云计算与高性能计算
云计算技术介绍
云计算技术介绍云计算技术作为一种新型的计算模式，正在被越来越多的企业、组织、机构和个人采用。
它不仅可以帮助用户实现网络化、高可靠性、高性能、可扩展性和灵活性的信息化服务，而且还可以节省大量的计算资源和成本，并且可以使用户的业务更加快速、灵活和安全。
本文将介绍云计算技术的基本概念、特点、应用和发展趋势。
一、云计算技术的基本概念云计算技术是一种按需提供计算资源和应用程序的技术，它基于虚拟化和分布式计算技术，将计算资源、存储资源、软件和服务等组成一种高度灵活的“云”计算平台，用户可以通过各种终端设备通过网络进行访问和使用。
云计算技术的核心特点是“按需使用、按量付费、可动态扩展、高度自动化、可靠安全”，它主要包括以下几个层次：基础设施即服务（IaaS）、平台即服务（PaaS）、软件即服务（SaaS）和业务流程即服务（BPaaS）。
二、云计算技术的特点1、数据分布与自动扩展。
云计算技术通过将计算、存储和服务等资源进行分离和虚拟化，可以灵活地管理这些资源，并根据需要自动地进行扩展以保证服务的可靠性和性能。
2、资源共享和高效利用。
云计算技术可以通过多租户技术和资源共享机制，实现对资源的高效利用和合理分配，减少浪费的资源和节约成本。
3、易用性和透明性。
云计算技术可以通过简单易用的Web接口、自动化管理和实时监控等功能，提高用户的使用体验和管理效率，使用户可以更加专注于业务而不是技术。
4、高可靠性和灵活性。
云计算技术通过多个数据中心、备份和容灾技术等特点，可以保证用户的业务和数据的可靠性和安全性，并且可以根据需求动态调整资源和服务，具有很高的灵活性。
三、云计算技术的应用1、企业信息化。
云计算技术可以为企业提供高度可靠、灵活、安全、高性能的信息化基础设施和服务，使企业可以更加专注于自身业务和核心竞争力。
2、视频、音乐和游戏等媒体应用。
云计算技术可以通过强大的计算和存储能力，为媒体类应用提供高品质和高度定制化的服务，并且可以降低成本和提高用户体验。
高性能计算HPC
*参与“上帝粒子”项目的28岁小伙子，计昊爽，合肥庐江人，毕业于中国科学技术大学，后 去美国威斯康辛大学读博士。他是欧洲核子研究组织（CERN）团队成员，他在计算和实验证 明出“上帝粒子”存在功不可没。他首次计算得到了5倍西格玛（Sigma）的显著度，有 99.9999%的可信度表明了该粒子的存在。这在科学界被认为已经证明了上帝粒子的存在。
7.1 计算模型的转变 7.2 系统结构的转变 7.3 编程模型的转变
3.1 大数据的采集与预处理
7.4 应用方式的转变
3.2 大数据的传输
7.5 其他方面的转变
3.3 大数据的存储 3.4 大数据的处理 3.5 大数据的展现
4. 大数据与物联网
8. 结论
8.1 从量变到质变 8.2 各领风骚十数年
计算能力。
4
1、大数据浪潮汹涌澎湃
(3) 新技术新应用催生的大数据
• 新技术：传感技术、新型通信技术、物联网技术等高速发展，让人们感知的东西很 多；人与人、人与机器、机器与机器时刻都在互联互动；新的获取、搜索、发现和 分析工具更使人们获得更丰富的数据。
• 新应用：物联网（使成千上万的网络传感器嵌入到现实世界中）和云计算（为海量 数据提供了存储空间和在线处理）等新型应用更使得数据激增。
• 大数据主要消费者是网民：近年来大数据骤增主要还是来自人们的日常生活（图片、 视频、音乐等），特别是互联网公司的服务。
• 传感网和物联网等相关技术催生了大数据的蓬勃发展。
摘要： 大数据、物联网和云计算是新一代信息技术发
展中的华彩乐章。物联网使成千上万的网络传感器 嵌入到现实世界中，云计算为物联网产生的海量数 据提供了存储空间和在线处理，而大数据则让海量 数据产生了价值。本报告，首先介绍大数据世界和 大数据潮流；其次讲解什么是大数据和大数据的一 般处理流程；接着介绍产生大数据来源之一的物联 网的产生、发展及其系统架构；然后讲述大数据与 云计算的关系和两者的异同点；最后在简介高性能 计算与高性能计算机的基础上，阐述了在大数据面 前高性能计算本身所面临的技术挑战等。
北工大高性能计算暨云计算平台简介-青岛报告
计算资源 存储资源 网络资源
10TB 1套千兆以太网 SAN存储、 2台I/O服务器 1套万兆以太网
企业云应用、开 84台 发测试云 刀片服务器 数据密集型高性 70台 能应用 刀片服务器 通信密集型高性 98台 能应用 刀片服务器
C区
D区
1套Infiniband 高 30TB SAN存 性能通信网络 储、 6台I/O服务器 内存密集型高性 3台大内存机 1套Infiniband 高 能应用 架服务器 性能通信网络、 1套万兆以太网
◦ 用户可以通过资源模板，定制所需的软件环境，实现自动部署
建设目标 总体结构及硬件基础设施 高性能计算平台简介 云计算平台简介
北京工业大云应用及高性能应用实践
实践1：第二届北京工业大学IBM杯并行计算大赛 ◦ 共10个学院,29个参赛小组 ◦ 自选课题, 86%来源于实际项目需求 ◦ 应用类型多样,并行环境需求异构
√
√
From first principles!
