高性能计算机体系结构和设计
超级计算机系统架构分析
–2048颗我国仿制sun公司的UltraSparc T2处理器（飞腾FT-1000） 八核心处理器 –14336颗Intel Xeon X5670 2.93GHz六核心处理器 –7168块NVIDIA Tesla M2050高性能计算卡
自主研发的飞腾FT-1000八核心处理器
“天河一号A”研制之初，除使用了进口CPU和GPU 之外，其他核心器件、互联芯片均为我国自主研 制。随着科研人员的不懈努力，如今“超高性能 CPU”这 道难题也迎刃而解。国产飞腾FT-1000八 核芯片，由国防科技大学专门为“天河”系列计 算机量身定制，已达到了当今世界主流。据了解， 安装飞腾芯片后， 不仅“天河一号A”的峰值运算 速度将在目前每秒1206万亿次的基础上有所提升， 而且其实际运算速度也将提高到每秒千万亿次。 同时，由于关键芯片实现完全 “国产化”，也将 使“天河一号A”在确保信息安全方面拥有更多的 保证。
系统架构
O 组织架构
O 理论基础架构
O 软件架构
组织架构
O “天河一号”系统共有5120个图形加速处理器(GPU)和6144
个通用处理器(CPU)，峰值速度达1206TFlops, 内存总容量为 98TB，Linpack实测性能为563.1TFlops。其计算量若由一台 微型计算机来执行大约连续计算160万年才能完成。“天河 一 号”是采用并行体系结构的超级计算机，采用的是AMD的 图形核心。其特殊之处在于多阵列、可配置、协同并行，实 现了“CPU＋GPU”的异构协同计算，提 高了计算效能。 O “天河一号”超级计算机采用了多阵列、可配置、协同并行 体系结构，系统由计算阵列、加速阵列和服务阵列组成，其 中计算阵列、服务阵列分别由采用通用处理器 (CPU)的计算 节点机、服务节点机构成，加速阵列则由基于图形加速处理 器(GPU)的大量加速节点机构成，实现了“CPU＋GPU”的异构 协同计算，提 高了计算效能。此外，“天河一号”采用了便 于维护和高密度的刀片式(Blade)结构，每个机位都有几十个 可热插拔的刀片，每个“刀片”实际上就相当于一 块计算机 主板，组成一台配置有处理器、内存等模块的节点计算机。
超高性能计算机系统的架构设计与性能优化
超高性能计算机系统的架构设计与性能优化随着科技的不断进步，超高性能计算机系统的需求也日益增长。
无论是科学计算、工程模拟还是大数据分析，超高性能计算机系统都扮演着重要的角色。
因此，对于超高性能计算机系统的架构设计与性能优化显得尤为重要。
在超高性能计算机系统的架构设计中，关键因素包括处理器、内存、存储和互连网络。
首先，选择适当的处理器架构对整个计算机系统的性能至关重要。
例如，在科学计算和大数据分析中，通用处理器（如x86架构）常常无法满足需求，因此需要考虑使用加速器（如GPU、FPGA）或专用处理器（如向量处理器）来提升计算性能。
而随着人工智能的兴起，采用深度学习加速器（如TPU）也成为一种趋势。
处理器的选取要根据系统需求和预算来进行平衡。
其次，内存的选择和配置也会对超高性能计算机系统的性能产生重要影响。
随着计算机系统规模的增大，对内存容量和带宽的要求也随之提高。
传统的内存技术如DDR4已经很难满足大规模计算需求，因此需要考虑使用HBM、GDDR等高带宽内存技术，以及采用多通道和高速互连技术来提供更大的容量和带宽。
此外，在存储方面，超高性能计算机系统往往需要大规模的存储系统来容纳海量数据，同时也需要高速的存取速度。
常用的存储技术包括硬盘、固态硬盘、网络存储和分布式文件系统等。
针对超高性能计算机系统，可以采用分层存储体系结构，将高速存储和低速存储进行有效组织和管理，以提高数据访问效率。
此外，针对大规模数据存储需求，采用分布式文件系统可以提供高性能和高可靠性。
最后，超高性能计算机系统的互连网络也至关重要。
互连网络负责连接处理器、内存和存储等组件，是整个系统的关键性能瓶颈。
因此，在架构设计中，需要综合考虑网络拓扑、路由算法、传输协议等因素，以降低通信延迟和提高带宽利用率。
常见的互连网络拓扑包括矩阵、超立方体、树状等，每种拓扑都有其适用的场景和性能特点。
此外，网络的划分和隔离可以提供更好的资源管理和安全性。
计算机体系结构
计算机体系结构计算机体系结构是指计算机硬件和软件之间的接口、数据传输和运行机制的组织结构。
它决定了计算机系统的性能、可扩展性、可靠性和安全性。
计算机体系结构的设计是计算机科学和工程领域的核心问题之一，它直接影响到计算机的性能和能力。
一、概述计算机体系结构是计算机科学中一个重要的概念，它包括计算机的硬件和软件部分。
计算机硬件包括中央处理器（CPU）、内存、输入输出设备等，而计算机软件则包括操作系统、编译器、应用程序等。
计算机体系结构通过定义指令集架构、存储架构和总线结构等，来决定计算机系统的基本工作原理和功能。
二、指令集架构指令集架构是计算机体系结构的核心部分，它定义了计算机处理器所支持的指令集和指令执行方式。
常见的指令集架构有精简指令集（RISC）和复杂指令集（CISC）两种。
RISC架构采用简化的指令集和固定长度的指令格式，以提高指令执行的效率和速度；而CISC架构则支持更复杂的指令和灵活的地址模式，以提供更强大的功能和灵活性。
三、存储架构存储架构是计算机体系结构中的另一个核心要素，它定义了计算机系统中各种存储器的组织方式和访问机制。
存储器可以分为主存储器（RAM）和辅助存储器（硬盘、固态硬盘等）。
存储架构涉及到存储器的位宽、存储单元的地址和数据传输方式等问题。
不同的存储架构可以影响计算机的内存访问速度和容量。
四、总线结构总线结构是计算机体系结构中用于数据传输和通信的重要组成部分。
它定义了计算机系统中各种硬件组件之间的连接方式和数据传输的规范。
总线结构可以分为系统总线、数据总线和控制总线等不同的层次。
它决定了计算机系统中各个部件之间数据传输的带宽和速度。
五、并行处理并行处理是指利用多个处理器或处理核心同时执行多个任务，以提高计算机系统的性能和并发能力。
