并行计算的现状与发展
大规模并行计算的挑战与解决方案
大规模并行计算的挑战与解决方案随着科学技术的不断发展，大规模并行计算已经成为许多领域研究的重要手段。
然而，由于其规模庞大且复杂性高的特点，大规模并行计算也面临着许多挑战。
本文将探讨大规模并行计算中的挑战，并提出一些解决方案。
一、挑战一：通信与同步在大规模并行计算中，节点间的通信和同步是一个非常关键的问题。
由于节点数量庞大，节点之间的通信会产生大量的网络延迟，从而导致计算性能下降。
此外，当节点在执行计算任务时，往往需要互相进行同步，以确保计算的正确性和一致性。
为了解决这个问题，可以采取以下策略：一是优化网络拓扑结构，采用更高效的路由算法和传输协议，从而减少网络延迟；二是设计高效的通信和同步机制，如消息传递接口（MPI）和同步原语，以提高通信效率和同步性能。
二、挑战二：负载均衡在大规模并行计算中，节点间的负载均衡是一个非常重要的问题。
由于计算任务的不均衡分配，一些节点可能会负载过重，而其他节点则可能处于空闲状态。
这不仅会导致计算效率的下降，还会增加系统的能耗。
为了解决这个问题，可以采取以下策略：一是采用动态负载均衡算法，根据节点的负载情况动态地进行任务调度，以实现负载均衡；二是设计高效的任务划分和调度策略，使得计算任务能够均匀地分布在各个节点上，从而提高系统的整体性能。
三、挑战三：故障容忍在大规模并行计算中，由于节点数量庞大，节点之间的通信复杂性高，节点的故障率较高。
当节点发生故障时，会对整个系统的可靠性和性能产生重要影响。
为了解决这个问题，可以采取以下策略：一是采用冗余计算和检测机制，当节点发生故障时，能够自动检测并进行相应的处理，从而实现系统的自愈能力；二是设计高效的容错算法，如冗余数据和冗余计算，以提高系统的可靠性和容错性。
综上所述，大规模并行计算面临着通信与同步、负载均衡和故障容忍等挑战。
通过优化网络拓扑结构、设计高效的通信和同步机制、采用动态负载均衡算法、设计高效的任务划分和调度策略，以及采用冗余计算和检测机制，可以有效地解决这些挑战，提高大规模并行计算系统的性能和可靠性。
超级计算机的发展趋势和应用
超级计算机的发展趋势和应用超级计算机是当今世界计算科学和技术上的最高水平，是各种高科技领域中不可或缺的基础设施之一，其重要性不言而喻。
本文将对超级计算机的发展趋势和应用进行深入探讨。
一、超级计算机的发展趋势超级计算机的发展可以分为三个阶段：向量计算阶段、并行计算阶段和互联网计算阶段。
现在，超级计算机跃入了下一阶段，即高性能计算集群阶段，下面先分别解释一下这四个阶段的特点。
1.向量计算阶段向量计算是指对指令进行了优化，使得计算机可以在一个时钟周期内并行处理多个数据，从而提高计算效率的方法。
在向量计算阶段，计算机的核心是向量处理器。
这一阶段的代表机型有日立公司的CRAY-1、CRAY-2和NEC公司的SX-2等。
2.并行计算阶段并行计算是指将计算任务分为多个小任务，分别在多个处理器上进行处理，从而加快整个计算过程的方法。
在并行计算阶段，计算机的核心是多处理器、多核心和多线程技术。
这一阶段的代表机型有IBM公司的Blue Gene、中国的天河系列等。
3.互联网计算阶段互联网计算是指利用因特网等网络技术将多台计算机连接起来，形成一个通讯环境，实现分布式处理的方法。
在互联网计算阶段，计算机的核心是数据中心、云计算和物联网等技术。
这一阶段的代表机器有谷歌公司的MapReduce、Hadoop和Amazon公司的EC2等。
4.高性能计算集群阶段高性能计算集群是指将多个高性能计算节点通过高效的通信网络连接起来，形成一个计算集群，完成复杂任务的方法。
在高性能计算集群阶段，计算机的核心是网络和存储技术，如InfiniBand、Myrinet、10G以太网和Solid State Drive等。
这一阶段的代表机器有美国的Titan、中国的神威系列等。
二、超级计算机的应用1.模拟科学模拟科学是指以计算机模拟为基础的科学研究方法。
超级计算机在模拟科学领域的应用非常广泛，如气象、地震、海洋、生物、航空、航天等领域。
通过超级计算机的模拟，可以预测、分析和优化各种自然和人造系统的行为，具有非常重要的意义。
并行计算与分布式系统的优化
并行计算与分布式系统的优化随着云计算、大数据和人工智能等领域的不断发展，对计算效率和资源利用率的要求也越来越高。
为了提高计算速度和处理大规模数据的能力，人们开始关注并行计算和分布式系统的优化。
本文将探讨并行计算及分布式系统的优化方法，以及它们的应用领域和未来发展趋势。
一、并行计算的优化方法1.任务划分与调度在并行计算中，将任务分解为多个子任务，并将这些子任务分配给不同的处理单元同时执行，以提高计算效率。
任务的划分和调度需要考虑任务之间的依赖关系、负载均衡和通信开销等因素。
常用的任务划分方法包括静态划分、动态划分和自适应划分等。
2.数据分布与通信并行计算中，数据的分布方式和通信模式对任务的执行效率有着重要影响。
合理的数据分布可以减少通信开销和数据传输时间，提高并行计算的效率。
通信模式的选择也直接影响着任务之间的协作和数据交换效率。
3.并行算法与数据结构并行计算需要设计合适的算法和数据结构来实现任务的并行执行。
并行算法的设计需要考虑任务之间的依赖关系、数据重复计算和数据交互等。
而数据结构的选择则需要充分利用处理器的并行计算能力和缓存机制，减少数据访问冲突和数据传输开销。
二、分布式系统的优化方法1.负载均衡与任务调度在分布式系统中，负载均衡和任务调度是优化的重点。
通过合理的负载均衡策略，可以使各个节点的负载均衡，并提高整体性能。
任务调度算法的设计需要综合考虑任务的执行时间、执行位置、节点间的通信开销等因素，以最大程度地提升系统的执行效率。
2.容错与故障恢复分布式系统中，节点故障是无法避免的。
为了保证系统的可靠性和性能，需要采取相应的容错和故障恢复策略。
常见的容错方法包括冗余备份、错误检测和恢复等。
3.数据一致性与通信效率分布式系统中，数据一致性和通信效率是两个关键问题。
数据一致性的维护需要采用合适的一致性模型和算法，以保证数据的正确性和可靠性。
通信效率的提升则需要减少节点间的数据传输和通信开销。
三、并行计算与分布式系统的应用领域1.大规模数据处理在大数据领域，并行计算和分布式系统能够提供高效的数据处理能力，帮助用户快速分析、处理和挖掘海量的数据。
超级计算机技术的发展现状与未来趋势分析
超级计算机技术的发展现状与未来趋势分析随着科技的快速发展，超级计算机已经成为人们日常生活以及科研探索中不可或缺的一部分。
超级计算机技术以其卓越的计算能力和处理速度，为人类解决了许多重大难题。
本文将从技术发展现状和未来趋势两个方面进行分析。
一、技术发展现状超级计算机技术在过去几十年中取得了巨大的进步。
早期的超级计算机使用大规模集成电路来提供计算能力，但受制于硬件成本和功耗的限制，其应用领域受到了一定的限制。
然而，随着新一代计算技术的出现，如并行计算和量子计算，超级计算机的性能得到了飞跃式的提高。
同时，新的架构和算法也加速了超级计算机的发展。
目前，超级计算机技术的发展主要集中在提高计算速度和能效方面。
硬件升级和优化是实现这一目标的重要手段之一。
例如，采用更高效的处理器和内存体系结构，能够显著提升计算效率。
此外，新材料和新器件的应用也为超级计算机的能效提升提供了新的可能性。
软件方面的发展同样不可忽视。
新的算法和优化技术不仅可以提高超级计算机的性能，还可以提高应用程序的可移植性和可扩展性。
此外，人工智能和机器学习技术的应用也为超级计算机的性能提升和智能化应用提供了新的途径。
二、未来趋势分析未来几年，超级计算机技术将继续发展，呈现出以下几种重要趋势。
首先，超级计算机的规模和速度将进一步提升。
随着硬件技术的不断突破，超级计算机的计算能力将达到目前的数十倍甚至上百倍。
更高速的计算将为科学研究和工程领域提供更多的机会和挑战。
其次，超级计算机将更加偏向于解决复杂问题和大规模数据处理。
在人工智能和大数据时代，超级计算机将发挥重要作用。
例如，通过深度学习算法和强化学习技术，超级计算机可以更好地理解和处理海量的非结构化数据。
另外，云计算和边缘计算的发展将为超级计算机带来新的机遇和挑战。
云计算技术的普及使得超级计算机资源可以更好地共享和利用。
而边缘计算技术的应用将使超级计算机更加接近终端用户，提供更快速的计算和响应。
最后，超级计算机的能耗和环境影响也将成为关注的焦点。
并行计算的优势与挑战
并行计算的优势与挑战随着科技的进步和计算机硬件的迅猛发展，人们对计算性能的需求越来越高。
