Supercomputer

A supercomputer is a type of computer with a high level of performance as compared to a general-purpose computer. Supercomputers play an important role in the field of computational science, and are used for a wide range of computationally intensive tasks in various fields including quantum mechanics, weather forecasting, climate research, oil and gas exploration, molecular modeling (computing the structures and properties of chemical compounds, biological macromolecules, polymers, and crystals), and physical simulations (such as simulations of aerodynamics, of the early moments of the universe, and of nuclear weapons). They have been essential in the field of cryptanalysis.^[3]

The performance of a supercomputer is commonly measured in floating-point operations per second (FLOPS) instead of million instructions per second (MIPS). Since 2022, exascale supercomputers have existed which can perform over 10¹⁸ FLOPS.^[4] For comparison, a desktop computer has performance in the range of hundreds of gigaFLOPS (10¹¹) to tens of teraFLOPS (10¹³).^[5][6] Since November 2017, all of the world's fastest 500 supercomputers run on Linux-based operating systems.^[7] Additional research is being conducted in the United States, the European Union, Taiwan, Japan, and China to build faster, more powerful and technologically superior exascale supercomputers.^[8]

スーパーコンピュータは1960年代に登場し、数十年間、最速のものはコントロール・データ・コーポレーション（CDC）、クレイ・リサーチ、そして彼の名前やモノグラムを冠した後継企業でシーモア・クレイによって作られました。最初のスーパーコンピュータは高度に調整された従来型の設計で、より汎用的な同時代のものよりも高速に動作しました。1960年代を通して並列処理が徐々に追加され、1～4個のプロセッサが一般的になりました。1970年代には、大規模なデータ配列上で動作するベクトルプロセッサが主流になりました。注目すべき例として、1976年に大成功を収めたCray-1があります。ベクトルコンピュータは1990年代まで主流の設計であり続けました。それ以降今日まで、数万個の市販プロセッサを搭載した大規模並列スーパーコンピュータが標準となりました。 ^{[ 9 ] [ 10 ]}

米国は長らくスーパーコンピューター分野のリーダーであり、当初はクレイ社のほぼ途切れることのない支配力によって、その後は様々なテクノロジー企業によってその地位を維持してきた。日本は1980年代と1990年代にこの分野で著しい進歩を遂げ、中国は近年スーパーコンピューティング分野でますます活発な動きを見せている。2026年6月現在深センにある国家スーパーコンピューティングセンターのLineShineは、世界最速のスーパーコンピューターです。^{[ 11 ]} 米国はトップ10のうち4台、イタリアは2台、日本、ドイツ、スイス、中国はそれぞれ1台ずつ保有しています。^{[ 12 ]}

1960年、UNIVACは、米国海軍研究開発センター向けに、今日では最初のスーパーコンピュータの1つとみなされているリバモア原子力研究コンピュータ（LARC）を構築しました。当時、新しく登場したディスクドライブ技術ではなく、高速ドラムメモリがまだ使用されていました。 ^{[ 13 ]}また、最初のスーパーコンピュータの1つには、IBM 7030 Stretchがありました。IBM 7030は、当時1955年に既存のどのコンピュータよりも100倍高速なコンピュータを要求していたロスアラモス国立研究所向けにIBMによって構築されました。IBM 7030は、トランジスタ、磁気コアメモリ、パイプライン命令、メモリコントローラを介したプリフェッチデータを使用し、先駆的なランダムアクセスディスクドライブを搭載していました。IBM 7030は1961年に完成し、性能を100倍に向上させるという課題には達しませんでしたが、ロスアラモス国立研究所に購入されました。イギリスとフランスの顧客もこのコンピュータを購入し、それが暗号解読用に構築されたスーパーコンピュータであるIBM 7950 Harvestの基礎となった。^{[ 14 ]}

