块级别的海量存储虚拟化系统.清华大学学报(自然科学版).2007

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《计算机组成原理》课后题答案_清华大学出版_秦磊华_吴非··

《计算机组成原理》课后题答案_清华大学出版_秦磊华_吴非··

1.l 解释下列名词摩尔定律:对集成电路上可容纳的晶体管数目、性能和价格等发展趋势的预测,其主要内容是:成集电路上可容纳的晶体管数量每18个月翻一番,性能将提高一倍,而其价格将降低一半。

主存: 计算机中存放正在运行的程序和数据的存储器,为计算机的主要工作存储器,可随机存取。

控制器:计算机的指挥中心,它使计算机各部件自动协调地工作。

时钟周期:时钟周期是时钟频率的倒数,也称为节拍周期或T周期,是处理操作最基本的时间单位。

多核处理器:多核处理器是指在一枚处理器中集成两个或多个完整的计算引擎(内核)。

字长:运算器一次运算处理的二进制位数。

存储容量: 存储器中可存二进制信息的总量。

CPI:指执行每条指令所需要的平均时钟周期数。

MIPS:用每秒钟执行完成的指令数量作为衡量计算机性能的一个指标,该指标以每秒钟完成的百万指令数作为单位。

CPU时间:计算某个任务时CPU实际消耗的时间,也即CPU真正花费在某程序上的时间。

计算机系统的层次结构:计算机系统的层次结构由多级构成,一般分成5级,由低到高分别是:微程序设计级,机器语言级,操作系统级,汇编语言级,高级语言级。

基准测试程序:把应用程序中使用频度最高的那那些核心程序作为评价计算机性能的标准程序。

软/硬件功能的等价性:从逻辑功能的角度来看,硬件和软件在完成某项功能上是相同的,称为软/硬件功能是等价的,如浮点运算既可以由软件实现,也可以由专门的硬件实现。

固件:是一种软件的固化,其目的是为了加快软件的执行速度。

可靠性:可靠性是指系统或产品在规定的条件和规定的时间内,完成规定功能的能力。

产品可靠性定义的要素是三个“规定”:“规定条件”、“规定时间”和“规定功能”。

MTTF:平均无故障时间,指系统自使用以来到第一次出故障的时间间隔的期望值。

MTTR:系统的平均修复时间。

MTBF:平均故障间隔时间,指相邻两次故障之间的平均工作时间。

可用性:指系统在任意时刻可使用的概率,可根据MTTF、MTTR和MTBF等指标计算处系统的可用性。

清华大学本科计算机课程介绍

清华大学本科计算机课程介绍
本科生课程介绍
课号:00240013 学分: 3 课程名称 中文 课程属性:全校任选 英文 开课学期:秋、春 Fundamentals of Computer-aided Design 出版社 清华大学出版社 出版年月 2002 年 8 月
计算机辅助设计技术基础 书名 作者
使用教材
计算机辅助设计技术基 础教程
本课程是计算机科学与技术系为全校本科生开设的一门重要的计算机专业基础 课,目的是培养学生的软件工程素质,提高学生的软件开发能力。 本课程以软件生命周期的主要活动为主线,从软件及软件工程的历史和发展、软 件开发过程、需求分析、软件设计、程序编码、软件测试、软件维护、软件项目管理、 标准及规范等方面全面介绍软件工程的基本理论、方法、技术和工具。
课号: 30240273 课程名称
学分: 3 中文
课程属性:本科必修 开课学期: 春季 数据结构 书名 作者 英文 Data Structure 出版社 出版年月 1997
使用教材 参考书 讲课对象 课 程 简 介
数据结构(C 语言版)
严蔚敏,吴伟民 清华大学出版社
[1] Kruse, et.al. Data Structures & Program Desing in C. [2] Knuth. The Art of Computer Programming. Volume 1. 本科生 适用专业 工业工程系 先修课 C 语言程序设计
This course focuses on the basic concepts, principles, algorithms and applications of computer-aided design(CAD), it mainly consists of the following topics: software and hardware system of CAD, two-dimensional transformations, line clipping, raster display of 2D graphics, curves Introduction and surfaces, solid modeling, three-dimensional transformations, three-dimensional viewing, visible-surface determination, basic illumination models, and introductions to AutoCAD, 3DMAX 5.0 and OpenGL. It is an ideal choice for students who want to learn the rudiments of this dynamic and exciting CAD technology. 姓 名 讲 课 教 师 职称 主要教学和科研领域 主要教学领域: (1)承担全校计算机辅助设计技术基础 课教学; (2)承担研究生的小波分析及其应用课教学; 主要研究领域:小波分析及其应用,科学计算可视化, 计算机图形学,几何造型和图象处理。 (1)承担全校计算机辅助设计技术基础课教学

清华大学学报(自然科学版)

清华大学学报(自然科学版)

