本文围绕超算平台搭建及应用技术研究与探索展开，分别从硬件架构优化、并行计算算法研究、大数据应用和人工等四个方面进行详细阐述。

1、硬件架构优化

超算平台的硬件架构优化对整体性能至关重要，包括CPU、内存、存储等方面的优化和升级，同时还需考虑能耗和散热等问题。

为了提高超算平台的计算速度，需要对高性能CPU和内存进行选择和搭配，同时利用高速互联技术实现各个节点之间的快速通讯，以提高整体并行计算能力。

此外，存储系统也需要进行优化，采用高速、大容量的存储设备，以满足超算平台大规模数据存储和高速数据传输的需求。

2、并行计算算法研究

在超算平台上，采用高效的并行计算算法对提高计算效率起着至关重要的作用，需要对各种并行计算模型和算法进行研究和优化。

并行计算涉及到任务调度、负载均衡和数据通讯等方面的技术，需要设计合理的并行算法，以充分发挥超算平台的并行计算能力。

同时，还需要针对不同应用场景进行并行计算算法的优化，以满足各种具体的计算需求。

3、大数据应用

超算平台在大数据处理方面也有着广泛的应用，需要进行大数据存储、处理和分析技术的研究和探索。

在大数据应用中，需要考虑数据的实时性、一致性和可靠性，同时还需针对不同的数据特点和应用场景设计相应的大数据处理技术。

此外，针对大规模数据的存储和管理问题，还需要研究并实现高效的大数据存储系统，以满足超算平台对大规模数据的高速存取需求。

4、人工

随着人工技术的不断发展，超算平台在人工方面的应用也愈发重要，需要将人工算法和技术与超算平台相结合。

在人工应用中，需要考虑深度学习、机器学习和神经网络等算法的优化和加速，同时还需对大规模数据的处理和训练进行优化。

超算平台的人工应用还需要考虑并行计算和分布式计算的特点，以充分发挥超算平台在人工领域的计算能力。

通过对超算平台搭建及应用技术研究与探索的详细阐述，可以看到在硬件架构优化、并行计算算法研究、大数据应用和人工等方面都有着重要的技术挑战和发展空间，这些方面的研究和探索将有助于进一步提高超算平台的计算性能和应用能力，推动超算技术的发展和创新。