第一性原理计算
在节点数目大于4 后，其并行效率会剧烈下降。 主要是由第一性原理计算密集型、通信密集型的 计算特点导致，而云平台的虚拟化技术会增加了 计算任务和底层的额外时间，特别是当节点数较 多时，浪费在程序与底层之间、多节点之间的网 络交换的时间将增加导致整体效率非常低。 由于第一性原理计算VASP程序在每一步并行之后 虚拟集群环境配置： 需要互相对比数据进行自洽，随着节点数的增加， 70个节点(单核CPU 2.83GHz，内存 各个节点之间的网络交换时间和穿越虚拟层的时 间都将大大增加，导致了系统时间的增加，同时 Redhat Linux 5.5 影响运算时间，最终导致了云平台多节点并行效 率的低下。 千兆以太网
云计算带来的变革
云计算带来的变革云计算是指通过互联网将计算资源如存储、处理和网络等提供给用户，用户可以按需获取这些资源而无需拥有和管理实际的物理设备。
这一技术的出现带来了许多变革，不仅对个人用户和企业有深远影响，还对整个社会产生了重要作用。
在本文中，我们将探讨云计算所带来的几个重要的变革。
一. 信息存储和共享的便捷性云计算为用户提供了大规模和弹性的存储空间，用户可以根据自身需求随时调整存储空间的大小。
相比传统的本地存储方式，使用云存储解决方案能够节省成本，并且不需要担心存储设备的损坏或丢失所带来的数据丢失问题。
此外，云计算还极大地方便了信息的共享和协作。
用户可以将文件上传到云端，通过链接或权限控制的方式与他人共享文件。
这种便捷性极大地提高了合作效率，使得跨地域、跨组织的协作变得更加容易。
二. 弹性和灵活性的工作方式传统的工作方式往往需要固定的办公环境和设备，但云计算的出现改变了这一现状。
云计算使得用户可以在任何地点、任何时间通过互联网访问到自己的工作文件和应用程序。
这使得远程办公成为可能，同时也提供了更为灵活的工作方式。
对于企业来说，云计算使得资源的调配更加灵活。
根据业务的需求，企业可以快速增加或减少计算和存储资源，以适应业务的波动。
这种弹性的资源调配方式节约了企业的成本，并提高了业务的敏捷性。
三. 数据分析和人工智能的发展云计算提供了强大的计算和存储能力，为数据分析和人工智能的发展提供了重要支持。
传统的数据分析通常需要消耗大量的计算资源和存储空间，而云计算可以为这些应用提供强大的后台支持，极大地提高了数据分析的效率和准确性。
另外，云计算也为人工智能技术的发展提供了平台。
人工智能需要大量的数据进行训练和学习，然后才能进行精准的预测和处理。
云计算提供了高性能的计算能力和海量的存储空间，大大加速了人工智能技术的研发和应用。
四. 安全与隐私问题的挑战随着云计算的普及，安全与隐私问题也成为了一个重要的挑战。
将数据存储和处理移交给云服务提供商，意味着用户需要将敏感数据上传到云端，同时也需要信任云服务提供商能够确保数据的安全和隐私。
云计算服务器有哪些要求
引言概述：随着云计算技术的快速发展，云计算服务器扮演着越来越重要的角色。
云计算服务器是支撑云计算平台的关键基础设施，它需要具备一系列要求才能满足日益增长的计算需求。
本文将从性能、可靠性、安全性、可扩展性和能效性等五个大点，探讨云计算服务器的具体要求。
一、性能要求：云计算服务器的性能是衡量其质量的重要指标之一。
性能要求主要包括处理器性能、存储性能和网络性能等方面：1. 处理器性能：云计算服务器需要配备高性能的多核处理器，以支持大规模的并行计算和处理任务。
2. 存储性能：云计算服务器要求具备高速、大容量的存储设备，以满足海量数据的存储和访问需求。
3. 网络性能：云计算服务器需要具备高速、可靠的网络连接，以保障数据传输的效率和稳定性。
二、可靠性要求：云计算服务器的可靠性是保证服务连续性和数据完整性的关键。
可靠性要求包括硬件可靠性和软件可靠性：1. 硬件可靠性：云计算服务器需要采用高可靠性的硬件组件，如双电源、热备份和冗余存储等，以提供容错和故障恢复能力。
2. 软件可靠性：云计算服务器的操作系统和软件应具备良好的稳定性和兼容性，以减少系统崩溃和故障的风险。
三、安全性要求：云计算服务器的安全性是保护数据和系统免受恶意攻击和非授权访问的必要保障。
安全性要求包括数据安全和系统安全两个方面：1. 数据安全：云计算服务器需要采用加密和访问控制机制，以确保数据在传输和存储过程中的安全性和私密性。
2. 系统安全：云计算服务器需要制定完善的安全政策和控制措施，以避免系统被黑客攻击和恶意软件侵害。
四、可扩展性要求：1. 硬件扩展性：云计算服务器需要采用可扩展的硬件架构，如模块化设计和可插拔组件等，以方便硬件升级和替换。
2. 软件扩展性：云计算服务器需要具备良好的软件架构和可配置性，以便支持新的应用程序和服务的快速部署和调整。
五、能效性要求：1. 能耗管理：云计算服务器需要采用先进的能耗管理技术，如动态供电和功耗调节等，以实现能源的有效利用和节约。
云计算在高性能计算方面的应用
云计算在高性能计算方面的应用云计算在高性能计算方面的应用随着云技术的飞速发展和应用，其在各行业中的重要性越来越被人们所认识和接受。
在信息技术领域中，云计算已成为一种重要的基础技术，蕴含着广泛的应用和发展前景。
其中，在高性能计算方面，云计算也开始崭露头角，各大企业和研究机构都纷纷涉足这一领域，可以说云计算在高性能计算中的应用前景十分广阔。
一、云计算和高性能计算为了更好地深入了解云计算在高性能计算方面的应用，我们需要首先了解云计算和高性能计算的基本概念和内涵。
云计算，指的是利用互联网上的计算资源，通过虚拟化技术和服务平台，将数据、应用、服务等资源对外提供，达到资源共享和协同工作的目的。
云计算主要是通过网络来完成各种计算和服务，其中包括了计算、存储、应用和操作系统等一系列服务。
与传统的计算方式相比，云计算相对来说更加灵活、可靠、安全，并且能够实现按需支付。
而高性能计算，则是指利用现代计算机技术和算法，对大量的数据进行快速的计算和分析。
高性能计算需要大量的计算资源和存储资源，一般需要采用计算机集群来实现。
高性能计算一般用于模拟和分析复杂的科学问题，如气象预测、生物医学研究等。
二、云计算在高性能计算中的应用随着科技的发展，高性能计算技术越来越成熟，并且得到广泛应用。
而云计算作为一种新型的计算方式，其已经开始在高性能计算方面发挥重要的作用。
下面我们来详细了解云计算在高性能计算中的应用。
1.大数据分析随着互联网的发展和智能化设备的广泛应用，信息量呈现爆炸式的增长趋势。
传统的计算方式往往难以应对如此大量的数据，而云计算的弹性计算和大规模分布式计算的特点，则极大地提高了计算效率和数据处理能力。
云计算通过虚拟化方案，可以将数十万台计算机资源连接到一起，形成一个庞大的计算集群，从而实现大数据的快速处理和分析。
