三位发言人讨论了 HPC 在大型和小型公司中的应用：
HPC 应用的组织挑战。在整合和组织大型公司 HPC 的使用方面，ASML基础设施架构师 Jeroen Willems在过去几年中积累了一些经验。他指出，这种转型的挑战并非全部来自技术层面。组织挑战也不容忽视：如何说服并协调公司管理层、研发工程师和 IT 人员，共同构建一个集成的 HPC 基础设施和组织？
对按需高性能计算( HPC-on-demand) 安全风险的认知。Technip Benelux的建模和测试专家 Marco van Goethem一直在 希腊电话数据 处理一家私营公司在按需高性能计算 (HPC-on-demand) 方面的应用。他指出，使用云资源的主要障碍在于高层管理人员对公司敏感数据安全风险的认知。尽管采取了技术措施，甚至使用了专用的点对点连接，企业高管仍然对其数据位于物理墙外的某个地方保持高度谨慎。“在网络上”或“在云端”的数据很容易被解读为“流落街头”。
大型和小型企业中的高性能计算 (HPC)
在公司中实施高性能计算 (HPC) 时，小型企业和大型企业的 阿根廷电报号码列表：综合指南 为并无区别。这是SURFsara关系与创新经理 Maurice Bouwhuis 的经验。最终，您始终是在与一小群工程师和计算机人员沟通。对于大型工业综合体的部门和中小型企业 (SME) 来说，情况同样如此。
新技术需要新的编程
演讲的第二个重点是技术驱动的高性能计算 (HPC) 市场发展。以下四篇演讲分别探讨了技术发展的影响：
工作站和集群。ClusterVision的 HPC 专家 Marcin Zielinski探讨了主流 韩国号码 技术中 HPC 的发展。Marcin 指出，性能提升源于吞吐量的逐步提升，以及并行计算节点（CPU、加速器）数量的不断增加，最终发展成为大规模并行系统。因此，如果您希望软件应用程序能够从平台的速度提升中受益，那么它也必须是（大规模）并行的。
GPU。eScience Centre 的Rob van Nieuwpoort概述了 GPU 平台的现状和趋势。当今的 GPU 是未来主流平台的先驱。它们的大规模并行基础架构需要能够适应这种大规模并行计算的软件。尽管 GPU 平台和编程范式在不断发展，但将应用程序移植到 GPU 上的投资并非浪费，因为主流技术（CPU 架构）正朝着同一方向发展。然而，GPU 的性能提升在很大程度上取决于应用程序和实现方式。这使得预测潜在收益和所需成本变得困难。
云端高性能计算 (HPC)。VORtech的科学软件工程师 Koos Huijssen 简要概述了“云端高性能计算”的现状和趋势。他讨论了两种类型：“按需高性能计算”和“云计算”。究竟哪种方式更适合您的需求，取决于您的应用。
数值算法。最后，代尔夫特理工大学数值分析研究小组负责人Kees Vuik强调，稳健、自适应且切合实际的智能算法是构建高性能计算软件的关键。在过去的几十年中，各种算法的发展已显著提高了复杂度。每种模拟问题和计算平台的组合都需要一个拟合良好的算法。
HPC 正在前进！