( ) : 3 4 3 5 6 5 基于支持向量机的分级调制识别方法 …………………………………………… 李俊俊,陆明泉,冯振明 " ) % " " ( ) : 3 4 3 5 6 B 无线传感器网络中的能量有效空时分集算法 …………………………………… 李安新,王有政,许帏宇,等 " ) % " ) 3 4 3 5 6 4 支持高速城域无线F G接入的双脉冲预约协议 …………………………………… 姜红旗,林孝康 3 4 3 5 6 8 延时反馈多天线信道的线性预编码方案 ………………………………………… 程锦霞,周世东,姚 彦 ( ) : " ) % " & ( ) : " ) % $ !
炫,王生进,丁晓青 晔,崔慧娟,唐
3 4 6 3 6 2 基于谱减的语音增强算法的改进 ………………………………………………… 李 晔,崔慧娟,唐 昆 / 3 4 6 3 6 A ! 2相移非正方形 ; > ! <; 调制方式 …………………………………………… 刘昌清,杨知行,郭兴波 3 4 6 3 6 5 专用网 D 7 G E 协议性能优化研究 ………………………………………………… 杨 洋,陆 洋,林孝康 基于 的大型网络仿真场景生成技术………………………………………… 李惠杰,徐晓慧,林孝康 3 4 6 3 6 B R ; <
健,王作英
・ 计算机科学与技术 ・
( ) : ! " ! # # * 面向集群的消息传递并行程序容错系统 ………………………………………… 薛瑞尼,张悠慧,陈文光,等 " ! # % ( ) : ! " ! # # + 基于用户反馈和增量学习的垃圾邮件识别方法 ………………………………… 王 鑫,陈光英,段海新,等 " ! % " 基于幅度差平方和函数的基音周期提取算法 …………………………………… 刘 建,郑 方,吴文虎 ( ) : ! " ! # . ! " ! % ) ( ) : ! " ! # . # 基于概率频度的普通话韵律结构预测统计模型 ………………………………… 郑 敏,蔡莲红 " ! % * ( ) : 0 9 @ 2 ………………………………………… 朱子玉,李三立,都志辉,等 " ! * ( ! " ! # . . 基于网格的先进分布式仿真系统 & ! " ! # . 1 基于语音声学特征的情感信息识别 ……………………………………………… 蒋丹宁,蔡莲红 ! " ! # . : 高性能可重构指令集架构模拟技术 ……………………………………………… 王 琦,顾 瑜,汪东升 ! " ! # . < 基于上下文相关置信度打分的语音确认方法 …………………………………… 孙 辉,郑 ! " ! # . " 改进的扫描森林测试结构 ………………………………………………………… 李开伟,向 方,吴文虎 东 ( ) : " ! * # ( ) : " ! $ " ( ) : " ! $ ) (6 B 基于镜像学习和复合二次距离的手写汉字识别 ………………………………… 刘海龙,丁晓青 " * $ ! ’ ( 基于 判决树的视频多路传输 ……………………………………………… 路 羊,汪志兵,崔慧娟,等 ( ) : 3 4 3 8 6 4 ; ’ / M O " * $ ! ) ’ 3 4 3 8 6 8 基于 D : N 信息的H 1 F P 2编码算法 ………………………………………………… 尚俊卿,刘长松,丁晓青 正交频分多址接入系统的上行载波同步跟踪方法 ……………………………… 倪祖耀,匡麟玲,陆建华 3 4 3 8 6 9 3 4 3 8 6 = 利用语音残留冗余的 Q ( G : 译码算法 …………………………………………… 田秋玲,王 3 4 3 8 2 3 N > ( 域对比度最小化解 7 < N( @ * /模糊………………………………………… 于明成,许 ? ? 3 4 3 8 2 6 基于概率图模型技术的柱面全景图生成算法 …………………………………… 赵 3 4 3 8 2 2 基于 G J; 扫描算法的启动子区域统计分析 …………………………………… 荀 基于能量和鉴别信息的语音端点检测算法 ……………………………………… 李 3 4 3 8 2 A 靓,张 稼,彭应宁 ( ) : " * $ ! ) * ( ) : " * $ ! % "

DistributedSystemsPrinciplesandParadigms中文版书名分布

DistributedSystemsPrinciplesandParadigms中文版书名分布
Zhuang, S.Q.,“On Failure Detection Algorithms in Overly Networks” 2005
Marcus,Sten : Blueprints for High Availablity
Birman, Reliable Distributed Systems
Byzantine Failure问题:
Pease,M., “Reaching Agreement in the Presence of Faults” J.ACM,1980
Lamport,L.: “Byzantine Generals Problem. ” ACM T ng.syst. 1982
Shooman,M.L: Reliability of Computer Systems and Networks :Fault Tolerance, Analysis, and Design. 2002
Tanisch,P., “Atomic Commit in Concurrent Computing. ” IEEE Concurrency,2000
集中式体系结构:C/S
分布式体系结构:
点对点系统(peer-peer system):DHT(distributed hash table),例如Chord
随机图(random map)
混合体系结构:
协作分布式系统BitTorrent、Globule
自适应软件技术:
①要点分离
②计算映像
③基于组件的设计
Henning,M., “A New Approach to Object-Oriented Middleware”
第11章分布式文件系统
NFS (Network File System):远程访问模型

虚拟网络存储系统自适应数据分配策略

虚拟网络存储系统自适应数据分配策略

虚拟网络存储系统自适应数据分配策略
黄河清;曹元大;宋晓华
【期刊名称】《计算机工程》
【年(卷),期】2007(033)019
【摘要】在虚拟网络存储系统中通常包含各种异构的存储设备节点.基于同构系统的传统数据分配和放置策略并不能针对异构存储设备的性能差异来进行数据分配,降低了虚拟网络存储系统的性能.该文提出一种自适应的数据分配策略,能够根据存储设备节点的性能差异有效地进行数据分配.实验证明,该策略能够充分发挥异构存储设备的性能,有效解决虚拟网络存储系统的数据放置不平衡问题,提高虚拟网络存储系统的利用率.
【总页数】3页(P23-25)
【作者】黄河清;曹元大;宋晓华
【作者单位】北京理工大学计算机科学与技术学院,北京,100081;北京理工大学计算机科学与技术学院,北京,100081;北京理工大学计算机科学与技术学院,北
京,100081
【正文语种】中文
【中图分类】TP393
【相关文献】
1.异构机群下数据流自适应分配策略 [J], 郭文忠;陈国龙;夏添
2.基于网格存储系统的自适应数据分配策略 [J], 黄河清;曹元大;宋晓华
3.虚拟网络存储系统自适应性研究 [J], 刘朝斌;程欣
4.面向大数据应用的自适应带宽分配策略 [J], 姜晶
5.面向大数据应用的自适应带宽分配策略 [J], 姜晶
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高等计算机系统结构-清华大学计算机系

