云计算与高性能计算.
基于云计算的面向智能交通海量信息的高性能计算支撑公共服务框架
关 键词 ：智 能 交通 ；云 计算 ：云服 务
中 图 分 类 号 ：Ｔ Ｐ ３ ９ 文 献 标 识 码 ：Ａ ｄ ｏ ｉ ： ｌ Ｏ ． ３ ９ ６ ９ ／ ｉ ． ｉ ｓ ｓ ｎ ． １ ０ ０ ２ — ６ ６ ７ ３ ． ２ ０ １ ３ ． ０ Ｌ ０ ３ ５
通 信 息 ，通 过 网络 动 态 地 、 按 需 地 提 供 个 性 化 服 务 。 研 究 海 量 信 息 的 统 一 管 理 、 共 享 的 云 存 储 方
法 。该 框 架 以 “ 数 据 融 合 、服 务 封装 、流程 驱 动 ”的 异 构数 据 集 成化 机 制 为 管理 方 法 ．构 造 出 出 行 、驾 车 、天 气、 交通 、诱 导 ，管理 ，决策 等 全方位 、 多方式 、更便 捷 的服 务 体 系的云服 务模 式 ，
（ ＣＩ ＭＳ Ｒｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈ Ｃｅ ｎ ｔ ｅ ｒ ｏ ｆＴ ｏ ｎ ￣ｉ Ｕｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ，Ｓ ｈ ａ ｎ ｇ ｈ ａ ｉ ２ ０ １ ８ ０ ４ ，Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ）
Ａｂｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ：Ｉ ｎ ｔ ｈｅ ｃ ｕ ｒ ｒ ｅ ｎ ｔ ｉｅ ｆ ｌ ｄ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ｉ ｎｔ ｅ Ｕ ｉ ｇ ｅ ｎｔ ｔ ｒ ａ ｉｃ ｆ ｗｈｉ ｃ ｈ ｈ ａ ｓ ａ ｃ ｃ ｕ ｍｕ ｌ ａ ｔ ｅ ｄ ｍｏ ｒ ｅ ａ ｎｄ ｍｏ ｒ ｅ ｔ ｒ ａ ｉｃ ｆ ｉ ｎｆ ｏ ｒ ｍａ ｔ ｉ ｏ ｎ ，ｄ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｉ ｆ ｃ ａ ｉｏ ｔ ｎ ｄｅ ｍａ ｎ ｄ．Ｉ ｔ ｉ ｓ ｍｏ ｒ ｅ ａ ｎｄ ｍ ｏｒ ｅ ｉ ｍｐ ｏ ｒ ｔ ａ ｎ ｔ ｔ ｏ ａ ｆｏ ｒ ｄ ｈ ｉ ｇ ｈ ｅ ｉｃ ｆ ｉ ｅ ｎ ｔ ａ ｎ ｄ ｒ ｅ ａ ｌ —ｔ ｉ ｍｅ ｃ ｏｍｍ ｏ ｎ ｔ ｒ ａ ｉｃ ｆ ｓ ｅ ｒ ｖ ｉ ｃ ｅ ｔ ｏ ｕ ｓ ｅ ｒ ｓ ．Ｔｈｅ ａ ｔｉ ｒ ｃ ｌ ｅ ｐ ｒ ｏ ｐｏ ｓ ｅ ｓ ｔ ｈｅ ｐ ｕ ｂｈ ｃ ｓ ｅ ｒ ｖ ｉ ｃ ｅ ｒａ ｆ ｍｅ ｗｏｒ ｋ ｓ ｕ ｐ ｐ ｏｒ ｔｅ ｄ ｂ ｙ ｈ ｉ ｇ ｈ ｐｅ ｒ ｆ ｏｒ ｍａ ｎｃ ｅ ｃ ｏｍｐ ｕｔ ｉ ｎ ｇ ｂａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ｃ ｌ ｏ ｕ ｄ ｃ ｏ ｍｐｕ ｉｎ ｔ ｇ ａ ｎ ｄ ｆ ａ ｃ ｉ ｎｇ ｉ ｎ ｔ ｅ ｌ ｌ ｉ ｇｅ ｎ ｔ ｒａ ｔ ｆ ｉ ｃ ｍａ ｓ ｓ ｉ ｖｅ ｄ ａ ｔ ａ ．Ｔｈ ｅ ｒａ ｆ ｍｅ ｗｏ ｒ ｋ
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。
高性能计算与云计算的对比与选择(九)
高性能计算与云计算的对比与选择导语：随着科技的迅猛发展，计算能力的要求也不断提高。
高性能计算和云计算是两个备受关注的领域。
本文将对高性能计算和云计算进行对比，帮助读者了解各自的特点，并提供一些选择建议。
1. 高性能计算高性能计算（High-Performance Computing，HPC）指的是通过并行计算的方式，利用多个计算资源，快速解决复杂的科学、工程和商业问题。
高性能计算强调的是计算性能的提高和极端情况下的应用能力。
它通常使用专用的高性能计算机集群，具备强大的处理能力和存储能力。
2. 云计算云计算（Cloud Computing）是通过互联网将资源共享，提供按需、可扩展的计算服务。
云计算强调的是资源的共享和弹性扩展。
它使用虚拟化技术，将大量的计算资源分配给多个用户，实现高效利用。
对比：1. 资源管理在高性能计算中，由于强调的是计算效率和性能，资源管理更为复杂，需要针对任务的类型和需求进行合理的分配。