并行计算作为一种高效的解决方案，逐渐成为了科学计算、图像处理、人工智能等领域的关键技术。
本文将探讨并行计算的优势与挑战，并介绍其实现的步骤与相关技术。
一、并行计算的优势1. 提高计算性能：并行计算通过同时处理多个任务，充分利用多核处理器和分布式系统的计算能力，大大提高了计算性能。
相比于串行计算，具有更高的执行效率和更短的计算时间。
2. 处理大规模数据：在处理大规模数据时，并行计算可以将数据分割成多个子任务并行处理，大大加快了处理速度。
尤其对于需要对海量数据进行运算的应用，如大数据分析和人工智能训练，采用并行计算能够提供更好的解决方案。
3. 解决复杂问题：并行计算能够将复杂问题分解成多个简单的子问题，并通过并行执行这些子问题的方式，提高问题的求解速度和效果。
在科学计算领域，如天气预测、物理模拟等，采用并行计算可以加速模型运算并获得更准确的结果。
二、并行计算的挑战1. 数据竞争：并行计算中多个处理单元同时访问共享数据时，可能会出现数据竞争的问题，导致计算结果的不确定性。
为了解决数据竞争问题，需要采用同步机制，如互斥锁和信号量，来确保数据安全的同时保证计算效率。
2. 负载均衡：在分布式系统中，任务的分配和负载均衡是一个挑战。
如果任务分配不均衡，会导致一部分处理单元空闲，而另一部分处理单元负载过重，影响并行计算的性能。
因此，需要设计有效的任务调度算法，使得任务能够均匀地分布到各个处理单元上。
3. 通信开销：在并行计算中，不同处理单元之间需要频繁地进行通信，以传递数据和同步状态。
因此，通信开销成为了影响并行计算性能的一个重要因素。
为了减少通信开销，可以采用数据局部化和异步通信等技术手段，尽量减少处理单元之间的通信次数和数据传输量。
三、并行计算的实现步骤1. 任务分解：将待处理的任务分解成多个独立的子任务，每个子任务负责处理一部分数据或执行一部分计算操作。
数值模拟中的大规模并行计算技术研究
数值模拟中的大规模并行计算技术研究随着计算机技术的不断发展，数值模拟技术在科学研究、工程设计、生产制造等领域得到了广泛应用。
而在数值模拟中，大规模并行计算技术的应用已成为不可或缺的一部分。
本文将重点探讨大规模并行计算技术在数值模拟中的应用与研究进展。
一、大规模并行计算技术的概念与优势大规模并行计算技术指的是采用多台计算机进行协同计算，通过高效的通信和任务调度，对复杂任务进行并行计算，以提高计算速度和性能。
与单机计算相比，大规模并行计算具有如下优势：1、高效性：多台计算机通过并行计算可以实现任务的快速完成。
2、可靠性：大规模并行计算中各计算节点具有一定程度的独立性，一台计算机出现故障不会影响整个系统的正常运行。
3、灵活性：并行计算系统可以根据任务需求进行灵活配置，比如可以根据不同的任务选择不同的计算节点配置。
二、大规模并行计算技术在数值模拟中的应用数值模拟是指利用计算机技术对现实世界中的某些物理、化学、工程等过程进行数学模型描述，从而获得其在不同条件下的行为规律。
数值模拟在物理、地球科学、生物、金融等领域有着广泛的应用，在这些领域中，大规模并行计算技术也有着重要的作用。
1、气象数值模拟气象数值模拟是指针对大气的动力学、热力学、水文学等过程，建立数学模型，通过计算机模拟气候变化、天气预报等现象。
随着计算机技术和气象科学的发展，数值模拟逐渐取代了传统的经验式预测方法，成为气象学研究中不可或缺的一部分。
在气象数值模拟中，由于所涉及的物理过程是非常复杂的，需要运用大量的数值方法和模型进行计算。
因此，气象数值模拟需要强大的计算能力支持，大规模并行计算技术的应用也变得尤为重要。
2、地震模拟地震是一种重大的自然灾害，研究其机理和预测其发生较为困难。
在地震模拟中，通过计算机模拟地震波的传播过程，研究地震波对建筑物、桥梁等建筑结构的影响，以及深入研究地震波产生的机理和过程等。
由于地震模拟需要运用复杂的数值方法和模型进行计算，需要强大的计算能力支持。
计算机并行计算的基本问题及现状
计算机并行计算的基本问题及现状作者：张悦来源：《文存阅刊》2017年第12期（哈尔滨广厦学院黑龙江哈尔滨 150025）摘要：工作中，我们总是希望我们自己工作更有效率，用更少的时间解决更多的问题。
在计算机里，这就是并行计算的基本初衷。
全世界第一台计算机ENIAC中就己经出现了并行计算的概念。
它有20个累加器，可以并发执行多个加减运算，可谓开并行计算的先河。
在随后的20世纪五六十年代，由于晶体管和集成电器的发明，出现了更多更快的计算机。
20世纪70年代，随着微电子技术的发展，出现了微型处理器（CPU），接着，1974年，全世界第一台个人电脑—牛郎星顺利出炉。
紧随其后，看到市场前景的苹果和IBM推波助澜，计算机开始进入个人时代。
个人计算机同时又催生了软件业的高速发展，软件又带动CPU不断升级换代。
这为并行计算摆脱高端路线，进入平民化时代打下了基础。
关键词：并行计算、累加器、微电子技术、微型处理器一、并行计算的意义与功能1.1并行计算的功能在个人计算机诞生后的几十年里，程序员们编写了大量的应用软件，这些软件决大部分了采用串行计算方法。
所谓串行，是指软件在PC上执行，在进入CPU前被分解为一个个指令，指令在CPU中一条条顺序执行。
任一时间内，CPU只能够运行一条指令。
这种方式很符合我们对现实世界的思考习惯。
至于软件的运行速度，则依赖硬件的处理能力，尤其CPU的处理速度。
这种思维方式到了2005年遇到了挑战。
在那一年，受限于制造CPU的半导体材料限制，左右CPU发展的摩尔定律开始失效了。
但芯片业很快找到了一个变通的办法：在一块芯片中植入多个处理核心，通过多核的共同运算，提高运行速度。
1.2并行计算的意义并行计算目前还是一门发展中的学科。
并行计算是相对串行计算而言的，并行计算可以分为时间上的并行计算和空间上的并行计算。
时间上的并行计算就是流水线技术，即采用指令预取技术，将每个指令分成多步，各步间叠加操作，当前指令完成前，后一指令准备就绪，缩小指令执行的时钟周期。
基于图论的并行计算
基于图论的并行计算在当今信息时代，计算能力的需求日益增长。
为了满足对快速高效计算的需求，研究者们致力于发现更加优化的计算方法。
并行计算是一种能够同时进行多个计算任务的计算方法，被广泛应用于图论问题中。
本文将探讨基于图论的并行计算，并介绍其原理、应用以及未来的发展趋势。
一、并行计算原理并行计算是通过将计算任务分解为多个子任务，并在多个处理器或计算节点上同时执行这些子任务来实现加速的计算方法。
在基于图论的并行计算中，图论技术被用于建模和解决各种实际问题。
典型的图论问题包括最短路径、网络流优化以及图的遍历等。
通过将这些问题转化为图论模型，并应用并行计算方法，我们能够更快速、高效地解决这些问题。
二、并行计算的应用1. 社交网络分析社交网络中包含大量的节点和边，关系错综复杂。
通过构建社交网络的图模型，并应用并行计算技术，我们可以更好地理解社交网络中的信息传播、影响力分析以及社群发现等问题。
2. 路径规划在复杂的道路网络中，通过构建道路网络的图模型，并应用并行计算技术，我们可以快速计算出最短路径，从而实现高效的路径规划。
这在导航系统和物流领域有着广泛的应用。
3. 分布式计算并行计算被广泛应用于大规模数据处理和分布式计算任务中。
通过将计算任务分解为多个子任务，并在多个计算节点上并行执行，我们可以提高计算效率和处理速度。
三、并行计算的发展趋势1. 大规模集群的应用随着计算机技术的不断发展，大规模集群成为并行计算的重要基础设施。
通过建立大规模集群，我们可以利用集群中的多个计算节点来并行执行计算任务，从而提高计算效率。
2. 分布式图处理系统分布式图处理系统应运而生，为并行计算提供了更高效的解决方案。
这些系统通过将图的数据和计算任务进行划分和分配，将计算任务分发到不同的计算节点上并行处理，实现了大规模图计算的高效实现。
3. 基于GPU的并行计算图论问题通常具有高度计算密集性，对计算资源要求较高。
由于图形处理器（GPU）拥有并行计算的特点，因此可以应用在基于图论的并行计算中，提高计算效率。
cpu的发展现状
cpu的发展现状
近年来，中央处理器（CPU）的发展在技术和性能方面取得了巨大进步。
尽管难以在文中重复使用相同的标题，但以下是CPU的一些最新发展趋势：
1. 提高核心数量：为了提高多线程性能和并行计算能力，CPU 制造商开始增加处理器中可用的核心数量。
现在，市面上已经有多核CPU，如四核、六核和八核等。
2. 提高核心频率：除了增加核心数量外，厂商还试图提高
