高性能计算 (HPC) 市场涵盖先进的计算系统、软件解决方案和服务，旨在通过并行处理技术、专用硬件架构和优化算法，以前所未有的速度解决复杂的计算问题。这些先进的系统已从主要服务于政府和学术研究的超级计算机发展成为涵盖科学发现、工程模拟、数据分析、人工智能和商业智能等关键任务应用的多样化计算平台。

此外，高性能计算与人工智能和数据分析的融合极大地扩展了潜在应用领域，超越了传统的科学计算，涵盖了金融建模、基因组研究、数字孪生、自主系统和气候建模，对计算能力的需求空前高涨，远远超过了传统的企业IT基础设施。

我们全面的高性能计算市场报告已准备好最新趋势、增长机会和战略分析 –查看示例报告 PDF

市场细分和关键参与者

涵盖的领域

按组件

• 解决方案
• 服务

按计算类型

• 并行计算
• 分布式计算
• 百亿亿次计算

按部署

• 云
• 本地

按组织规模

• 中小企业（MSME）（23.8%）
• 大型企业（76.2%）

按服务器价格区间

• 25万至50万美元及以上
• 25万至10万美元及以下

按垂直

• 地球科学
• 教育与研究
• 能源和公用事业
• 政府和国防
• 医疗保健和生命科学
• 制造业
• 媒体和娱乐
• 其他的

按地区

• 北美（美国、加拿大、墨西哥）
• 欧洲（德国、法国、英国、意大利、西班牙、北欧国家、比荷卢三国、欧洲其他地区）
• 亚太地区（中国、日本、印度、新西兰、澳大利亚、韩国、东南亚、亚太其他地区）
• 拉丁美洲（巴西、阿根廷、拉丁美洲其他地区）
• 中东和非洲

涵盖的公司

• 超微半导体公司（美国）
• 英特尔（美国）
• HPE（美国）
• IBM（美国）
• 戴尔（美国）
• 联想（中国）
• 富士通（日本）
• Atos（法国）
• 思科（美国）
• Nvidia（日本）
• NEC公司（日本）

市场动态

高性能计算市场运行于一个复杂的生态系统中，该生态系统由技术创新、不断变化的计算范式以及跨行业不断扩展的应用领域所塑造。计算能力与科学发现之间的基本关系形成了一个自我强化的循环：处理能力的每一次突破都会催生新的研究前沿，进而产生对更大规模计算资源的需求。随着模拟技术在物理学、材料科学、药物研发和工程设计等学科中日益补充或取代物理实验，这种动态发展也随之加速。

同时，传统高性能计算 (HPC) 方法与人工智能方法的融合，创造了混合计算工作流，其中模拟、数据分析和机器学习协同运作，而非各自为政。通过云交付模式实现的高性能计算 (HPC) 功能民主化，极大地扩展了用户群，使其从传统研究机构扩展到商业企业、中型组织以及此前无法证明专用基础设施投资合理性的专用应用程序。

或许最重要的是，人们对高性能计算的认知已从专业研究基础设施彻底转变为涵盖航空航天、汽车、金融服务、生命科学和能源勘探等行业的战略竞争优势。这种转变已将采购决策从纯粹的技术考量提升为战略投资，直接影响创新能力、上市时间、产品质量以及跨多个业务职能的运营效率。

热门趋势

高性能计算市场正经历着变革性趋势，这些趋势正在重塑整个计算领域的系统架构和应用可能性。最突出的是，对百亿亿次计算能力的追求推动了系统设计前所未有的创新，目前领先的研究机构已开始使用每秒可进行千万亿次计算的机器，并在气候建模、核模拟、基因组分析和基础物理学等领域实现了突破性应用，而这些应用此前都无法通过计算实现。

人工智能和高性能计算的融合代表着另一项重大进步，包括 GPU、FPGA 和定制人工智能加速器在内的专用硬件架构越来越多地集成到超级计算环境中，从而能够在统一的计算工作流中结合模拟、数据分析和机器学习的混合工作负载。

量子计算集成已成为一项前沿发展，经典-量子混合方法在某些类型的问题（包括优化、密码学和分子模拟）中展现出潜力，量子算法在这些问题中提供了指数级加速的可能性。节能计算已变得至关重要，系统设计、冷却技术和处理器架构方面的创新显著提高了每瓦性能指标，这对于计算能力的可持续扩展至关重要。

