随着超级计算的不断发展，逐渐出现了新的应用。新应用在丰富了传统的网格计算种类的同时，也给网格计算带来了新的挑战。从网络的角度，将超级计算分为三大类：并行信息处理、分布式I/O处理和并行文件处理。

1.并行信息处理

并行信息处理指的是在所有计算节点并行执行应用，主节点管理各计算节点的输入处理，节点之间信息高速交互，通过"等-停"机制保证信息交互时序的正确性。通常是在追求最高计算性能的定制计算环境。这类应用就是通常所说的科学计算，包括：气候模型，材料科学，生物系统模型，核模拟和人工智能等等。

这类应用的共同特点是对信息交互时延极敏感。对网络的要求是高带宽、低时延（Top500高端计算应用IPC时延<10us）。

2.分布式I/O处理

分布式I/O处理指的是客户端请求通过主节点发送到所有计算节点进行并行处理，各节点的结果直接返回主节点，由主节点响应给客户端。时延要求不苛刻，但是所有计算节点以最快速度响应主节点，使得主节点网络位置短时会产生较大突发流量。这类计算的典型应用就是网站搜索引擎。有信息显示：Google 每天需要提供1.5亿次查询服务，平均每毫秒发生1.736次查询。举例来说，搜索"高性能计算"，得到3,250,000结果，用时0.20秒(第二次再搜0.05秒)。

这类应用的共同特点是对网络丢包敏感。对网络的要求是高带宽、不丢包。对设备带宽、包缓存大小及分配方式有要求，与应用的具体规模（服务器数量等) 相关。

3.并行文件处理

并行文件处理指的是将庞大的源数据文件通过主节点分割成多个小文件后，分发到各计算节点并行处理，处理完毕后返回主节点进行文件组装。这类计算的典型应用就是动漫渲染和影视动画制作。将影视文件有机分割，分发到集群内相应服务器进行渲染等工作，各部分完成后返回组合成新的文件。

这类应用的特点是节点之间信息交互少，但都是以大文件的形式完成。网络流量很大，且存在很强的并发性。对网络的要求是高带宽互联。