而在云计算中，资源管理更加灵活，基于用户需求进行自动化分配，并能根据实时需求进行弹性扩展。
2. 成本高性能计算设备通常价格昂贵，并且需要长期维护和更新。
由于计算资源的专用性，成本较高。
而云计算通过共享资源和按需付费的方式，可以大大降低成本，使中小型企业也能够获得高性能计算的能力。
3. 灵活性高性能计算主要用于解决特定类型的问题，一旦建立起来，难以进行灵活的调整。
而云计算可以根据不同的需求进行快速扩展和缩减，具有更高的灵活性和适应性。
4. 数据安全高性能计算通常需要处理大量敏感数据，例如科学计算中的实验数据、金融风险分析中的交易数据等。
由于资源的专用性，高性能计算通常具备更高的数据隔离和安全性。
而云计算需要更多的安全措施来保护用户的数据隐私，以确保数据的安全性。
5. 应用领域高性能计算主要应用于科学计算、天气预报、基因测序、油田勘探等需要大规模计算和高精度模拟的领域。
而云计算适用于需要大规模计算和存储的企业和个人用户，包括数据分析、人工智能、物联网等应用。
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。
云计算
(8) 潜在的危险性：云计算服务除了提供计算服务外，还必然提供了存储服务。但是云计算服务当前垄断在私人机构（企业）手中，而他们仅仅能够提供商业信用。对于政府机构、商业机构（特别象银行这样持有敏感数据的商业机构）对于选择云计算服务应保持足够的警惕。一旦商业用户大规模使用私人机构提供的云计算服务，无论其技术优势有多强，都不可避免地让这些私人机构以“数据（信息）”的重要性挟制整个社会。对于信息社会而言，“信息”是至关重要的。另一方面，云计算中的数据对于数据所有者以外的其他用户云计算用户是保密的，但是对于提供云计算的商业机构而言确实毫无秘密可言。这就象常人不能监听别人的电话，但是在电讯公司内部，他们可以随时监听任何电话。所有这些潜在的危险，是商业机构和政府机构选择云计算服务、特别是国外机构提供的云计算服务时，不得不考虑的一个重要的前提。
总的来说，云计算可以算作是网格计算的一个商业演化版。早在2002年，我国刘鹏就针对传统网格计算思路存在不实用问题，提出计算池的概念：“把分散在各地的高性能计算机用高速网络连接起来，用专门设计的中间件软件有机地粘合在一起，以Web界面接受各地科学工作者提出的计算请求，并将之分配到合适的结点上运行。计算池能大大提高资源的服务质量和利用率，同时避免跨结点划分应用程序所带来的低效性和复杂性，能够在目前条件下达到实用化要求。”如果将文中的“高性能计算机”换成“服务器集群”，将“科学工作者”换成“商业用户”，就与当前的云计算非常接近了。
(3) 高可靠性。“云”使用了数据多副本容错、计算节点同构可互换等措施来保障服务的高可靠性，使用云计算比使用本地计算机可靠。
(4) 通用性。云计算不针对特定的应用，在“云”的支撑下可以构造出千变万化的应用，同一个“云”可以同时支撑不同的应用运行。
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。
云计算的名词解释
云计算的名词解释在当今信息技术发展日新月异的时代，云计算（Cloud Computing）成为备受瞩目的概念。
云计算旨在利用互联网技术进行数据存储、数据处理和软件应用的基础设施和资源获取方式。
本文将对云计算进行详细解释，从定义、特点、优势以及应用领域等多个方面进行探讨。
一、定义云计算是指通过互联网方式，将数据存储、处理和应用提供给用户的一种计算模式。
它不仅仅是一个单一的技术，而是集成了虚拟化、分布式计算、网络技术等多种技术。
云计算的基础是大规模的数据中心，这些数据中心通过高速网络相连，形成了一个庞大的“云”。
二、特点1.弹性伸缩：云计算能够根据用户的需求，自动调整资源配置，实现计算能力的弹性伸缩。
用户可以根据业务需要灵活地增加或减少计算资源，降低成本并提高效率。
2.共享性：云计算资源可以被多个用户共享，用户可以通过云平台按需购买所需的计算、存储和应用服务。
这种资源共享模式有效地提高了资源的利用率，降低了用户的投入成本。
3.虚拟化：云计算采用虚拟化技术，将物理的计算资源划分为多个虚拟的计算资源，并通过云平台进行管理和调度。
这种虚拟化的方式使得用户可以根据需要灵活地使用计算资源。
4.按需付费：云计算采用按需付费的模式，用户只需按照实际使用的资源数量来支付费用。
