"弹性高性能计算"（Elastic High Performance Computing，E-HPC）并不是一个通用的术语，也没有普遍的定义。然而，从字面上看，可以推测它可能涉及到高性能计算和弹性计算的结合。
通常情况下，"高性能计算"（High Performance Computing，HPC）指的是一种通过使用大量计算资源来执行高度复杂和密集的计算任务的计算范式。这类计算通常用于科学研究、工程模拟、气象预测等需要大量计算资源的领域。
而 "弹性计算"（Elastic Computing）则是一种云计算的特性，它允许用户根据需要动态地调整计算资源的规模，以应对不同负载和需求的变化。这意味着用户可以根据实际需要增加或减少计算资源，以优化性能和成本。
如果将这两个概念结合起来，"弹性高性能计算"可能指的是在高性能计算环境中，结合了弹性计算的特性，使用户能够根据任务的复杂性和负载的变化来灵活地调整计算资源，从而在需要时获得更高的性能，并在负载较低时节省成本。
弹性高性能计算的优势可能包括：
资源优化： 可以根据需要动态调整计算资源，确保在高负载时有足够的资源，而在低负载时避免资源浪费。
成本效益： 弹性计算使得只需支付实际使用的计算资源，避免了持续投资和维护大型硬件基础设施的成本。
灵活性： 用户可以根据应用程序的需求调整计算资源，提高系统的适应性和灵活性。
高性能： 通过根据需要分配更多资源，可以实现更高的性能和计算能力。
弹性高性能计算可能适用于以下场景：
科学研究： 对于需要大量计算资源进行模拟、模型训练等科学计算任务的领域。
工程仿真： 在工程领域，例如风险分析、结构模拟等需要大量计算资源的应用。
大数据分析： 处理大规模数据集，进行复杂的数据分析和挖掘。
人工智能和深度学习： 针对深度学习任务，如训练大型神经网络，需要大规模计算资源。
请注意，具体的定义和应用可能会根据行业和上下文而异。在了解"弹性高性能计算"时，建议查阅最新的文献和技术资料以获取更准确和具体的信息。