科学计算案例：MIT现身说法
MIT林肯实验室是美国国防部下的一个研发中心，由联邦政府提供资金支持。该实验室拥有一套600个处理器规模的企业级网格集群方案，其用户有200人。我们这里采用针对科学计算的BCR公式，其分子和分母数值为均值，该实验室每人一年的薪酬支出是20万美元，即平均每个工作小时可折算成100美元。
· 该系统每年可为200个用户节省的总时间是近36000个小时。节省时间= （系统使用时间）*（平均用户数）*（1-1/（平均每个任务所用的CPU数））。
· 为200个用户运算和模拟代码进行并行化的时间是近6200个小时。
· 每名用户学会使用系统的培训时间是4个小时，因此总的培训时间就是800小时。
· 平均每个任务的启动时间是10秒，每年有10000个并行任务需要启动，因此一年内总的启动时间是27.8个小时。
· 需要一名系统管理员，折算成2000个工作小时。
· 每年要购买200颗CPU（即100个双路服务器节点），每个节点的采购成本是5000美元，因此每年总采购成本是50万美元，相当于5000个工作小时。
因此，BCR/生产力的计算结果如下：
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可见，一年相应的内部投资回报率（IRR）为160%，说明完全需要这样的HPC系统。
实际上，HPC对MIT林肯实验室的作用也是相当明显的。比如，某位技术人员要对全美气象雷达进行改进性研究，如果在他自己的性能超强的台式机上进行运算和模拟，大约需要运行10个小时，他每天可以两次对计算过程进行调整或运行不同的数据：一次在白天工作时间，一次在晚上。而如果改用HPC系统，那么他需要培训一个上午来学会使用系统，然后下午对模拟代码进行并行化准备。接着在HPC系统上进行模拟，使用8-16颗CPU，通常运行时间少于一个小时。这样，每天他可以进行10-12次模拟，显然，这无疑会提高运算精度和运算效率，从而会给他自己的项目、赞助人乃至国家带来好处。