高等计算机系统结构-清华大学计算机系

8.超立方体
0-立方体
1-立方体
2-立方体
3-立方体
பைடு நூலகம்
4-立方体
一个n-立方体由N = 2n个结点构成,它们分 布在n维上,每维有两个结点。直径为n,结 点度为n,对称。由于结点度随维数线性增加, 所以超立方体不是一种可扩展结构。 例子: Intel的iPSC/1、iPSC/2、nCUBE
9.带环立方体
第三章 互连与通信
3.1 互连网络的作用 3.2 静态网络 3.3 动态网络 3.4 通信问题
3.1 互连网络的作用
定义:由开关元件按一定拓扑结构和控制方 式构成的网络以实现计算机系统内部多个处 理机或多个功能部件间的相互连接。 操作方式: 同步通信(Synchronous Communication) 异步通信(Asynchronous Communication) 控制策略: 集中控制(Centralized control) 分布控制(Distributed control)
其中,k称为基数(radix),n称为维 数(dimension)。 k元n-立方体的结点可以用基数为k的n 位地址A = a0 a1 a2 ... an来表示,其中ai代表第i 维结点的位置。
树形的扩展:
带 环 树
二 叉 胖 树
这两种结构都可以缓解根结点的瓶颈问题。
6.星形
星形实际上是一种二层树(如右图)。有N 个结点的星形网络,有N - 1条链路,直径为2, 最大结点度为N - 1,非对称,等分宽度为1。
7.网格
有N个结点的rr网格(其中 r N ),有 2N - 2r条链路,直径为2(r-1),结点度为4, 非对称,等分宽度为r。
网络规模:网络中结点数,表示该网络功 能连结部件的多少。 等分宽度:某一网络被切成相等的两半时, 沿切口的最小边数称为该网络的等分宽度。 结点间的线长:两个结点间的线的长度。 对称性:从任何结点看,拓扑结构都一样, 这种网络实现和编程都很容易。 结点是否同构。 通道是否有缓冲。

2021年清华大学计算机科学与技术专业《计算机组成原理》科目期末试卷A(有答案)

2021年清华大学计算机科学与技术专业《计算机组成原理》科目期末试卷A(有答案)

2021年清华大学计算机科学与技术专业《计算机组成原理》科目期末试卷A(有答案)一、选择题1、下列关于一地址指令的说法正确的是()。

A.只有一个操作数B.一定有两个操作数,其中一个是隐含的,完成功能(A)OP(ACC)C.如果有两个操作数,则两个操作数相同,完成功能(A)OP(A)D.可能有两个操作数,也可能只有一个操作数2、寄存器间接寻址方式中,操作数在()中。

A.通用寄存器B.堆栈C.主存单元D.指令本身3、一个浮点数N可以用下式表示:N=mr me,其中,e=rc g;m:尾数的值,包括尾数采用的码制和数制:e:阶码的值,一般采用移码或补码,整数;Tm:尾数的基;re:阶码的基;p:尾数长度,这里的p不是指尾数的:进制位数,当ra=16时,每4个二进制位表示一位尾数;q:阶码长度,由于阶码的基通常为2,因此,在一般情况下,q就是阶码部分的二进制位数。

研究浮点数表示方式的主要目的是用尽量短的字长(主要是阶码字长q和尾数字长的和)实现尽可能大的表述范围和尽可能高的表数精度。

根据这一目的,上述6个参数中只有3个参数是浮点数表示方式要研究的对象,它们是()。

A.m、e、rmB. rm、e、rmC.re、p、qD. rm、p、q4、某数采用IEEE754标准中的单精度浮点数格式表示为C6400000H,则该数的值是()。

A.-1.5×213B.-1.5×212C.-0.5×213D.-0.5×2125、下列为8位移码机器数[x]移,当求[-x]移时,()将会发生溢出。

A.11111111B.00000000C.10000000D.011l1l116、某机器字长32位,存储容量64MB,若按字编址,它的寻址范围是()。

A.8MB.16MBC.16MD.8MB7、关于LRU算法,以下论述正确的是()。

A.LRU算法替换掉那些在Cache中驻留时间最长且未被引用的块B.LRU算法替换掉那些在Cache中驻留时间最短且未被引用的块C.LRU算法替换掉那些在Cache中驻留时间最长且仍在引用的块D.LRU算法替换掉那些在Cache中驻留时间最短且仍在引用的块8、CPU中不包括()。

清华计算机组成原理习题课课件提高题1-6章

清华计算机组成原理习题课课件提高题1-6章
• 双重分组跳跃进位链 就是将n位全加器分成几个大组, 每个大组又包含几个小组,,而每个大组内所包含的各 个小组的最高进位是同时形成的,大组与大组间采用串 行进位。因各小组最高进位是同时形成的,,小组内的 其它进位也是同时形成的,,故有小组内并行、小组兼 并型、大组间串行之称。如使用8个74181和两个74182 芯片构成的32位并行加法器。两个74182之间是串型的。 详2见019/高6/28等教育出版社出计版算机唐组成朔原理非编著的计算机组成2原理。
2019/6/28
计算机组成原理
18
5.9 基址寄存器的内容为2000H,(H表示十六 进制),变址寄存器的内容为030AH,指令的地 址码为3FH,当前正在执行的指令所在地址为 2B00H,请求出变址值(考虑基址)和相对编址 两种情况下的访存有效地址(实际地址)。
解答:
采用变址方式时,
EA=2000H+030AH+3FH=2349H
6
3.13 设X=2-011×0.110100,Y=2-100×-0.101110。按 下列运算步骤求[X+Y]补 ,其中阶码4位(含1位符号 位),尾数7位(含 1位符号位)。
①求阶差
②对阶 ③尾数运算
④结果规格化
解答:
①阶差△E为1。
②对阶。
Y的阶码小,应使Y的尾数右移1位,阶码加1。此 时X的阶码为11101,尾数为11.101001。
• 4.6 比较静态存储器和动态存储器的存储原 理和特点。
2019/6/28
计算机组成原理
10
• 5.1A 某指令系统指令定长12位,每个地址段3位。 试提出一种分配方案,要求该指令系统有4条三 地址指令,8条二地址指令,180条单地址指令。