1960年代初頭の3番目の先駆的なスーパーコンピュータプロジェクトは、トム・キルバーン率いるチームによって構築されたマンチェスター大学のアトラスでした。彼はアトラスを最大100万ワードの48ビットのメモリ空間を持つように設計しましたが、そのような容量の磁気ストレージは高価すぎたため、アトラスの実際のコアメモリはわずか16,000ワードで、ドラムがさらに96,000ワードのメモリを提供しました。アトラススーパーバイザは、磁気コアとドラムの間でページ形式のデータを交換しました。アトラスのオペレーティングシステムは、スーパーコンピューティングにタイムシェアリングも導入し、スーパーコンピュータ上で一度に複数のプログラムを実行できるようにしました。^{[ 15 ]}アトラスはフェランティとマンチェスター大学の共同事業であり、1命令あたり1マイクロ秒に近い処理速度、つまり1秒あたり約100万命令で動作するように設計されました。^{[ 16 ]}  

シーモア・クレイが設計したCDC 6600 は1964 年に完成し、ゲルマニウムからシリコントランジスタへの移行を象徴するものとなった。シリコン トランジスタはより高速に動作することができ、スーパー コンピュータの設計に冷却を導入することで過熱の問題が解決された。 ^{[ 17 ]}こうして CDC6600 は世界最速のコンピュータとなった。6600 は当時の他のすべてのコンピュータを約 10 倍上回る性能を持っていたため、スーパー コンピュータと呼ばれ、1 台 800 万ドルで 100 台のコンピュータが販売されたスーパー コンピューティング市場を定義づけた。^{[ 18 ] [ 19 ] [ 20 ] [ 21 ]}

クレイは1972年にCDCを離れ、自身の会社であるクレイ・リサーチを設立した。^{[ 19 ]} CDCを離れてから4年後の1976年、クレイは80MHzのCray-1を納入し 、これは史上最も成功したスーパーコンピュータの1つとなった。^{[ 22 ] [ 23 ]} 1985年にはCray-2がリリースされた。8つの中央処理装置（CPU）、液体冷却、そしてスーパーコンピュータのアーキテクチャ全体に電子冷却液であるフルオリナートが循環していた。1.9ギガフロップスに達し、ギガフロップスの壁を破った最初のスーパーコンピュータとなった。^{[ 24 ]} 

大規模並列設計

1970年代にCray-1の性能に真剣に挑戦できた唯一のコンピュータはILLIAC IVでした。このマシンは、多数のプロセッサが連携して単一の大きな問題の異なる部分を解く、真の超並列コンピュータの最初の実現例でした。単一のデータストリームを可能な限り高速に処理するように設計されたベクトルシステムとは対照的に、この概念では、コンピュータはデータの別々の部分をまったく異なるプロセッサに供給し、その後結果を再結合します。ILLIACの設計は1966年に256個のプロセッサで完成し、 1970年代のCray-1のピーク250 MFLOPSに対し、最大1 GFLOPSの速度を提供しました。しかし、開発上の問題により、製造されたプロセッサはわずか64個にとどまり、システムはCrayよりもはるかに大きく複雑であるにもかかわらず、 約200 MFLOPSを超える速度で動作することはありませんでした。 もう一つの問題は、システム用のソフトウェアを開発するのが難しく、最高のパフォーマンスを引き出すには相当な努力が必要だったことだ。

しかし、ILLIAC IV の部分的な成功は、スーパーコンピューティングの未来への道筋を示すものとして広く認識されていました。クレイはこれに反論し、「畑を耕すなら、2 頭の力強い牛と 1024 羽の鶏のどちらを使いたいですか？」という有名な皮肉を言いました。^{[ 25 ]}しかし、1980 年代初頭までに、いくつかのチームが数千個のプロセッサを使用した並列設計に取り組んでおり、特にMITの研究から発展したConnection Machine (CM) が注目されました。CM-1 は、最大 65,536 個の簡略化されたカスタムマイクロプロセッサをネットワークで接続してデータを共有していました。その後、いくつかの更新バージョンが続き、CM-5 スーパーコンピュータは、毎秒数十億回の算術演算が可能な大規模並列処理コンピュータです。^{[ 26 ]}