计算机体系结构中的并行处理包括指令级并行和线程级并行两种形式。
指令级并行通过同时执行多条指令来提高处理器的效率；线程级并行则利用多个线程并行执行任务，以提高整个系统的吞吐量。
设计高性能并行计算机体系结构
设计高性能并行计算机体系结构高性能并行计算机体系结构是现代科学计算、数据处理和人工智能等领域的核心技术之一。
在大规模计算和高度并行的应用场景下，设计一个高性能的并行计算机体系结构至关重要。
本文将介绍何为高性能并行计算机体系结构，并提出一种设计思路，以实现高性能并行计算。
高性能并行计算机体系结构是指在硬件层面上如何组织计算单元、内存和互联网络等组件，以实现各处理单元之间的高效通信和并行计算能力。
一种常见的高性能并行计算机体系结构是多核处理器集群。
多核处理器集群由多个处理器核心组成，每个核心可以同时处理不同的指令，从而实现并行计算。
每个处理器核心拥有自己的缓存和寄存器，通过共享内存或者消息传递机制进行通信。
通过合理地设计处理器核心的数量和互连网络的结构，可以实现高性能的并行计算。
在设计高性能并行计算机体系结构时，需要考虑以下几个关键因素：首先是处理器核心的设计。
处理器核心是计算机的计算和控制单元，其性能直接决定了并行计算机的性能。
为了实现高性能的并行计算，处理器核心需要具备高性能的浮点计算单元、多级缓存、乱序执行和分支预测等特性。
此外，处理器核心的设计也需要考虑功耗和散热等问题，以保证在高负载下仍能保持良好的性能。
其次是内存子系统的设计。
内存的访问延迟和带宽是限制高性能并行计算的重要因素。
为了减少内存访问的延迟和提高带宽，可以采用多级缓存、高速内存和内存一致性机制等技术手段。
此外，还可以通过将数据和任务分布到不同的内存节点上，以实现更好的负载均衡和并行计算效率。
第三是互连网络的设计。
互连网络负责连接处理器核心和内存节点，为它们提供高效的通信通道。
在设计互连网络时，需要考虑带宽、延迟、拓扑结构和路由算法等因素。
常用的互连网络拓扑结构包括全互连、多维互连和树状互连等，而路由算法则需要根据具体的应用场景和计算需求来选择。
最后是编程模型和软件支持。
并行计算机体系结构需要与相应的软件开发环境相匹配，以提供方便快捷的并行编程接口和工具。
Top500强中超级计算机的体系结构
Top500强中超级计算机的体系结构（1）超级计算机“京”(K Computer)是⽇本RIKEN⾼级计算科学研究院(AICS)与富⼠通的联合项⽬。
“京”(K Computer)没有使⽤GPU加速，⽽是完全基于传统处理器搭建。
“现在的“京”(K Computer)配备了88128颗富⼠通SPARC64 VIIIfx 2.0GHz⼋核⼼处理器，核⼼总量705024个，最⼤计算性能10.51Petaflop/s，峰值性能 11.28038 Petaflop/s，同时效率⾼达93.2％，总功耗为12659.9千⽡。
（2）位于中国天津国家超级计算机中⼼的“天河⼀号系统”计算能⼒达到2.57 petaflop/s。
天河⼀号采⽤了CPU+GPU的混合架构。
配有14336颗Intel Xeon X5670 2.93GHz六核⼼处理器、7168块NVIDIA Tesla M2050⾼性能计算卡，以及2048颗我国⾃主研发的飞腾FT-1000⼋核⼼处理器，总计20多万颗处理器核⼼，同时还配有专有互联⽹络。
（3)“JAGUAR”超级计算机系统⾪属于美国能源部，坐落于美国橡树岭国家实验室。
“JAGUAR XT5”系统由美国国家科学基⾦会出资、Cray公司建造、⽥纳西⼤学和国家计算科学研究院共同拥有。
它曾在2010年6⽉的TOP500排⾏榜中排名第⼀。
“JAGUAR”是⼀台民⽤计算机，采⽤AMD Magny-Cours核⼼六核Opteron处理器，其最⼤计算能⼒为1.75 petaflop/s。
(4)“星云”坐落于我国深圳国家超级计算机中⼼。
“星云”系统运算峰值达到3 petaflop/s，最⼤计算性能1.271 petaflop/s，并且是中国第⼀台、世界第三台实现双精度浮点计算超千万亿次的超级计算机，且其单位耗能所提供的性能达到了4.98亿次/⽡。
“星云”超级计算机采⽤⾃主设计的HPP体系结构，由4640个计算单元组成，采⽤了⾼效异构协同计算技术，系统包括了9280颗通⽤CPU和4640颗专⽤GPU组成。
高性能计算机体系结构研究综述
高性能计算机体系结构研究综述引言随着计算机技术的不断发展，高性能计算机的应用范围越来越广泛。
高性能计算机是指能够提供高性能计算能力的计算机体系结构，主要用于进行复杂的科学计算、工程仿真等领域。
随着计算机应用场景的不断扩大，如何提高高性能计算机的计算能力和效率成为了计算机领域的核心问题。
本文综述了高性能计算机体系结构相关的研究进展和热点问题。
第一章高性能计算机体系结构概述高性能计算机体系结构是指计算机硬件系统的组成部分和相互连接方式。
高性能计算机与传统计算机系统的差别在于，高性能计算机使用了一种特殊的并行处理技术和高速通信技术。
高性能计算机主要由计算节点、存储节点、网络节点三个部分组成。
其中，计算节点用于执行计算任务，存储节点用于存储数据，网络节点用于实现节点之间的通信。
第二章并行计算体系结构并行计算体系结构是高性能计算机体系结构的重要组成部分，也是高性能计算机计算能力提高的核心。
并行计算体系结构主要有集中式共享存储架构、分布式存储架构、混合存储架构等。
其中，集中式共享存储架构具有计算能力强、资源利用率高等优点，是高性能计算机比较成熟的体系结构之一。
第三章高性能计算机并行计算模型高性能计算机并行计算模型是指对高性能计算机进行并行计算的理论模型和计算模型。
高性能计算机并行计算模型主要包括共享存储模型、分布式存储模型、混合存储模型等。
其中，共享存储模型是高性能计算机并行计算模型中的重要一种模型，具有良好的可扩展性和灵活性。
第四章高性能计算机芯片架构高性能计算机芯片架构是指高性能计算机中的处理器芯片架构。
高性能计算机芯片架构主要采用多核处理器的设计方式，如Intel的Xeon、AMD的Opteron、IBM的PowerPC等。