CPU核心的时钟频率。
这使得处理器能够更快地处理指令和
数据，提升计算速度。
3. 降低功耗：为了提高电池寿命和节能，CPU制造商致力于
开发低功耗的处理器。
通过使用新的制造工艺和结构设计，他们成功地减少了CPU的功耗，同时保持了良好的性能。
4. 大规模集成电路（SoC）：现代CPU不仅仅是计算单元，
还包含了其他组件。
SoC集成了CPU、图形处理器（GPU）、内存控制器、相机接口和其他周边设备。
这减少了电路板上的组件数量，提高了系统的紧凑性和功耗效率。
5. 新的架构设计：为了提高性能和效率，CPU制造商不断发
展新的架构设计。
例如，英特尔的Sandy Bridge、Skylake和Coffee Lake架构，以及AMD的Zen架构。
这些新的架构设计引入了更多的指令集和优化，从而提供更好的性能和功耗表现。
总之，CPU的发展取得了突破性的进展。
它们变得更强大、更高效，以满足不断增长的计算需求。
未来，我们可以期待看到更多创新和改进，为计算技术带来更大的突破。
并行与分布式计算
并行与分布式计算在计算领域中，随着数据量和计算需求的不断增长，传统的串行计算方式已经无法满足现代计算任务的要求。
为了提高计算的效率和速度，人们开始研究并行与分布式计算。
本文将探讨并行与分布式计算的概念、特点、应用以及未来的发展趋势。
1. 并行计算并行计算是指在多个处理器或计算机上同时执行计算任务，将一个大问题划分为多个小问题，并行处理以提高计算速度和效率。
并行计算系统通常包括并行算法、并行体系结构和并行编程模型等关键要素。
1.1 并行计算的特点并行计算具有以下特点：（1）任务分解：将一个大任务切分成多个子任务，由不同的处理单元同时执行，加快任务完成的速度。
（2）数据分布：将数据划分成多个部分，在不同的处理单元上并行处理，减少数据传输的开销。
（3）任务之间的通信和同步：为了保证任务之间的协调和正确性，不同处理单元之间需要进行通信和同步操作。
（4）可扩展性：并行计算系统能够根据需要增加或减少处理单元，以适应不同任务的计算需求。
1.2 并行计算的应用并行计算广泛应用于科学计算、大数据处理、机器学习等领域。
以下是并行计算在不同领域的应用示例：（1）气象预测：通过并行计算，将大量的气象数据进行处理和模拟，提高气象预测的准确性和时效性。
（2）基因组学：利用并行计算，对大规模的基因组数据进行处理和分析，以研究基因与疾病之间的关系。
（3）图像处理：通过并行计算，对大规模的图像数据进行分析和处理，实现图像识别、图像搜索等功能。
（4）云计算：将计算任务分配到多个计算节点上进行并行计算，提高计算资源的利用效率，满足用户对大规模计算的需求。
2. 分布式计算分布式计算是指将一个计算任务拆分成多个子任务，并分配给不同的计算机或服务器进行处理，通过网络进行协同工作，以实现对大规模数据的处理和计算。
2.1 分布式计算的特点分布式计算具有以下特点：（1）资源共享：不同的计算机或服务器通过网络连接，共享计算资源和存储资源，提高资源利用率。
超级计算机的并行计算算法分析
超级计算机的并行计算算法分析随着科技的不断发展，计算机技术也日新月异。
超级计算机是目前世界上计算能力最强的机器之一，不能仅仅依靠单个处理器，而需要采用并行计算算法来解决复杂的计算问题。
本文将对超级计算机的并行计算算法进行分析。
一、并行计算并行计算是指同时在多个处理器上执行计算任务以获得更快的计算结果的计算技术。
并行计算技术因其高效性在各个领域都得到了广泛的应用。
在超级计算机上，采用并行计算算法可以使计算时间大幅缩短。
二、超级计算机的并行计算分类超级计算机的并行计算有两种主要的分类方式：共享内存并行和分布式内存并行。
共享内存并行是指在多个处理器之间共享一个内存单元的并行计算。
多个处理器可以同时访问同一个内存中的数据，并且可以直接进行通信。
这种方法的好处在于简化了程序的编写和测试，但是由于多个处理器之间直接竞争访问相同内存单元，而且一旦一个处理器崩溃就会导致整个系统崩溃，因此可扩展性有限。
分布式内存并行是指通过网络连接多台计算机来完成任务的并行计算。
多个处理器之间彼此独立，每个处理器独立运行程序，处理器之间通信需要通过网络。
这种方法的好处在于可以轻松地增加处理器的数量，从而提高性能。
然而，需要花费更多的时间和精力来编写程序。
三、超级计算机并行计算算法超级计算机具有高度的可扩展性，其采用的并行计算算法具有良好的可移植性和高效性。
下面将介绍一些常用的超级计算机并行计算算法。
1. 分治法分治法是将一个大问题划分为并行计算任务并将每个任务分配给不同的处理器的算法。
这种算法的优点是非常灵活，适用于各种计算任务。
然而，可能需要一些计算任务来调度更多的处理器，从而提高效率。
2. 数据并行数据并行算法将一种处理任务分为独立的子任务，每个子任务由不同的处理器处理。
这种算法适用于可分解问题，可以非常容易地扩展以利用更多处理器的优势。
但是，可能需要更高的通信开销来处理独立的子任务。
3. 任务并行任务并行算法将一个大任务划分为相互依赖的子任务，每个子任务由不同的处理器处理。
并行计算与分布式存储技术在信息科学中的创新与实践
并行计算与分布式存储技术在信息科学中的创新与实践随着信息技术的不断发展，计算和存储需求呈现爆发式增长，传统的计算和存储系统已经无法满足日益增长的数据处理能力。
在这样的背景下，并行计算和分布式存储技术应运而生，成为信息科学领域的创新与实践的关键。
一、并行计算技术的创新与实践并行计算指的是将一个计算任务分解成多个子任务，并通过多个计算单元同时执行，以提高计算速度和处理能力。
并行计算技术的发展得益于计算机硬件和软件的进步，尤其是多核处理器和并行计算框架的广泛应用。
通过并行计算技术，我们能够更高效地完成各种复杂的计算任务，如图像处理、数据挖掘和模拟仿真等。
并行计算从单机到集群、从高性能计算到云计算，不断创新和实践。
例如，高性能计算领域使用的超级计算机基于并行计算技术，通过拥有大量计算节点和高速互连网络，实现对大规模计算任务的快速处理。
而云计算则通过虚拟化技术和分布式资源管理，将计算能力提供给用户，实现按需分配和弹性扩展。
二、分布式存储技术的创新与实践分布式存储是指将数据存储在多个节点上，以提高存储容量、可靠性和访问速度。
与传统的集中式存储相比，分布式存储具有更好的可扩展性和容错性。
分布式存储技术的创新主要体现在数据分布、副本管理和数据访问等方面。
数据分布是指将数据划分成多个部分，并分别存储在不同的节点上。
通过数据划分和分布，我们可以充分利用多节点的存储容量，以提高整体存储能力。
同时，数据的分布也可以保护数据免受单点故障的影响，增强数据的可靠性。
副本管理是指在分布式存储系统中管理数据的多个副本。
通过在不同的节点上存储多个副本，可以实现数据的冗余备份和故障恢复。
当某个节点发生故障时，系统可以使用其他副本快速替代，保障数据的可用性和持久性。
数据访问是指用户如何通过分布式存储系统访问和获取数据。
分布式存储系统通常提供统一的接口和协议，使用户可以透明地访问分布在不同节点上的数据。
同时，分布式存储系统也需要具备高效的路由和负载均衡机制，以提供快速的数据访问和响应。
并行计算的一体化研究现状与发展趋势
2009年 第54卷 第8期: 1043 ~ 1049 《中国科学》杂志社SCIENCE IN CHINA PRESS评 述并行计算的一体化研究现状与发展趋势陈国良, 孙广中, 徐云, 龙柏中国科学技术大学计算机科学与技术系, 国家高性能计算中心(合肥), 安徽省高性能计算重点实验室, 合肥 230027 E-mail: glchen@ 2008-12-02 收稿, 2009-03-02接受国家自然科学基金资助项目(批准号: 60533020, 60873210)摘要 在过去的20多年里, 中国科学技术大学的研究团队逐渐形成了并行计算“结构-算法-编程-应用”一体化的研究体系, 也就是所谓的并行计算研究的生态环境. 该文就并行计算的一体化研究现状进行简要的综述, 并结合多核系统、云计算、个人高性能计算机等对于并行计算一体化研究的影响, 概要的展望了其发展趋势.关键词 并行计算 一体化研究 多核 云计算个人高性能计算机1 并行计算简介1.1 并行计算的基本概念并行计算是计算机科学中重要的研究内容, 已有几十年的发展历程.用并行计算求解问题的大致过程为: 对于一个给定的应用问题, 首先, 计算科学家将这个应用转化为一个数值或非数值的计算问题; 然后计算机科学家对此计算问题设计并行算法, 并通过某种并行编程语言实现它; 最后应用领域的专家在某台具体的并行计算机上运行应用软件求解此问题. 