1982年、大阪大学のLINKS-1コンピュータグラフィックスシステムは、 257個のZilog Z8001制御プロセッサと257個のiAPX 86/20浮動小数点プロセッサを含む514個のマイクロプロセッサを備えた大規模並列処理アーキテクチャを採用しました。これは主にリアルな3Dコンピュータグラフィックスのレンダリングに使用されました。^{[ 27 ]} 1992年の富士通のVPP500は、より高速化を実現するために、毒性のため通常はマイクロ波用途に限定されている材料であるGaAsをプロセッサに使用した点で異例です。 ^{[ 28 ]}富士通の数値風洞スーパーコンピュータは、166個のベクトルプロセッサを使用して、プロセッサあたり1.7ギガFLOPS（GFLOPS）のピーク速度で1994年にトップの座を獲得しました。 ^{[ 29 ] [ 30 ]} Hitachi SR2201は、高速な 3 次元クロスバーネットワークを介して接続された 2048 個のプロセッサを使用して、1996 年に600 GFLOPS のピーク性能を達成しました。 ^{[ 31 ] [ 32 ] [ 33 ]} Intel Paragon は、さまざまな構成で 1000 個から 4000 個のIntel i860プロセッサを搭載でき、1993 年に世界最速にランクされました。Paragon は、高速な 2 次元メッシュを介してプロセッサを接続するMIMDマシンであり、プロセスがメッセージ パッシング インターフェイスを介して通信し、別々のノードで実行できるようにしました。^{[ 34 ]}  

ソフトウェア開発は依然として問題であったが、CMシリーズはこの問題に関する相当な研究を促した。カスタムハードウェアを使用した同様の設計は、Evans & Sutherland ES-1、MasPar、nCUBE、Intel iPSC、Goodyear MPPなど、多くの企業によって行われた。しかし、1990年代半ばまでに、汎用CPUの性能が大幅に向上し、カスタムチップを使用する代わりに、それらを個々の処理ユニットとして使用してスーパーコンピュータを構築できるようになった。21世紀初頭には、数万個の汎用CPUを搭載した設計が標準となり、後のマシンではグラフィックユニットも組み込まれた。^{[ 9 ] [ 10 ]}

1998年、David Baderは市販部品を使用して最初のLinuxスーパーコンピュータを開発しました。 ^{[ 35 ]}ニューメキシコ大学に在籍中、Baderは市販の部品と高速低遅延の相互接続ネットワークを使用してLinuxを実行するスーパーコンピュータの構築を目指しました。プロトタイプは、 改良されたLinuxカーネルを実行する8台のデュアル333MHz Intel Pentium IIコンピュータからなるAlta Technologiesの「AltaCluster」を使用しました。Baderは、必要なコンポーネントのLinuxサポートを提供するためのソフトウェアと、相互運用性を確保するためのNational Computational Science Alliance（NCSA）のメンバーからのコードを移植しました。これは、それらのコードが以前にLinuxで実行されたことがなかったためです。^{[ 36 ]}プロトタイプの設計が成功したため、彼は国立科学財団のNational Technology Gridを介して、国立科学技術コミュニティがオープンに使用できる最初のLinuxスーパーコンピュータである「RoadRunner」の開発を主導しました。 RoadRunnerは1999年4月に実運用が開始されました。導入当時、世界最速のスーパーコンピュータ100台のうちの1つとされていました。^{[ 36 ] [ 37 ]}ベイダーのプロトタイプやRoadRunnerの開発以前にも、 Beowulf などのコンシューマーグレードの部品を使用したLinuxベースのクラスタは存在していましたが、それらは「真の」スーパーコンピュータとみなされるには拡張性、帯域幅、並列計算機能が不足していました。^{[ 36 ]}

