超算中心评估和解决计算任务性能瓶颈的方法有很多种。首先，可以通过监控系统对计算任务进行实时监测，包括CPU利用率、内存利用率、网络带宽等指标，找出任务运行过程中的性能瓶颈。其次，可以通过性能分析工具对任务进行深入的性能分析，包括代码执行路径、数据传输、IO操作等，找出具体的瓶颈所在。另外，还可以通过并行性能分析工具对并行计算任务进行性能分析，找出并行计算的瓶颈。除了实时监测和性能分析，还可以通过优化算法和数据结构，减少计算任务的计算量和数据传输量，提高计算效率。另外，可以采用更高性能的硬件设备，例如更快的CPU、更大的内存、更快的网络等，来提高计算任务的性能。最后，可以通过对计算任务进行负载均衡，合理分配计算资源，减少资源的浪费，提高计算任务的整体性能。
在解决性能瓶颈时，可以采用以下方法：首先，对任务进行分解，找出任务中的关键计算部分，对这些部分进行重点优化；其次，采用并行计算的方法，将任务分解成多个子任务，分配给多个计算节点并行执行；另外，可以采用预处理和后处理的方式，减少计算任务的计算量；最后，可以通过对计算任务的IO操作进行优化，减少数据传输和存储的开销。
一个具体案例是，某超算中心在进行气象模拟计算时发现计算任务的性能出现瓶颈，经过监测和性能分析发现，数据传输和存储操作是主要的瓶颈所在。针对这一问题，他们采取了优化IO操作的方法，采用了高速的存储设备和文件系统，并对数据传输进行了优化，最终提高了计算任务的性能。