这些多核处理器的设计方式具有计算能力强、性能高等优点，可以提高高性能计算机的计算能力和效率。
第五章高性能计算机网络架构高性能计算机网络架构是指高性能计算机中节点之间的通信方式和通信协议。
计算机体系结构
计算机体系结构计算机体系结构是指计算机硬件、软件和数据组成的结构体系。
它涵盖了计算机内部各个部件的组织方式，以及它们之间的连接和交互方式。
计算机体系结构的设计与实现直接影响计算机的性能、可靠性和可扩展性。
I. 介绍计算机体系结构是计算机科学中的重要研究领域，它关注的是在硬件和软件层面上如何组织计算机系统，以实现高性能、可靠性、可扩展性等要求。
计算机体系结构的研究内容广泛，包括指令集架构、处理器设计、内存层次结构、输入输出系统等等。
II. 指令集架构指令集架构是计算机体系结构的核心部分，它定义了计算机的指令集以及执行这些指令的方式。
指令集架构一般分为精简指令集（RISC）和复杂指令集（CISC）两种。
RISC架构追求指令集的简洁和规整，通过减少指令的种类和提高指令的执行效率来提高计算机的性能。
而CISC架构则倾向于提供更多且复杂的指令，以方便编程和提高代码的密度。
III. 处理器设计处理器是计算机的核心部件，它执行指令、进行数据处理和控制计算机的各个部分。
处理器设计的目标是提高计算速度和性能，并支持更多的并行计算。
现代处理器常采用流水线、超标量、乱序执行等技术，以提高指令的执行效率。
除了性能，处理器设计还需要考虑功耗、散热等问题。
IV. 内存层次结构计算机的内存层次结构包括寄存器、高速缓存、主存和辅助存储等层次。
这些层次的设计目的是提供多级别的存储，以满足不同速度和容量要求的数据访问。
其中，高速缓存是处理器与主存之间的缓冲存储器，它通过存储最常用的数据和指令，减少了处理器对主存的访问次数，提高了数据访问速度。
V. 输入输出系统输入输出系统是计算机与外部设备进行通信的接口，它负责将数据传输到或从外部设备传输到计算机。
现代计算机的输入输出系统包括各种接口标准和协议，如USB、HDMI、以太网等。
输入输出系统的设计需要考虑数据传输速度、可靠性和兼容性等因素，以满足不同的应用需求。
VI. 发展趋势计算机体系结构领域一直在不断发展和创新。
计算机体系结构基本概念
计算机体系结构基本概念计算机体系结构是指计算机系统中的各个组成部分之间的关系和交互方式。
它是计算机硬件与软件之间的接口，决定了计算机系统的工作方式、性能表现以及可扩展性。
本文将介绍计算机体系结构的基本概念和相关内容。
一、计算机体系结构的概述计算机体系结构是指计算机系统的结构组织，包括硬件和软件。
主要由计算机硬件、指令系统、运算方式和数据流组成。
计算机体系结构的目标是提供高性能、可靠性、可扩展性和高效能的计算机系统。
计算机体系结构的设计通常以指令集架构和微架构为基础。
二、指令集架构指令集架构是计算机体系结构中的一个重要概念。
它定义了计算机系统处理信息的方式。
指令集架构包括计算机的指令集、寄存器、数据类型和地址模式等。
根据指令集的不同，可以将计算机体系结构分为复杂指令集计算机（CISC）和精简指令集计算机（RISC）。
三、微架构微架构是指计算机体系结构的实现方式。
它包括处理器的内部结构、数据通路、控制流和存储相关的电路设计。
微架构的设计影响着计算机系统的性能和功能。
常见的微架构包括超标量、乱序执行和流水线等。
四、存储结构与存储器层级存储结构是指计算机系统中用于存储数据的层次结构。
存储器层级分为寄存器、高速缓存、内存和辅助存储器等。
不同层级的存储器具有不同的特点，如容量、速度和价格等。
存储结构的设计旨在提高计算机系统的访问速度和运行效率。
五、总线结构总线结构是计算机体系结构中连接各个组件的通信系统。
它包括地址总线、数据总线和控制总线等。
总线结构的设计影响着计算机系统的数据传输速度和可扩展性。
六、并行处理与多核技术并行处理是指多个处理器或计算单元同时执行指令，提高计算机系统的运行速度和性能。
多核技术则是将多个处理核心集成到同一个芯片上，实现并行运算。
并行处理和多核技术在高性能计算、科学计算和图像处理等领域得到广泛应用。
七、虚拟化技术虚拟化技术是指通过软件将计算机资源抽象为多个逻辑实体，实现多个操作系统和应用程序的隔离和共享。
高性能计算机体系结构面临挑战及新技术解决方案
高性能计算机体系结构面临挑战及新技术解决方案在当今信息时代，高性能计算机已经成为了各个领域中不可或缺的工具。
高性能计算机不仅能够提供强大的计算能力，还能够处理大规模的数据和复杂的计算任务。
然而，随着科学技术的不断发展，高性能计算机体系结构也面临着一系列的挑战。
本文将探讨高性能计算机体系结构面临的挑战，并介绍一些新技术解决方案。
首先，高性能计算机体系结构面临的一个挑战是处理器性能的瓶颈。
目前，传统的中央处理器（CPU）已经达到了性能的物理极限。
因此，需要借助新的技术来提升处理器的性能。
其中一个新的技术解决方案是多核处理器。
多核处理器是将多个处理核心集成到同一颗芯片上，能够更好地并行处理任务，提高计算效率。
此外，图形处理器（GPU）也成为提升计算机性能的有效工具。
GPU具有大量的计算单元和高速的内存带宽，适用于处理复杂的图形计算和并行计算任务。
因此，在高性能计算机体系结构中引入多核处理器和GPU是提升计算性能的重要手段。
其次，高性能计算机体系结构还面临着数据存储和传输的问题。
随着科学研究和商业应用中产生的数据量不断增加，高性能计算机需要处理和存储大规模的数据。
传统的存储技术往往无法满足这种需求，因此需要采用新的存储技术来解决这个问题。
一种新的技术解决方案是闪存存储器（Flash Memory）。
闪存存储器具有高速的读写速度和大容量的存储空间，适用于高性能计算机的存储需求。
此外，分布式存储系统也是解决大规模数据存储和传输问题的有效方式。
分布式存储系统将数据分散存储在多个节点上，能够实现高性能的数据访问和传输。
此外，高性能计算机体系结构还面临能耗和散热的挑战。
