一、电力墙问题

能源动力领域关注高性能计算主要关注其能效和功耗等问题，也就是在高性能计算（High-Performance Computing, HPC）领域中，所谓的"电力墙"（Power Wall），电力墙是一个描述功耗与性能之间限制的术语。随着计算能力的增加，功耗也随之增加，这导致了热管理和电力供应方面的问题。对于大规模的HPC系统，如数据中心或超级计算机，电力和冷却成本会变得非常高，甚至可能成为限制进一步提升性能的瓶颈。

功耗与热量

随着处理器核心数增加和时钟频率提高，功耗和热量产生会增加。过多的热量可能导致硬件损坏或不稳定的系统行为。

电力供应

大规模HPC系统可能需要巨大的电力供应，这不仅成本高昂，而且可能对电网产生负担。

能效

高功耗不仅意味着高运行成本，还可能意味着低能效。因此，新的硬件和算法正被开发出来，以在不增加功耗的情况下提高性能。

可持续性

随着电力需求的增加，使用可再生能源和提高能源效率成为了越来越重要的议题。

因此，解决电力墙问题需要多方面的努力，包括硬件创新（如低功耗处理器、更高效的冷却系统等）和软件优化（如能效算法、任务调度策略等）。这是HPC领域一个活跃的研究和开发方向。

二、扩展应用程序问题

在高性能计算（HPC）中，增加节点和处理器数量并不总是线性地提高应用程序性能，具体原因及更深层次的问题包括：

通信开销

当多个处理器或节点同时工作时，它们需要通过某种方式（例如，消息传递接口（MPI）或共享内存）进行通信以协调任务。这种通信会带来额外的延迟和带宽使用，特别是当节点数量增加时。

负载不均衡

不是所有的计算任务都能完美地分割成等大小的子任务。在一些情况下，某些处理器可能会比其他处理器快速完成其分配的任务，从而导致资源闲置和性能下降。

Amdahl定律

Amdahl定律表明，一个程序的性能提升受到其可并行化部分的限制。即使一个程序的大部分是可并行的，只要有一小部分是串行的，这个串行部分就会成为性能提升的瓶颈。

其中 �  是程序可并行化的比例， � 是处理器的数量。

数据依赖性和同步

在很多算法和应用中，数据依赖性可能会限制并行性。这意味着某些计算必须在其他计算完成后才能开始，从而导致处理器等待和同步开销。

缓存一致性

在多处理器系统中，保持缓存一致性也是一个问题。当多个处理器读写同一块内存时，必须通过某种机制（例如，缓存一致性协议）来保证所有处理器看到的是一致的数据，这通常会带来额外的开销。

资源竞争

多个处理器或节点可能需要共享资源，如内存带宽、I/O设备或网络带宽。当这些资源变得短缺时，性能可能会受到影响。