随着功能强大的服务器技术以不可思议的速度飞快发展，高性能计算当仁不让的成为复杂性运算的制胜王牌，尤其是在超级计算机担当关键任务负载的工程，科学和医疗研究等领域中的应用尤为重要。

　　然而令人费解的是高性能计算的技术很难成为市场的主流，配置高性能计算解决方案所花费的高额成本成为限制高性能计算发展的障碍，令市场对这项高新技术望而却步。

　　不过时至今日这种情况已经发生了变化。包括汽车，工业制造，生命科学，金融，油气勘探和公共部门在内的诸多主流产业都急需更快处理业务的方法。随着成本支出和复杂性这些最初的市场壁垒得到解决，印度的企业开始更大范围的接受和采用高性能计算解决方案。这些解决方案很快成为为商业运作提供高端处理能力的通用技术需求。

　　"随着用户根据他们的预算和其他需求自主创建集群，高性能计算正在成为市场应用的主流。无论是4个节点集群还是1000-2000个节点集群它都能应用自如"IBM公司印度及南亚区工业系统部副总裁Rahul Bindal表示。高性能计算不仅在商业领域的机遇不断增长，而且还衍生出许多社会行业需求。诸如天气建模或者海啸预警系统都充分利用了高性能计算。

　　"高性能计算不再是科学家，研究员和学术领域的专用。商业企业也开始关注高性能计算来解决更为复杂的问题，进行商业关键数据分析或执行深层工作负载"SUN微系统公司系统技术应用负责人Karthik Ramarao表示。高性能计算继续向企业纵深渗透，在减少产品开发周期，快速决策和智能推定分析方面都起到了关键作用，Ramarao补充说。

　　工业领域配置高性能计算解决方案无疑令人关注。随着产品设计复杂性的提升和分散运作全球化的趋势，制造业需要快速利用有效的工具来帮助他们与不同领域的设计团队和厂商通力合作，来获取更多的计算资源。高性能计算解决方案通过集结不同的系统将其作为统一的计算资源进行管理从而最大程度上提升了工程计算工作负载的流量。

　　由于商业贸易量的持续增长，金融集团目前面临着市场重组的空前挑战，急需重新制定贸易条例来应对实时交易的更高需求。而且他们也承受着重新构建内部计算系统基础架构来保持市场竞争优势的巨大压力。

　　金融机构为了保持竞争优势，都希望处理复杂交易的速度能比竞争对手更快。这不奇怪，首席信息官也希望能按需配置高性能计算解决方案，实现低延迟的实时运行并确保数据的安全性。

　　油气勘测部门和上级组织都深知高性能计算是帮助地质学家开展最复杂最精深的勘探项目的最有效方法。高性能计算能帮助地质学家做出更加英明和准确的勘探决策。要知道提议开采新的油井或提高现有油田的产量都是要花费巨额投资的。使用高性能计算技术，工程师就能对投资回报更加充满信心。

　　在生命科学领域，制药公司要不断研发新药来适应市场快速发展的需求。新的疾病每天都在层出不穷，生物学家通过运行极端复杂的生命科学模拟试验来试图寻找解决问题的方案。高性能计算能满足这一领域大范围的计算需求，提供生命科学研究所需的不同类型的存储来解决这个高深莫测的难题。

　　此外，公共部门对高性能计算的需求也在不断增长，特别是集中在高级仿真模拟，模式识别，增强影像和信号保真等各个方面。高性能计算在监控，智能和社会安全等领域的需求尤其至关重要。随着计算需求的日益增多，没有太多时间来做出关键性决策的决策者们就需要适应这种转变。解决方案的关键部分就是处理日益膨胀的多样性数据需求，这些数据不仅来自传统的计算系统，而且很多源于新生的无线通讯设备，难度可想而知。

　　"数年前高性能计算还是大型机和大型UNIX操作系统掌控的时代"惠普公司印度区高性能计算和Linux业务经理Faisal Paul介绍说"如今高性能计算的触角已经涉及到工业领域标准化基础架构的方方面面，开源软件堆栈也成为可能。