云 HPC 的采用速度显著加快，灵活的消费模式使高性能资源的访问更加民主化，同时为计算需求不断变化的组织提供了突发容量。边缘 HPC 的部署扩展了应用场景，强大的计算能力越来越多地被部署在更靠近数据生成点的位置，以支持时间关键型应用，例如自治系统、工业自动化和实时分析，在这些应用中，由于延迟因素，集中处理变得难以实现。

此外，容器化和编排技术已经改变了工作负载管理，软件定义的方法实现了可移植、可重复的计算环境，从而提高了资源利用率，简化了工作流管理，并促进了分布式研究团队和混合基础设施环境之间的协作。

报告主要发现

• 包括服务器、处理器和存储系统在内的硬件组件占据最大的市场份额，约占 2023 年总市场收入的 55%。
• 随着企业越来越多地利用专用硬件来处理机器学习工作负载以及传统的模拟应用，人工智能加速计算成为增长最快的领域，年增长率达到 18.7%。
• 生命科学领域表现出最高的垂直市场增长率，每年达到 12.4%，这得益于计算生物学、药物发现、基因组分析和个性化医疗应用等需要大规模并行处理能力的领域。
• 2023 年，北美仍保持区域市场领先地位，约占全球收入的 42%，但预计到 2035 年亚太地区将实现最高增长率。
• 基于云的 HPC 服务每年增长 22.6%，随着组织越来越多地利用基于消费的模型来处理专门的计算工作负载，其增长速度大大超过整体市场的增长。
• 能源效率得到了显著提高，通过架构创新、冷却改进和处理器增强，自 2023 年以来，平均每瓦性能指标提高了约 35%。
• 实施全面 HPC 解决方案的组织报告称，与传统计算基础设施相比，复杂计算问题的解决时间平均缩短了 45-65%。
• HPC 功能的民主化进程正在加速，自 2023 年以来，中小企业通过云访问模型和专门的应用平台对其的采用率同比增长了 38%。
• 针对 HPC 工作负载优化的存储系统代表着一个关键的增长领域，由于数据密集型应用程序产生的大量输出量需要专门的管理方法，该领域每年的增长率为 11.3%。
• HPC 的软件环境已经发生了显著的变化，目前大约 68% 的新实施都采用了容器化技术来提高可移植性、可重复性和资源利用率。
• 量子-经典混合方法正在获得关注，目前约有 15% 的领先 HPC 中心将量子处理能力与传统超级计算资源结合起来，用于解决特定的计算问题。

驱动程序

高性能计算市场的强劲扩张受到多种强大催化剂的推动，这些催化剂改变了科学、工程和商业领域的计算需求。数据量的指数级增长是最根本的驱动力，科学仪器、物联网设备、数字流程和模拟输出生成PB级数据集，这些数据集需要海量计算资源进行及时分析和洞察提取。人工智能的普及极大地加速了计算需求，深度学习模型的训练和推理需要前所未有的处理能力，而这些能力越来越多地利用针对矩阵运算和并行工作负载优化的高性能计算（HPC）架构。

各学科的仿真复杂性均大幅提升，更高分辨率的模型、多物理场方法以及实时交互式可视化技术，都需要比前几代计算能力高出几个数量级才能维持切实可行的求解时间指标。传统建模方法与数据驱动方法的融合，催生了混合计算工作流，将第一性原理仿真与经验数据分析的优势相结合，这需要能够支持多种处理模型的灵活高性能计算 (HPC) 环境。

成功的高性能计算 (HPC) 实施展现出令人瞩目的投资回报率，加速了其应用。有记录的案例显示，HPC 缩短了产品开发周期，提升了设计质量，增强了风险建模能力，并加速了科学发现，这为在商业和研究应用领域持续投资提供了强有力的财务依据。竞争压力已将 HPC 从专用基础设施提升为多个行业的战略必需品，因为在制造业、生命科学、金融服务和能源领域，计算能力日益决定着产品上市时间、产品质量和创新潜力。

此外，云交付模式大大降低了实施障碍，使企业无需进行资本密集型基础设施投资即可获得高性能计算能力，同时为可变的工作负载需求提供灵活的扩展能力。

限制

尽管高性能计算市场增长前景光明，但仍面临诸多制约因素，使其扩张轨迹放缓。尽管存在云替代方案，但先进系统的资本投资需求仍然巨大，本地基础设施的实施通常需要数百万美元的投资，以及用于电力、冷却、设施和专业人员的巨额运营支出。技术复杂性造成了实施障碍，因为有效利用高性能计算资源需要具备并行编程、工作负载优化和系统管理方面的丰富专业知识，这超出了企业IT的常规能力。