大数据开发工程师招聘笔试题与参考答案(某大型央企)2025年

大数据开发工程师招聘笔试题与参考答案(某大型央企)2025年

2025年招聘大数据开发工程师笔试题与参考答案(某大型央企)(答案在后面)一、单项选择题(本大题有10小题,每小题2分,共20分)1、大数据开发工程师在处理海量数据时,以下哪种技术通常用于提高数据处理速度和效率?()A、关系型数据库管理系统B、分布式文件系统C、数据仓库技术D、内存数据库2、在Hadoop生态系统中,用于实现分布式计算和存储的框架是?()A、HiveB、MapReduceC、ZookeeperD、HBase3、题干:大数据开发工程师在数据仓库设计中,以下哪种数据模型最适合于支持复杂查询和快速数据访问?A、星型模型B、雪花模型C、星座模型D、星云模型4、题干:在处理大数据时,以下哪种技术可以有效地提高数据处理速度和效率?A、分布式文件系统B、关系型数据库C、NoSQL数据库D、内存数据库5、以下哪项不是大数据开发工程师常用的编程语言?A. PythonB. JavaC. C++D. SQL6、在Hadoop生态系统中,以下哪个组件用于实现分布式文件存储?A. HBaseB. HiveC. YARND. HDFS7、在Hadoop生态系统中,以下哪个组件主要用于处理大规模数据的分布式存储?A. HDFSB. YARNC. HiveD. HBase8、在数据分析中,以下哪个算法通常用于分类问题?A. K-MeansB. Decision TreeC. KNN(K-Nearest Neighbors)D. SVM(Support Vector Machine)9、大数据开发工程师在处理海量数据时,以下哪种技术通常用于提高数据处理的效率?A. 关系型数据库B. NoSQL数据库C. MapReduceD. 关系型数据库与NoSQL数据库结合 10、以下哪个不是Hadoop生态系统中用于处理大数据分析的技术?A. HiveB. HBaseC. PigD. Spark二、多项选择题(本大题有10小题,每小题4分,共40分)1、以下哪些技术是大数据开发工程师在处理海量数据时通常会使用的?()A、Hadoop生态系统中的HDFS、MapReduce、HiveB、Spark生态系统中的Spark Core、Spark SQL、Spark StreamingC、NoSQL数据库,如MongoDB、Cassandra、RedisD、关系型数据库,如MySQL、Oracle、SQL Server2、大数据开发工程师在数据预处理阶段通常会进行哪些操作?()A、数据清洗,包括去除重复数据、处理缺失值B、数据集成,将来自不同数据源的数据合并C、数据转换,将数据格式转换为适合分析的形式D、数据归一化,确保不同数据集之间的一致性E、数据脱敏,对敏感数据进行加密或屏蔽3、以下哪些技术栈是大数据开发工程师通常需要掌握的?()A、Hadoop生态系统(包括HDFS、MapReduce、Hive、HBase等)B、Spark生态圈(包括Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming等)C、NoSQL数据库(如MongoDB、Cassandra、Redis等)D、关系型数据库(如MySQL、Oracle等)E、机器学习框架(如TensorFlow、PyTorch等)4、以下关于大数据处理流程的描述,正确的是()A、数据采集是大数据处理的第一步,包括从各种数据源获取数据B、数据预处理包括数据清洗、数据转换和数据去重等C、数据存储是将处理后的数据存储到分布式文件系统或数据库中D、数据分析是通过统计、机器学习等方法对数据进行挖掘和解释E、数据可视化是将数据分析的结果以图形、图表等形式展示出来5、以下哪些技术是大数据开发工程师在处理大数据时可能会使用到的?()A、Hadoop生态圈中的HDFS、MapReduceB、Spark和Spark StreamingC、Flink和StormD、MySQL和OracleE、Elasticsearch和Kibana6、以下哪些工具或平台是用于大数据开发工程师进行数据可视化和分析的?()A、TableauB、Power BIC、DatawrapperD、D3.jsE、Jupyter Notebook7、以下哪些技术栈是大数据开发工程师在项目中常用的?()A、Hadoop生态圈(HDFS、MapReduce、Hive、HBase等)B、Spark生态圈(Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming等)C、FlinkD、KafkaE、Redis8、以下关于大数据处理流程的描述,正确的是?()A、数据采集是大数据处理的第一步,包括数据的收集和预处理B、数据存储是将采集到的数据存储到合适的存储系统中,如HDFSC、数据处理包括数据的清洗、转换和聚合等操作D、数据挖掘是从处理过的数据中提取有价值的信息或知识E、数据展示是将挖掘到的信息通过图表、报表等形式呈现给用户9、以下哪些技术栈是大数据开发工程师在项目开发中可能需要熟练掌握的?()A. Hadoop生态系统(包括HDFS、MapReduce、YARN等)B. Spark生态(包括Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming等)C. Kafka消息队列D. Elasticsearch全文检索E. MySQL关系型数据库 10、以下哪些行为符合大数据开发工程师的职业规范?()A. 严格遵守公司代码审查和代码提交规范B. 在遇到技术难题时,首先尝试通过查阅资料和向同事求助解决C. 在团队协作中,积极分享自己的经验和知识D. 对于新技术的学习,只关注自己负责的模块,不关心其他模块E. 在项目中,遇到问题及时向上级汇报三、判断题(本大题有10小题,每小题2分,共20分)1、大数据开发工程师在工作中,Hadoop生态系统中的HDFS(Hadoop Distributed File System)主要用于存储非结构化和半结构化的大数据文件。

计算机体系结构学科发展简介

计算机体系结构学科发展简介

Fig1。4, p10
计算机设计技术人员的任务
明确具体的功能要求,因为来自市场的功 能要求往往是不明确的
明确最主要的任务是什么,最主要的功能 往往是使用最频繁的部件,做好了最主要 部件的设计对提高性能影响最大。
优化设计——根据不同准则来选择最优的 设计方案,例如前面介绍过对于个人机、 服务器和嵌入式计算机的不同优化目标
2.流水线技术
简介:流水线是一种多条指令重叠执行的实现 技术
这是理想流水线的性能:达到每一个时钟周期 可以完成一条指令
与指令串行执行相比较,速度提高5倍
流水线的竞争
实际流水线不可能像上述理想流水线那 样完美
存在三种流水线竞争
结构竞争:由硬件资源不足造成流水线停顿 数据竞争:由前后指令之间存在数据相关性
1980年代产生了新的机型:
个人(PC)机、工作站、服务器
主要按用途来分类
1990年代产生了嵌入式系统:
高性能家电、机顶盒、电子游戏机、手机、网络路 由器、交换机等
这里微处理器成为设备的一个组件,如马达所起的 作用,主要不是作计算用
计算机的新分类
台式机 服务器 嵌入式计算机
(CPU)时间 IC——代码的指令条数(Instruction Comt),
与指令集设计编译器的优化有关 CPI——平均执行每条指令的时钟周期数,与
指令集设计、体系结构等技术有关 CC——时钟周期(Clock Cyde)与计算机组成,
IC工艺等技术有关
缩短CPI成为缩短CPUtime 的主要技术途径
指令多发射处理器有两类:
超标量处理器(Superscalar precessors) 超长指令字处理器(VLIW-very