膨大な数のプロセッサを持つシステムは、一般的に2つの経路のいずれかをたどります。グリッドコンピューティングのアプローチでは、分散された多様な管理ドメインとして組織された多数のコンピュータの処理能力が、コンピュータが利用可能なときに機会的に使用されます。^{[ 38 ]}もう1つのアプローチでは、コンピュータクラスタのように、多数のプロセッサが互いに近接して使用されます。このような集中型の大規模並列システムでは、相互接続は非常に重要になり、現代のスーパーコンピュータは、拡張インフィニバンドシステムから3次元トーラス相互接続。 ^{[ 39 ] [ 40 ]}マルチコアプロセッサ使用はCyclops64のように、新たな方向性として現れています。 ^{[ 41 ] [ 42 ]}

汎用グラフィックス処理ユニット(GPGPU)の価格、性能、エネルギー効率が向上したため、天河一号やネビュラなどのペタフロップス級スーパーコンピュータの多くがGPGPUに依存するようになった。^{[ 43 ]}しかし、京コンピュータなどの他のシステムは、SPARCベースの設計などの従来型プロセッサを使い続けており、汎用高性能コンピューティングアプリケーションにおけるGPGPUの全体的な適用性は議論の的となっている。GPGPU は特定のベンチマークで高いスコアを出すように調整できるかもしれないが、アプリケーションをGPGPU に合わせて調整するために相当な労力を費やさない限り、日常的なアルゴリズムへの全体的な適用性は限られる可能性がある。^{[ 44 ]}しかし、GPU は勢いを増しており、2012 年にJaguarスーパーコンピュータは CPU に GPU を後付けすることでTitanに改造された。^{[ 45 ] [ 46 ] [ 47 ]}

高性能コンピュータの想定寿命は約3年で、その後アップグレードが必要になります。^{[ 48 ]}巨光スーパーコンピュータは、大規模並列設計と液浸冷却の両方を使用している点でユニークです。

特定の問題に特化した多数の特殊用途システムが設計されています。これにより、特別にプログラムされたFPGAチップやカスタムASICを使用できるようになり、汎用性を犠牲にすることで価格性能比が向上します。特殊用途スーパーコンピュータの例としては、チェスをプレイするためのBelle ^{[ 49 ]} 、Deep Blue [ 50 ]、Hydra ^{[ 51 ]}、天体^物理学のためのGravity Pipe ^{[ 52 ]} 、タンパク質構造予測と分子動力学のためのMDGRAPE-3 ^{[ 53 ]} 、 DES暗号を解読するためのDeep Crack ^{[ 54 ]}などがあります。

数十年にわたり、熱密度の管理は、ほとんどの集中型スーパーコンピュータにとって重要な課題であり続けています。^{[ 57 ] [ 58 ] [ 59 ]}システムによって発生する大量の熱は、他のシステムコンポーネントの寿命を縮めるなど、他の影響も及ぼす可能性があります。^{[ 60 ]}熱管理には、システム全体にフルオリナートをポンプで送る方法から、ハイブリッド液体空気冷却システム、または通常の空調温度での空気冷却まで、さまざまなアプローチがあります。^{[ 61 ] [ 62 ]}一般的なスーパーコンピュータは大量の電力を消費し、そのほとんどすべてが熱に変換されるため、冷却が必要です。たとえば、Tianhe-1Aは 4.04メガワット(MW) の電力を消費します。^{[ 63 ]}システムの電力と冷却のコストは、たとえば 4 MW を $0.10/kWh で計算すると、1 時間あたり $400、年間約 $350 になります。  

熱管理は複雑な電子機器における主要な問題であり、強力なコンピュータシステムにさまざまな形で影響を与えます。^{[ 64 ]}スーパーコンピューティングにおける熱設計電力とCPU電力の放散の問題は、従来のコンピュータ冷却技術の問題を上回ります。グリーンコンピューティングに対するスーパーコンピューティング賞はこの問題を反映しています。^{[ 65 ] [ 66 ] [ 67 ]}