由此, 我们可以很自然的发现并行计算由以下几个部分构成: 并行计算机(并行计算的硬件平台), 并行算法(并行计算的理论基础), 并行程序设计(并行计算的软件支撑), 并行应用(并行计算的发展动力). 这些部分涉及到许多方面的研究者, 包含了计算数学家、计算机科学家、软件工程师和应用领域专家等[1].计算科学的发展使得“计算科学”已经与传统的“理论科学”和“实验科学”并列成为推动科技发展和社会文明进步的三大科学. 同时, 并行计算作为一种研究的工具, 也逐渐融入到传统的“理论科学”和“实验科学”中, 如化学家哈姆佛雷·戴维爵士(Sir Hum-phrey Davy) 曾经明智地指出: “没有什么比应用新工具更有助于知识的发展. 在不同的时期, 人们的业绩不同, 与其说是天赋智能所致, 倒不如说是他们拥有的工具特性和软资源(非自然资源)不同所致”. 美国总统信息技术咨询委员会(PITAC)在致布什总统的“计算科学: 确保美国竞争力”的报告中, 有这么一段描述: “虽然计算本身也是一门学科, 但其具有促进其它学科发展的作用. 21世纪科学上最重要的和经济上最有前途的研究前沿, 有可能通过熟练掌握先进的计算技术和运用计算科学得到解决”[2].并行计算(parallel computing), 简单的说, 就是在并行计算机上所做的计算, 它和常说的高性能计算(high performance computing)、超级计算(super computing)是同义词, 因为任何高性能计算和超级计算总离不开并行技术.串行计算是指在单个计算机(具有单个中央处理单元)上执行软件读写操作, 逐个使用一系列指令解决问题. 并行计算是在串行计算的基础上演变而来, 它努力仿真自然世界中, 一个序列中含有众多同时发生的、复杂且相关事件的事务状态. 为利用并行计算, 通常计算问题表现为以下特征: ① 将计算任务分解成多个部分, 有助于同时解决; ② 在同一时间, 由不同的执行部件执行多个程序指令; ③ 多计算资源下解决问题的耗时要少于单个计算资源下的耗时. 并行计算可分为时间上的并行和空间上的并行: 前2009年4月第54卷第8期者典型代表为流水线技术, 后者则用多个处理器同时的执行计算[3].1.2并行计算的一体化研究方法并行计算早期的发展历程: 从20世纪40年代开始的现代计算机发展历程可以分为两个明显的发展时代: 串行计算时代和并行计算时代. 每一个计算时代都从体系结构发展开始, 接着是系统软件(特别是编译器与操作系统)、应用软件, 最后随着问题求解环境的发展而达到顶峰.创建和应用并行计算的主要原因是因为并行计算是解决单处理器速度瓶颈的最好方法之一. 而并行计算的硬件平台是并行计算机, 它由一组处理单元组成, 这组处理单元通过相互之间的通信与协作, 以更快的速度共同完成一项大规模的计算任务. 因此, 从并行计算的角度来看, 并行计算机的两个最主要的组成部分是计算节点和节点间的通信与协作机制. 并行计算机体系结构的发展也主要体现在计算节点性能的提高以及节点间通信技术的改进两方面.20世纪60年代初期, 由于晶体管以及磁芯存储器的出现, 处理单元变得越来越小, 存储器也更加小巧和廉价. 这些技术发展的结果导致了并行计算机的出现, 这一时期的并行计算机多是有一定规模的所谓大型主机(mainframe). IBM360是这一时期的典型代表. 与此相对应的, Fortran语言作为主要的并行机上的编程语言, 得到快速的发展. 而并行机的应用以数值计算为主, 并行算法的研究也以经典的数值并行算法(如快速傅里叶变换等)为主[4].到了20世纪60 年代末期, 同一个处理器开始设置多个功能相同的功能单元, 流水线技术也出现了. 与单纯提高时钟频率相比, 这些处理器内部的并行特性大大提高了并行计算机系统的性能. 伊利诺依大学和Burroughs公司此时开始实施IlliacIV计划, 研制一台64个CPU的SIMD主机系统, 它涉及到硬件技术、体系结构、I/O设备、操作系统、程序设计语言直至应用程序在内的众多研究课题, 已经反映出并行计算一体化研究的需求.并行计算的现今研究状况: 并行计算的研究面很广, 主要包括了并行计算的硬件平台(即并行计算机)、并行计算的软件支撑(即并行程序设计)、并行计算的理论基础(即并行算法)以及并行计算的具体应用. 由于长期以来并行计算的研究缺乏良好的研究方法, 导致并行计算的研究出现了参差不齐的局面. 目前的并行计算研究主要存在以下几个方面的问题: ①近年并行算法本身的研究呈现低调的局面; ②大部分的并行应用的效率依然较低, 无法高效的使用并行计算机的资源; ③并行编程语言对于一般的编程人员还不够简单易行, 也缺乏高效的并行编程环境工具; ④并行计算机本身的构建也存在着能耗过大、管理困难、可扩展性差等方面的问题.我国的并行计算研究和国际走向大致相同, 自20世纪60年代末至今, 已经历经三个阶段: ①第一阶段, 60年代末至70年代末, 主要从事大型机中的并行处理技术研究; ②第二阶段, 70年代末至80年代初, 主要从事向量机和并行多处理器系统研究; ③第三阶段, 80年代末至今, 主要从事MPP(massively parallel processor)系统及工作站集群系统研究.尽管我国在并行计算方面开展的研究和应用较早, 目前也拥有很多的并行计算资源, 但研究和应用的成效相对美日等发达国家还存在较大的差距, 有待进一步的提高和发展. 因此, 我们需要形成一体化并行计算研究体系和方法来解决目前的困境.并行计算一体化的研究方法: 为了解决上面所提到的并行计算研究中存在的问题, 我们亟待建立一个完整的科学研究体系. 并行计算研究历程, 既有高潮也有低谷, 究其原因是, 它没有形成自身的一套研究方法学. 我们在文献[5]中已提出了一套并行算法的研究方法学, 即“理论-设计-实现-应用”的研究体系, 也就是所谓的并行算法研究的生态环境. 其中, 算法理论包括并行计算模型和并行计算复杂性等; 算法设计包括并行算法的设计和并行算法的分析等; 算法实现包括软件支撑和硬件平台等; 并行应用包括科学工程计算应用和社会计算应用等.并行计算作为并行算法的一个超集, 更加需要建立“结构→算法→编程→应用”的一体化研究方法, 这样才能稳定的可持续发展并且变得更加实用. 我们认为: 研究并行计算的人一定要懂并行计算机, 能够设计并行算法, 要清楚地知道如何在并行计算机上用合适的编程语言来实现, 从而解决实际的应用问题. 如图1所示, 并行计算的结构部分包含了高端的高性能计算机和低端的普及型计算机; 并行计算的算法部分包含了并行算法的设计与分析以及算法库和测试库; 并行计算的编程部分包含了并行编程模型以及并行编程的环境工具; 并行计算的应用部1044图1 并行计算一体化研究方法分包含了科学工程应用和各种新型的应用.自20世纪80年代初开始, 中国科学技术大学研究团队开始进行并行计算方面的研究, 从单纯的进行并行算法研究, 逐步扩展到同时进行并行算法、结构、编程与应用等的研究工作[6~10]. 通过20多年的努力和积累, 逐渐建立了如图1所示的并行计算的“结构-算法-编程-应用”一体化研究方法. 这样才能确保并行计算研究的生态环境的可持续发展, 为并行计算研究的可持续发展提供了保证, 也为面对不断快速变化的技术发展的研究者们提供了并行计算研究的有益指导.2并行计算近期的若干新发展并行计算的发展和计算机学科中许多领域一样, 除了学科发展的自身规律外, 也受到业界的很大影响. 近期, 随着硬件技术和新型应用的不断发展, 并行计算也有了若干新的发展, 如多核体系结构、云计算、个人高性能计算机等.2.1 以多核为主流的体系结构过去的30多年, 中央处理器的发展主要来自于工艺的提高和体系结构的不断发展. 工艺的提高使得晶体管面积减小, 不断增大集成度; 体系结构的发展同样大大推动了性能的提高, 如深度流水、指令级并行等. 但整体的系统结构上都还是串行的结构, 部分使用了并行的技术. 最近几年来, 随着芯片集成规模极限的逼近, 以及能耗和成本的因素, 具有多核结构的产品逐渐成为市场的主流[11].所谓多核技术即在同一个处理器中集成两个或多个完整的计算内核, 每个计算内核实质上都是一个相对简单的微处理器. 多个计算内核可以并行地执行指令, 从而实现一个芯片内的线程级并行, 并可在特定的时间内执行更多任务实现任务级并行, 从而提高计算能力.