超级计算技术的存储和文件系统介绍

超级计算技术的存储和文件系统介绍

超级计算技术的存储和文件系统介绍超级计算技术的存储和文件系统在当今高性能计算中扮演着至关重要的角色。

这些系统被设计用于处理巨大的数据量和复杂的计算任务,以满足科学研究、工程模拟、天气预报等领域的需求。

本文将介绍超级计算技术的存储和文件系统的基本概念和特点,以及它们在高性能计算中的应用。

超级计算技术的存储系统是用于存储和管理大规模数据的关键组件。

存储系统需要具备高性能、高可靠性和高可扩展性。

为了实现这些目标,存储系统通常采用分布式存储架构,将数据分散存储在多个设备或节点上。

这样一来,多个节点可以并行处理存储和检索任务,大大提高了系统的性能和可靠性。

在超级计算中,存储系统通常采用分层架构,包括高速缓存、高性能存储和长期存储等多层次结构。

高速缓存主要用于存放计算节点的临时计算结果,以减少数据的读取延迟。

高性能存储用于存储大规模数据和计算任务的输入输出,具有快速读写速度和低延迟。

长期存储则用于长期保存重要的数据集和结果,并提供数据备份和恢复功能。

超级计算技术的文件系统是存储系统的一种重要组成部分,用于管理存储在存储系统中的数据。

文件系统提供了一个统一的接口,使用户能够方便地访问和管理存储中的文件和目录。

文件系统需要支持大规模文件和目录、高性能读写操作以及并行访问等特性,以满足超级计算中大规模数据处理的需求。

在超级计算中,常见的文件系统包括并行文件系统(Parallel File Systems)、分布式文件系统(Distributed File Systems)和对象存储系统(Object Storage Systems)等。

并行文件系统通过将文件和数据划分为多个块,并将这些块分散存储在多个存储节点中,实现了高效的并行读写操作。

分布式文件系统通过将文件和数据分散存储在多个存储节点中,并提供分布式访问和管理功能,实现了高可用性和可扩展性。

对象存储系统则以对象为单位存储和管理数据,通过元数据和分布式存储技术实现了高度可扩展和高可靠性的存储服务。

计算机组成第7章.ppt

计算机组成第7章.ppt
1. 主存储器存放当前正在执行的程序和数据,CPU从中 读取指令和存取数据;
2. 随着IO设备的增加,数据传输速度加快,DMA 技术 和IO 通道技术广泛使用,直接在存储器和 IO设备间 传送数据;
3. 共享存储器的多处理机的出现,需要利用存储器存放 共享的数据,实现处理机间通信。
对存储器系统的要求
② 分散刷新(存取周期为1μs) 以 32×32 矩阵为例
W/R
W/R
REF
0
tM tR
W/R
W/R
W/R
REF
REF
30
31
W/R REF
tC
刷新间隔 32 个读写周期
tC = tM + tR
无 “死区”
读写 刷新 (存取周期为 0.5 μs + 0.有关
包含性原则
处在内层存储器中的信息一定被包含在其外层 的存储器中,反之则不成立。即内层存储器中 的全部信息是其相邻外层存储器中一部分信息 的复制品。
2、主存储器与CPU的连接
计算机中存储正处在运行中的程序和数据(或一部分) 的部件,通过地 址、数据、控制三类总线与 CPU等其他部件连通。
AB k 位(给出地址)
存储器系统的设计目标
尽可能快的存取速度:
应能基本满足CPU对数据的要求
尽可能大的存储空间:
可以满足程序对存储空间的要求
尽可能低的单位成本:
(价格/位)应在用户能够承受范围内
年份
1980 1981
1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000

2022年安徽理工大学计算机科学与技术专业《操作系统》科目期末试卷B(有答案)

2022年安徽理工大学计算机科学与技术专业《操作系统》科目期末试卷B(有答案)

2022年安徽理工大学计算机科学与技术专业《操作系统》科目期末试卷B(有答案)一、选择题1、为支持CD-ROM小视频文件的快速随机播放,播放性能最好的文件数据块组织方式是()。

A.连续结构B.链式结构C.直接索引结构D.多级索引结钩2、文件系统采用多级目求结构的目的是()。

A.减少系统开销B.节约存储空间C.解决命名冲突D.缩短传送时间3、在个交通繁忙的十字路口,每个方向只有一个车道,如果车辆只能向前直行,而不允许转弯和后退,并未采用任何方式进行交通管理。

下列叙述正确的是()。

A.该十字路口不会发生死锁,B.该十字路口定会发生死锁C.该上字路口可能会发生死锁,规定同时最多3个方向的车使用该十字路是最有效的方法D.该十字路口可能会发生死锁,规定南北方向的两个车队和东西方向的两个车队互斥使用十字路口是最有效的方法4、下面哪个特征是并发程序执行的特点()。

A.程序执行的间断性B.相通信的可能性C.产生死锁的可能性D.资源分配的动态性5、某计算机系统中有8台打印机,有K个进程竞争使用,每个进,程最多需要3台打印机,该系统可能会发生死锁的K的最小值是()A.2B.3C.4D.56、在段页式分配中,CPU每次从内存中取一次数据需要()次访问内存。

A.1B.2C.3D.47、在请求分页系统中,页面分配策略与页面置换策略不能组合使用的是()。

A.可变分配,全局置换B.可变分配,局部置换C.固定分配,全局置换D.固定分配,局部置换8、下列指令中,不能在用户态执行的是()A.trap指令B.跳转指令C.压栈指令D.关中断指令9、下列选项中,会导致用户进程从用户态切换到内核态的操作是()I.整数除以零 II.sin函数调用 III.read系统调用A.仅I、IIB.仅I、IIIC.仅II、IIID. I、II和II10、下列关于SPOOLing的叙述中,不正确的是()A.SPOOLing系统中必须使用独占设备B.SPOOLing系统加快了作业执行的速度C.SPOOLing系统使独占设备变成了共享设备D.SPOOLing系统利用了处理器与通道并行上作的能力11、下列关于SPOOLing技术的叙述中,错误的是()A.需要外存的文持B.需要多道程序设计技术的支持C.可以让多个作业共享一台独占设备D.由用户作业控制设备与输入/输出之间的数据传送12、用户程序发出磁盘1/0请求后,系统的正确处理流程是()A.用户程序→系统调用处理程序→中断处理程序→设备驱动程序B.用户程序→系统调用处理程序→设备驱动程序→中断处理程序C.用户程序→设备驱动程序→系统调用处理程序→中断处理程序D.用户程序→设备驱动程序→中断处理程序→系统调用处理程序二、填空题13、输入输出操作异常结束中断可能是由__________故障或设备__________引起的。

