分散コンピューティングの発展系として、遠隔地のスーパーコンピュータを含めたネットワーク上の多数のコンピュータを統一的に利用する手段として、グリッドコンピューティングの技術開発が世界的に進められており、日本でもNAREGIが国家プロジェクトとして採択を受け、研究と構築が行われている。また、国内の学校を含む、研究・教育機関に教育用に導入されているPCにグリッド基盤パッケージを導入し、現時点では利用されていないCPU資産をグリッドコンピュータの一部として活用する計画への参加を呼びかけている。グリッドコンピューティングの走りとして世界中のPCが参加しているSETIやグリッドによる分散処理に向いた研究素材を集めて、共通のグリッド基盤で処理を進めるBOINC、World Community Gridといったプロジェクトが軌道に乗っており、世界各国のプロジェクトが相乗りして成果を挙げている。

グリッド・コンピューティングの特徴は、ノードとして参加している個々のクライアントが自由にリソースの稼働率を決められる点にあり、稼働中のクライアントはパフォーマンスを提供する。一方、クラウド・コンピューティングは、リソースの管理をサービスプロバイダ[要曖昧さ回避]に委ね、クライアントは単にサービスを受けるのみであり、この点ではスーパーコンピュータを補完する機能はない。しかし、増加する一途の演算量とそれを保管するストレージの管理も分散コンピューティングの重要な要素になっており、クラウドを構築しておくことで、たとえネットワークが分断されても各ノードが演算すべきデータを見失わないようすることが可能となる。
メーカー

2022年時点でスーパーコンピュータを扱うメーカーは次のとおりである。

国名メーカー名
日本NEC、富士通
アメリカIBM、HPE（元SGI[注 4]、元クレイ[注 5]）
中国レノボ、浪潮（英語版）、曙光（英語版）

2019年6月時点でTOP500に入るスーパーコンピュータのランキング数トップ5は、レノボ、浪潮、曙光、HPE、クレイの順である[22]。

日本のメーカーはスーパーコンピュータの出荷台数が少なく、海外への販売実績のあるNECのSXシリーズ以外は国内利用向けが主である。TOP500の上位50位内には、自社での検証機と国策のNLS用スーパーコンピュータがランクインしている。
性能評価ランキング、表彰
性能評価ランキング
スーパーコンピュータの性能比較や、スーパーコンピューティングの技術を表彰する賞として次のものがある。

ランキング名称説明
TOP500評価基準を連立一次方程式の解を求める線形代数ライブラリのLINPACKを用いたベンチマークとして、上位500位を1993年から毎年6月と11月に発表している。スーパーコンピュータの計算能力の性能評価では広く知られている。LINPACKによるベンチマークは時代やアーキテクチャを超えて異機種・異事例間で比較する指標として利用しやすいが、対象とする問題における実際の処理性能の評価として適しているとは限らない。スカラー型のスーパーコンピュータが上位を占めやすいとされている。詳細は「TOP500」および「LINPACK」を参照
Green500TOP500の派生でエネルギー消費効率の観点で評価するランキングである。LINPACKベンチマーク結果を消費電力あたりで評価して上位500位をランキングしたものである。
HPCG連立一次方程式の解を求める線形代数の処理能力を測定するが、LINPACKが行列一般に適用可能な密行列を対象とするのに対して、HPCGは有限要素法が適用されるような疎行列を対象とするものである。稼働時間が貴重なスーパーコンピューターで性能評価の測定時間と電力消費（電力費用）を節約する目的で誕生した性能評価である。[23]
HPCCHPCC (HPCチャレンジベンチマーク)は、スーパーコンピューターの性能に影響を及ぼす浮動小数点演算、持続可能なメモリーの帯域幅、メモリーのランダム更新速度、ネットワークの総データ通信容量、ノード間通信の遅延と帯域を測定するよう考慮された7つの試験から構成される性能試験である。4部門の1位がHPCチャレンジ賞として発表されている。
Graph500離散数学のグラフ理論の問題で、1秒間に探索できる枝（辺）の数を性能の指標とするものである。

表彰
スーパーコンピュータ、高性能計算 (HPC)分野の成果に対する賞として、研究成果を対象とするものとしてACSが主催するゴードン・ベル賞が、研究者を対象とするものとしてIEEE Computer Societyが主催するシーモア・クレイ賞やシドニー・ファーンバック賞などがある。
主要国の動向.mw-parser-output .ambox{border:1px solid #a2a9b1;border-left:10px solid #36c;background-color:#fbfbfb;box-sizing:border-box}.mw-parser-output .ambox+link+.ambox,.mw-parser-output .ambox+link+style+.ambox,.mw-parser-output .ambox+link+link+.ambox,.mw-parser-output .ambox+.mw-empty-elt+link+.ambox,.mw-parser-output .ambox+.mw-empty-elt+link+style+.ambox,.mw-parser-output .ambox+.mw-empty-elt+link+link+.ambox{margin-top:-1px}html body.mediawiki .mw-parser-output .ambox.mbox-small-left{margin:4px 1em 4px 0;overflow:hidden;width:238px;border-collapse:collapse;font-size:88%;line-height:1.25em}.mw-parser-output .ambox-speedy{border-left:10px solid #b32424;background-color:#fee7e6}.mw-parser-output .ambox-delete{border-left:10px solid #b32424}.mw-parser-output .ambox-content{border-left:10px solid #f28500}.mw-parser-output .ambox-style{border-left:10px solid #fc3}.mw-parser-output .ambox-move{border-left:10px solid #9932cc}.mw-parser-output .ambox-protection{border-left:10px solid #a2a9b1}.mw-parser-output .ambox .mbox-text{border:none;padding:0.25em 0.5em;width:100%;font-size:90%}.mw-parser-output .ambox .mbox-image{border:none;padding:2px 0 2px 0.5em;text-align:center}.mw-parser-output .ambox .mbox-imageright{border:none;padding:2px 0.5em 2px 0;text-align:center}.mw-parser-output .ambox .mbox-empty-cell{border:none;padding:0;width:1px}.mw-parser-output .ambox .mbox-image-div{width:52px}html.client-js body.skin-minerva .mw-parser-output .mbox-text-span{margin-left:23px!important}@media(min-width:720px){.mw-parser-output .ambox{margin:0 10%}}