随着计算机性能的提升，计算机的能耗也不断增加，同时也产生大量的热量。
高能耗和散热会限制计算机性能的进一步提升。
因此，需要采用新的技术来降低能耗和散热。
一种新的技术解决方案是超级计算机系统的能耗管理。
超级计算机系统能够根据任务的需求，动态地调整计算节点的功耗和工作频率，以实现能效优化。
科学计算中的高性能计算机
科学计算中的高性能计算机高性能计算机是指能够以快速且高效的方式进行各种科学计算的计算机。
它们通常配备着高速的处理器、大容量的内存、快速的存储器以及高速网络互联等先进硬件设备。
这些计算机用于科学计算和计算密集型任务，如天气预报、气候模拟、基因组分析、流体力学仿真等等。
高性能计算机的应用范围是非常广泛的，涵盖了物理、化学、生物学、工程学、金融和财务学等许多领域。
高性能计算机的特点主要包括计算能力强、性能优越、内存和存储器大、计算精度高和运算速度快等等。
这使得高性能计算机成为科学计算、天气预报、大数据分析、复杂系统建模和仿真等领域里不可或缺的重要工具。
高性能计算机的特点也使得它在计算密集型任务上比传统计算机快很多。
高性能计算机的发展历史可追溯到20世纪40年代，当时计算机发展刚刚起步，人们开始意识到计算机可以用于解决一些复杂的科学问题。
在过去的几十年里，高性能计算机得到了巨大的发展和进步，从最初的探索阶段发展为今天的成熟阶段。
如今，高性能计算机已经成为科研机构、工业和商业领域的重要工具。
高性能计算机的体系结构和普通的计算机有很大的区别。
普通的计算机通常是由一个或几个中央处理器、一些内存和外部存储器组成，而高性能计算机则用数百个处理器和大量内存、存储器以及高速的互联设备组成。
这些处理器是分布式的，它们能够并行地运行复杂的计算。
同时，高性能计算机的软件也需要具备并行计算的能力。
高性能计算机的应用领域非常广泛。
在天气预报中，高性能计算机可以通过分析海洋、大气、地表和地下水等数据，在短时间内为天气预报和自然灾害预警提供准确、详细的信息。
在生物学中，高性能计算机可以帮助科学家处理大量的基因测序数据，以便了解更多有关基因和生物过程的信息。
在工程学中，高性能计算机可以帮助设计更好的产品、车辆和航空器，以及优化各种电子设备和通信网络的运行方式。
高性能计算机的发展趋势是增强其智能化能力。
随着人工智能、深度学习和大数据的普及，高性能计算机在这些领域里的应用也将逐渐成为主流。
高性能计算与计算机体系结构
高性能计算与计算机体系结构计算机体系结构是指计算机硬件组件的布局和互联方式，如处理器、存储器、输入/输出设备、总线等。
高性能计算与计算机体系结构密切相关，其中高性能计算旨在提高计算速度和效率，计算机体系结构则直接影响高性能计算的性能。
本文将从多个方面介绍高性能计算与计算机体系结构的关系。
1. 计算机体系结构对高性能计算的影响计算机体系结构对高性能计算的影响可从三个方面分析：指令级并行性、数据级并行性和线程级并行性。
指令级并行性表示在同一时钟周期内，能同时执行多条指令的可能性。
计算机体系结构中的深度流水线、超标量技术、乱序执行以及多个核心等都是提高指令级并行性的方法。
通过提高指令级并行性，可以利用处理器的所有功能单元和寄存器，从而提高计算速度和效率。
数据级并行性则表示在某个独立的操作内部，可同时进行多个数据处理。
例如，SSE指令集中的向量指令就是为提高数据级并行性而设计的。
数据级并行性在科学计算中经常用于解决矩阵乘法等问题，可以大幅提高运算效率。
线程级并行性则是指能同时执行多个线程，分别处理不同的数据流。
多线程技术的出现，使得计算机能够同时处理多个任务从而提高计算效率。
2. 框架和算法对高性能计算的影响除了计算机体系结构，框架和算法对于高性能计算同样具有重要的影响。
经典的MPI和OpenMP是两个常用的框架，MPI适用于基于消息传递模型的高性能计算任务，OpenMP则适用于基于共享内存模型的高性能计算任务。
相比MPI，OpenMP的优势在于其不需要通过网络传输数据，因此在一台多核计算机上运行时速度较快。
算法也是决定高性能计算效率的重要因素之一。
例如，矩阵的求逆和矩阵的特征值分解等问题都是基于线性代数的。
在这些问题中，像Gaussian消元法这类的算法虽然原理简单但是效率较低，而如Gauss-Jordan消元法、矩阵三角分解等复杂的算法，则能够更快、更高效地解决问题。
3. 高性能计算在各个领域的应用高性能计算在各个领域的应用息息相关。
面向人工智能的计算机系统架构设计
面向人工智能的计算机系统架构设计一、概述随着人工智能技术的不断普及和发展，计算机系统架构设计也在不断地进行调整和优化。
面向人工智能的计算机系统需要具有更高的能力和更强的可扩展性，以应对不断增长的数据和更为复杂的任务。
本文将对面向人工智能的计算机系统架构设计进行详细讨论，主要分为以下五个方面：硬件架构、软件架构、存储架构、网络架构、安全架构。
二、硬件架构面向人工智能的计算机系统需要具备高性能、低延迟、低功耗、高精度的特点。
因此，在硬件架构的设计上需要考虑以下几个方面：1、CPU架构：传统CPU的指令集和体系结构不能很好地支持深度学习算法的高速运行，因此需要为计算机系统配置专用的加速器（如GPU、FPGA）、专用的指令集和体系结构。
近年来，AMD、英特尔等厂商纷纷推出了专门用于AI领域的处理器。
2、架构拓扑：硬件架构的性能与架构的拓扑结构有关，比如处理器数量、内存层级、互连网络等。
对于AI框架的训练和推理，需要考虑高带宽、低延迟的互联架构，在多处理器之间实现快速通信和数据共享，提高系统总体性能。
3、专用硬件设计：如专用芯片（ASIC）、深度学习加速器（DLA）、神经处理单元（NPU）等，针对深度学习算法的计算特性进行优化设计。
三、软件架构针对人工智能的计算机系统，需要有一个具有高效性、易用性、可扩展性、可移植性和接口丰富的系统软件框架，以便进行模型训练、推理和部署。
1、操作系统：需要为AI应用程序提供强力的操作系统支持，包括高效的线程调度和内存管理。