存储的块级虚拟化技术解读

存储的块级虚拟化技术解读

存储的块级虚拟化技术解读史彤【期刊名称】《移动通信》【年(卷),期】2013(37)22【摘要】存储的传统底层RAID技术自商用以来已经有30年时间了,但随着数据量的增大和单盘片容量的扩大,原有RAID技术问题越来越明显。

由此提出了新的底层RAID技术--块级虚拟化技术,将单盘片重新规划,抽象了存储的真实物理地址,在软件层面上,它解析逻辑IO请求,将其映射成正确的物理地址。

这种架构的创新,使存储性能和安全性得到大幅提升。

%The traditional underlying RAID technology has been 30 years, but with the increasing amount of data and the expansion of single disc capacity, the problems of original RAID technology become more and more apparent. New underlying RAID technology, namely block-level virtualization technology, is proposed, which will replan single disc and abstract the real physical address. It can analyze logic IO request and map it into the correct physical address using software. The innovation of this architecture greatly improves the storage performance and the security.【总页数】6页(P53-57,61)【作者】史彤【作者单位】中国移动通信集团设计院有限公司,北京100080【正文语种】中文【中图分类】TP391.9【相关文献】1.基于云存储的块级连续数据保护系统 [J], 顾瑜;刘川意;鞠大鹏;汪东升2.基于块级的分级存储数据特征模型及其应用研究 [J], 施光源;王恩东;张宇3.基于服务器虚拟化技术和存储虚拟化技术的医院双活数据中心的建立 [J], 周锦4.极致性能、安全可靠阿里云推出首个企业级块存储产品 [J],5.云计算分布式块存储系统总体技术要求标准解读 [J], 陈志峰因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。

亮晶名词解释

亮晶名词解释

亮晶名词解释1. 人工智能(AI):人工智能是利用计算机科学和数学原理的方法,实现人类智能的机器系统。

它主要包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉、大数据分析等核心技术。

2. 区块链(Blockchain):区块链是一种分布式数据库,具有去中心化、不可篡改、高可靠和高安全性等特点。

它适用于金融、物流、医疗、政府等多个领域。

3. 虚拟现实(VR):虚拟现实是一种模拟现实世界环境的技术,通过头戴式显示器、手柄等设备,用户可以体验沉浸式的虚拟世界,用于游戏、教育等领域。

4. 机器学习(Machine Learning):机器学习是人工智能技术的一种,通过给计算机提供大量的数据和算法,使其从中学习并不断改进,最终实现自主的决策和预测。

5. 人机交互(HCI):人机交互是研究人类与计算机之间交互和界面设计的科学。

它涵盖了认知心理学、人类工学、计算机科学等多个学科,用于优化用户体验。

6. 大数据(Big Data):大数据是指包括数据获取、存储、管理、分析等在内的一系列技术体系。

它的特征包括数据量大、数据种类多、数据速度快和数据价值高等。

7. 智能制造(Smart Manufacturing):智能制造是利用先进技术,构建高效、智能、柔性、可持续的制造生态系统。

它包括云计算、物联网、人工智能等多项技术。

8. 物联网(IoT):物联网是一种互联网技术,通过无线网络将日常生活中的物品和设备连接在一起,实现物与物、人与物之间的互联互通。

9. 云计算(Cloud Computing):云计算是一种将计算、存储、网络等资源通过互联网提供给用户使用的技术。

它包括公有云、私有云、混合云等多种形式。

10. 5G:5G是第五代移动通信技术,具有超高的速度、低延迟、人机物三位一体的通信能力。

它适用于自动驾驶、智能物流、智能制造等领域。

百问百答

百问百答
17.HDFS的市值团队是谁?
市值是俄罗斯方和各大矿池共同维护的,有了矿池共识才有好的市值结果。
18.怎么购买HDFS
HDFS上线了kuangbi全球交易所,详细购买操作教程可以到网盘下载,链 接:https:///s/1iHilRiVIiL3bddv5ygYKhQ 提取码:haxx
23.发展新矿工接入矿机后,币只能从交易所买吗?
可以选择在交易所进行抢购,也可以选择场外交易。
24.家庭版矿机最高多少TB?
家庭版最高是32TB的容量
25.奖励机制的一批二批是什么意思?
HDFS设有容量接入发展奖励:
26.HDFS一个APP能够绑定多少台矿机?
绑定矿机的数量无限制
27.一个人能注册多少个HDFS账户?
POC共识机制的硬盘挖矿模式,硬盘价格低(公开透明)、电力消耗极低、噪音小,挖矿 对硬盘的损耗也极低,随时可以回收使用,甚至转卖。
算力中心化:比特币挖矿(POW)工业化的趋势已经不可避免,比特大陆和嘉楠耘智为
代表的矿业巨头垄断了矿机更新使用权,大多数效率低下的个体矿工和小型矿工被市场淘 汰。
POC硬盘挖矿低成本、低消耗的特性,实现了人人皆可挖矿,大大减低了算力中心化的可 能性。
21.矿币全球交易所App总是出现错误
因为矿币全球交易所App刚上线不久,目前技术团队对App不断进行更新完善中,难免会对 用户体验造成一定影响,完善后就不会有这些问题了。
22.怎么参加HDFS种子节点
参与种子节点是双向考核,要求是在一个月之内能够达到300名有效矿工数量,(有效矿 工标准为4TB容量)。
交易速度:区块链技术是通过对区块达成共识后,将区块变成不可逆转,并在链上记录。
区块链的资金交易需要产生区块,打包上传到链上进行广播和节点确认,一个区块要达成 共识取决于节点数和生产块的时间,这也就导致了交易确认时间变长(例如比特币POW机 制,节点数多、区块的产生为10分钟)。区块链上的交易会立即发送到链上进行广播,当 交易数量大时造成网络拥堵,交易速度同样受阻。