2.并行计算高性能计算需要大量的计算资源支撑，而计算机集群则是实现并行计算的常用方式之一。
云计算可以通过虚拟化技术实现计算资源的快速部署，同时在计算过程中，还可以实现弹性计算和自动扩展，从而大大提高了计算任务的并行度和运行效率。
云计算在高性能计算中的应用
云计算在高性能计算中的应用，为解决大规模并行计算和复杂数据分析提供了强大的技术支撑。
本文将详细阐述云计算在高性能计算中的应用场景、优势、以及具体实现方法。
一、应用场景云计算的高性能计算服务主要应用于科学计算、数据挖掘、数字模拟等领域。
具体来说，它能够满足以下应用场景：1. 大量并行计算：云计算通过虚拟化技术将大量的计算资源集中管理，提供给用户进行并行计算任务。
2. 大规模数据存储和处理：云计算平台提供大规模的存储空间，以及高效的数据处理和分析能力，支持复杂数据分析。
3. 分布式计算：云计算能够将大量计算任务分配到多个服务器上，通过并行处理的方式，缩短计算时间，提高效率。
二、优势云计算在高性能计算中的应用具有以下优势：1. 资源池化：云计算平台能够将各种计算资源集中管理，形成资源池，用户可以根据需求灵活获取资源。
2. 弹性扩展：云计算平台可以根据用户需求自动调整资源分配，实现弹性扩展，满足大规模并发计算需求。
3. 高效资源利用：云计算通过自动化管理，可以有效地利用闲置资源，提高资源利用率，降低用户成本。
4. 安全可靠：云计算平台采用多重安全保障措施，确保用户数据安全可靠。
三、实现方法云计算在高性能计算中的应用需要借助云服务商提供的云计算平台和工具，具体实现方法如下：1. 选择合适的云服务商：根据需求选择具有高性能计算能力的云服务商。
2. 配置云资源池：根据需求配置合适的计算、存储和网络资源，形成资源池。
3. 开发或使用云端软件：根据需要开发或使用云端软件，实现高性能计算任务。
4. 提交计算任务：将计算任务提交到云端，由云服务商负责执行和管理。
5. 监控和管理：用户可以通过云服务商提供的监控和管理工具，实时了解计算任务的执行情况，并进行调整和管理。
综上所述，云计算在高性能计算中的应用具有诸多优势，能够为用户提供灵活、高效、安全可靠的计算服务。
同时，选择合适的云服务商和配置合适的云资源池也是实现云计算在高性能计算中应用的关键。
云计算的概念
云计算的概念随着科技的不断创新发展，云计算越来越成为人们常听常见的词汇。
那么，云计算究竟是什么？从哪些方面来解析云计算的概念呢？1、什么是云计算？云计算是指通过互联网以及一组海量的计算和数据存储，为用户提供各种服务，以便更有效地使用共享资源、提高可伸缩性和弹性，同时也可以提高能源利用效率，使用户能够在任何地方使用计算机所提供的数据服务。
云计算的核心是数据中心，而数据中心中的服务器则是云计算的基础。
云计算是一种名为“服务”的计算模式，根据用户需求提供基础设施、平台和应用程序等多种服务。
2、云计算的优势云计算的优势主要体现在以下几个方面：（1）资源共享：云计算可以将现有的资源（如存储、计算能力等）整合起来，进行有效的管理和使用，从而实现资源的共享化和利用率的提高。
（2）弹性伸缩性：云计算的用户可以根据业务的变化情况随时进行应用程序的扩展或缩减，从而满足自身业务的需要。
（3）灵活性：用户可以根据自身的需求申请需要的计算资源，当需求变化时，可以随时增减计算资源，使得其业务能够获得最大的灵活性。
（4）可靠性：云计算的基础设施采用了冗余机制，可以保证系统的可靠性，从而避免数据丢失等问题。
（5）高效性：云计算通过虚拟化技术，能够使得计算资源得到最大化的利用，从而提高计算的效率。
3、云计算的组成云计算的组成主要包括以下三个层次：（1）基础设施层：云计算的基础设施层主要包括了计算、存储和网络等基本的硬件资源，这些基础设施构成了云计算的基础。
（2）平台层：云计算的平台层是建立在基础设施层之上的，主要包括了虚拟化、操作系统和运行环境等，供用户动态开发、交付、部署应用程序。
（3）应用程序层：云计算的应用程序层是指云计算为用户提供的各类应用程序，例如网页应用、在线游戏等等。
4、云计算的应用场景云计算的应用场景非常广泛，从私人用户到企业级用户都可以使用云计算服务。
常见的应用场景如下：（1）企业级应用：例如大型企业有自己的数据中心，采用云计算模式来进行管理，帮助企业实现IT资源的共享。
云计算中的高性能计算技术
云计算中的高性能计算技术云计算（Cloud Computing）作为一种新兴的信息技术，已经广泛应用于各行各业，并且在过去的几年中得到了快速的发展。
在云计算的框架下，高性能计算技术（High Performance Computing, HPC）作为其中一项重要的技术，对于处理大规模数据和高计算需求的任务起到了关键作用。
本文将对云计算中的高性能计算技术进行探讨。
一、云计算与高性能计算的融合随着科学技术的发展和社会的进步，大规模数据处理和计算需求日益增长。
传统的高性能计算环境通常需要昂贵的硬件设备和复杂的软件配置，限制了其在企业和研究机构中的普及和应用。
云计算的出现为高性能计算提供了新的解决方案。
通过利用云计算的弹性资源调度和虚拟化技术，可以将高性能计算环境部署在云上，用户可以根据实际需求灵活调整计算资源的规模，大大降低了成本和维护的复杂性。
二、云中高性能计算平台的架构云中高性能计算平台的架构通常包括前端、云资源调度器和后端三个主要组件。
前端组件提供用户与云平台的交互界面，用户可以通过此界面管理和提交计算任务。
云资源调度器负责根据用户提交的任务需求，对云中的计算资源进行动态分配和调度，以实现任务的高效执行。
后端组件则负责执行具体的计算任务，并将计算结果返回给用户。
三、虚拟化技术在云高性能计算中的应用虚拟化技术是云计算的核心技术之一，也是云中高性能计算的关键。
通过虚拟化技术，可以将物理计算资源虚拟化成多个独立的虚拟机实例，每个虚拟机实例可以拥有自己的操作系统和应用环境，实现了资源的隔离和灵活分配。
虚拟化技术在云高性能计算中的应用，不仅可以提高计算资源的利用率，还可以实现计算任务的高速执行和并行计算。
四、容器化技术在云高性能计算中的应用与虚拟化技术相比，容器化技术在云高性能计算中的应用也越来越受到关注。
容器化技术可以将应用和其依赖的环境打包成一个个独立的容器，实现了资源的快速部署和启动，并且可以在不同的云计算平台上无缝迁移。
高性能计算与云计算
高性能计算与云计算一、引言随着科技的快速发展和人们对计算能力需求的增加，高性能计算和云计算作为两种重要的计算模式应运而生。
本文将深入探讨高性能计算和云计算的概念、特点以及它们在各个领域中的应用。
二、高性能计算2.1 概念高性能计算（High Performance Computing，HPC）是指利用超级计算机或者集群系统进行大规模并行计算的过程。
