“滴入”式计算

　　根据国际数据公司（IDC）的数据，科学计算系统的销售去年增长超过了30%，达到了725亿美元—超过了个人与商业计算的收入增长速度。集群系统的销售增长甚至高达96%。技术系统占据了全世界所有服务器市场的16%。

　　微软公司也断言，集群计算这个市场还会进一步增长，更多的企业研发部门正在借助于一些高校实验室开发的高性能计算技术，广泛地运用在企业产品设计和开发上。

　　通过切入世界高性能计算领域，微软公司将自己和它的客户定义在这样一个时代：现有高端系统拥有的计算能力将在工作组甚至桌面上应用非常普及的时代。这是一个问题同时也是一个机遇。由于芯片设计师在设计更快速的微处理器的时候，遇到了物理极限，AMD公司、国际商业机器公司（IBM）、英特尔公司（Intel）和太阳计算机系统公司（Sun）的工程师们，正在将2个或4个处理器封装在一个芯片上，以此来提高其性能。

　　但是这样做使得利用这些芯片的设计来进行软件编程变得更加困难。当业界在2012年走向单芯片64处理核心、2015年走向单芯片上百个处理核心时，这个问题只会变得更加糟糕。为了提高产品设计，以防上述情况的发生，微软公司就会特别需要超级计算的知识；那些超算研究人员数十年来一直在多个芯片上分配算法。

　　“这里有个滴入式（Trickle-Down）效应。”田纳西大学（University of Tennessee）和美国橡树岭国家实验室（Oak Ridge National Laboratory）计算机科学教授杰克·冬加拉（Jack Dongarra）这样表示，“那些今天我们认为是超级计算的能力，最终还会下渗到商业和家用机器中去。对微软公司来说，高性能计算市场就像是一个孵化器，它能够把许多创新的想法变成主流的技术或产品。”

新型人才

　　为了加速这个孵化过程，微软公司资助了10家高性能计算的研究机构，每家获得几十万美元的资金，其中有田纳西大学、犹他大学、弗吉尼亚大学、华盛顿大学和康奈尔大学；德国的斯图加特大学；以及中国的上海交通大学。作为交换条件，那些大学里的教授会提供给微软公司设计方面的帮助和对其产品的反馈。得到受人尊敬的业界名人的加盟可以提升微软公司在多疑的超级计算用户之中的可信度。

　　微软公司也在企业内部增加超级计算领域的人才。微软公司在2005年6月聘任了前英国“科学计算”项目总监兼英国皇家工程院（Britain's Royal Academy of Engineering）院士托尼·海（Tony Hey），任命为技术计算的副总裁。去年11月，欧洲粒子物理研究所（CERN）前顶尖的技术经理法布利希奥·加格利亚迪（Fabrizio Gagliardi）加入微软公司。微软公司内部拥有高端计算经验的老员工，包括公司高级副总裁兼高级战略与政策首席技术官（CTO）克雷格·蒙迪（Craig Mundie），他曾经在上个世纪70年代效力于通用数据公司（Data General）并在1982年创立了超级计算机公司爱林特计算机系统公司（Alliant Computer Systems，下称“爱林特公司”）；戈登·贝尔（Gordon Bell），前数字设备公司（Digital Equipment Corp.）高管，负责开发PDP和VAX小型机；以及研究员吉姆·格雷（Jim Gray），代表计算领域最高成就的图灵奖（Turing Award）获得者。

　　但明星阵容也暴露了一个明显的弱点：微软公司只对计算机人才有吸引力。它需要跟计算机以外学科的科学家走得更近，因为蒙迪和盖茨要用更多的人才面对科学、医药和工程领域复杂的社会问题。“微软公司需要的唯一原材料就是高智商的人才。”蒙迪说，“他们来自生活的各个方面，不仅仅是计算机科学。微软公司的研发部门仍旧拥有过多的计算机科学出身的人员。”

　　微软公司传统的做法是通过提供计算机科学教授研究基金的方式资助高校的研究。这种做法有助于吸引研究生加入研究项目而且成为微软公司潜在的员工。现在蒙迪希望将公司的资源投向有助于项目的更广阔领域。高性能数据库的作者格雷与天文学家合作多年，把他们的望远镜观察的数据库用Web服务虚拟连接到一个可以查找1亿天体的在线数据仓库。另一位微软公司的研究人员物理学家大卫·海克曼（David Heckerman）最近将微软公司开发的机器学习和数据虚拟化技术用于华盛顿大学的艾滋病研究。

　　物理、化学和生物学科的优秀毕业生有望成为熟练的计算机编程人员，但是蒙迪说，微软公司还不太能够吸引他们。因为新型的合作可以网罗更大范围的“知识精英”，他说：“我们必须从更宽的角度看待知识渊博的人。”