能耗限制影响着极端性能水平下的扩展，尖端系统的电力和冷却需求高达数十兆瓦，并造成成本和设施方面的制约，限制了部署的可能性。技能短缺在多个方面持续存在，尽管需求不断增长，但合格的计算科学家、并行程序员和高性能计算系统管理员的供应却十分有限，这给系统实施和有效利用都造成了瓶颈。

软件适配挑战使许多潜在应用的采用变得复杂，因为现有代码通常需要进行大规模重构或彻底重新设计才能有效利用并行架构和专用加速器，从而造成额外的成本和实施延迟。对于某些应用而言，投资回报率的量化仍然具有挑战性，尤其是在计算效益表现为质量提升、不确定性降低或创新增强而非直接可衡量的成本节约的情况下，尽管技术优势明显，但资金的合理性仍难以考量。

此外，数据传输限制日益制约某些 HPC 应用，因为不断增长的输入和输出量在存储系统、计算资源和数据生成源之间造成了带宽瓶颈，这使得工作流程设计变得复杂，并且尽管具有可用的计算能力，但可能限制实际应用的可能性。

挑战

高性能计算市场面临复杂的格局，充满挑战，亟需创新方法和战略解决方案。或许最根本的挑战是内存与计算能力的平衡，因为计算性能的提升始终超过内存带宽的提升，从而造成了架构瓶颈，限制了应用程序的有效性能，并使跨众多工作负载类型的编程模型变得复杂。软件扩展限制是持续存在的障碍，许多应用程序在超过一定数量的处理器后，由于通信开销、顺序部分和算法限制，收益递减，尽管大规模并行系统理论上具有强大的性能，但仍无法充分利用这些系统。

跨架构的应用程序可移植性面临着巨大的挑战，因为性能优化越来越需要特定于硬件的技术，这会增加代码维护的复杂性，并可能产生供应商依赖性，从而限制灵活性和未来的迁移选项。随着组织将模拟、数据分析和机器学习集成到统一的流水线中，工作流程的复杂性也随之增加，这需要跨异构计算资源进行复杂的编排，并采用不同的编程模型和优化要求。

随着高性能计算 (HPC) 环境处理包括知识产权、个人信息和机密研究在内的敏感数据，安全考量也变得越来越复杂，需要复杂的保护机制来维护可访问性，同时防止未经授权的访问或数据泄露。互操作性挑战影响着多系统环境，跨异构资源的数据移动、作业调度和资源分配需要谨慎集成，才能保持生产力和利用率。

此外，硬件发展的快速步伐带来了规划挑战，因为包括专用加速器、新型内存技术和互连进步在内的重大架构变化使长期基础设施战略变得复杂，并可能通过过早标准化方法而造成技术债务，而这些方法可能会在典型的系统生命周期内被更优秀的替代方案所取代。

机会

高性能计算市场充满了变革性机遇，有望彻底改变科学、工程和商业等各个领域的计算能力。量子计算前沿领域或许代表着最具广阔的机遇，经典-量子混合系统有望为特定问题类别带来指数级加速，这些问题即使在百亿亿次级经典系统下也难以解决，例如优化、分子模拟、密码学和材料科学。特定领域架构提供了显著的效率提升空间，针对特定计算模式优化的专用处理器，与针对图形分析、信号处理和神经网络运算等特定应用的通用设计相比，在每瓦性能指标上实现了数量级的提升。

高性能计算 (HPC) 与边缘计算的融合为时间关键型应用创造了前所未有的可能性，使其能够在数据生成点进行复杂的模拟和分析，从而支持自主系统、工业流程以及因延迟和连接限制而无法集中处理的现场操作。数字孪生集成展现出巨大的增长潜力，借助高性能计算 (HPC) 功能，高保真虚拟复制的物理系统，将在产品开发、运营优化和预测性维护等领域创造变革性的可能性，涵盖制造、基础设施管理和复杂的系统运营。

神经形态计算方法为特定工作负载提供了引人入胜的架构替代方案，其受大脑启发的设计有望解决传统计算在模式识别、感知处理和某些人工智能应用方面的基本效率限制。气候和可持续性建模代表着一个快速扩展的应用领域，先进的模拟能力已成为公共和私营部门可再生能源优化、气候影响评估和适应性规划的重要工具。

此外，通过简化的界面、特定领域的平台和云交付模型实现高级计算的民主化，为将用户群从传统的 HPC 专家扩展到各个领域的领域专家（他们无需专业的编程知识即可利用计算能力）提供了巨大的机会。