目前，针对AI领域的操作系统包括 Google的TenserFlow Lite等。
2、深度学习框架：目前流行的深度学习框架包括TensorFlow、PyTorch、Caffe2等，这些框架提供了丰富的API和训练模型库，方便开发者在训练和模型迭代时高效地完成工作。
3、容器技术：容器技术（如Docker）可以方便地实现系统软件的打包和部署，同时可以提高代码移植性和系统可扩展性。
计算机体系结构与组成
计算机体系结构与组成计算机体系结构与组成是计算机科学和工程中一个重要的领域，研究的是计算机系统的基本组成和工作原理。
本文将介绍计算机体系结构与组成的相关概念和原理，并探讨其在现代计算机科学中的应用和发展。
一、引言计算机体系结构与组成是计算机科学与工程领域中的基础知识，其涉及了计算机系统的硬件和软件层面。
理解计算机体系结构与组成对于学习计算机科学和工程非常重要，因为它涵盖了计算机系统内部各个组件之间的相互作用和工作原理，以及计算机系统如何执行指令和处理数据。
二、计算机体系结构1. 冯·诺伊曼体系结构冯·诺伊曼体系结构是计算机体系结构的一种基本模型，由冯·诺伊曼于1945年提出。
其主要特点是将程序和数据存储在同一存储器中，并通过控制器对存储器进行访问。
冯·诺伊曼体系结构为现代计算机的设计奠定了基础。
2. 存储器层次结构计算机系统中的存储器层次结构将存储器按照访问速度和容量划分为多个层次，从高速缓存到主存再到外部存储器。
不同层次的存储器在性能和成本之间进行权衡，以提供高效的数据访问。
3. 指令系统指令系统定义了计算机系统支持的指令集和指令的操作方式。
常见的指令系统包括精简指令集(RISC)和复杂指令集(CISC)等。
指令系统直接影响了计算机系统的性能和可编程性。
三、计算机组成1. 中央处理器(CPU)中央处理器是计算机系统的核心组件，负责执行指令和处理数据。
CPU包括运算单元和控制单元，运算单元执行算术和逻辑运算，控制单元协调各个组件的操作。
2. 存储器存储器包括主存储器和辅助存储器，用于存储程序和数据。
主存储器是CPU直接访问的存储空间，而辅助存储器如硬盘和闪存则用于长期存储数据。
3. 输入输出设备输入输出设备负责计算机系统与外部世界的信息交换。
常见的输入设备包括键盘和鼠标，输出设备包括显示器和打印机。
四、现代计算机体系结构与组成的应用1. 并行计算并行计算利用多个处理器同时执行任务，以提高计算速度和问题解决能力。
高性能计算机体系结构的优化
高性能计算机体系结构的优化在当今信息时代，计算机已经成为人们工作、学习和生活中不可或缺的工具。
而随着科技的不断进步，高性能计算机的需求也在不断增长。
为了满足这一需求，并提升计算机的性能，人们不断进行计算机体系结构的优化研究。
本文将介绍高性能计算机体系结构的优化方面的内容。
一、并行计算并行计算是提升计算机性能的重要手段之一。
它将一个计算任务拆分成多个子任务，并且在多个计算核心上同时进行。
基于并行计算，人们设计了多种计算机体系结构，包括向量计算机、对称多处理器（SMP）、集群和云计算等。
1. 向量计算机向量计算机是利用向量指令和向量寄存器来进行计算的一种计算机体系结构。
它的特点是能够高效地执行并行向量计算任务。
通过优化向量计算机的硬件结构和指令集，可以进一步提升其性能。
2. 对称多处理器（SMP）对称多处理器是一种多处理器体系结构，其中每个处理器具有相同的地位，共享同一块内存。
SMP通过在多个处理器之间共享负载，提高计算机的整体性能。
优化SMP体系结构的方法包括增加处理器数量、提高内存带宽和改进进程调度算法等。
3. 集群和云计算集群和云计算是通过将多台计算机连接在一起来实现高性能计算的一种方式。
在集群和云计算环境下，任务被划分为多个子任务，并通过并行计算在多个计算节点上执行。
优化集群和云计算的关键是提高通信带宽和降低通信延迟，以及优化负载均衡和任务调度算法。
二、存储系统优化除了并行计算，存储系统也是影响计算机性能的重要因素。
存储系统优化的目标是提高数据的访问速度和吞吐量，以减少计算任务的等待时间。
1. 缓存优化缓存是存储系统中的一种高速缓存，用于存储CPU频繁访问的数据。
通过提高缓存的命中率和访问速度，可以加快计算任务的执行速度。
缓存优化的方法包括合理设置缓存大小和替换算法，以及优化数据的局部性。
2. 存储层次优化存储层次优化是指将数据存储在不同的存储介质中，并根据数据的访问频率和速度要求进行合理的存储分配。
高性能计算机体系结构研究
高性能计算机体系结构研究第一章引言高性能计算机体系结构是当代计算机科学研究的热点和重点之一，是计算机领域的核心技术之一。
在大规模科学计算，高速数据处理，人工智能等方面，高性能计算机的运算速度远超过传统计算机，并且可以处理更为复杂的问题。
因此，研究高性能计算机体系结构对于计算机技术的发展具有重要意义。
第二章高性能计算机体系结构的基本概念高性能计算机体系结构作为计算机科学中的一门学科，主要研究计算机硬件的设计与实现，涉及到计算机的CPU、内存、总线等硬件要素。
高性能计算机体系结构通常具备以下两个基本特征：1. 高并行性。
高性能计算机的针对于大规模的科学计算、图形处理、人工智能、大数据分析等计算密集型应用而设计，需要同时运行多个程序，因此，在硬件设计上注重高并行性和多线程处理。
2. 大规模的记忆容量。
高性能计算机通常需要处理更为复杂的问题，并且需要大规模的数据进行分析，因此需要更大的内存容量来存储数据。
第三章高性能计算机体系结构的种类目前高性能计算机体系结构根据不同的原则进行分类，常见的体系结构分类有以下几种：1. SIMD：单指令流多数据流。
这种体系结构的计算机通过使用单条指令处理多个数据项来实现高效并行处理。
通常用于对于相同类型的数据项进行处理，并且数据项的处理方式一样。
2. MIMD：多指令流多数据流。
每个CPU拥有独立的程序计数器和处理器状态等，使得多个计算机程序可以并行处理。
在图形处理以及科学计算等方面，常常使用MIMD的体系结构。
3. 多级体系结构。
这种体系结构一般包括多个不同的计算单元，每个计算单元可以单独运行程序。
