中国的天气预报尤其是晴雨预报准确率在87％以上，得益于高性能计算的发展，以各种科学方式收集到的信息，在很短的时间内通过计算任务管理系统，进行计算、存储、网络等资源的分配，快速得到计算结果，服务气象行业。

商业金融中的每1秒都会存在巨额的交易，所以通过多维度海量数据收集进行高性能计算，加以计算任务调度，并行管理，对多种虚拟金融衍生产品快速高效的进行建模定价与评估。

随着科学研究规模扩大，高能物理中的微观结构、天体演化以及基因等的研究数据呈数量级增长，对计算技术提出了更大的挑战，迫切需要高性能计算的支持。在单一系统中有效管理和使用成千上万块CPU成为一个非常大的挑战。

生物医药关系到国民健康，因此需要对海量的组学数据、临床数据和临床数据进行高度整合分析，对计算要求极高，所以需要使用计算任务管理系统，对多个超算中心进行合理分配使用，降低单台计算风险，提高多台协作效率。

作为计算机仿真技术发展趋势之一，工业仿真模拟了真实的生产环境，用来代替人工进行工作。在多维度信息收集后，需要在分配给多个节点进行并行计算后，同时反馈给输出单元才能够做出动作判断，所以使用计算任务管理系统，将应用与CPU、GPU等资源，进行合理的匹配使用，显得尤为重要。

人工智能作为作为新基建重要领域之一，以高性能计算为核心技术手段，进行深度学习。计算任务管理系统高效的将算法任务与基础设施进行合理的匹配，进行高效计算，解决企业算不起、算不了、机房利用率低等问题。