一般认为, 多核结构具有良好的性能潜力和实现优势: 多核结构将一个复杂的功能芯片划分成多个处理器核来设计, 每个核都比较简单, 有利于设计的优化; 多核结构能够有效地利用了芯片内的资源,可以有效的利用程序的并行性, 带来性能的快速提升; 处理器核之间的互连缩短, 提高了数据传输带宽,可以有效地共享资源, 同时降低芯片的功耗.多核系统在学术界的探讨和研究具有较长的历史, 在20世纪90年代初就已有初步的研究工作, 但并未成为业界的主流产品. 近年来, 随着主流芯片生产商将多核系统作为它们的主要产品推出, 使得多核的技术和产品逐渐成为主流. 全球主要芯片生产商纷纷推出自己的多核通用微处理器. 第一个商用的多核通用微处理器是IBM于2001年发布的Power4处理器. 每个Power4芯片中集成了两个64位的1GHz的PowerPC核, 可以并行执行200条指令. HP公司于2003年推出类似的多核处理器PA-RISC 8800,它在一块芯片上集成了两个主频为1GHz的PA-RISC8700. Sun公司于2004年推出了自己的多核处理器UltraSparc IV, 一块芯片内集成了两个UltraSparc III核心. Intel和AMD也分别于2005年推出了各自的商用双核微处理器Pentium D和Opteron.目前Intel公司和AMD公司都推出了自己的多核处理器. 双核和四核处理器目前已经投入市场. 从公司的市场导向来看, 他们还计划在2009年到2010年陆续推出八核的处理器. 服务器和工作站传统上都是使用双路处理器, 这就意味着到2010年底每个主板上处理核心的总数量能够达到16个. 另外, AMD和Intel处理器都提供四路甚至八路设计, 不久的将来六十四核服务器也有可能出现.具体到多核结构发展的具体趋势, 还是存在着不同的预测, 业界和学术界目前依然存在着不同的观点. 不过, 多核系统是未来计算系统的主流已经成为大家的共识.2.2 以数据为中心的云计算云计算(cloud computing), 是指基于当前已相对成熟与稳定的互联网的新型计算模式, 即把原本存储于个人电脑、移动设备等个人设备上的大量信息集中在一起, 在强大的服务器端协同工作. 它是一种新兴的共享计算资源的方法, 能够将巨大的系统连接在一起以提供各种计算服务. 很多因素推动了对这类环境的需求, 其中包括互联网的发展与成熟、移动设备的发展、搜索引擎的普及、社会网络和移动商务10452009年4月第54卷第8期等. 另外, 各种数字设备的大规模发展和普及也使以数字形式存储的信息的规模大幅度增长, 从而进一步加强了对一个由统一的强大的服务器进行管理的需求[12].云计算可以看作为分布式计算(distributed com- puting)、并行计算(parallel computing)和网格计算(grid computing)的最新发展. 它的产生和成长来自于业界的需要和推动, 已经得到IBM、Google、微软、雅虎、SUN等全球主要信息技术公司的支持.云计算意味着对于服务器端的并行计算要求的增强, 因为数以万计用户的应用都是通过互联网在云端来实现的, 它在带来用户工作方式和商业模式的根本性改变的同时, 也对大规模并行计算的技术提出了新的要求.云计算还在不断的发展过程中, 在信息存储与挖掘、信息安全等方面的研究是相对重要的方向. 2.3以普及应用为宗旨的个人高性能计算机个人高性能计算机首先是高性能计算机, 应具有高性能计算机的基本特征, 即高性能. 它比普通的工作站或PC以及网络计算机, 在浮点运算速度、能够处理的数据集大小、I/O性能、数据交换性能和同步性能等方面, 要好一个数量级以上[13].个人高性能计算机的主要特征体现在“个人”上, 既普及型计算设备应具备的特性. 从大型计算机向面向个人的PC转变过程中发生的4个主要变化, 也是个人高性能计算机应该有的转变, 具体为: ①办公室使用环境(office using environment): 高性能计算机是机房使用环境, 而PC是办公室使用环境, 办公室环境对计算机的体积、重量、电源插座、噪音、散热条件都有与机房环境截然不同的要求. ②规模产品(volume product): 高性能计算机是一种对制造、维护、服务要求很高的高端产品, 在产品的全生命周期都需要人工干预; 而PC是规模产品, 规模产品对计算机的成本、可靠性、量产能力、管理、维护、服务、以及应用面等都有着不同的要求. ③用户为中心的使用模式(user-centric using model): 高性能计算机是以机器为中心的使用模式, 强调提高多用户下资源的利用率、强调集中管理和作业调度能力; 而PC是以用户为中心的GUI式使用模式, 强调独占, 强调对资源、数据、应用性能的可控, 强调个性化的设置.④高生产率编程(high productivity programming): 高性能计算机采用以性能为中心的编程模式, 无论是OpenMP、HPF、MPI, 还是UPC (Universal Parallel C)、IBM X10都是主要强调性能, 没有方便用户的抽象层; 而PC是以程序员生产率为中心的编程模式, 无论是VB, VC, 还是Java, C#, MATLAB都是面向大众的编程语言, 易编程是第一位的, 性能多靠一些专门的库来实现.综合个人高性能计算机面向普及和面向高性能计算两方面的需求, 应该具有8个可归纳为“3低-2高- 3易”的主要特征: 低成本、低功耗、低噪音、高效能、高可靠、易编程、易管理、易应用.2007年底, 中国科学技术大学和中国科学院计算技术研究所基于龙芯2F的国产万亿次高性能计算机KD-50-Ⅰ的研制成功, 是高性能计算机向个人化方向发展这一理念的首次尝试[14].至2008年底, 中国科学技术大学又研制了两个KD-50-Ⅰ的增强型机器, 即KD-50-I-E, 主要应用于交通信息处理和雷达遥感信息的处理等.3并行计算面临的新挑战多核技术的出现与主流化, 对于并行计算体系结构、并行算法、并行程序设计与并行应用的研究都分别产生了重要的影响, 带来了新的挑战.3.1多核化的并行计算机多核化趋势正在改变并行计算的面貌. 跟传统的单核CPU相比, 多核CPU带来了更强的并行处理能力、更高的计算密度和更低的时钟频率, 并大大减少了散热和功耗. 目前, 在几大主要芯片厂商的产品线中, 双核、四核甚至八核CPU已经占据了主要地位. 在将应用从单核环境向多核系统迁移的过程中, 通过选择合适的操作系统, 应用开发人员可以大大地减少麻烦. 与此同时, 多核技术的应用也带来了诸多问题[15].首先, 多核芯片如何管理共享资源就是一大问题. 在大多数情况下, 多核CPU的内核拥有独立的L1缓存, 共享L2缓存、内存子系统、中断子系统和外设. 因此, 系统需要让每个内核独立访问某种资源, 并确保资源不会被其他内核上的应用程序争抢. 多核的出现还让系统设计变得更加复杂. 如运行在不同内核上的应用为了互相访问、相互协作, 需要进行一些独特的设计, 如高效的进程间通信(interprocess communication)机制、共享内存的数据结构和同步原语(synchronization primitives), 也就必然导致了混合1046式体系结构的出现.其次, 就是并行计算机系统的高效能问题(high efficiency). 一般来说, 人们往往比较关注并行计算机的高性能(high performance). 但是, 随着多核技术和并行计算的发展, 高效能计算机被提上了历史日程. 所谓高效能计算机也就是高“生产力”的计算机. 比如, 通过简单的将许多PC机连接起来构成的机群系统虽然峰值很高, 但存在着通讯瓶颈, 不能认为是高效能的机器.再次, 它对并行计算系统的算法和编程带来了很大的困难. 程序代码迁移(code migration)也是个问题. 大多数系统厂商都在针对单核CPU架构的代码库上进行了大量投资. 因而, 这些公司需要有一个清晰的迁移策略, 来使其代码可以最大化地利用多核硬件资源, 同时为之付出的迁移代价要尽可能的小.3.2 大规模的并行算法并行算法是传统并行计算研究中的重要内容, 在新的条件下, 并行算法的研究也同样受到了很大的影响.首先, 多核系统的发展对于并行计算模型的研究提出了新的挑战. 计算模型是为了计算目的将真实体(计算机软/硬件) 进行一定的抽象而成的. 并行计算模型是算法设计者所看到的参数化了的并行机, 是提供给编程者的计算机软/硬件接口, 是程序执行时的系统软/硬件支撑环境. 