傳統科學研究上需要用到紙筆做繁雜的計算工作, 現在已經逐步轉移由計算機(這個時候我真的覺得Computer翻譯成計算機比較貼切)來做處理. 高效能運算設備的普及, 對傳統曠日費時的計算方式帶來巨大的變化, 在過往可能需要一兩個月以上甚至數年的運算時間, 壓縮至數個小時至幾個星期便可運算完成.
高效能運算一般分為兩大類
第一大類是屬於 SMP (Symmetric Multi-Processing) 的對稱多處理器架構
指的是在一台伺服器上安裝了多個CPU, CPU與CPU之間共享記憶體與所有I/O資源, 對使用者而言, 操作一台單CPU的個人電腦與操作一台多CPU的伺服器, 除了作業系統, 使用介面和產品價格不大相同之外, 幾乎沒有多大的差別, 因此在導入上較易被接受. 但是SMP架構的伺服器卻有著先天上的物理限制(一台SMP架構的伺服器很難做到100個以上的CPU, 即令是一台64個CPU的伺服器也是近乎天價).
SMP伺服器的CPU個數是以2的n次方計算的, 所以一台SMP伺服器的CPU個數可以是兩個, 四個或是八個, 以上這些基本上x86伺服器都有推出對應的機種. 十六個或三十二個CPU的機種在x86的環境中較難見到, 主要是因為系統匯流排本身的物理限制(傳輸資料的頻寬)與CPU到記憶體的資料傳輸頻寬. 這兩種限制便會影響到CPU個數的上限. 當然另外一個考量是因為成本問題, 做出來的東西是否能滿足市場的需求也是投資的考量重點.

第二大類是屬於 HPC (High Performance Cluster) 的叢集運算架構
指的是一堆伺服器(裡面可能也安裝了很多個CPU)組成的運算系統, 伺服器的數量從兩台到數千台以上都有可能. HPC的出現, 主要是為了解決 SMP 架構的伺服器的物理限制問題. 一群伺服器們經由高速網路串聯起來所能發揮的功效可能等同於一台天價的64個CPU的處理器, 但是卻可能只有不到一半的建置費用(團結力量大). 但是由於系統建置方式較SMP架構複雜, 因此在導入上會有一定的門檻限制.
國內登記有案的HPC TOP 20

SMP與HPC最大的不同在於, SMP環境下CPU與記憶體的分配是由作業系統管理, 較少人為的干涉. 而HPC環境下CPU與記憶體的分配則是大部分由使用者主導, 作業系統只需要負責將運算結果傳回即可.