Кластер — группа компьютеров, объединённых высокоскоростными каналами связи, представляющая с точки зрения пользователя единый аппаратный ресурс. Кластер — слабо связанная совокупность нескольких вычислительных систем, работающих совместно для выполнения общих приложений, и представляющихся пользователю единой системой. Один из первых архитекторов кластерной технологии Грегори Пфистер дал кластеру следующее определение: «Кластер — это разновидность параллельной или распределённой системы, которая:
- состоит из нескольких связанных между собой компьютеров;
- используется как единый, унифицированный компьютерный ресурс».
Графический процессор — отдельное устройство персонального компьютера или игровой приставки, выполняющее графический рендеринг; в начале 2010-х годов графические процессоры стали массово применяться и в других устройствах: планшетные компьютеры, встраиваемые системы, цифровые телевизоры.
Cell — микропроцессорная архитектура, совместно разработанная Sony, Toshiba и IBM, которые организовали альянс, известный как «STI». Разработка архитектуры и первые прототипы были созданы в STI Design Center за четырёхлетний период с начала марта 2001 года с бюджетом, который, по заявлению IBM, составляет приблизительно 400 млн долл.. Cell совмещает ядро общего назначения архитектуры POWER с сопроцессорами, которые значительно ускоряют обработку мультимедиа и векторных вычислений.
Параллельные вычисления — способ организации компьютерных вычислений, при котором программы разрабатываются как набор взаимодействующих вычислительных процессов, работающих параллельно (одновременно). Термин охватывает совокупность вопросов параллелизма в программировании, а также создание эффективно действующих аппаратных реализаций. Теория параллельных вычислений составляет раздел прикладной теории алгоритмов.
Физический процессор — специализированный микропроцессор, предназначенный для вычисления физических взаимодействий объектов преимущественно в физических движках видеоигр.
Грид-вычисления — это форма распределённых вычислений, в которой «виртуальный суперкомпьютер» представлен в виде кластеров, соединённых с помощью сети, слабосвязанных гетерогенных компьютеров, работающих вместе для выполнения огромного количества заданий. Эта технология применяется для решения научных, математических задач, требующих значительных вычислительных ресурсов. Грид-вычисления используются также в коммерческой инфраструктуре для решения таких трудоёмких задач, как экономическое прогнозирование, сейсмоанализ, разработка и изучение свойств новых лекарств.
Вычислительная мощность компьютера (производительность компьютера) — это количественная характеристика скорости выполнения определённых операций на компьютере. Чаще всего вычислительная мощность измеряется во флопсах (количество операций с плавающей запятой в секунду), а также производными от неё. На данный момент принято причислять к суперкомпьютерам системы с вычислительной мощностью более 10 терафлопсов (10*1012 или десять триллионов флопсов; для сравнения среднестатистический современный настольный компьютер имеет производительность порядка 0.1 терафлопса). Одна из наиболее мощных на тесте HPL компьютерных систем — китайский Sunway TaihuLight — имеет производительность, превышающую несколько десятков петафлопсов.
Многоя́дерный проце́ссор — центральный процессор, содержащий два и более вычислительных ядра на одном процессорном кристалле или в одном корпусе.
Векторный процессор — это процессор, в котором операндами некоторых команд могут выступать упорядоченные массивы данных — векторы. Отличается от скалярных процессоров, которые могут работать только с одним операндом в единицу времени. Абсолютное большинство процессоров является скалярным или близким к нему. Векторные процессоры были распространены в сфере научных вычислений, где они являлись основой большинства суперкомпьютеров начиная с 1980-х до 1990-х. Но резкое увеличение производительности и активная разработка новых процессоров привели к вытеснению векторных процессоров из сферы повседневных процессоров.
Зако́н Амдала — иллюстрирует ограничение роста производительности вычислительной системы с увеличением количества вычислителей. Джин Амдал сформулировал закон в 1967 году, обнаружив простое по существу, но непреодолимое по содержанию ограничение на рост производительности при распараллеливании вычислений: «В случае, когда задача разделяется на несколько частей, суммарное время её выполнения на параллельной системе не может быть меньше времени выполнения самого медленного фрагмента». Согласно этому закону, ускорение выполнения программы за счёт распараллеливания её инструкций на множестве вычислителей ограничено временем, необходимым для выполнения её последовательных инструкций.
CUDA — программно-аппаратная архитектура параллельных вычислений, которая позволяет существенно увеличить вычислительную производительность благодаря использованию графических процессоров фирмы Nvidia.
OpenCL — фреймворк для написания компьютерных программ, связанных с параллельными вычислениями на различных графических и центральных процессорах, а также FPGA. В OpenCL входят язык программирования, который основан на стандарте языка программирования Си C99, и интерфейс программирования приложений. OpenCL обеспечивает параллелизм на уровне инструкций и на уровне данных и является осуществлением техники GPGPU. OpenCL является полностью открытым стандартом, его использование не облагается лицензионными отчислениями.
В информатике параллельный алгоритм, противопоставляемый традиционным последовательным алгоритмам, — алгоритм, который может быть реализован по частям на множестве различных вычислительных устройств с последующим объединением полученных результатов и получением корректного результата.
Таксономия (Классификация) Флинна — общая классификация архитектур ЭВМ по признакам наличия параллелизма в потоках команд и данных. Была предложена Майклом Флинном в 1966 году и расширена в 1972 году.
Echelon — кодовое имя исследовательского проекта компании nVidia 2010 года по проектированию нового микропроцессора для суперкомпьютеров и графических вычислений.
Гибридная вычислительная система — система с гетерогенной аппаратной вычислительной структурой. Комбинация любых вычислительных устройств или блоков, например вычисления с помощью CPU и GPU совместно.
Xeon Phi — семейство x86 процессоров североамериканской корпорации Intel с большим количеством процессорных ядер. Данные процессоры предназначены для использования в суперкомпьютерах, серверах и высокопроизводительных рабочих станциях. Архитектура процессоров позволяет использовать стандартные языки программирования и технологии OpenMP.
OpenACC — программный стандарт для распараллеливания программ, разрабатываемый совместно компаниями Cray, CAPS, Nvidia и PGI. Стандарт описывает набор директив компилятора, предназначенных для упрощения создания гетерогенных параллельных программ, задействующих как центральный, так и графический процессоры.
Нейро́нный проце́ссор — это специализированный класс микропроцессоров и сопроцессоров, используемый для аппаратного ускорения работы алгоритмов искусственных нейронных сетей, компьютерного зрения, распознавания по голосу, машинного обучения и других методов искусственного интеллекта.
Ambric, Inc. — компания-разработчик компьютерных процессоров архитектуры Ambric. Разработанные ею массово-параллельные процессоры Am2045 в основном использовались в высокопроизводительных встраиваемых системах, предназначенных для обработки медицинских изображений, видео и сигналов.