其中一些计算单元可以处理数据，另外一些负责控制等操作。
第四章高性能计算机体系结构的实现高性能计算机体系结构的实现主要涉及到以下几个方面：1. 硬件设计：主要涉及到计算机的CPU、内存、总线等硬件要素。
在硬件设计上，通常优先考虑高并行性和多线程处理。
2. 并行编程技术：在高性能计算机中，并行编程技术是必不可少的一部分。
计算机体系结构中的指令集架构与CPU设计
计算机体系结构中的指令集架构与CPU设计计算机体系结构是计算机中的重要组成部分，它定义了计算机系统的硬件和软件之间的接口规范。
指令集架构（ISA）是计算机体系结构中的一个关键概念，它定义了CPU可以执行的机器指令的集合以及与之相关的编码规则。
CPU设计是根据指令集架构的规范来设计制造计算机中的主要处理器。
本文将详细讨论指令集架构和CPU设计的重要性、基本原理和相关技术。
首先，指令集架构在计算机体系结构中的重要性不言而喻。
它定义了CPU可以理解和执行的指令集合，决定了计算机在软件层面上的功能和能力。
不同的指令集架构可以提供不同的特性和性能，因此对于特定的应用场景和需求，选择合适的指令集架构非常重要。
常见的指令集架构有x86、ARM、MIPS等。
每种指令集架构都有其特定的编码规则和操作方式，开发人员和编译器必须遵循这些规则生成可执行的机器指令，以确保程序在特定指令集架构上正确运行。
其次，CPU设计是指令集架构在硬件层面上的具体实现。
CPU是计算机体系结构中的核心组件，负责执行指令集中的机器指令。
根据指令集架构的要求，CPU设计师需要确定如何组织和实现指令执行单元、数据存储单元、控制单元等核心部件。
此外，CPU设计还涉及指令编码和解码、流水线技术、缓存设计、时序控制等方面。
优秀的CPU设计能够提供高性能、低功耗和高可靠性，并且与特定的指令集架构完美匹配。
指令集架构和CPU设计之间存在密切的关联。
首先，指令集架构的选择会对CPU的设计产生重要影响。
例如，x86指令集架构在多年的发展中已经非常成熟和广泛应用，因此x86架构的CPU设计会更加关注兼容性和性能。
而ARM指令集架构则专注于低功耗和移动设备等领域，因此ARM架构的CPU设计会更加关注功耗和集成度。
其次，CPU设计的实现必须遵循指令集架构的规范，并能够正确解析和执行指令集中的机器指令。
因此，CPU设计师必须深入理解所选择的指令集架构，并将其转化为硬件实现。
数字设计和计算机体系结构(原书第2版·arm版)
数字设计和计算机体系结构是计算机科学与技术中的重要领域，它涵盖了计算机硬件和软件的方方面面。
本文将从ARM版数字设计和计算机体系结构第二版的角度出发，对数字设计和计算机体系结构进行深入分析和阐述。
一、数字设计的基本概念数字设计是指利用数字电路设计技术对数字信息进行处理和传输的过程。
数字设计的基本概念包括数字系统、数字逻辑、数字信号处理等，其中数字系统是数字设计的基础，它包括数字计算机、数字信号处理器、数字通信系统等。
数字逻辑是数字设计的核心内容，它涉及数字逻辑门、组合逻辑电路、时序逻辑电路等。
数字信号处理是数字设计的重要应用领域，它包括数字滤波器、数字变换器、数字控制器等。
数字设计的基本概念对于理解计算机体系结构和进行数字系统设计具有重要意义。
二、计算机体系结构的基本原理计算机体系结构是计算机硬件系统的设计和实现原则，它包括计算机的组成和工作原理、指令系统和指令执行、存储器系统和输入输出系统等。
计算机的组成和工作原理是计算机体系结构的基础，它涉及计算机的各个部件及其功能和相互关系。
指令系统和指令执行是计算机体系结构的核心内容，它包括指令的格式和编码、指令的执行和中断处理、指令的流水线和并行处理等。
存储器系统和输入输出系统是计算机体系结构的重要组成部分，它包括主存储器、辅助存储器、输入输出接口等。
计算机体系结构的基本原理对于理解计算机工作原理和进行计算机系统设计具有重要意义。
三、ARM版数字设计和计算机体系结构的特点ARM(Advanced RISC Machine)是一种精简指令集(RISC)的微处理器架构，它具有低功耗、高性能和灵活性等特点，广泛应用于移动通信、嵌入式系统和消费类电子产品等领域。
ARM版数字设计和计算机体系结构具有以下特点：（一）RISC架构ARM处理器采用精简指令集(RISC)的架构，它具有指令精简、执行效率高、硬件复杂度低的特点。
RISC架构的特点使得ARM处理器具有较高的性能和较低的功耗，适合于嵌入式系统和移动通信设备等领域的应用。
“高性能计算课件PPT教程”
应用案例
探索并行计算软件在科学计 算中的各种应用案例。
数据并行和任务并行的区别
数据并行
探索数据并行的基本原理和应用 场景。
任务并行
介绍任务并行
了解主流的并行计算框架以及将 它们应用到数据并行和任务并行 设计中。
集群计算系统的管理和操作
集群管理技术 系统安装和配置
高性能计算在云计算和大数据场景下的应 用
1
云计算与高性能计算
了解高性能计算在云计算环境下的实现
Map Reduce框架
2
和优化策略。
探索MapReduce框架在大数据处理中的
应用。
3
Hadoop 架构与优化
介绍Hadoop架构和优化技巧，提高大数
机器学习与大数据处理
4
据的处理效率。
探索机器学习在大数据处理中的应用， 如基于Spark的机器学习算法。
2
掌握编译器的原理和使用技巧，提高程
序执行效率。
3
并行化原理
了解多级并行的原理及其在高性能计算 中的应用。
调度器优化
介绍调度器的原理和使用方法，提高系 统的并行计算效率。
并行计算软件设计原则
设计原则
学习并行计算软件设计的基 本原则，如任务分解、通信、 同步等。
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介绍几种主流的并行计算框 架，如MPI和OpenMP。
并行程序调试
探究并行程序调试的技巧和方法， 如GDB和DDE。
GPU加速计算和异构计算体系 结构
1 CUDA编程模型
学习CUDA并行计算编程模 型和程序设计方法。