市场报告中回答的关键问题

1. 到 2035 年，全球高性能计算市场的预计价值是多少？预测期内的复合年增长率预计是多少？
2. 人工智能与传统 HPC 的融合如何改变系统架构和应用可能性？
3. 哪些垂直行业对 HPC 解决方案的采用率最高、增长潜力最大？哪些因素推动了他们的实施决策？
4. 云交付模型如何改变高性能计算资源的可访问性和利用模式？
5. 包括 GPU、FPGA 和定制 AI 处理器在内的专用加速器在不断发展的系统架构和计算能力中发挥什么作用？
6. 能源效率考虑如何影响 HPC 实施的系统设计、设施要求和总体拥有成本？
7. 哪些软件方法（包括容器化、工作流编排和编程模型）在 HPC 环境中越来越受欢迎？
8. 在解决问题的时间、质量改进和创新能力方面，组织通常可以通过 HPC 实施获得哪些可衡量的益处？
9. 量子计算方法如何与传统 HPC 环境相结合，哪些应用领域最能发挥混合方法的潜力？
10. 除了当前的实现之外，哪些新兴技术将为未来十年计算能力的革命性进步带来最重要的机会？

区域分析

北美在全球高性能计算市场中占据主导地位，2023 年约占总收入的 42%，预计这一领先地位将在整个预测期内持续保持。美国是该地区的主导力量，得益于政府通过能源部、国家科学基金会和国防部等机构的大量投资，以及私营部门在技术、生命科学、金融服务和制造业领域的大力应用。该地区受益于一个全面的生态系统，包括领先的系统供应商、处理器开发商、软件提供商和研究机构，它们共同推动高性能计算各个方面的持续创新。

云高性能计算 (HPC) 服务尤为先进，主要提供商通过基于消费的模型提供先进的按需访问专用计算资源，这极大地扩展了市场参与度，使其超越了传统研究机构。人工智能与传统高性能计算 (HPC) 的融合取得了显著进展，目前约有 78% 的主要系统除了传统的模拟功能外，还集成了针对机器学习工作负载的专用加速功能。其商业应用率超过全球平均水平，航空航天、汽车、制药和金融服务等行业已将先进的计算能力视为战略竞争优势，而不仅仅是研究基础设施。

能源效率备受重视，在设施设计、冷却技术和处理器架构方面投入了大量资金，旨在在功耗限制内最大化计算输出，同时降低环境影响和运营成本。软件环境展现出高度成熟，容器化、工作流自动化和开发运维实践已得到广泛应用，以提高复杂计算工作负载的可用性、可重复性和资源利用率。

研究界与商业应用保持着紧密联系，通过合作项目、共享基础设施以及产学研之间的劳动力流动，加速了基础计算科学技术向实际商业应用的转移。区域性教育机构培养的计算科学专家在全球范围内最为集中，但人才需求始终超过供应，尤其是在并行算法设计、性能优化以及人工智能与传统高性能计算 (HPC) 工作流程的集成等专业技能方面。

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高性能计算市场正处于一个关键的转折点，计算能力正从专业的科学基础设施转变为现代经济几乎所有领域创新、发现和竞争优势的根本推动力。除了百亿亿次级系统和专用加速器所代表的卓越技术成就之外，真正的转变在于这些能力如何使以往仅限于精英研究机构的计算方法普及化，为各种规模和任务的组织创造前所未有的模拟驱动设计、数据密集型发现和人工智能应用的可能性。

随着高性能计算通过云交付模式、容器化工作流程和简化界面不断发展，超越传统的超级计算中心，其潜在影响已从加速已知流程扩展到赋能跨学科的全新问题解决方法，涵盖从药物研发和材料科学到金融风险建模和气候适应规划等诸多领域。尽管挑战依然存在，尤其是在能源效率、编程复杂性和技能发展方面，但其发展轨迹清晰地指向了计算生态系统，在这个生态系统中，模拟、数据分析和机器学习之间的传统界限将逐渐消解，形成融合各种方法优势的集成方法。

经典高性能计算 (HPC) 与量子计算、神经形态架构和边缘处理的融合，为解决以往棘手的问题创造了非凡的可能性，同时能够从以往无法以足够保真度或速度建模的复杂系统中获取实时洞察。成功利用这些先进能力的组织和社会，不仅可以提高现有流程的效率和质量，还可能发现变革性的见解、材料、疗法和技术，从而在科学、商业和人道主义领域创造持久优势。