数千個のプロセッサをまとめて配置すると、必然的に相当量の熱密度が発生し、それに対処する必要が生じる。Cray -2は液冷式で、加圧された状態でモジュール内を流れるFluorinert製の「冷却滝」を使用していた。 ^{[ 61 ]}しかし、液浸式冷却方式は市販のプロセッサをベースとしたマルチキャビネットシステムには実用的ではなく、System Xでは、 Liebert社と共同で、空調と液冷を組み合わせた特殊な冷却システムが開発された。^{[ 62 ]}

Blue Geneシステムでは、IBM は熱密度に対処するために意図的に低消費電力プロセッサを使用しました。^{[ 68 ]} 2011 年にリリースされたIBM Power 775は、水冷を必要とする要素が密集しています。^{[ 69 ]} IBM Aquasarシステムは、エネルギー効率を実現するために温水冷却を使用しており、その水は建物の暖房にも使用されます。^{[ 70 ] [ 71 ]}

コンピュータシステムのエネルギー効率は一般的に「 FLOPS/ワット」で測定されます。2008年、IBMのRoadrunnerは376 MFLOPS/Wで動作しました。^{[ 72 ] [ 73 ]} 2010年11月、Blue Gene/Qは1684  MFLOPS/Wを達成し^{[ 74 ]} 、2011年6月には、 Green 500リストの上位2位はニューヨークのBlue Gene マシン（1台は2097 MFLOPS/Wを達成）が占め、長崎のDEGIMAクラスター が1375 MFLOPS/Wで3位となった^{[ 75 ] 。}

銅線は、強制空冷や循環冷媒による廃熱除去よりもはるかに高い電力密度でスーパーコンピュータにエネルギーを伝達できるため、^{[ 76 ]}冷却システムの廃熱除去能力が制限要因となる。^{[ 77 ] [ 78 ]} 2015年現在既存のスーパーコンピュータの多くは、実際の機械のピーク需要よりも多くのインフラ容量を備えています。設計者は一般的に、スーパーコンピュータが消費する理論上のピーク電力よりも多くの電力を処理できるように、電力および冷却インフラを保守的に設計します。将来のスーパーコンピュータの設計は電力制限があり、スーパーコンピュータ全体の熱設計電力、つまり電力および冷却インフラが処理できる量は、予想される通常の電力消費量よりもやや多いですが、電子ハードウェアの理論上のピーク電力消費量よりは少なくなっています。^{[ 79 ]}  

近年の急速な拡大と発展により、クラウドコンピューティングは、近年、高性能コンピューティング (HPC) ユーザーと開発者の注目を集めています。クラウドコンピューティングは、サービスとしてのソフトウェア(SaaS) 、サービスとしてのプラットフォーム (PaaS) 、サービスとしてのインフラストラクチャ (IaaS) など、クラウドで利用可能な他の形態のサービスとまったく同じように、HPC をサービスとして提供しようとしています。HPC ユーザーは、スケーラビリティ、オンデマンドのリソース、高速性、低コストなど、さまざまな面でクラウドから恩恵を受けることができます。一方で、HPC アプリケーションを移行する際には、一連の課題もあります。そのような課題の良い例としては、クラウドにおける仮想化のオーバーヘッド、リソースのマルチテナント、ネットワーク遅延の問題などがあります。現在、これらの課題を克服し、クラウドでの HPC をより現実的なものにするための研究が数多く行われています。^{[ 94 ] [ 95 ] [ 96 ] [ 97 ]}