其目标是通过同时使用多个计算资源，提高计算速度和处理能力。
2.2 特点（1）计算能力强大：高性能计算系统通常具备超级计算机级别的计算能力，能够在短时间内解决大规模复杂问题。
（2）并行计算：高性能计算通过将计算任务分解成多个子任务，并利用多个计算节点同时计算，提高计算效率。
（3）大数据处理：高性能计算能够高效处理大规模的数据集，对科学、工程、金融等领域的数据分析提供支持。
（4）专用硬件支持：高性能计算通常使用高性能处理器、大容量内存和高速互联网络等硬件设备，为计算任务提供强力支持。
2.3 应用（1）科学研究：高性能计算在天文学、生物学、物理学等领域的模拟计算和数据分析中得到广泛应用，为科学研究提供重要支持。
（2）工程设计：高性能计算可在工程设计中进行数值模拟和优化，例如飞机设计、汽车碰撞模拟等，提高设计效率和准确性。
（3）金融风险管理：高性能计算在金融行业中用于风险模型计算、交易分析等，提供准确的数据支持和实时决策。
（4）天气预报：高性能计算在气象学中的天气模拟和预测中发挥着重要作用，提高了天气预报的准确性和时效性。
三、云计算3.1 概念云计算（Cloud Computing）是一种基于网络的计算模式，通过将计算资源集中管理和提供，为用户提供按需获取和使用计算资源的方式。
3.2 特点（1）虚拟化：云计算通过虚拟化技术将硬件资源进行抽象和整合，实现资源的共享和利用率的最大化。
（2）按需服务：用户可以根据自身需求随时随地获取和使用云计算服务，实现弹性扩展和灵活部署。
高性能计算与云计算
高性能计算与云计算高性能计算（High-Performance Computing，HPC）与云计算（Cloud Computing）是当前信息技术领域的两个重要概念。
本文将探讨高性能计算与云计算的概念、特点、应用以及二者之间的关系。
一、高性能计算的概念和特点高性能计算是使用高性能计算机系统进行科学计算、工程计算、大规模数据处理等高速运算的领域。
它使用并行计算技术，将复杂问题分解成多个子问题，并在多个处理器上同时计算，以提高计算速度和效率。
高性能计算的特点主要包括以下几个方面：1. 大规模并行计算：高性能计算系统通常由数千个、甚至上万个处理器组成，能够同时进行大规模并行计算。
2. 高速运算能力：高性能计算系统具有超高的计算速度和计算能力，可以处理大规模的计算任务。
3. 大规模数据处理能力：高性能计算系统能够高效地处理大规模的数据，为科学研究、工程模拟等提供强有力的支持。
4. 超大存储容量：高性能计算系统通常配备了大容量的磁盘阵列和高速网络存储系统，能够存储和管理海量数据。
5. 高可靠性和容错性：高性能计算系统需要具备高可靠性和容错性，以保证科学计算的准确性和可靠性。
二、云计算的概念和特点云计算是一种基于互联网的计算模式，通过将计算资源（包括计算能力、存储空间、应用软件等）以服务的形式提供给用户，实现资源共享和按需使用。
云计算的特点主要包括以下几个方面：1. 弹性伸缩：云计算系统能够根据用户的需求实现计算资源的动态扩展和收缩，使其能够在不同的负载情况下自适应地分配资源。
2. 资源共享：云计算通过虚拟化技术，将物理资源虚拟化为虚拟机实例，多个用户可以同时使用同一组物理资源，实现资源的共享和重复利用。
3. 按需付费：云计算系统采用按需计费的方式，用户只需按实际使用的资源数量付费，不需要提前购买和维护昂贵的硬件和软件资源。
4. 高可用性和容错性：云计算系统具备高可用性和容错性，能够保证用户的计算任务不会受到硬件故障或其他因素的影响。
云计算可以带来以下哪些好处
云计算可以带来以下哪些好处云计算可以带来以下好处如今，随着信息技术的快速发展，云计算已经成为了许多企业和个人的首选。
云计算利用互联网技术将资源集中管理和分配，不仅提供了高效的数据存储和计算能力，同时也带来了许多其他的好处。
本文将详细探讨云计算所带来的以下几个好处。
1. 灵活的资源管理云计算使得企业能够根据具体需求灵活地调整其计算和存储资源。
通过云计算平台，企业可以根据业务量的需要快速扩展或缩减其云资源。
这种灵活性不仅提高了业务的灵活度和敏捷性，还可以有效降低企业的成本。
2. 资源共享和协作在云计算环境下，用户可以通过云服务共享和协作使用资源。
云计算平台可以为多个用户提供虚拟化的资源，以满足用户的不同需求。
这种资源共享和协作能够实现资源的充分利用，提高了资源利用效率，避免了资源浪费。
3. 高可靠性和安全性云计算提供了高可靠性和安全性的数据存储和处理服务。
云计算平台通过备份和冗余机制保证了数据的安全性和可靠性。
同时，云计算服务商还经常进行严格的数据安全策略和控制措施，以保护用户的隐私和数据安全。
4. 弹性扩展和成本降低云计算可以根据实际需求动态调整资源。
当业务量增加时，云计算平台可以快速扩展以满足需求；而在业务需求减少时，可以立即缩减资源，从而减少了成本和维护费用。
这种弹性扩展和成本降低可以帮助企业更好地控制成本，提高效益。
5. 全球化的扩展和服务云计算使得企业能够在全球范围内扩展业务和服务。
通过云计算平台，企业可以轻松地将业务扩展到全球各地，提供更加灵活和高效的服务。
这样不仅可以扩大市场份额，还可以更好地满足用户的需求，提升企业的竞争力。
6. 高效的数据分析和处理云计算平台提供了强大的数据处理和分析能力。
企业可以利用云计算平台的高性能计算能力进行大规模的数据分析，从而获取更多有价值的信息。
这对于企业来说，可以提供更好的决策支持，推动业务的快速发展。
总结一下，云计算可以带来很多好处，包括灵活的资源管理、资源共享和协作、高可靠性和安全性、弹性扩展和成本降低、全球化的扩展和服务、高效的数据分析和处理等。
高性能计算的应用与技术
高性能计算的应用与技术高性能计算是指利用大规模并行处理机，通过并行计算技术和分布式存储技术，以及其他相关技术手段，在有限时间内，达到处理大量数据、实现高负载处理的目的。
高性能计算已经广泛应用于计算机科学、工程、天文学、气象学、生物学、医学、金融等领域。
本文将着重探讨高性能计算的应用和技术。
一、高性能计算的应用高性能计算的应用领域非常广泛，以下是其中几个重要的应用领域：1. 气象学高性能计算可广泛应用于气象学，解决气象学模拟和预测问题。
其中，最出名的就是大气环流模拟，包括热带气旋的形成、演变和消散、降水和风速分布等。
气象学的模拟需要在大量计算机上实现并行计算，以达到预测准确性和可信度。
高性能计算在气象学中的应用，为预测台风、暴雨等天气问题提供了重要帮助。
2. 生物学生物学是一个多学科交叉应用的科学，可应用高性能计算来模拟、分析和研究生物大分子的结构、功能、相互作用等问题。
