为什么当年超级计算机和个人硬件性能差距如此小？
当年超级计算机和个人硬件性能差距确实不像现在这么悬殊，这背后有多方面的原因，得从技术发展、应用需求、成本考量以及行业生态等角度来细细说道。
首先，要理解“当年”具体指哪个时间段。这里我们主要聚焦在个人电脑（PC）刚刚兴起，到上世纪90年代中期之前这段时期。那时候，超级计算机已经存在，但其应用范围和用户群体非常有限，而个人电脑则刚刚踏入千家万户的视野，成为一种新兴的计算工具。
1. 技术瓶颈与设计理念的差异：
并行计算的探索阶段： 超级计算机的核心优势在于其大规模并行处理能力。但在那个年代，实现高效的大规模并行计算是一个巨大的挑战。早期的超级计算机，如Cray系列，虽然使用了大量的处理器（CPU），但这些CPU之间的通信和协调机制远没有现在这么成熟和高效。同步并行、向量处理等技术是当时的主流。而个人电脑则以单颗强大CPU的串行处理能力为核心，追求指令执行的效率。
内存带宽和I/O瓶颈： 即使拥有大量处理器，如果内存访问速度跟不上，数据传输效率低下，整个系统的性能也会大打折扣。超级计算机在内存容量、带宽以及高速I/O（输入/输出）方面投入巨大，但这些都是当时非常昂贵且复杂的工程。个人电脑在这方面相对保守，更侧重于成本和易用性。
指令集和架构的限制： 当时处理器架构的发展还没有像现在这样细分和多样化。虽然有RISC和CISC的争论，但最终高性能处理器往往围绕着特定的指令集和流水线设计来优化。而超级计算机为了追求极致的浮点运算能力，可能会采用一些定制化的设计，但其整体架构仍然受到当时半导体制造工艺的制约。
2. 应用需求的差异与成本的制约：
超级计算机的专属领域： 超级计算机主要服务于国家级科研机构、气象预报、军事模拟、核武器研究、物理建模等对计算能力有极致需求的领域。这些领域往往能够承受高昂的设备成本和维护费用。它们追求的是解决“算不出来”的问题，而不是“算得更快”。
个人电脑的普及与消费级市场： 个人电脑的出现是为了满足大众化的计算需求，如办公、文本处理、电子游戏、简单的图形设计等。在这个市场中，成本是至关重要的考量因素。消费者不可能为了一点点性能提升而支付数百万甚至数千万美元的价格。因此，个人电脑硬件的设计和生产必须严格控制成本，采用相对成熟但更经济的技术。
摩尔定律的影响尚不极端： 虽然摩尔定律在那个时期就已经存在，但其对个人硬件性能的推动作用还没有达到后来那种指数级的程度。半导体制造工艺的进步是逐步的，每一代产品的性能提升虽然显著，但与顶尖的科研项目相比，仍然有不小的差距。超级计算机通过堆叠更多、更复杂的组件来实现性能的飞跃，而个人电脑则在有限的成本内优化单颗处理器的性能。
3. 行业生态与供应链的成熟度：
专业化与标准化： 超级计算机的研发和制造是高度专业化的，往往由少数几家巨头公司垄断，例如Cray、Fujitsu等。它们拥有完整的研发、设计、制造和集成能力，能够为特定应用定制解决方案。
开放生态的崛起： 个人电脑市场则受益于“Wintel联盟”等开放生态的建立。标准的接口、开放的架构以及庞大的软件开发商群体，使得个人电脑能够快速普及并不断发展。这种标准化也意味着硬件设计必须在通用性和成本之间找到平衡，难以像超级计算机那样进行极致的定制化。
微处理器技术的进步： 到了上世纪90年代，Intel的x86架构处理器（如Pentium系列）以及AMD的处理器，在性能上取得了飞跃。它们通过更复杂的流水线、更大的缓存、更高的时钟频率以及一些并行指令（如MMX）来提升单核性能。这些进步使得个人电脑的“单核”能力大幅增强，在某些类型的计算任务上，甚至能与一些并行计算能力相对较弱的早期超级计算机“打个平手”。
4. 特定任务的优化：