2016年、Penguin Computing、Parallel Works、R-HPC、Amazon Web Services、Univa、Silicon Graphics International、Rescale 、Sabalcore、およびGomputがHPCクラウドコンピューティングの提供を開始しました。Penguin On Demand（POD）クラウドは、コードを実行するためのベアメタルコンピューティングモデルですが、各ユーザーには仮想化されたログインノードが割り当てられます。PODコンピューティングノードは、非仮想化された10  Gbit/s EthernetまたはQDR InfiniBandネットワークを介して接続されます。PODデータセンターへのユーザー接続は、 50  Mbit/sから1 Gbit/sの範囲です 。^{[ 98 ]} AmazonのEC2 Elastic Compute Cloudを引用して、Penguin Computingは、コンピューティングノードの仮想化はHPCには適していないと主張しています。Penguin Computingはまた、HPCクラウドが遠く離れた顧客にコンピューティングノードを割り当てた可能性があり、一部のHPCアプリケーションのパフォーマンスを低下させるレイテンシが発生する可能性があると批判しています。^{[ 99 ]}

スーパーコンピュータの応用は1970年代以降、大きく進化し、科学研究や政府研究の多くの分野に拡大してきた。1970年代には、Cray-1スーパーコンピュータが初期の気象予報や空気力学研究に重要な役割を果たした。1980年代には、CDC Cyber​​のようなマシンが登場し、確率解析や放射線遮蔽のモデリングを容易にするなど、その応用範囲はさらに広がった。1990年代には、EFF DESクラッカーのようなスーパーコンピュータが、暗号解読などの総当たり攻撃に用いられるようになった。

2000年代に入ると、スーパーコンピュータは国家安全保障用途において不可欠な存在となった。ASCI Qは3次元核実験シミュレーションに用いられ、物理的な核実験を行うことなく核不拡散条約の要件を満たした。2010年代には、天河1Aの使用に代表されるように、分子動力学シミュレーションが進歩した。この傾向は2020年代にも続き、スーパーコンピュータは感染症の予防や電気化学反応の研究に強力なツールを提供している。

これらの特定の数十年を超えて、スーパーコンピュータは主要な科学的取り組みにおいて極めて重要な役割を果たしてきました。たとえば、IBM Blue Gene/P は、人間の大脳皮質の 1 パーセントに相当する人工ニューロンのネットワーク (16 億個のニューロンと 9 兆個の接続) をシミュレートするために使用され、同じチームは後にラットの脳全体をシミュレートしました。^{[ 111 ]}

現代の応用例は多岐にわたり、極めて重要である。気象予報はスーパーコンピューティング能力に大きく依存しており、米国海洋大気庁はこれらのシステムを利用して膨大な量の観測データを処理して予報精度を高めている。^{[ 112 ]}米国もまた、先進シミュレーション・コンピューティング・プログラムを通じてスーパーコンピューターを利用して核兵器備蓄の維持とシミュレーションを行っている。^{[ 113 ]}

IBMが2011年に野心的なペタスケールBlue Watersプロジェクト^{[ 114 ]}を断念した ことからもわかるように、この分野には課題も存在する。こうした挫折にもかかわらず、スーパーコンピュータの有用性は高まり続けている。スーパーコンピュータが重要な役割を果たした最近の例としては、2020年初頭に、多数の並列CPUを使用して大規模なシミュレーションを実行し、COVID-19の蔓延を阻止する可能性のある化合物を特定するためにスーパーコンピュータが迅速に展開されたことが挙げられる。^{[ 115 ] [ 116 ] [ 117 ]}

2010年代には、中国、米国、欧州連合などが、1エクサフロップス（^10¹⁸または1京フロップス）のスーパーコンピュータを最初に開発しようと競い合った。^{[ 118 ]}サンディア国立研究所のエリック・P・デベネディクティスは、2週間の期間を正確にカバーできる完全な気象モデリングを実行するには、ゼタフロップス（^10²¹または1垓フロップス）のコンピュータが必要だと理論づけている。 ^{[ 119 ] [ 120 ] [ 121 ]}このようなシステムは2030年頃に構築される可能性がある。^{[ 122 ]} 