2 OpenCL
介绍OpenCL编程模型和异构 计算在高性能计算中的应用 场景。
3 异构计算的挑战
高性能计算知识汇总
高性能计算知识汇总一、基本概念1.高性能计算的定义：高性能计算是一种通过利用大规模并行处理和大数据处理的技术，以提供超高计算性能的计算方法。
2.并行计算：并行计算是指将大规模计算任务分解为多个子任务，并通过多个计算单元同时执行这些子任务，以提高计算效率。
3.大规模计算：大规模计算是指需要大量计算资源和较长计算时间才能完成的计算任务，如求解大规模线性方程组、模拟天气预报等。
4.大数据处理：大数据处理是指通过采用分布式存储和计算的方式，对大规模数据进行高效处理和分析的技术。
5.超算：超级计算机是一种运算能力非常强大的计算机系统，其主要特点是高性能、大内存和高存储容量。
二、体系结构1. SIMD体系结构：单指令流多数据流处理器（Single Instruction Multiple Data，SIMD）是一种同时对多个数据进行同样操作的处理器架构。
2. MIMD体系结构：多指令流多数据流处理器（Multiple Instruction Multiple Data，MIMD）是一种可以同时执行多个不同指令的处理器架构。
3.分布式计算：分布式计算是指将计算任务分散到多个计算节点上，并通过相互通信和协同工作的方式进行计算。
4.集群计算：集群计算是一种通过将多个计算机连接在一起，形成一个具有较高计算性能的虚拟计算机系统。
5. GPU计算：图形处理器（Graphics Processing Unit，GPU）计算是一种利用GPU的并行计算能力进行科学计算和数据处理的方法。
三、应用领域1.科学研究：高性能计算在物理、化学、生物、天文等科学研究领域中有广泛应用，如分子模拟、宇宙演化模拟等。
2.工程模拟：高性能计算在工程设计和模拟中可以提供精确的数值计算和模拟结果，如飞行器设计、汽车碰撞模拟等。
3.数据分析：通过利用高性能计算技术，可以实现大规模数据分析和挖掘，如金融数据分析、社交网络分析等。
4.应用开发：高性能计算的方法和技术可以用于开发高性能的应用程序，如高性能图像处理、高性能数据库等。
计算机体系结构中的高性能计算与云计算
计算机体系结构中的高性能计算与云计算在现代社会中，计算机已经成为我们生活中不可或缺的一部分。
而在计算机领域中，计算机体系结构起着关键的作用。
计算机体系结构可以简单地理解为计算机硬件和软件之间的界面，它决定了计算机的性能和功能。
而在计算机体系结构中，高性能计算和云计算是两个重要的概念。
高性能计算，即High-Performance Computing（HPC），是一种利用大规模计算资源进行大规模计算和处理的技术。
高性能计算旨在通过利用并行计算和分布式系统来提供更快、更强大的计算能力，从而解决大规模、复杂的科学和工程问题。
高性能计算通常用于需要大量计算资源和高度并行计算的领域，例如天气预报、核物理、天文学等。
它可以利用多台计算机之间的协作，通过划分问题和数据并行处理，实现快速的计算和分析。
在高性能计算中，最常见的体系结构是超级计算机。
超级计算机不仅拥有庞大的计算能力，还具备快速的数据通信和存储能力。
它通常由许多处理器、大量内存和高速网络组成，能够同时运行大量任务。
与高性能计算相对应的是云计算，即Cloud Computing。
云计算是一种通过互联网提供计算资源和服务的模式。
它将计算能力、存储资源和应用程序提供给用户，使得用户能够根据实际需求获取所需的计算资源。
云计算可以分为公有云、私有云和混合云。
公有云是由第三方服务提供商提供的计算资源，用户可以按需使用。
私有云是指由个体、企业或组织自己运行和管理的云计算环境，用户可以拥有更高的控制权和安全性。
混合云则是公有云和私有云的结合，用户可以根据实际需求选择合适的计算资源。
云计算的优势在于弹性扩展、共享资源和按需付费。
用户可以根据实际需求随时调整计算资源的规模，共享资源可以提高资源利用率，而按需付费则可以节省成本。
云计算已经广泛应用于各个领域，包括企业、科研机构和个人用户。
高性能计算和云计算虽然在某些方面具有相似之处，但也存在一些区别。
高性能计算更注重计算能力和实时性，而云计算则更注重灵活性和可扩展性。
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CPU
cache
......
cache
Bus/cross bar/…
I/O bus
I/O设备
内存
SMP: Symmetric Multi-Processing
缓存一致性(Cache coherence)问题
0, 初始, u=5
1, P1读 u
p1
p2
p3
2, p3读 u
3, p3写7入u
4, p1读 u, 得?
另外, 还有星座(SMP)机群
IA机群系统异军突起、进入主流市场：石油、气象、网格
原因? 原因? 原因?
▪IA CPU 芯片速度赶上/超过了RISC 芯片
▪高速互连网成熟且产品化：Myrinet, Quadrics, InfiniBand
▪开放源码操作系统 Linux 日益成熟
▪性能价格比高: 与UNIX大型机比--- 5.4倍(石油), 6倍(大气所)
1970’s, 1980’s, 1990’s, 21世纪初 小型计算机, 大型计算机 服务器, 高性能服务器, 超级服务器 超级计算机 高端计算机, 世界TOP500, 中国TOP100
–获得高性能的途径
提高部件性能极其限度: CPU, 内存, 磁盘, 网络 并行处理, 设计优化, 性能优化 开发局部性: 空间局部性, 时间局部性 并行性与局部性的矛盾 周期隐藏
Cache: 时间/空间局部性, 存储层次, 组织, 更新, 一致性 程序(program), 进程(process), 线程(thread) 并行编程工具OpenMP 优点 缺点: 可扩展性差 RISC+UNIX 小型机
SMP: Symmetric Multi-Processing
CPU
......