生物学研究问题的复杂性和规模远远超过了传统的计算方法所能处理。
高性能计算可以将复杂的计算分解成小块，并将其并行处理。
因此，高性能计算在生物学领域中具有广泛的应用，不仅可以模拟复杂分子的动态性能，还可以对分子设计进行分类、验证和分析。
3. 天文学天文学是一个高精度科学领域，需要各种天文数据的计算和模拟。
高性能计算技术使得这种数据处理和模拟变得更加有效。
高性能计算在天文学中的主要应用包括：恒星形成、星系动力学、黑洞等从天文观测数据中推导出的宇宙演化等。
4. 金融金融方面的数据处理，往往涉及到海量数据和复杂的计算过程。
高性能计算技术在金融领域中的应用，不仅可以处理复杂的金融数据，还可以进行风险分析和财务分析。
金融工程需要从大量的市场和交易数据中提取信号，对成交量、价格涨跌等情况进行统计分析，从而预测市场走势。
高性能计算可以处理更多的数据，尽可能精确的预测市场的未来走势。
二、高性能计算的关键技术高性能计算的应用离不开先进的技术手段，以下是其中几个重要的技术：1. 并行计算技术并行计算是指将一台机器的大计算任务分成多个小任务并行计算，以大大缩短处理时间。
高性能计算和云计算技术的应用和挑战
高性能计算和云计算技术的应用和挑战随着时代的发展，科技也随之不断进步。
高性能计算和云计算技术则是其中之一，有着广泛的应用和挑战。
一、高性能计算高性能计算(HPC)是目前最快的计算和数据处理方式之一，可以在时间和空间上高效地处理和管理海量数据，并实现更快的科研进展和产业创新。
高性能计算在科学、工程、医学和金融等领域都有广泛的应用，例如气象预测、地震模拟、航空航天工程、基因组学和金融交易等。
高性能计算的核心是超级计算机，拥有强大的计算能力、存储空间和通信机制。
高性能计算对于提高科研和产业技术水平、提高国家经济实力、增强国家安全等方面都有重要意义。
然而，高性能计算也面临着一些挑战，例如能耗高、成本昂贵、数据安全等问题。
高性能计算需要大量的能源供给，超级计算机整体能源效率还需进一步提高。
同时，超级计算机的制造和维护成本也很高，对于中小企业而言，高性能计算的门槛比较高。
此外，数据安全问题也需要重视，尤其是隐私数据泄露和网络攻击等问题。
二、云计算技术云计算技术是一种基于互联网的计算方式，通过将计算、存储、网络等资源组合起来，实现更加高效的资源共享和管理。
云计算技术比传统计算方式具有更高的灵活性、可伸缩性和可靠性，可以支持各种不同规模和类型的应用。
云计算在IT、金融、制造和医疗等行业被广泛应用，例如云存储、云分析和云游戏等。
云计算技术也面临着一些挑战，例如安全问题、性能问题和可扩展性问题。
云计算的数据安全问题是一个长期存在的问题，需要在网络架构、数据隔离和访问控制等方面进行改进。
另外，云计算的性能问题常常受到网络速度、数据传输、存储等因素的影响，需要不断优化服务质量。
同时，云计算的可扩展性问题也需要重视，尤其是在面对数据高峰期时，需要具备强大的扩展性和负载均衡。
三、应用和发展高性能计算和云计算技术的应用前景非常广阔，可以支持各种不同规模和类型的应用，例如传统制造业转型升级、物联网、人工智能和大数据等。
随着技术和应用的不断创新和发展，高性能计算和云计算技术将更加普及和便捷，可以为更多的人和企业带来更多的机会和挑战。
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。
北京航空航天大学计算机学院中德联合软件研究所副所长兼总工刘轶：高性能计算与云计算——支撑与融合
• HPC in cloud
– 不是所有的高高性能计算用用户都需要超大大规模计算 – 很多用用户/应用用属于中小小规模
• 数十十～数百处理器
– 在云平台上进行行高高性能计算对部分用用户有吸引力力
• 硬软件资源可按需定制和弹性增减 • 无无须⻓长时间且难以预⻅见地等待 • 人人机交互更为直观便捷
• ⺫目目前最好：45GFlops/W (规模有限，TOP500第311位) • ⺫目目前TOP500排名前十十机器 < 3.5GFlops/W • 与⺫目目标相差1～2个数量级
– 低功耗技术
• • • • 低功耗器件和部件 异构计算机体系结构 冷却技术 软件低功耗管控及调度
• E级计算的挑战性问题：性能(performance)/体系结构
– 达到E级计算性能的系统结构是怎样的？ – 处理器向众核方方向发展 – 异构/混合系统结构在过去几几年中取得了较大大成功
• ⺫目目前TOP500排名前十十的机器中有四台使用用了加速部件 • 固有缺点：可编程性较差
– 同构 vs. 异构/混合：各有优缺点、⻓长期共存 – 新型半导体及器件技术可能推动体系结构的创新
• 3D堆叠技术
– 可单片片内集成众核处理器、加速器、互连⺴网网络
• 非非易失存储器的大大量使用用 • 自自旋电子子器件
• E级计算的挑战性问题：可靠性(Resilience)
– 如何保证超大大规模系统稳定、可靠运行行 – 预计E级系统规模节点个数：1万～10万 – 10PF规模系统的MTBF平均无无故障工工作时间 ≈ 5小小时 – 对故障检测、诊断、恢复技术提出了更高高的要求 – 现有的Checkpoint软件故障恢复技术也面面临挑战
高性能计算与云计算-第10讲-2014
Cluster A collection of TCP/IP networked hosts running Platform LSF Server host A host within the cluster that submits and executes jobs and tasks Client host A host within the cluster that only submits jobs and tasks Execution host The host that executes the job or task Submission host The host from which a job or task is submitted
Job A command submitted to Platform LSF Batch. Can take more than one Job Slot Queue A network-wide holding place for jobs which implements different job scheduling and control policies Job Slot The basic unit of processor allocation in Platform LSF. Can be more than one per processor.
