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Enregistrement W4411415376 · doi:10.3390/electronics14122476

A Systematic Review and Classification of HPC-Related Emerging Computing Technologies

2025· review· en· W4411415376 sur OpenAlexaff
Ehsan Arianyan, Niloofar Gholipour, Davood Maleki, Abdolah Sepahvand, Pejman Goudarzi

Notice bibliographique

RevueElectronics · 2025
Typereview
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Memory and Neural Computing
Établissements canadiensÉcole de Technologie SupérieureUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesIran Telecommunication Research Center
Mots-clésComputer scienceScalabilityData scienceCloud computingScope (computer science)SupercomputerContext (archaeology)Emerging technologiesBig dataEnd-user computingDomain (mathematical analysis)Utility computingArtificial intelligenceDatabaseParallel computingCloud computing securityData mining

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In recent decades, access to powerful computational resources has brought about a major transformation in science, with supercomputers drawing significant attention from academia, industry, and governments. Among these resources, high-performance computing (HPC) has emerged as one of the most critical processing infrastructures, providing a suitable platform for evaluating and implementing novel technologies. In this context, the development of emerging computing technologies has opened up new horizons in information processing and the delivery of computing services. In this regard, this paper systematically reviews and classifies emerging HPC-related computing technologies, including quantum computing, nanocomputing, in-memory architectures, neuromorphic systems, serverless paradigms, adiabatic technology, and biological solutions. Within the scope of this research, 142 studies which were mostly published between 2018 and 2025 are analyzed, and relevant hardware solutions, domain-specific programming languages, frameworks, development tools, and simulation platforms are examined. The primary objective of this study is to identify the software and hardware dimensions of these technologies and analyze their roles in improving the performance, scalability, and efficiency of HPC systems. To this end, in addition to a literature review, statistical analysis methods are employed to assess the practical applicability and impact of these technologies across various domains, including scientific simulation, artificial intelligence, big data analytics, and cloud computing. The findings of this study indicate that emerging HPC-related computing technologies can serve as complements or alternatives to classical computing architectures, driving substantial transformations in the design, implementation, and operation of high-performance computing infrastructures. This article concludes by identifying existing challenges and future research directions in this rapidly evolving field.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,031
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,031
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,005
Bibliométrie0,0200,022
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,277 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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