2022年清华大学计算机科学与技术专业《计算机系统结构》科目期末试卷B(有答案)

2022年清华大学计算机科学与技术专业《计算机系统结构》科目期末试卷B(有答案)

2022年清华大学计算机科学与技术专业《计算机系统结构》科目期末试卷B(有答案)一、选择题1、下列说法正确的是()A."一次重叠"是一次解释一条指令B."一次重叠"是同时解释相邻两条指令C.流水方式是同时只能解释两条指令D."一次重叠"是同时可解释很多条指令2、在系统结构设计中,提高软件功能实现的比例会( )。

A.提高解题速度B.减少需要的存贮容量C.提高系统的灵活性D.提高系统的性能价格比3、若输入流水线的指令既无局部性相关,也不存在全局性相关,则()。

A.可获得高的吞吐率和效率B.流水线的效率和吞吐率恶化C.出现瓶颈D.可靠性提高4、多处理机的各自独立型操作系统()。

A.要求管理程序不必是可再入的B.适合于紧耦合多处理机C.工作负荷较平衡D.有较高的可靠性5、对系统程序员不透明的应当是( )。

A.Cache存贮器XB.系列机各档不同的数据通路宽度C.指令缓冲寄存器D.虚拟存贮器6、在流水机器中,全局性相关是指( )。

A.先写后读相关B.先读后写相关C.指令相关D.由转移指令引起的相关7、计算机系统结构不包括( )。

A.主存速度B.机器工作状态C.信息保护D.数据8、虚拟存储器常用的地址映象方式是( )A.全相联B.段相联C.组相联D.直接9、块冲突概率最高的Cache地址映象方式是( )A.段相联B.组相联C.直接D.全相联10、除了分布处理、MPP和机群系统外,并行处理计算机按其基本结构特征可分为流水线计算机,阵列处理机,多处理机和()四种不同的结构。

A.计算机网络B.控制流计算机C.机群系统D.数据流计算机11、浮点数尾数基值rm=8,尾数数值部分长6位,可表示的规格化最小正尾数为( )A.0.5B.0.25C.0.125D.1/6412、下列关于虚拟存贮器的说法,比较正确的应当是( )A.访主存命中率随页面大小增大而提高B.访主存命中率随主存容量增加而提高C.更换替换算法能提高命中率D.在主存命中率低时,改用堆栈型替换算法,并增大主存容量,可提高命中率13、在计算机系统设计中,比较好的方法是( )A.从上向下设计B.从下向上设计C.从两头向中间设计D.从中间开始向上、向下设计14、计算机系统结构不包括()A.主存速度B.机器工作状态C.信息保护D.数据表示15、费林按指令流和数据流的多倍性把计算机系统分类,这里的多倍性指()。

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ISSN 1000-0054CN 11-2223/N 清华大学学报(自然科学版)J T singh ua Un iv (Sci &Tech ),2007年第47卷第1期2007,V o l.47,N o.128/41108-111块级别的海量存储虚拟化系统王 迪, 舒继武, 薛 巍, 沈美明(清华大学计算机科学与技术系,北京100084)收稿日期:2005-10-20基金项目:国家自然科学基金资助项目(60473101);国家“九七三”重点基础研究项目(2004CB318205)作者简介:王迪(1979-),男(汉),北京,博士研究生。

通讯联系人:舒继武,副教授,E-mail:shujw @ts 摘 要:为了适应海量规模存储环境的要求,设计并实现了一种块级别的带内存储虚拟化系统(A X U M )。

它使用连续空间段来组织虚拟盘和物理盘,减少了元数据的空间开销。

并通过实现目标器模式的虚拟化服务,提供良好的兼容性。

同时,A XU M 利用多节点协同工作消除了性能瓶颈。

实验结果表明:相对于普通网络磁盘,AX U M 虚拟化系统带来的延迟在0.6%以下,而该系统的数据处理能力仅受限于物理设备的性能,适用于海量存储网络环境。

关键词:存储网络;存储虚拟化;块级别;元数据中图分类号:T P 302.1文献标识码:A文章编号:1000-0054(2007)01-0108-04Block -level virtualization systemfor mass storage networksWANG Di ,SHU Jiwu ,XUE Wei ,SH EN Meiming (Department of Computer Science and T echnology ,T s inghua University ,Beij ing 100084,China )Abstract :A block-level in-b and storage virtualization system was developed for mass storage environments.Th e sys tem us escontinu ou s regions to organize vir tu al and phys ical dis ks,wh ich effectively r educes the m etadata space con sumption.The s ystem also implemen ts target-mode virtualization function s to provide good compatibility and can work w ith multiple n odes to elimin ate per formance bottleneck s.The tests s how that the system latency is w ithin 0.6%than normal netw ork dis ks,and its p roces sing ability is only lim ited by the physical devices in th e storag e netw ork.Key words :s torage netw ork;s torage virtualization;block-level;metadata信息技术的飞速发展造成了数据存储容量的不断增长,使用存储区域网络(SAN )成为发展趋势。

SAN 有良好的扩展性,新的存储设备可不断被加入,因此能够提供海量存储资源。

连接到存储网络的前端主机可通过光纤网络访问这些存储资源[1]。

但由于设备数量众多,逐一为每台主机分配设备不但繁琐,也无法保证对各设备的充分利用。

虚拟化技术将物理存储空间抽象成逻辑空间分配给前端主机,用户不必再关心数据存于何处;同时虚拟盘还能方便地实现共享控制和容量的改变,大大简化了存储资源的管理。

因此,在大规模存储系统中,虚拟化技术被广泛使用[2]。

存储虚拟化技术在国外起步较早,已有一定的研究成果。

如LVM (lo gical vo lum e manager)系统目前被广泛使用,并成为Linux 内核中的一部分。

但它在前端主机文件系统层实现,无法对SAN 中存储资源进行统一管理。

带外结构的虚拟化系统使用专门的元数据服务器解决了资源统一管理问题,但必须在各种操作系统的前端主机上都实现代理软件,因此对主机的加入和升级都有很大限制。

使用带内结构的虚拟化系统能很好地兼容各种前端主机和后台存储设备,但容易造成性能瓶颈。

另一方面,各种虚拟化系统普遍使用固定大小的空间单元进行空间管理,在设备数量众多的情况下,这种映射表结构会占用过多系统内存资源,增加了大规模资源管理的开销。

而近年来虚拟化技术的研究方向主要集中在性能自适应和面向具体应用的优化方法等[3,4],并未考虑海量存储网络的实际需求。

本文基于海量存储网络环境,设计并实现了一种块级别的带内存储虚拟化系统A XUM (autonom-ic extensible unified manag er )。