xCAT 概述
xCAT 是 Extreme Cluster Administration Toolkit 这几个 单词的缩写 xCAT 是一个可扩展的分布式计算管理和准备工具，它 提供了一个统一的用户界面来进行硬件控制，扫描，操 作系统的布署 xCAT 2 是基于开源的软件
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云计算有助于哪些领域的创新？
云计算有助于哪些领域的创新？一、云计算在科学研究领域的创新云计算在科学研究领域的应用已经成为现代科技创新的有力推手，其给科学家们提供了大规模、强大的存储和计算能力，帮助他们处理和分析大量复杂的数据。
具体而言，云计算在以下几个方面为科学研究带来了创新：1. 共享数据和资源：通过云计算平台，科学家们可以将自己的数据存储在云端，与其他研究人员分享和交流。
这种共享数据和资源的模式，打破了传统科研中数据孤岛的问题，提高了科学研究的效率和准确性。
2. 高性能计算：云计算提供的高性能计算能力，使得科学家们可以迅速完成复杂计算任务，比如基因测序、气候模拟等。
通过云计算，科学家们可以快速找到数据中的规律和趋势，为科学研究提供更全面、准确的结果。
3. 数据可视化和分析：云计算平台提供了丰富的数据可视化和分析工具，科学家们可以通过这些工具对数据进行深入挖掘和分析。
借助云计算平台的强大计算能力，科学家们可以快速实现对数据的分类、聚类和预测，从而加快科学研究的进程。
二、云计算在医疗领域的创新云计算在医疗领域的应用被认为是推动医疗创新的重要因素之一。
云计算为医疗行业带来了以下几个方面的创新：1. 电子病历管理：云计算技术可以将患者的电子病历存储在云端，医生可以随时随地访问和更新这些数据。
这种便捷的电子病历管理系统，可以加快医生的诊断速度，提高医疗服务的质量。
2. 远程医疗：云计算为远程医疗提供了有效的解决方案。
医生可以通过云计算平台与患者进行远程会诊，根据患者的病情，提供准确的诊断和治疗方案。
通过远程医疗，患者可以避免长时间的等待和旅行，节省时间和经济成本。
3. 疾病预警和预防：利用云计算平台处理大规模的医疗数据，可以实时监测和分析疾病的传播和流行趋势，提前发现和预警可能的疫情。
同时，云计算还可以为疾病的预防提供支持，通过分析患者的个人健康数据，为他们提供针对性的健康管理方案。
三、云计算在教育领域的创新随着教育信息化的深入推进，云计算已经成为教育领域的必备工具和资源。
高性能计算与云计算—教学大纲
《高性能计算与云计算》教学大纲总学时：48 理论课学时：32实验课学时：16一、课程的性质《高性能计算与云计算》是计算机专业的专业领域课程。
高性能计算技术是计算机技术发展中的一项重要技术。
通过该课程的学习，学生应该学习和掌握高性能计算的基础理论知识和实践经验，并为后续课程打下坚实基础。
二、课程的目的与教学基本要求本课程以高性能计算和云计算为主题，分为三大部分，第一部分是高性能计算的基础知识，第二部分是云计算的概念及核心技术，第三部分是高性能计算与云计算的软件支持－并行程序的设计原理与方法。
主要课程内容包括高性能计算机的系统结构模型，对称多处理机（SMP）、大规模并行处理机（MPP）、集群系统（Cluster）和并行计算的性能评测并行算法的一般设计策略、基本设计技术和一般设计过程；云计算的分布式大规模数据处理和云存储技术；共享存储编程、分布存储编程和Map/Reduce编程等面向高性能计算与云计算应用的并行程序设计环境与工具。
课程强调融合高性能计算机结构、云计算技术、并行算法和并行编程为一体，力图反映高性能计算和云计算领域的最新成就和发展趋势。
学生除完成基本理论课程学习外，课程将通过在高性能计算机系统上的实践，学习和掌握高性能计算和云计算的基础知识。
三、课程适用专业计算机科学与技术、软件技术、信息安全、网络工程四、课程的教学内容、要求与学时分配1．理论教学部分：按各章节列出主要内容，注明课程教学的难点和重点，对学生掌握知识的要求，以及学时的分配。
主要章节及其学时分配：第一章绪论（3学时）重点：高性能计算和云计算的概念、基础架构、现状及发展、应用前景难点：云计算的架构、高性能计算技术的发展以及和云计算技术的衔接要求：了解基本概念，基础架构，以及相关的技术和应用第二章并行计算机体系结构（3学时）重点：系统互联技术；存储存取模型及层次结构；对称多处理机（SMP）、大规模并行处理机（MPP）、集群系统（Cluster）难点：静态和动态互联，存储存取层次结构要求：熟悉各种并行计算机体系结构以及实际应用例子，掌握系统互联的基本原理和方法，了解存储存取模型和层次结构第三章并行计算模型及性能评估（3学时）重点：并行计算模型PRAM、BSP和LogP；工作负载、加速比和可扩展性，负载受限加速比、时间受限加速比、存储受限加速比，难点：并行计算模型，可扩展性要求：了解并行计算模型及它们之间的异同点，掌握应用计算模型进行并行计算构模的基本方法，了解并行计算的性能评估方法，掌握加速比的计算方法第四章并行算法设计（6学时）重点：并行算法设计技术包括平衡树方法、倍增技术、分治策略、划分原理和流水线技术等；并行算法设计方法论PCAM：划分，通信，组合、映射难点：分治策略、划分原理；矩阵乘法并行算法的设计和性能比较要求：了解并能应用并行算法设计的基本技术进行并行算法的设计和实现，掌握最短路径、排序、字符串匹配、矩阵乘法等经典并行算法的设计思想，了解并行算法设计的方法论第五章分布式大规模数据处理（6学时）重点：分布式大规模数据处理的概念、编程模型；Map/Reduce的原理和工作机制、基于的Map/Reduce的并行算法设计难点：Map/Reduce的负载均衡和容错机制，最短路径算法的Map/Reduce实现要求：熟练掌握Map/Reduce的原理和工作机制、掌握词频统计、排序、字符串匹配、最短路径等并行算法的Map/Reduce实现第六章云存储（3学时）重点：云存储的概念，分布式存储系统的系统架构、容错机制和系统管理技术；分布式文件HDFS的系统架构及关键技术难点：分布式文件系统的读写操作流程要求：了解云存储系统的系统架构和容错机制，掌握分布式文件系统HDFS的存取方法第七章共享存储编程（3学时）重点：并行编程风范，共享存储编程原理；OpenMP编程模型，制导语句、控制结构和数据子句难点：并行域和共享任务结构，共享对象存取要求：熟悉OpenMP的编程模型以及基本概念，掌握OpenMP的主要制导语句、控制结构和数据子句第八章消息传递编程（3学时）重点：消息传递编程原理，进程交互方式；MPI编程模型，通信函数难点：通信模式，非阻塞操作要求：熟练掌握MPI编程的工作原理及相关技术，熟悉其核心函数以及运行环境等，掌握矩阵乘法的MPI实现第九章高性能计算平台（2学时）重点：高性能计算集群体系结构，hadoop云计算平台及编程环境难点：要求：熟悉高性能计算集群的工作原理及关键技术，掌握构建集群系统和并行编程环境的基本方法2．实验教学部分高性能计算与云计算是一门实践性很强的课程，除了系统的课堂理论学习外，还配有足够数量的实践内容，以巩固和加深学生对课程知识的整体理解。
算力算法10条
