超高性能计算机系统英文解释翻译、超高性能计算机系统的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 High-Speed National Project Computer System

分词翻译：

超的英语翻译：

exceed; go beyond; overtake
【计】 hyperactive
【医】 per-; ultra-

高的英语翻译：

high; high-priced; lofty; loud; tall
【医】 homo-; hyper-; hypsi-; hypso-; per-

能的英语翻译：

ability; able; be able to; can; capable; energy; skill
【化】 energy
【医】 energy

计算机系统的英语翻译：

【计】 computing system
【化】 computer system

专业解析

超高性能计算机系统（Ultra-High Performance Computing System, UHPC System）指具备远超传统高性能计算（HPC）系统能力的尖端计算平台，通常以每秒百亿亿次（ExaFLOP/s）浮点运算为标志性门槛。其核心在于集成大规模并行处理架构、先进互连技术、高效能计算单元（如CPU、GPU、加速器）及定制化软件栈，旨在解决最复杂的科学、工程和商业问题。

关键特征与组成

极致算力：突破ExaFLOP/s（108次浮点运算/秒）量级，例如美国Frontier系统峰值达1.8 ExaFLOP/s（参考：TOP500榜单）。
异构架构：融合CPU、GPU（如NVIDIA H100）、专用AI加速器（如TPU）及高速内存（HBM），通过NVLink/InfiniBand实现低延迟互联（参考：IEEE Spectrum技术分析）。
能效优化：采用液冷等绿色技术，功耗管理达每瓦特50 GFLOP/s以上（参考：Green500评测标准）。
全栈协同：从硬件（定制芯片、光互连）到软件（并行框架MPI、AI库TensorFlow/PyTorch优化）深度集成（参考：ACM Transactions on HPC研究）。

应用场景

科学模拟：气候建模（如CESM）、核聚变反应预测（参考：国际热核聚变实验堆ITER合作项目）。
人工智能：训练千亿参数大模型（如GPT-4）、实时自动驾驶决策（参考：NVIDIA DRIVE平台白皮书）。
精准医疗：全基因组分析提速至分钟级（参考：Nature Biotechnology案例研究）。

权威定义来源

中国计算机学会（CCF）：将UHPC定义为"具备ExaFLOP级算力、支持混合精度计算、可扩展至百万计算核心的系统"（《高性能计算术语手册》）。
美国能源部（DOE）：强调其需满足"跨建模、仿真、数据分析与AI的融合工作负载"（Exascale Computing Project技术路线图）。

注：术语"Ultra-High Performance Computing"已被国际超算会议（ISC/SC）及顶级期刊（如Journal of Parallel and Distributed Computing）广泛采用，区别于传统HPC的规模与能力边界。

网络扩展解释

超高性能计算机系统（通常称为超级计算机或高性能计算集群）是一种通过整合多台计算机资源，实现远超普通计算机算力的并行计算系统。以下从核心特征、技术架构和应用价值三方面进行详细解释：

一、核心特征

超强算力
通过将数千甚至百万级计算节点连接，形成集群系统，利用并行计算技术实现每秒千万亿次（PetaFLOPS）以上的运算能力。这种算力可处理普通计算机无法完成的任务，如气候模拟、核反应堆仿真等。
高速互联与协同
节点间通过InfiniBand等高速网络连接，确保低延迟通信，避免因数据传输瓶颈影响整体效率。这种架构类似于“多个人脑组成矩阵的超级大脑”，协同解决复杂问题。

二、技术架构

硬件基础
包含大量CPU、GPU加速器及大容量存储设备，部分系统采用异构计算架构提升能效比。
软件生态
60%以上的超算系统基于Linux操作系统，并针对特定应用（如流体力学、分子动力学）定制优化软件栈。

三、应用领域与战略价值

科研与工程
用于气象预测、基因测序、航空航天设计等，例如模拟台风路径可提升防灾精度。
国家战略需求
在国防安全（核武器模拟）、能源勘探（石油储量分析）等领域具有不可替代性，是衡量国家科技实力的关键指标。

扩展说明：当前超算正向E级计算（百亿亿次/秒）发展，同时云计算与AI技术的融合进一步拓展了其应用场景，如自动驾驶算法训练、新材料研发等。