它利用连续空间段组织虚拟盘和物理盘,在存储网络中专门处理节点上实现目标器端的虚拟化服务。

AXUM 减少了虚拟化元数据的空间开销,并能提供良好的兼容性。

同时通过多节点协同工作消除了性能瓶颈,适用于海量存储网络环境。

1 AXUM 系统架构SAN 系统中,前端主机和后端存储设备通过光纤交换机连接在一起。

为提供虚拟化服务,AXU M 系统在存储网络中引入了专门的I/O 处理节点:VIC (virtualization intelligent controller )位于前端主机和后端存储设备之间。

为避免单个VIC 节点成为性能瓶颈,AXUM 使用多台VIC 组成虚拟化管理机群,将存储网络分为3个层次,即前端主机层、中间虚拟化层和后端存储设备层。

此时的存储网络结构如图1所示。

图1 加入AXUM 虚拟化系统的SAN 架构各VIC 上节点配有两块FC -HBA 卡,一块用启动器模式,查询存储网络中的设备并向设备发出I /O 指令;另一块用目标器模式对前端主机提供虚拟磁盘读写服务。

VIC 节点中有一个主节点,其它称为副节点。

主节点用来修改虚拟化配置并确定各节点的虚拟盘分配,而副节点只负责部分虚拟盘的读写命令处理。

各VIC 节点与一台管理主机通过以太网互连进行数据和信息交换。

图2 VIC 节点上的软件组织VIC 节点模块组织如图2,虚拟化系统的读写处理功能在各VIC 节点的SCSI 中间层(SCSI tar -get mid-level,ST ML)实现[5]。

光纤卡(FCP)驱动程序接收到前端发来的FC 数据帧后,把读写请求(SCSI 命令)或数据封装后交给STM L,这些命令根据AXU M 的元数据信息进行地址映射,再通过SCSI 驱动程序发送到对应的物理设备。

待命令处理完毕,ST ML 将结果通过光纤卡驱动反馈给前端主机。

信息统计模块记录各虚拟盘的访问频率和平均响应时间等。

LUNM ASK 模块配置各VIC 上哪些虚拟盘可开放给哪个主机访问[6]。

另外,在VIC 主节点,用户可通过配置工具对系统中的存储资源进行虚拟化配置。

配置后生成的元数据将通过管理控制模块发送到各副节点。

管理控制模块再根据各节点的统计信息进行LUN M asking 配置并把虚拟盘分配结果通知到各VIC 副节点。

2 AXUM 虚拟化系统关键技术2.1 简洁灵活的元数据组织结构通常在虚拟化系统中,使用固定大小的单元粒度对存储空间进行管理,如LVM 默认为32M B 。

因此,各设备空间映射表的大小是固定的,即使未进行任何虚拟化配置,元数据占用空间也会很大。

在AXUM 系统中,使用动态大小的连续空间段(只记录起始位置和段大小)来管理存储空间。

每个设备只需保存很少的空间段信息即可。

图3表示了分片数为3的RAID0方式虚拟盘(VD)和其中物理盘(PD 1)的元数据组织方式。

图3 AXUM 虚拟化系统的存储空间组织图3中存储段(sto rage segm ents ,SS )为虚拟盘的可用空间段,空闲段(fr ee segm ents,FS )为物理盘的可分配空间段。

由于AXU M 用空间段进行组织,因此,一般情况下能显著减少元数据所占存储容量,同时存储空间的管理粒度可达到扇区级别。

AXUM 中,每个PD 的信息量大小取决于FS 结构的数量,每个VD 的信息量大小则取决于其SS 结构数量。

对一个拥有10000块物理磁盘的海量存储网络,若各磁盘大小为100GB,建1000个虚拟盘,那使用LVM 系统至少需要180M B 的内存空间来保存元数据信息,而用AXUM 系统,即使在设备空间109王 迪,等: 块级别的海量存储虚拟化系统的分配情况非常复杂时,也只需20MB左右的元数据空间。

这不但降低了内存资源需求,更便于元数据的保存与各节点间同步。

AXU M的元数据组织方法能够灵活适应虚拟盘空间的变化。

在分配新的空间时,若该VD分片数为k(k≥1),则AXUM需每次从k个PD的FS中获取空间并产生k个SS段供给VD。

若要减少虚拟盘大小,只需把k(或其整数倍)段空间从VD的SS 表中删除,并归还给对应的k个PD。

2.2 目标器端虚拟化服务带外结构的虚拟化和LV M等系统需在前端主机上实现,由于它们运行在SCSI协议的启动器方,因此称为启动器端的虚拟化服务。

这种服务必须通过修改主机的读写驱动程序实现,与主机操作系统密切相关,无法提供完备的兼容性。

而目标器端的虚拟化完全独立于前端系统,因此兼容性很强,只要前端系统支持SCSI协议即可。

这种虚拟化服务一般只在某些设备(如支持虚拟化功能的磁盘阵列)上实现,但这类设备提供的虚拟化功能简单,可管理的设备规模也有限。

在VIC节点上的AXUM元数据基础上,通过ST ML实现了目标器端的存储虚拟化服务。

STM L的处理对象是SCSI命令(包括虚拟命令与实际命令),主要功能包括地址映射和读写处理。

由于前端主机只能看到虚拟盘VD,无法看到实际物理设备,所以发到VIC上的SCSI读写命令中包含的都是虚拟盘空间地址。

ST ML要根据VD的空间组织信息,将虚拟地址转化为实际地址,并生成相应的SCSI读写命令发送到目标设备。

由于数据可能会跨多个SS段,所以一个虚拟命令可能会对应多个物理命令。

STM L将这些物理命令通过scsi-do-req等系统调用交给实际的设备进行处理。

当一个虚拟命令对应的多个物理命令全部完成后,才会向前端主机进行反馈。

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