对于高能物理学科来说，营造典型的高性能计算环境必不可少。中科院高能物理研究所副所长陈刚说，因为高能物理实验往往会产生大量数据，如果想要获得真正的物理成果，就必须对这些具体的数据进行分析和处理，所以高性能计算环境就显得尤为重要。
陈刚将高能物理实验与简单的小型实验进行对比指出：小型实验一般产生的数据比较简单，其所得出的结果通常可以直接用作物理结果。
陈刚认为，高能物理对高性能计算、网络和数据的存储、管理以及分发等要求与普通小型实验是完全不同的。从某种程度上讲，高能物理实验得出的数据更可以看作是大数据的一种。
“对于高能物理来说，大数据已经司空见惯。高能物理几十年来始终在应对大数据的挑战。”陈刚认为是高能物理带来了大数据，而并非大数据成就了高能物理。
此外，高能物理实验往往都是通过国际合作来完成的，所以数据环境一方面针对国内的相关实验，一方面也为国际合作的实验提供计算服务。
另一方面，网格作为分布式的共享计算环境，目前我国各大研究机构或数据中心把其计算资源、存储资源和网络资源放在一起进行共享，联合起来共同完成某些数据分析或者数据处理任务已经不是什么新鲜事了。
对于高能物理学科而言，陈刚表示，通过网格计算环境的建设，国内的资源可以提供给国外的同行使用，国外同行的资源，国内也可以分享。就目前的实际情况来说，已经形成了一个有机的整体，实现了分布式共享。
未来随着一些大项目的启动，高能物理领域对网络带宽的要求将会更高。为此陈刚也希望未来我国能发展更强性能的网络。“难度会有，但也不会太大。”
目前，国内一些研究机构的网络条件已经发展得非常不错，无论是内部网络还是国际链入，一般都能满足最基本的需求。但陈刚坦言，我国仍有很多大型研究所或高校的网络条件不尽如人意，亟须增加网络资源以及带宽，提升网络性能。
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