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HPCクラスタのネットワークでは様々な事象が発生し、そこで実行されるアプリケーションの良好な性能を確保するためには、適正なネットワーク・ファブリック、機器、トポロジーを選択する事がとても重要である。「ひとつの大きさにすべてが収まる」というアプローチは大抵上手く行かず、アーキテクトは、アプリケーションのニーズに合わせて、テーラーメードなネットワークを考える必要がある。

何十年もに渡って、音楽家は、アコースティック楽器の代用、あるいは補完として、ミュージック・シンセサイザを使っている。しかし、ある種の複雑な音を合成するためには、従来のCPUでは力不足だった。現在、音響研究者は、より難しい音声合成のために、GPUを使おうとしている。

英バーミンガム大学は、第二世代のＢｌｕｅＢＥＡＲスーパーコンピュータを公開した。Ｌｉｎｕｘベースのクラスタシステムは、英国の大学の研究者のみならず、コンピュータ科学者と素粒子物理学者のより広範囲なグループに利用される。

GPU(GPGPU)用の汎用アプリケーションを開発するために OpenCL や CUDA を使って低水準の開発をすることに疲れたHPC プログラマは、GPGPUアプリケーション開発における複雑さを隠蔽し、共通のエラーを取り除くように設計された新たな宣言にもとづくプログラミング言語であるHarlan プロジェクトに興味を持つかもしれない。

オープンソース・ソフトウェアの平等主義の性質は、アイデアの限りない流れを重視する学術機関に、きわめてマッチするものである。このために、合衆国全体にわたる大学で、Linuxの無料版はとても人気がある。しかし、オクラホマ大学は、運用中のHPCとビジネスワークロードについて、フルサポートのRed Hat Enterprise Linuxを選んだ。