* High-Performance Computing (HPC)-clusters: Dit zijn grote verzamelingen onderling verbonden computers die samenwerken om rekenintensieve problemen op te lossen. Ze zijn cruciaal voor simulaties, modellering en data-analyse op gebieden als natuurkunde, klimaatwetenschap en genomica. Hierbij gaat het vaak om gespecialiseerde hardware zoals GPU's (Graphics Processing Units) naast CPU's (Central Processing Units).

* Supercomputers: Deze vertegenwoordigen de krachtigste computers ter wereld, die biljoenen berekeningen per seconde kunnen uitvoeren. Ze worden gebruikt voor de meest veeleisende rekentaken, waarbij vaak extreem grote datasets en complexe algoritmen betrokken zijn.

* Werkstations: Geavanceerde desktopcomputers met krachtige processors, voldoende geheugen en vaak gespecialiseerde grafische kaarten. Onderzoekers gebruiken deze voor taken die aanzienlijke verwerkingskracht vereisen, maar niet de schaal van HPC-clusters of supercomputers.

* Cloud computing-bronnen: Services zoals Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure en Google Cloud Platform (GCP) bieden on-demand toegang tot enorme computerbronnen, waaronder HPC-clusters en gespecialiseerde hardware. Dit wordt steeds populairder vanwege de schaalbaarheid en kosteneffectiviteit.

De keuze voor een computer hangt af van factoren als:

* De grootte van de dataset: Grotere datasets vereisen meer geheugen en verwerkingskracht.

* De complexiteit van de algoritmen: Complexere algoritmen vereisen meer computerbronnen.

* De tijdsbeperkingen: De behoefte aan snelle resultaten kan het gebruik van krachtigere machines noodzakelijk maken.

* Het budget: Supercomputers en grote HPC-clusters zijn erg duur in bezit en beheer.

Kortom, 'complex wetenschappelijk onderzoek' heeft geen betrekking op één enkel computertype, maar eerder op een reeks krachtige machines en gedistribueerde computerbronnen die zijn gekozen om aan de specifieke eisen van het project te voldoen.