算力算法10条摘要：一、算力算法概述1.定义与概念2.发展历程二、算力算法的关键技术1.高性能计算2.分布式计算3.云计算与边缘计算4.深度学习与人工智能三、算力算法的应用领域1.天气预报与气候模拟2.生物信息学与基因测序3.金融风险管理与大数据分析4.自动驾驶与机器人技术四、算力算法的优化与挑战1.计算资源调度与管理2.算法性能的提升与优化3.能耗与绿色计算4.安全与隐私保护五、我国在算力算法领域的发展1.政策支持与规划2.产业布局与发展现状3.国际合作与竞争态势4.未来发展展望正文：一、算力算法概述1.定义与概念算力算法，指的是通过计算机或其他计算设备，运用一定的数学模型和算法对数据进行处理、分析和挖掘，以实现特定目标的一类计算方法。
它涵盖了数学、计算机科学、信息工程等多个学科领域，是现代信息技术体系的重要组成部分。
2.发展历程算力算法的发展可以追溯到20世纪中叶。
从早期的电子管计算机到如今的超级计算机，计算能力得到了前所未有的提升。
同时，算法理论的不断发展，如图灵机的提出、大数定律的证明等，为算力算法的发展奠定了基础。
二、算力算法的关键技术1.高性能计算高性能计算（HPC）是通过并行计算、集群计算等技术，实现大量数据的高速处理和复杂问题的求解。
HPC在天气预报、生物信息学等领域具有广泛应用。
2.分布式计算分布式计算将一个大型任务拆分为多个小任务，并在多个计算节点上同时进行计算。
典型的分布式计算技术有MapReduce、Hadoop等，广泛应用于大数据处理。
3.云计算与边缘计算云计算通过互联网为用户提供按需使用的计算资源和服务。
边缘计算则是将计算任务分布在网络边缘的设备上，以降低数据传输延迟，提高实时性。
4.深度学习与人工智能深度学习是机器学习的一个分支，通过多层神经网络模型对数据进行学习与分析。
人工智能（AI）则是通过模拟人类智能，实现对复杂问题的自动求解。
三、算力算法的应用领域1.天气预报与气候模拟算力算法在天气预报领域发挥着重要作用，通过数值模型和优化算法，实现对气象现象的预测。
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网格计算
❖ 网格（Grid） 是一个基础体系结构，它耦合了： -计算机（个人计算机、工作站、手持终端、超级计算机等） -软件（如根据要求租用有特殊用途的应用系统） -数据库（如对人类基因数据库的透明访问） -人
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五句
“计算能力充足之后，高性能计算机也要解决 I/O 墙的问题，因此也衍生出了高吞吐计算 机的概念。今天，高性能计算机也需要解 决进行大量数据交换的问题。这些恰恰是 云计算主要面对的问题。”
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36
六句
“高性能计算机在技术角度上完全可以在未来 承担云计算的任务。只不过，高性能计算 机成本更为高昂，从运营角度来看，所付 出的成本等代价过高。因此，高性能计算 机与云计算集群系统依然需要各司其职。 ”
❖ 任何高性能计算和超级计算都离不开使用 并行技术
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高性能计算技术架构
❖ 并行计算 ❖ 网格计算 ❖ 高性能计算机
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并行计算
并行计算和串行计算
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❖ 串行计算：在单个计算机 （具有单个中央处理单元 ）上执行软件写操作。 CPU逐个使用一些列指令 解决问题，但其中只有一 种指令可提供随时并及时 的使用。
❖ 渐渐人们发现面向主机没有必要，要面向网 络，面向需求。使得人们围绕着计算机时代 改为面向人转。交互、分享都远远超出了原 来的范畴。
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云生态
❖ 我们可以把云看作是天上的云彩，雨是用户 的需求，水蒸气是信息。服务就是水蒸发到 天上形成云再降雨，这就是云的生态循环。
❖ 水库、河流，好比各种各样的云计算中心。 比如说客户关系管理中心、数据中心都可以 叫做水库，在地面上。
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提纲
一、前言 二、云计算 三、高性能计算 四、云与高性能计算（HPC） 五、总结
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6
软件工程的变化
❖ 70年代强调面向过程 ❖ 80年代强调面向对象 ❖ 90年代强调面向构件 ❖ 新世纪强调面向领域 ❖ 现在我们强调面向服务
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7
交互方式的变化
❖ 从键盘到鼠标到触摸再到语音。软件工程长 期以来面向机器，面向语言，面向中间件， 面向实现等面向主机的形态。
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一、前言 二、云计算 三、高性能计算（HPC） 四、云与高性能计算 五、总结
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谢谢
山西大学
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❖ 云是共享的，水库可以是私有的。
山西大学
9
云计算定义
❖ 云计算定义可以有千万种，但是基本都是聚 焦的，方向是一致的。
❖ 定义：云计算是这样一种计算方式，计算资 源是动态易扩展而且虚拟化的，往往通过互 联网提供。用户不需要了解“云”中基础设 施的细节，不必具有相应的专业知识，也无 需直接进行控制。
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31
一句
“曙光公司已经在高性能计算领域积累了大量 的技术与基础经验，在高性能计算领域的 突出成绩又助推其在云计算领域的快速发 展。或许对曙光公司而言，高性能计算和 云计算就像一对双胞胎，基因很像，本质 很接近，但又不完全一样。”
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32
两句
“云计算本身也是以分布式网络构建计算集中化趋 势，解决大规模问题的一种应用。高性能计算解 决的是单机不能解决的巨大工程问题，当机器数 量非常大的时候必须关注良好体系架构设计，良 好体系架构其实包含了通用架构和自主架构的融 合，在这种架构技术之上，看当机器规模大到一 定程度的时候，必然带来管理方面的问题。云计 算现在面临的管理问题，都是我们过去高性能计 算当中遇到过且基本能解决的。”
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云计算时代的分布并行编程技术
❖ 云计算是在分布式计算、并行计算和网格 计算的基础上，经一系列技术的创新和融 合而形成的。
❖ 目前，云计算平台本身以及云计算平台上 的应用软件的开发都使用分布式并行编程 技术。
