高性能计算（High-Performance Computing，HPC）和超级计算（Supercomputing）是相关但不完全相同的概念。它们之间的区别可以概括如下：
定义和范围：
高性能计算（HPC）是一个更广泛的术语，涵盖使用高性能计算机系统和相关技术来解决复杂计算问题的领域。它侧重于提供大规模的计算能力、存储和网络资源，以支持科学、工程和商业应用等各个领域。
超级计算（Supercomputing）是高性能计算的一个子领域，指的是使用最强大、最先进的计算机系统来解决具有极高计算需求的问题。超级计算强调在计算能力方面的极致性能，通常用于处理大规模数据集、复杂模拟和模型计算等。
性能和规模：
高性能计算（HPC）系统的性能可以有所变化，从中等规模的集群系统到较大规模的并行计算机系统。HPC系统的性能通常以FLOPS（每秒浮点运算次数）或其他测量指标来衡量，但它们的规模和性能相对较低于超级计算系统。
超级计算（Supercomputing）系统是当前最强大的计算机系统，具有巨大的计算能力和存储容量。这些系统通常由数千甚至数百万个处理器核心组成，并使用特殊的高速互连网络来实现卓越的并行计算性能。
应用领域：
高性能计算（HPC）广泛应用于科学研究、工程仿真、数据分析、金融建模、天气预报等领域。它支持各种规模的计算任务，从小规模的数据分析到大规模的模拟和优化问题。
超级计算（Supercomputing）主要应用于需要极高计算能力的复杂问题，如天气和气候模拟、核物理学、天体物理学、药物研发、基因组学、核能模拟等。这些问题通常需要大规模并行计算、高精度模拟和大规模数据处理。
尽管高性能计算和超级计算在某种程度上重叠，但超级计算可以被视为高性能计算的一个子领域，专注于在计算能力方面达到最高水平。超级计算系统通常由专门的硬件和软件构成，系统架构和设计：
高性能计算（HPC）系统的架构和设计可以因应用需求和预算限制而有所变化。它们可以采用分布式计算模型，使用大量的通用处理器、加速器、存储设备和网络互连来提供高性能计算能力。
超级计算（Supercomputing）系统的设计更加专注于计算能力的极限推进。它们通常采用高度定制化的硬件架构，例如特殊的处理器、高速互连网络和优化的存储系统，以提供卓越的计算性能和可扩展性。
可及性和使用：
高性能计算（HPC）系统在许多学术机构、研究实验室、工业企业和云服务提供商中广泛部署。这些系统可能由专门的管理员维护，同时也面向广泛的用户群体提供计算资源。
超级计算（Supercomputing）系统通常由国家实验室、大学研究中心或专门的计算机中心管理和运营。它们通常对于特定的科研项目或国家级计算任务进行分配和使用，并且访问和使用超级计算资源可能需要经过严格的审批和申请过程。
总的来说，高性能计算（HPC）是一个更广泛的概念，指涉使用高性能计算机系统解决各种复杂计算问题的领域。而超级计算（Supercomputing）是高性能计算的一个特定领域，强调在计算能力方面的极致性能和应用于需要大规模并行计算的复杂问题。超级计算系统通常拥有巨大的规模、专门的硬件和软件架构，用于处理最具挑战性的计算任务。