传统的并行计算模型一般指的是并行算法设计模型, 为并行算法的研究者提供一个独立于具体并行机体系结构的抽象的并行机. 一般模型中通常定义了机器参数、计算行为、开销函数, 它们被称为计算模型三要素[16]. 随着多核系统等并行结构的飞速发展, 为了使计算模型能够反映体系结构的变化, 人们不断的向该单一模型中加入旨在反映机器特性的新的参数, 调整计算行为, 修改开销函数. 单一模型变得越来越复杂, 在实际的算法设计中难以使用, 所以需要通过分层的并行计算模型来解决[17].其次, 多核时代对于并行算法的可扩放性的要求有了更多的要求. 可扩放性(scalability)评测标准,包括等效率度量标准、等速度度量标准和平均延迟度量标准等. 这些指标对于新的多核系统, 如何进行建模和计算, 成为了很有趣的研究问题. 这里主要考虑的因素是如何根据问题和系统来刻画计算中固有的串行部分. 例如, 对于共享存储的多核系统, 存储访问的瓶颈可以视为是不可并行化的串行分量[18].再次, 由于多核系统和云计算的发展, 针对海量数据的计算成为并行算法研究中越来越重要的部分.与传统的科学计算不同, 针对海量数据的计算不再局限于少量典型的计算算法(如方程组求解, 快速傅立叶变换, 特征值求解等)的研究, 众多与数据相关的一些更为丰富的非数值算法的并行化方法成为了研究和关注的重点[19].3.3趋向普及的并行编程随着当前并行计算技术的发展, 并行编程日益普及, 在可以预见的未来, 大量的应用开发程序员将撰写并行程序, 这对于并行编程的研究也提出了新的要求[20].首先, 多核技术的发展促进了并行编程的普及.多核处理器的出现, 使得物理上共享存储的并行处理平台的门槛大大降低, 目前购买一台四内核系统的价格仅为传统4CPU系统价格的1/5至1/10. 这个改变将使得并行计算的用户范围大大扩展, 从传统的科学与工程应用领域和事务处理领域扩展到桌面与移动计算领域. 同时, 由于多核这一并行结构已经成为桌面系统通用处理器的主流, 使得众多应用程序员也必须学习并行计算, 必须从事并行计算的开发.其次, 多核技术的发展促进了并行程序设计的进步, 并行编程的易用性成为重要的考虑因素. 目前流行的并行编程模型可以分为消息传递和共享内存两类. MPI是消息传递模型的标准, OpenMP是主流的共享内存模型, 得到了几乎所有商业编译器的支持,具有很好的可移植性. 此外还有一些应用直接采用操作系统或程序设计语言提供的多线程API进行共享内存并行编程, 如UNIX/Linux的PThread库,Windows的线程和Java线程. 一般来说, 科学与工程计算领域以及网络服务应用领域原有的并行程序基本可以顺利移植到多核体系结构, 但是在桌面与移动计算领域, 大量现存应用都是串行的, 其开发者也不熟悉并行程序的开发, 从而需要对现有应用进行并行化和开发新的并行应用程序.再次, 对于并行编程的工具环境提出了新的挑战. 需要从事并行编程的人员不再是少数高端的科研人员, 使得对于并行编程语言、环境、工具的要求也更高. 目前的并行应用软件却很难完全发挥多核处理器的性能, 从编译器、开发语言、函数库到开发1047。
并行工程的发展趋势
并行工程的发展趋势
并行工程是指同时进行多项工程任务的工程管理方法，其发展趋势主要表现在以下几个方面：
1. 信息技术的发展：随着信息技术的快速发展，信息获取、处理和传递的速度大大加快，为并行工程提供了更好的技术支持。
例如，云计算、大数据、物联网等技术的应用，使得多个工程任务之间的资源共享和协同工作更加便捷。
2. 横向整合的需求：在不同行业、不同领域的工程项目之间，越来越需要进行横向整合与协同工作。
例如，城市规划与建设、基础设施建设与维护等领域需要多个工程项目同时进行，并需要进行各个项目之间的协作与配合。
3. 资源优化与效率提升：并行工程可以更好地利用资源，提高工作效率。
通过同时进行多项任务，合理规划资源分配，减少项目之间的等待时间，提高整体项目的完成速度和效率。
4. 知识管理的重要性：并行工程下，多个工程项目之间的知识共享和沉淀变得尤为重要。
随着知识管理的发展，通过整理、分类和共享项目经验和知识，可以提高项目团队的工作效率和质量水平。
5. 增强项目风险管理能力：并行工程的发展也要求项目管理者具备更强的风险管理能力。
在多个项目同时进行的情况下，项目管理者需要能够准确分析和评估
项目风险，并进行有效的风险控制和应对措施，以保证整体项目的顺利进行。
总之，随着多个工程项目同时进行的需求日益增长，以及信息技术的快速发展，未来并行工程的发展将呈现出资源共享、协同工作、知识管理和风险控制能力的提升等趋势。
计算机体系结构的发展趋势
计算机体系结构的发展趋势随着科技的不断进步，计算机体系结构也在不断地发展和演变。
从最初的冯·诺依曼结构到如今的分布式计算和云计算系统，计算机体系结构经历了多个阶段的变革。
本文将探讨计算机体系结构的发展趋势，并分析未来可能的发展方向。
1. 并行计算的兴起随着计算需求的不断增长，单一计算机的处理能力已经不能满足需求。
因此，计算机体系结构开始朝着并行计算的方向发展。
并行计算可以将计算任务分配给多个处理单元同时执行，从而提高计算效率。
久而久之，多核处理器、GPU和FPGA等并行计算设备逐渐成为计算机体系结构的重要组成部分。
2. 分布式系统的兴起随着互联网的普及和计算需求的进一步增加，分布式计算开始成为计算机体系结构的一种重要形式。
分布式系统可以利用多台计算机共同协作完成任务，从而提高系统的可靠性和性能。
例如，Google的MapReduce和Hadoop等分布式计算框架在大数据处理中发挥着重要的作用。
3. 云计算的兴起云计算是近年来计算机体系结构的又一大发展趋势。
通过将计算、存储和网络等资源通过互联网进行集中管理和分配，云计算可以为用户提供灵活、可扩展的计算服务。
公有云和私有云成为了云计算的两个重要概念，各大科技公司纷纷推出自己的云计算平台，如亚马逊的AWS和微软的Azure等。
4. 物联网的崛起随着物联网的兴起，计算机体系结构也在逐渐趋向于物联网方向发展。
物联网将各种物理设备和传感器通过互联网相互连接，形成巨大的网络，为人们提供智能化的生活和工作环境。
计算资源的分布和边缘计算等概念开始受到关注，以满足物联网中大量数据的实时处理需求。
5. AI与计算机体系结构的结合人工智能技术的快速发展对计算机体系结构提出了新的挑战和需求。
深度学习和神经网络等复杂模型的训练需要大量计算资源，而传统的计算架构面临着瓶颈。
因此，在AI领域，图形处理器（GPU）和专用的AI芯片逐渐兴起，以满足高性能和能效的需求。
总结起来，计算机体系结构的发展趋势可以归纳为并行计算、分布式系统、云计算、物联网和AI的结合。
计算机并行计算的基本问题及现状
计算机并行计算的基本问题及现状引言工作中，我们总是希望我们自己工作得更有效率，用更少的时间解决更多的问题。
在计算机里，这就是并行计算的基本初衷。
全世界第一台计算机ENIAC中就己经出现了并行计算的概念。
它有20个累加器，可以并发执行多个加减运算，可谓开并行计算的先河。
在随后的20世纪五六十年代，由于晶体管和集成电器的发明，出现了更多更快的计算机。
IBM是这一时期的主角，同期计算机编程语言的出现，由软件完成处理并行计算的思想进一步深化。
但这一时期的计算还是大型机时代，没有几个平民能用得起这些昂贵的东西。
计算机和软件技术还锁在研究院和大学校园里。
20世纪70年代，随着微电子技术的发展，出现了微型处理器(CPU)接着,1974年，全世界第一台个人电脑牛郎星顺利出炉。
紧随其后，看到市场前景的苹果和IBM推波助澜，计算机开始进入个人时代。
个人计算机同时又催生了软件业的高速发展，软件又带动CPU不断升级换代。
这为并行计算摆脱高端路线，进入平民化时代打下了基础。
1并行计算的基本问题1.1为什么需要并行计算在个人计算机诞生后的几十年里，程序员们编写了大量的应用软件，这些软件决大部分了采用串行计算方法。
所谓串行，是指软件在PC 上执行，在进入CPU前被分解为一个个指令，指令在CPU中一条条顺序执行。
任一时间内，CPU只能够运行一条指令。
这种方式很符合我们对现实世界的思考习惯。
至于软件的运行速度，则依赖硬件的处理能力，尤其CPU的处理速度。
这种思维方式到了2005年遇到了挑战。
在那一年，受限于制造CPU的半导体材料限制，左右CPU发展的摩尔定律开始失效了。
但芯片业很快找到了一个变通的办法:在一块芯片中植入多个处理核心，通过多核的共同运算，提高运行速度。
