很多人常常会将高性能计算与配置了强大的中央处理器，高端网络，存储系统和定制应用软件的超级计算机联系在一起，在大家的想象中这些超级计算机主要用于模拟核爆炸，真实的汽车碰撞测试或者最新喷气式飞机的空气动力学设计实验等（开了眼了 看看地球最强超算都干什么的(图解)）。
这种观点对于高性能计算的高端市场是适用的，比如那些入主超级计算机世界500强排行榜的超级计算机。但是当我们关注企业领域的高性能计算时，会发现事实情况会平易近人的多。商用套件与专用设备的比例是3：1，X86硬件的性能和兼容性使得企业中应用的计算机比配置Power，SPARC，安腾和Cell处理器的高性能计算要更符合企业的需求。
同时，企业和最终用户期望值的变化使得他们将更多的注意力集中在主流IT应用软件和系统的性能上。特定的工作负载也是针对特定行业的。举例来说在金融服务领域，贸易应用软件往来交易时间的改进都是以十亿分之一秒来测算的。当涉及诸如薪资处理等大规模外包服务时，缩短完成工作的时间会对与服务相关联的风险产生实质性影响。同时商业智能系统能分析信息和提供解决方案的速度越快，他们超越传统分析的有用性就越广泛。
很多系统都是包含在企业体系架构之内的，Microsoft Exchange就是个代表-当大部分计算机还使用桌面系统时，如果系统宕机半小时或者维修期服务器无法在周末或者晚上使用时，几乎没有人为此而抱怨。
对于目前的移动访问和网络访问，不仅是桌面系统希望能保证全天候正常使用，而且也希望在用户发送或者接收信息时，性能不会受到影响。结果是出现了某些意想不到的结果，如果用户遭遇这些情况越来越多，即使是循序渐进的遭遇，当出现问题的时候他们的抱怨也会越来越频繁。#p#
期望越来越高
对传统高性能计算和高端主流IT之间的这道线期望越来越高。将高性能计算的经验应用到要求严格的应用软件上，这是主要考虑的领域吗？首先这个问题非常中肯。高性能计算与主流IT已经类似到可以交叉应用了吗？在大部分情况下，答案是肯定的。
从我们的研究来看，很显然高性能计算对主流IT的影响对技术的要求没那么高，更多的是在技巧和运作管理上。商用硬件设备被普遍认为是适用于高性能计算，定制硬件主要服务于最苛刻的工作任务。原因之一就是可用的技术要求不同。毫无疑问，这拓宽了高性能计算的应用范围，但是高端高性能计算技术的欠缺有可能成为阻碍高性能计算转化为更通用的IT性能改进的壁垒。#p#
高性能计算与主流IT
高性能计算广泛应用的是UNIX和Linux系统，但是Windows系统的应用就相对较少。但是在数据中心里， Windows确是使用最为广泛的应用平台。这就暗示着有机会可以将高性能计算的成功经验应用到Windows平台的应用软件上，帮助这些应用软件提高性能，但是这需要花费时间和投入来学习相关的技术。也就是说，没有任何理由可以阻止将高性能计算的常用规则应用到微软平台上，并且随着时间的推移可以作为技术基础来提高平台的性能。
我们会探讨什么技术呢？除了应用于计算平台的特殊配置外，高性能计算通常在输入/输出和网络互连上有着自己的优势。在高性能计算应用的两大最重要的投资是网络光纤和存储系统。
高性能计算经常会被忽略的方面可能对于更常规性能的IT是有用的，特别是虚拟化技术的出现，这种体现就更加明显。高性能计算的基本原理之一是获得供电和制冷的优先权。这些技术在虚拟化环境中是有用的，也提高了服务器运行工作负载的平均利用率，给这些计算资源赋予了与高性能计算同样的需求。这对于系统部署来说是个复杂的领域。使用来自高性能计算领域的技巧和经验能帮助企业用户更加快速和更加安全的部署虚拟化项目。
随着越来越多的应用软件对高性能有所需求，当现有基础架构开始承担越来越多的工作需求，高性能计算的经验对于消除系统运转的瓶颈会有所帮助。这些挑战将确保解决方案的规模和成本可以适用于更常规的工作负载和应用模式。由于涉及的成本通常比较高，周期也比较长，这是一个需要倍加注意的领域。根据应用软件需求的不同，配置和分级的方式灵活将帮助用户最大化的利用稀有资源和有价值的资源，这些对于整个IT化境和要求严格的应用软件都是有用的。
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