con gli altri. Se un componente non riesce a stare al passo con gli altri, ne risente la performance dell'intera struttura HPC.

Nella maggior parte dei casi vengono create soluzioni HPC per carichi di lavoro come AI, machine learning e deep learning e sono utilizzate in settori diversi per scopi diversi:

• Laboratori di ricerca: supportare gli scienziati in analisi dell'evoluzione dell'universo, previsione e monitoraggio delle tempeste e di sviluppo di nuovi materiali
• Media and entertainment: impiegato per il montaggio dei film, per la creazione di rendering di strabilianti effetti speciali e trasmettere in streaming eventi dal vivo in tutto il mondo
• Settore energetico: facilita la ricerca di fonti di energia rinnovabile, identifica in modo preciso i punti in cui perforare per i giacimenti e la loro modellazione, la mappatura del terreno, elaborazione dei dati sismici.
• Servizi finanziari: oltre ad automatizzare il trading e il rilevamento delle frodi, alimenta le applicazioni nella simulazione Monte Carlo e altri metodi di analisi del rischio.
• Settore sanitario: sviluppa cure per malattie come diabete e cancro; consente di dare una diagnosi più rapida e precisa per i pazienti; nell'assistenza sanitaria per la scoperta e progettazione di farmaci e modellazione molecolare.
• Progettazione e controllo: supporta la progettazione di nuovi prodotti, simula scenari di collaudo e verifica la disponibilità delle parti in magazzino per non interrompere le linee di produzione.