不幸的是，采用串行方法编写的软件面临着一个尴尬的局面:如果仍采用串行编程方式，运行速度将停滞不前。
这样，原来需要CPU完成的提速工作，被迫需要软件自己来完成。
在另一个领域:互联网，由于网络数据极速膨胀，数据量己经远远超过一台或者几台大型计算机的处理能力，需要更大数量的计算机协同完成。
并行计算机的发展趋势与应用前景
并行计算机的发展趋势与应用前景国家智能计算机研究开发中心曙光信息产业有限公司李国杰以市场大量销售的主流微处理机芯片、主板甚至微机或工作站为基本单元构成并行计算机已成为发展高性能计算机的主要方向。
微处理机芯片与并行处理是促使计算机性能飞速增长的两项主要技术。
传统的以独家使用的芯片为主的高性能计算机将逐渐退出市场。
过去人们常用的巨、大、中、小、微计算机分类也将逐步被两大类机器取代：一类是只有单处理机的微机与工作站(除了操作系统不同以外，高档微机与工作站的界限也日益模糊。
)，另一类是各种不同档次的并行计算机，机器的性能与规模将取决于系统所包含的处理机数目。
以并行处理技术为基础的高性能计算机被认为是高技术的一个致高点，美、日、西欧等发达国家和一些发展中国家都制定了国家科研计划下大力气发展高性能计算机。
我国也开始重视发展以并行处理技术为基础的高性能计算机产业和推广应用并行计算机。
并行计算机的发展趋势与应用前景如何?从研制和使用并行机的角度出发，人们应注重哪些关键技术?我们在推广并行机时应消除哪些误解，注意哪些问题?本文就上述问题谈一些初浅看法，供大家参考。
一、并行计算机的发展趋势并行处理机80年代初开始较大量地进入市场。
一开始多数采用SIMD和向量机方式，以Cray公司为代表，保持巨型机的领先地位。
从80年代中期基于RISC 技术的微处理芯片问世以来，计算机的性能有明显提高。
86年以前向量机与小巨型机的性能每年平均增长35％左右，86年以后，微机工作站与基于微处理机的多处理机性能平均每年增加55％以上，也就是说，每隔一年半左右，计算机的性能就翻一番。
由于MIMD计算机性能价格比高，可扩展性强，近几年发展较快，逐步抢占了传统向量机的市场。
目前人们一致认为传统的向量机很难突破万亿次大关，MIMD分布存储多处理机是唯一可以达到万亿次速度(Teraflops)的技术。
高性能的并行计算机的主流究竟是“蚁群”方式(上百万台功能较弱的机器构成一个大系统)还是“象阵”方式(最多几千台功能较强的机器组成)，80年代曾有一场大争论。
编程技术中的并行计算常见问题解析
编程技术中的并行计算常见问题解析在当今信息技术高速发展的时代，计算机科学领域的并行计算技术日益成为热门话题。
并行计算是指同时执行多个计算任务，通过充分利用计算机系统中的多个处理器或计算核心，以提高计算速度和效率。
然而，并行计算技术的实施并非易事，常常伴随着一系列问题和挑战。
本文将对编程技术中的并行计算常见问题进行解析，帮助读者更好地理解并行计算的本质和应用。
一、并行计算的基本概念和原理在深入讨论并行计算的常见问题之前，我们首先需要了解并行计算的基本概念和原理。
并行计算是一种将计算任务分解成多个子任务，并通过同时执行这些子任务来提高计算效率的方法。
并行计算的基本原理是任务分解和任务调度。
任务分解是将一个大型计算任务分解成多个小型子任务，每个子任务独立执行，最后将结果合并得到最终结果。
任务调度是指将这些子任务分配给不同的处理器或计算核心执行，以充分利用计算资源。
二、并行计算中的数据依赖性问题在并行计算中，数据依赖性是一个常见的问题。
数据依赖性指的是不同的计算任务之间存在数据依赖关系，即后续任务需要等待前面任务的结果才能继续执行。
数据依赖性会导致计算任务之间的串行化，从而降低并行计算的效率。
为了解决数据依赖性问题，可以采用数据并行化和任务并行化两种方法。
数据并行化是将数据分成多个部分，每个处理器或计算核心处理其中一部分数据；任务并行化则是将不同的计算任务分配给不同的处理器或计算核心同时执行。
三、并行计算中的负载均衡问题负载均衡是指在并行计算中，将计算任务均匀地分配给不同的处理器或计算核心，以充分利用计算资源，提高计算效率。
然而，由于不同计算任务的复杂性和计算量的差异，负载均衡常常成为一个难题。
负载不均衡会导致某些处理器或计算核心负载过重，而其他处理器或计算核心处于空闲状态，从而降低整体的计算效率。
为了解决负载均衡问题，可以采用静态负载均衡和动态负载均衡两种方法。
静态负载均衡是在程序运行之前，根据任务的复杂性和计算量进行任务分配；动态负载均衡则是在程序运行过程中，根据实际情况动态调整任务的分配。
超级计算机的并行计算技术研究
超级计算机的并行计算技术研究超级计算机，作为高性能运算的代表，一直是科学家们和工程师们追求的目标。
它不仅可以提升计算速度，也可以为人类提供更多科学突破的可能性。
超级计算机的并行计算技术研究是其中非常重要的一部分，本文将对此展开讨论。
1. 超级计算机并行计算技术的概念并行计算是指多个计算单元同时进行计算，通过协同合作提高计算效率。
超级计算机的并行计算技术就是通过多核处理器、网络互连、共享内存等技术手段，将计算任务分配到不同的计算单元中进行并行计算，从而提高计算速度和效率。
2. 超级计算机并行计算技术的优势与传统的串行计算方式相比，超级计算机并行计算技术具有以下优势：（1）更快的计算速度：通过并行计算，一个计算任务可以被分解成多个子任务，由不同的处理器并行处理，从而大大缩短了计算时间。
（2）更高的计算效率：在并行计算过程中，各个处理器之间可以采用通信、协同合作等方式，使得运算效率更高，同时也避免了浪费时间等问题。
（3）更好的可扩展性：随着计算任务的扩大，需要处理的计算量也会增加。
而通过并行计算技术，可以轻松地将任务分配到多个处理器中进行计算，从而更好地实现可扩展性。
3. 超级计算机并行计算技术的应用超级计算机并行计算技术已经应用于许多领域，如：（1）大气、海洋和地球科学：通过超级计算机的并行计算技术，科学家们可以更准确地预测天气和气候变化，从而为人类社会提供更好的服务。
（2）生物医学：通过超级计算机的并行计算技术，医学家们可以更快地解析大规模的基因组数据，进而发展更有效的治疗方案。
（3）物理学和天文学：通过超级计算机的并行计算技术，科学家们可以模拟各种物理和天文学现象，如宇宙演化、黑洞、行星等，为科学研究提供更深入的洞察力。
4. 超级计算机并行计算技术的未来展望当前，超级计算机并行计算技术仍然处于不断发展和完善的阶段。
超级计算机的下一步发展需要关注的方面包括：（1）硬件方面：包括处理器的设计、通信架构的改进、存储器的扩展等。
超级计算机技术发展现状分析
超级计算机技术发展现状分析超级计算机作为计算机技术的最高水平代表，其发展一直备受关注。
随着计算机技术的不断进步，超级计算机的运算速度和计算能力也在不断提高，为科研、工程领域等提供了有力支持。
本文将对目前超级计算机技术的发展现状进行分析。
一、超级计算机发展史超级计算机的发展历史已经有半个多世纪之久。
上世纪六十年代，美国 IBM 公司研制了一台速度达到10亿次的超级计算机，其主要用途是处理氢弹的数据。
上世纪七十年代，日本推出了世界上第一台向量机超级计算机，其计算速度可达到每秒一千万次。
之后，美国各大研究机构和企业也纷纷推出了自己的超级计算机产品，竞争愈来愈激烈。
上世纪九十年代初期，美国的Cray公司推出了以并行计算为主要特点的MPP（Massively Parallel Processing）超级计算机，计算速度达到了每秒100亿次。
二、现代超级计算机技术特点1.并行化计算成为主要技术目前，现代超级计算机的主要技术是并行化计算。
此技术能同时调用多个处理单元对问题进行处理，从而加快计算速度。
大部分超级计算机都采用了该技术，可以使用近十万甚至数百万个处理器核心，达到令人惊叹的计算速度。
2.大规模数据处理成为主要需求现代科学、工程领域涉及的数据通常都非常大，超级计算机运算速度前所未有，可以对海量的数据进行快速处理。
研究人员、企业等都迫切需要一种可以处理众多数据的解决方案。
3.能耗和运行成本成为主要考虑随着计算核心的不断增多，超级计算机的能耗和运行成本也不断增高。
大型数据中心的电费、冷却、维护等方面的成本很高。
为了降低超级计算机的成本，研究人员常常使用更为节能的、基于GPU、FPGA的创新架构等方案。
三、超级计算机的近期进展1.中国Tianhe-2超级计算机横扫排行榜2013年6月，全球超级计算机500强榜单公布。
中国国家超级计算机天河二号首次登顶，超越了美国的莱肯典型和托普500的超级计算机。