多くのモンテカルロシミュレーションでは、ランダムに生成されたデータセットを処理するために同じアルゴリズムが使用されます。特に、中性子、光子、イオン、電子などの物理的な輸送プロセス、ランダムな経路、衝突、エネルギーと運動量の堆積を記述する積分微分方程式が使用されます。マイクロプロセッサの次のステップは3次元への進出かもしれない。モンテカルロ法に特化すれば、多くの層は同一になり、設計と製造プロセスが簡素化される可能性がある。^{[ 123 ]}

高性能スーパーコンピュータの運用コストは、主に電力消費量の増加により上昇しています。1990年代半ばには、トップ10のスーパーコンピュータは100 キロワット程度の電力を必要としていましたが、2010年にはトップ10のスーパーコンピュータは1～2 メガワットを必要としました。^{[ 124 ]} DARPAが委託した2010年の調査では、電力消費量がエクサスケールコンピューティングを実現する上で最も広範な課題であると特定されました。^{[ 125 ]}当時、1メガワット/年のエネルギー消費には約100万ドルのコストがかかりました。スーパーコンピューティング施設は、最新のマルチコア中央処理装置 によって生成される増加する熱を効率的に除去するために構築されました。2007年から2011年までのGreen 500リストのスーパーコンピュータのエネルギー消費量に基づくと、2011年に1エクサFLOPSのスーパーコンピュータは500メガワット近くを必要としたでしょう。オペレーティングシステムは、可能な限りエネルギーを節約するために既存のハードウェア向けに開発されました。^{[ 126 ]}並列化されたアプリケーションの実行中に使用されていないCPUコアは低電力状態になり、一部のスーパーコンピューティングアプリケーションでエネルギーを節約しました。^{[ 127 ]}  

スーパーコンピュータの運用コストの上昇は、分散型スーパーコンピュータインフラストラクチャによるリソースのバンドル化の傾向の原動力となっている。国立スーパーコンピューティングセンターは最初に米国で出現し、続いてドイツと日本が出現した。欧州連合は、欧州連合全体の科学者がスーパーコンピューティングアプリケーションの移植、拡張、最適化を行うためのサービスを備えた、永続的な汎ヨーロッパのスーパーコンピュータインフラストラクチャを構築することを目的として、欧州先端コンピューティングパートナーシップ（PRACE）を立ち上げた。^{[ 124 ]}アイスランドは、世界初のゼロエミッションスーパーコンピュータを構築した。アイスランドのレイキャビクにあるThorデータセンターに設置されたこのスーパーコンピュータは、化石燃料ではなく、完全に再生可能なエネルギー源に依存している。寒冷な気候はアクティブ冷却の必要性も減らし、コンピュータの世界で最も環境に優しい施設の1つとなっている。^{[ 128 ]}

スーパーコンピュータのハードウェアへの資金提供もますます困難になった。1990年代半ばにはトップ10のスーパーコンピュータは約1000万ユーロだったが、2010年にはトップ10のスーパーコンピュータには4000万ユーロから5000万ユーロ の投資が必要となった。 ^{[ 124 ]} 2000年代には、各国政府がスーパーコンピュータへの資金提供に関してさまざまな戦略を実施した。英国では、国がスーパーコンピュータに全額資金を提供し、高性能コンピューティングは国の資金提供機関の管理下に置かれた。ドイツは、地方政府と連邦政府の資金をプールした混合資金モデルを開発した。^{[ 124 ]} 

フィクション作品に登場するスーパーコンピュータの例としては、HAL 9000、Multivac、The Machine Stops、GLaDOS、SHODAN、The Evitable Conflict、Vulcan's Hammer、Colossus、WOPR、AM、Deep Thoughtなどが挙げられる。Thinking Machines社のスーパーコンピュータは、『ジュラシック・パーク』シリーズで保存された寄生虫から抽出されたDNAの配列決定に使用されたスーパーコンピュータとして言及されている。

• McDonnell, Marshall T. (2013). 「スーパーコンピュータ設計：環境、経済、社会への影響を捉えるための最初の試み」 . Chemical and Biomolecular Engineering Publications and Other Works.