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云计算时代的分布并行编程技术
❖ 云计算时代的分布并行编程技术
▪ 分布并行数据处理技术 ▪ 分布式文件系统 ▪ 分布式数据库
漫渲染等领域，大多属于计算密集型的应 用。 ❖ 云计算：主要应用在Web2.0、社交网络、 企业IT 建设和信息化等领域，以数据密集 型、I/O 密集型应用为主。
软件工程国家重点实验室
4
不同
（二）技术 HPC 与云计算也存在很多不同，HPC 无需 采用虚拟化，因为一个应用就可能把多个机 器的CPU 全部占用，而在企业私有云中， 虚拟化是一项最基础的技术。
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做不起的实验
举一国乃至数国财力 欧洲强子对撞机
耗资巨大 风洞试验设施
实验对象繁多 新药开发、新材料开发
实验中得不到的物理量 如何测量超高温、超高压
聪明的做实验：以计算机模拟实验
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巨大的挑战
❖ 持续增长的对计算速度的要求
随着应用的不断发展与提高，现有计算机速度 的提升赶不上对计算速度要求的提高； 尤其是复杂科学计算、数字模型分析、仿真模 拟、工程问题等需要大规模数据量和复杂计算的 应用领域； 任何计算和处理应在可接受的时间内完成，然 而，要想进一步提高单一处理器的运算速度是受 到限制的。
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高性能计算概述
❖ 高性能计算（HPC）：指使用很多处理器（作为 单个机器的一部分）或者某一集群中组织的几台 计算机（作为单个计算资源操作）的计算系统和 环境。它致力于开发超级计算机，研究并行算法 和开发相关软件。
❖ 特点： 高速运算 大内存 海量存储
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我们的超级计算机
❖ 天河一号 ——千万亿次超级计算机 2012年6月18日，国际超级电
脑组织公布的全球超级电脑500 强名单中，“天河一号”排名全球第五。
峰值速度 4700万亿次 存储容量 2000万亿字节 24小时功耗 10万千瓦时 总重量 160.27吨
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并行计算---高性能计算
❖ 并行计算（Parallel Computing） ❖ 高端计算（High-end Parallel Computing） ❖ 高性能计算（High Performance Computing） ❖ 超级计算（Super Computing）
❖ 云计算时代的软件是运行在云平台上，并具 有在线租赁服务形式、按用量可伸缩性占用 资源、按需要个性化定制等特性的软件。
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10
云计算的使用方式
❖ 云计算的使用方式
将计算和存储等资 源以服务的方式提 供，用户按需使用， 按用量付费
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11
云计算给我们的
❖ 有了云计算，我们可以
无需购买昂贵的软硬件设备 更少的技术维护 按需获取海量的IT资源 按用量支付费用 聚焦于业务
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33
三句
❖ “星云被一拆为二，一部分面向传统科学 计算和高性能计算，另一部分则在拆分的 同时，去除了一些加速部件，增添了一些 灵活通用、面向分布式网络的部件，做好 了迎接云计算应用的准备。很重要的工作 ，是在维持原有高性能计算领先优势的基 础上，大力推广云计算。”
山西大学
34
四句
“传统意义上的高性能计算机，其节点间的耦 合非常紧密。而云计算的集群系统耦合比 较松散。但是，从技术角度来看，松耦合 的系统想改进成紧耦合系统是非常难的事 情，而紧耦合系统按照松耦合的系统来使 用，在技术上不存在任何障碍。”
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技术评价
❖ 已有的编程技术主要面向特定领域 ❖ 软件开发平台还待完善和发展 ❖ 云计算时代的软件工程方法学需要创新
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一、前言 二、云计算 三、高性能计算（HPC） 四、云与高性能计算 五、总结
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科学研究“金三角”之一
❖ 计算科学
以数学模型为基础的计算模型（计算方法） 以超计算机为基础的虚拟实验和科学探索工具 理论的辅助工具与实验的“导航设备” 高性能计算要应对科学研究提出的挑战
云与计算
提纲
一、前言 二、云计算 三、高性能计算（HPC） 四、云与高性能计算 五、总结
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1
一、前言 二、云计算 三、高性能计算（HPC） 四、云与高性能计算 五、总结
山西大学
2
同
（一）两个热门概念 （二）技术
分布并行计算 高密度计算 网格计算
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3
不同
❖ （一）面向领域 ❖ HPC：主要面向科学计算、工程ห้องสมุดไป่ตู้型、动
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12
云计算的技术要求
❖ 用户界面与程序内核演算功能分离
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13
云计算时代的分布并行编程技术
云计算的分布并发编程和数据库技术的 现状是：提供API支持和简单的工具支持， 欠缺编程模式的开发框架和方法学体系， 适用于较简单的海量数据高效处理，欠缺 对复杂关系的数据处理能力。在云平台中 ，对于开发大规模复杂的企业应用系统而 言，是不充分的，这是现状。
模与计算精度上明显不能更随硬件发展的 脚步 ❖ 并行软件开发专业人员稀缺，没有稳定的 培养体制
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一、前言 二、云计算 三、高性能计算（HPC） 四、云与高性能计算 五、总结
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云与高性能计算
❖ 高性能计算和云计算是否可以调和 ❖ 星云拆分：从高性能计算到云计算
曙光高级 副总裁聂华说：
❖ 目标 整合分散的资源，使它们成为一个统一的集成（单一）资源
❖ 连接 通过局域网/广域网/Internet
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