向量处理与标量处理： 早期的超级计算机非常擅长向量处理（SIMD，Single Instruction, Multiple Data），即一条指令同时对多个数据元素进行操作。这种处理方式在科学计算、信号处理等领域非常高效。而个人电脑处理器在那个时期，主要还是以标量处理（SISD，Single Instruction, Single Data）为主。虽然后来引入了MMX等向量指令集，但其并行度远不及专业向量机。
浮点运算能力： 许多科学计算任务对浮点运算能力要求极高。超级计算机在这方面投入了大量资源，采用专门设计的浮点单元。个人电脑的浮点运算能力虽然在不断提升，但与专门的超级计算节点相比，仍然存在显著差距。
总结来说，当年超级计算机和个人硬件性能差距较小，主要原因是：
技术上， 超级计算机依赖于当时仍处于探索阶段的大规模并行计算技术和复杂的I/O设计，而个人电脑则专注于提升单核串行处理能力和普及性。
应用上， 超级计算机服务于极致的科学和工程计算，成本可以很高；个人电脑则面向大众市场，成本控制是核心。
生态上， 超级计算机是高度专业化定制的产物，而个人电脑则受益于标准化和开放生态的快速发展。
随着技术的发展，尤其是在并行计算架构、互连技术、CPU内部设计（如多核、超线程、更强大的SIMD指令集）以及半导体制造工艺的不断进步，个人电脑的性能“逼近”甚至在某些特定方面超越了当年的超级计算机，但“超级计算机”的定义本身也在不断演进，它们依然在朝着更极致的并行计算能力和更大的规模发展，只是与个人硬件的“相对差距”变得更大了。
首先，要理解“当年”具体指哪个时间段。这里我们主要聚焦在个人电脑（PC）刚刚兴起，到上世纪90年代中期之前这段时期。那时候，超级计算机已经存在，但其应用范围和用户群体非常有限，而个人电脑则刚刚踏入千家万户的视野，成为一种新兴的计算工具。
1. 技术瓶颈与设计理念的差异：
并行计算的探索阶段： 超级计算机的核心优势在于其大规模并行处理能力。但在那个年代，实现高效的大规模并行计算是一个巨大的挑战。早期的超级计算机，如Cray系列，虽然使用了大量的处理器（CPU），但这些CPU之间的通信和协调机制远没有现在这么成熟和高效。同步并行、向量处理等技术是当时的主流。而个人电脑则以单颗强大CPU的串行处理能力为核心，追求指令执行的效率。
内存带宽和I/O瓶颈： 即使拥有大量处理器，如果内存访问速度跟不上，数据传输效率低下，整个系统的性能也会大打折扣。超级计算机在内存容量、带宽以及高速I/O（输入/输出）方面投入巨大，但这些都是当时非常昂贵且复杂的工程。个人电脑在这方面相对保守，更侧重于成本和易用性。
指令集和架构的限制： 当时处理器架构的发展还没有像现在这样细分和多样化。虽然有RISC和CISC的争论，但最终高性能处理器往往围绕着特定的指令集和流水线设计来优化。而超级计算机为了追求极致的浮点运算能力，可能会采用一些定制化的设计，但其整体架构仍然受到当时半导体制造工艺的制约。
2. 应用需求的差异与成本的制约：
超级计算机的专属领域： 超级计算机主要服务于国家级科研机构、气象预报、军事模拟、核武器研究、物理建模等对计算能力有极致需求的领域。这些领域往往能够承受高昂的设备成本和维护费用。它们追求的是解决“算不出来”的问题，而不是“算得更快”。
个人电脑的普及与消费级市场： 个人电脑的出现是为了满足大众化的计算需求，如办公、文本处理、电子游戏、简单的图形设计等。在这个市场中，成本是至关重要的考量因素。消费者不可能为了一点点性能提升而支付数百万甚至数千万美元的价格。因此，个人电脑硬件的设计和生产必须严格控制成本，采用相对成熟但更经济的技术。
摩尔定律的影响尚不极端： 虽然摩尔定律在那个时期就已经存在，但其对个人硬件性能的推动作用还没有达到后来那种指数级的程度。半导体制造工艺的进步是逐步的，每一代产品的性能提升虽然显著，但与顶尖的科研项目相比，仍然有不小的差距。超级计算机通过堆叠更多、更复杂的组件来实现性能的飞跃，而个人电脑则在有限的成本内优化单颗处理器的性能。