……. ……. …….
…….
如何用数组处理机 进行矩阵运算?
Master processor 主控程序
….
…. …. ….
处理单元(PE)阵列: SIMD
共享存储对称式多处理机
共享存储编程模式 对称式, 紧耦和 连接网络:
总线(图): 流水线结构, 带宽, 延迟 交叉开关Cross Bar(草图) 多级网(草图)
5, p2读u, 得?
u:5
u:?
u:5
Bus/cross bar/…
I/O bus u:5
I/O设备
内存
Cache 一致性问题的解决
存储器更新策略:
“立即写”策略(write-through) WR “后写”策略(Write-back) WB: 缓存块更新时写回
产生的问题:
“立即写”策略时: 一致性问题(cache- cache, cache-内存) “后写”策略时: 一致性(区别?)
SGI: Origin3000, Altix3000
基于指令流/数据流的体系结构分类
指令流(程序流）／数据流并行
单指令流单数据流(SIＳD): 单ＣＰＵ计算机 单指令流多数据流(SIMD)：数组处理计算机 多指令流单数据流(MISD：栈计算机（无实用机） 多指令流多数据流(MIMD)：MPP, cluster SPMD: 单程序/多数据流, MPP, cluster MPMD: 多程序流/多数据流, 高吞吐(事务处理)
IA + Linux/NT: 联想深腾1800 系列，性价比高 RISC + Unix: IBM sp 系列，性价比低 2，UNIX SMP 小型机： IBM 690，SUN,
商务计算为主, 易编程， 可扩展性差 3，（传统）大规模并行机(mpp)： T3E，曙光1000
编程不易，曾停止发展 Cray XT系列的Red Storm 重新抬头, TOP10, 原因: 大规模时体积小
局部性(locality)
空间局部性:
cache 内: 数据块 内存中 结点内 本地机器内
时间局部性: 最近用到的数据
并行性与局部性的矛盾
计算机--从串行到并行
基本的串行计算机结构
运算
控制
中央处理机(CPU)
连接总线
存储
输入 输出
从串行到并行
先行控制
运算器
寄存器堆
存数 总线
操作码
取数 总线
地址 总线
高性能计算机分类
4， 向量机（传统超级机）：CRAY, 银河I 不再单独发展
5，向量并行机 ： NEC地球模拟器, Cray X1 速度高，效率高, 昂贵， 专用， 非产品化 在世界TOP500份额居第二
6, ccNUMA： SGI Qrigin3000, Altix3000 兼顾可扩展性和可编程性
控制器
总线 指令 (内存控制)
总线
交叉存储
内存(多体)
计算机--从串行到并行
并行为什么: 计算量超过串行机能力极限: 蛋白质折叠o(1021 1, 大部件之间的并行 例: 控制器和运算器的并行:
取指令, 译码运算 控制器=>存储器, 运算器: 先行控制 2, 部件内的并行 运算器内多部件间并行: 加法器, 乘法器
服务器聚集 网格计算
云计算
网络计算模式
1，主机（mainframe)/终端 (1980年代中期年以前）
直接I/O连接或互连网连接 效率高, 开放性,扩充性差,技术复杂
2, 客户机/服务器（client/server)(1980年代后期以来） 基于局域网（LAN）或广域网（WAN） 开放、可扩充 难管理 总拥有成本（TCO）高
MIC
Dual XDR
BIC Flex I/O
流水线与向量机
流水线: pipelines 向量处理机: vector processor, 并行向量处理机 (PVP) 数组处理机age queue)
数组处理机
array processor
最终趋势： IA 和 RS6000（IBM Power) 存在和发展
芯片发展趋势
Moore 定律 每18个月(Moore周期)速度翻番, 容量大一倍, 价格降一半. 从1970年代—2000年, 正确 2000年后Moore周期: 22—24个月
Moore 定律适用到何时? 2020年.
Moore 定律不适用的原因?
流水线, 向量机, PVP, 数组处理机 SMP, 紧偶合, 共享存储, Cache 一致性 MPP, 机群,松散偶合, 分布式存储 ccNUMA, 计算资源虚拟化
基本计算模式:
主机/终端, 客户机/服务器,服务器聚集,网格计算,云计算
高性能计算机
–何为高性能计算机 ?
速度, 功能, 存储容量 与时俱进的标准:
– GPU computing is the use of a GPU (graphics processing unit) to do general purpose scientific and engineering computing. The model for GPU computing is to use a CPU and GPU together in a heterogeneous computing model. The sequential part of the application runs on the CPU and the computationally-intensive part runs on the GPU. From the user’s perspective, the application just runs faster because it is using the high-performance of the GPU to boost performance.
选择一致性策略的因素: 复杂性, 性能/效率, 成本
MPP: Massively Parallel Processing
CPU 内存
CPU 内存
......
CPU 内存
连接网络
分布式存储(编程模式), 松散耦合, 消息传递, 粗粒度并行, 可编程性/可扩展性 与数组处理机的区别
机群 (clusters)
网络计算模式（续）
3，服务器聚集（server consolidation)(90年代中后期以来） • 同时提供多种服务 • 基于局域网LAN • 综合1, 2的优点, 去其缺点 • 开放， 可扩充， 易管理, TCO 低 4，网格计算 : 共享资源 • 分布于宽带广域网(WAN)上的“格点”， • 共享地理分布各类资源：服务器, 数据, 贵重仪器等 • 格点内服务器聚集 • 像使用水和电一样, 不关心计算在何处进行 • 网格操作系统(Globus), 网格前端环境
多核芯片
多核芯片Multi-Core解决体积/功耗体积问题
AMD 双核芯片
Intel 4 核 芯片
HT CPU
Cache
Cache
HT: Hyper Transfer
多核芯片功耗同单CPU芯片一样 多线程
Many multi-threads
多核芯片-AMD
– What is GPU Computing?
No. of cores >100 1.0TeraFlpos/chip (single precision)
CELL 芯片结构框图
SIMD, 单精度>256GFlops, 双精度>26GFLOPS
SXU
LS
协处理器/单元 SPU SPE
SMF
EIB (96 bytes/clock)
L2 PPU L1 PXU
7， 专用机： IBM BlueGene, BlueGen/L 解决规模(速度)和体积功耗矛盾
主流高档计算机—机群系统
世界TOP500中(贴标签)的机群
1999年
3套 , 2002年11月: 56套