该计算机主要运行天河软件环境，具有148,000个处理器核心和16,000多个节点，每秒峰值运行速度达到33.86 PFlops。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
2
2 1
并行计算的现状
对当前发展形势的基本估计 当前 , 并行计算发展的基本状况是 : ( 1) 并行软件的发展远远落后于并行计算体
收稿日期 : 2000 11 06 作者简介 : 刘赫男 ( 1972- ) , 女 , 河北唐山人 , 太原理工大学矿业学院助教 , 研究方向为监 控系统工程。
56
Coal 1/ 2001
4
结
语
超级计算机已走过了整整 20 年 , 这是一段可扩 展性与可编程性这一对矛盾相互作用直至统一的历 史。市场需求是发展的动力 , 技术进步是发展的条 件。有专家 估计 , 从 现在 起直 到 21 世纪 若干 年, DSM 结构将是超级计算机的主流 , 将稳固地占领超 级计算机的主要市场。 参考文献:
Present Status and Future Development of Parallel Computing
L IU He nan, L UO Xiao, GAO Xiao dong
( T aiy uan Univer sity of T echnology , T aiyuan 030024 , China)
[ 1] [ 2] [ 3] 陆鑫达 . 并行和 分布计算 技术 现状 及发展 策略 [ J] . 中 国计算机世界 , 1998. 王鼎兴 , 董春雷 . 可 扩展并行机群系统 [ J] . 中国计算 机 世界 , 1998. 陈 国良 . 并行 算法 # # # 排 序和 选择 [ M ] . 合肥 : 中国 科 技大学出版社 , 1990. [ 责任编辑 : 李巧英 ]
高计算机的运行速度, 并且已经取得非常显著的成 绩。然而这种努力不用多久就会因趋于物理器件的 极限而终止。人们在研制新一代计算机的努力中 , 一个共同的特点就是采用并行技术。增加同一时间 间隔内操作数量的技术即所谓并行处理技术; 为并 行处理所设计的计算机统称之为并行计算机; 在并 行计算机上求解问题称之为并行计算; 在并行计算 机上实现求解问题的算法可称之为并行算法。 并行处理, 是一门综合性的计算机学科, 它包括 硬件技术 , 也包括算法、 语言、 程序设计等软件方面 的问 题, 当然 , 还包括各种理论上的探讨。严格地 说, 并 行性 ( parallelism ) 有两 种 含义 : 一是 同 时 性 ( simutaneit y) , 亦即并行性, 指两个或多个事件在同 一时间发生; 二是并发性 ( concurrency) , 指两个或多 个事件在同一时间间隔内发生。 按照常用的分类方法, 可以把并行计算机的结 构分为: 单指令流单数据流 ( SISD) ; 单 指令流 多数据流 ( SIMD) ; ! 多指令 流单数据流 ( M ISD) ; ∀ 多指令流多数据流 ( M IMD) 。
( 4) 系统扩展性好。机群系统大多使用通用 网络, 系统扩展容易。 ( 5) 节约系统资源。由于机群系统的结构比 较灵活 , 可以将不同体系结构, 不同性能的工作站连 在一起 , 这样就可以充分利用现有设备。 ( 6) 用户编程方便。机群系统中, 程序的并行 化还是在用户熟悉的编程环境 C 、 C + + 或 Fort ran 下实现的。 总之, 随着网络技术的发展和对机群系统研究 的深入 , 特别是高效通信机制的开发 , 机群系统的通 信性能将会接近专用的互联网络, 并行编程环境和 工具更加完善 , 有望在机群系统上解决粒度更细的 应用问题, 使并行处理系统的应用领域更加广泛。
Abstract: Based on t he realit y of current parallel comput ing , this paper generalizes and analyses the present sta t us of parallel comput ing, and give prospect to its fut ure developm ent . At the same t ine, this paper makes objec t ive analysis to the st at us of parallel com put ing in China and the gap bet ween China and other developed coun t ries t o make us see clearly t he situat ion and develop st eadily. Key words: parallel comput ing; distribut ed computing ; clust er 煤 第 10 卷第 1 期 57
1
并行计算概述
从计算机诞生之日起, 人们就不断努力加倍提
系结构的发展。 ( 2) 并行计算的应用远远落后于并行计算技 术的发展。 ( 3) 领域。 ( 4) 由高速网联成的各种类型的、 规模可伸缩 计算机群 , 将进一步促使并行计算应用有较大的发 展。 ( 5) 计算系统的规模可伸缩性和可编程性已 成为并行计算系统进一步发展的一对主要矛盾。 2 2 国外重点研究领域 ( 1) 并行算法的设计、 分析和实现。 ( 2) 各种类型的规模可伸缩计算机机群间通 信方法的研究, 包括同构和异构计算机机群, 以及减 小机群。 ( 3) 并行优化编译: 其中包括粗、 中、 细精度三 个层次上的并行优化编译。 ( 4) 用 NU MA( Non- U niform Memory Ac cess) , 特别是 CC- NU MA 方法构成的并行机体系 结构及各种实现方法的研究。 ( 5) 高性能 I/ O、 周边设备和通信技术研究。 ( 6) 高性能微处理器的设计。 2 3 我国的主要差距及薄弱环节 我国的并行和分布计算技术研究 , 自 60 年代末 开始至今, 按照国防科大周兴铭院士的观点, 已经历 了三个阶段。第一阶段 , 自 60 年代末至 70 年代末, 主要从事大型机中的并行处理技术研究; 第二阶段, 大规模并行处理系统已不再是主要研究
自 70 年代末至 90 年代初, 主要从事向量机和并行 多处理器系统研究; 第三阶段 , 自 80 年代末至今, 主 要从事 M PP ( M assively P arallel Prosessor) 系统及工 作站机群系统研究。每个阶段都研制成一些样机, 但由于缺乏竞争能力, 均无法形成批量生产规模。 此外 , 我国在并行应用方面所开展的研究还较 少, 尽管很多部门和单位已有不少联网的计算资源 , 如工作站、 PC 机、 服务器和各种并行机等 , 但通常这 些用户单位都不知道如何从事并行计算及刘赫男, 罗
摘
霄, 高晓东
030024)
( 太原理工大学 , 山 西 太原
要 : 从当前并行计算的实际出发 , 总结 和分析了 并行计 算发展 的现状 , 并对 并行计 算今后 的发展 做出
了展望。与此同时 , 客观分析了目前我国并行计算发展的状况和与国外 发达国家 的差距 , 使我们能 够认清 形势 , 更好地发展。 关键词 : 并行计算 ; 分布计算 ; 机群 中图分类号 : T P3 文献标识码 : B 文章编号 : 1005 2798( 2001) 01 0056 02
3
并行计算的发展 # # # 机群系统
机群系统是利用高速通用网络将一组高性能工
作站或高档 PC 机 , 按某种结构连接起来 , 在并行程 序设计以及可视化人机交互集成开发环境支持下 , 统一调度 , 协调处理 , 实现高效并行处理的系统。从 结构和结点间的通信方式来看 , 它属于分布存储系 统。机群系统中的主机和网络可以是同构的, 也可 以是异构的。 机群系统之所以能够从技术可能发展到实际应 用, 主要原因是它与传统的并行处理系统相比有以 下几个明显的特点: ( 1) 系统开发周期短。由于机群系统大多采 用商用工作站和通用 LAN 网络 , 节省了大量 的研 制时间。 ( 2) 系统价格低。构成机群的工作站或高档 PC 机是批量生产的, 因而售价较低。 ( 3) 用户投资风险小。机群系统不仅是一个 并行处理系统, 它的每个结点同时也是一台独立的 工作站 , 即使整个系统对某些应用问题并行效率不 高, 它的结点仍然可以作为单个工作站使用。