3. 行业生态与供应链的成熟度：
专业化与标准化： 超级计算机的研发和制造是高度专业化的，往往由少数几家巨头公司垄断，例如Cray、Fujitsu等。它们拥有完整的研发、设计、制造和集成能力，能够为特定应用定制解决方案。
开放生态的崛起： 个人电脑市场则受益于“Wintel联盟”等开放生态的建立。标准的接口、开放的架构以及庞大的软件开发商群体，使得个人电脑能够快速普及并不断发展。这种标准化也意味着硬件设计必须在通用性和成本之间找到平衡，难以像超级计算机那样进行极致的定制化。
微处理器技术的进步： 到了上世纪90年代，Intel的x86架构处理器（如Pentium系列）以及AMD的处理器，在性能上取得了飞跃。它们通过更复杂的流水线、更大的缓存、更高的时钟频率以及一些并行指令（如MMX）来提升单核性能。这些进步使得个人电脑的“单核”能力大幅增强，在某些类型的计算任务上，甚至能与一些并行计算能力相对较弱的早期超级计算机“打个平手”。
4. 特定任务的优化：
向量处理与标量处理： 早期的超级计算机非常擅长向量处理（SIMD，Single Instruction, Multiple Data），即一条指令同时对多个数据元素进行操作。这种处理方式在科学计算、信号处理等领域非常高效。而个人电脑处理器在那个时期，主要还是以标量处理（SISD，Single Instruction, Single Data）为主。虽然后来引入了MMX等向量指令集，但其并行度远不及专业向量机。
浮点运算能力： 许多科学计算任务对浮点运算能力要求极高。超级计算机在这方面投入了大量资源，采用专门设计的浮点单元。个人电脑的浮点运算能力虽然在不断提升，但与专门的超级计算节点相比，仍然存在显著差距。
总结来说，当年超级计算机和个人硬件性能差距较小，主要原因是：
技术上， 超级计算机依赖于当时仍处于探索阶段的大规模并行计算技术和复杂的I/O设计，而个人电脑则专注于提升单核串行处理能力和普及性。
应用上， 超级计算机服务于极致的科学和工程计算，成本可以很高；个人电脑则面向大众市场，成本控制是核心。
生态上， 超级计算机是高度专业化定制的产物，而个人电脑则受益于标准化和开放生态的快速发展。
随着技术的发展，尤其是在并行计算架构、互连技术、CPU内部设计（如多核、超线程、更强大的SIMD指令集）以及半导体制造工艺的不断进步，个人电脑的性能“逼近”甚至在某些特定方面超越了当年的超级计算机，但“超级计算机”的定义本身也在不断演进，它们依然在朝着更极致的并行计算能力和更大的规模发展，只是与个人硬件的“相对差距”变得更大了。
网友意见
因为当年是在吹牛。
超级计算机的计算用的是双精度浮点标注，当年吹牛用的是单精度浮点标注。
双精度浮点性能在nVIDIA的费米以后才越来越强。
黄老板最新的核弹箱子DGXA100双精度浮点有156T了。
美国专家在当年停止核试验的时候说，模拟核爆炸需要100T的性能，当时的超算只有12.3T
就是说只要你有钱，会编程，买套黄老板的机器，除了烤面包，还可以在家模拟核爆玩。
最近几年超算进步快，是因为异构被广泛接受。
以前超算就是堆CPU，有时候根据特定任务加加速芯片，譬如IBM的深蓝下象棋。
后来nVIDIA搞通用计算，用GPU处理大规模计算数据，索尼和IBM联合搞了cell。
CPU就只是算力的一部分了，异构的加速单元算力更重要。超级计算机的计算能力就开始飞涨了。
现在的第一都是异构，或者GPU算，没有纯CPU算的了。
当年PS3组超算的时候，别人用CPU，它用异构。
现在超算也异构了，游戏机组超算这个事情就不可能了。
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