与传统的购买硬件设备和软件许可证相比，云计算可以降低用户的运营成本和资本投资。
三、优势1.成本效益：云计算通过资源共享、弹性伸缩和按需付费等特点，降低了企业的运营成本。
企业无需购买昂贵的硬件设备和软件许可证，也不需要维护复杂的IT基础设施，只需按需使用云平台提供的服务。
2.灵活性与可扩展性：云计算可以根据用户的需求实现资源的弹性伸缩，用户可以随时根据业务需要增加或减少计算资源。
这种灵活性和可扩展性使得企业可以根据市场需求快速调整业务规模。
3.高可用性和可靠性：云计算采用分布式架构和冗余备份机制，保证数据的高可用性和可靠性。
即使单个节点出现故障，也不会影响整个系统的正常运行。
云计算的意义及其应用
云计算的意义及其应用一、云计算概述云计算是一种基于互联网的计算模式，它通过高性能和高可用性的计算资源以及强大的服务支持，向用户提供各种计算服务。
云计算的主要构成部分包括硬件基础设施、虚拟化技术、应用程序接口和各种计算服务。
二、云计算的意义1.降低成本使用云计算可以节约企业建设自有数据中心、购置服务器、维护设备的投资成本。
同时，云计算也降低了企业的运营成本，例如管理维护人员的薪酬开销和能源成本。
2.提高效率云计算提供了自动化的服务，能够更有效地管理运行中的应用程序和数据。
云计算也提高了企业的敏捷性和流动性，支持快速适应业务增长和变化。
3.保障数据安全和可靠性云计算提供了更强大的安全保护，可以保障数据的机密性、完整性和可用性。
通过云计算，企业可以将数据备份和恢复等运营任务交给云服务提供商，提高了数据可靠性和安全性。
4.提供更灵活的计算资源云计算可根据实际需求提供资源，支持快速弹性扩展和缩减。
企业可以根据他们的实际需求进行资源规划和配置，避免了过度投资和浪费。
5.促进创新和协同云计算可以提供更多的资源和工具，促进创新和协同工作。
企业的员工可以很容易地进行协作和共享文件和应用，这样可以提高效率和生产力。
三、云计算的应用1.云存储云存储是一种基于云计算架构的存储方案，用于存储和保护各种类型的数据。
由于数据在云存储中可以备份和恢复，这种存储方式通常比本地存储更可靠。
2.云计算基础设施云计算基础设施提供用于构建各种云服务的硬件资源和服务，包括计算能力、存储能力和网络能力等。
企业通常可以借助云计算基础设施为其它云服务提供商构建自己的云服务。
3.云计算安全云计算安全是一种为云计算服务提供安全保护的方式。
企业在使用云计算时，应确保其能够满足安全和合规方面的需求，例如数据保护和访问控制等。
4.云监测与管理云监测与管理是一种支持云计算监测和管理的服务。
它包括了云服务性能监测、资源管理、安全管理、故障管理等一系列服务，可以用于统一管理企业使用的多种云服务。
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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在云计算平台Openstack中利用GPU透传实现高性能计算
收稿日期：2016-10-10作者简介：关昆仑（1984-），男，山西人，高级云计算开发工程师，硕士，主要研究方向：云计算、网络、docker 、容器、CI/CD 、DevOps 。
在云计算平台Openstack 中利用GPU 透传实现高性能计算关昆仑（北京大学信息科学技术学院，北京100871）摘要：将GPU 高并发处理的优秀能力应用到云计算中，结合利用云计算的低成本和弹性扩展。
文章主要讨论通过VT-D 硬件技术以及KVM/QEMU 实现PCI 设备透传，在Openstack 开源云平台实现，从而在虚机里使用GPU ，可以获得几乎原生的性能。
关键词：GPU ；虚拟化；透传；云计算；QEMU/KVM 中图分类号：TP393文献标识码：AGPU Pass-through With KVM in the Openstack SolutionGUAN Kun-lun(Information Technology Institute,Peking University ,Beijing 100871,China )Abstract ：As 3D rendering,scientific computing and large data fields on the requirements of high-performance computing,The concurrent processing capacity of GPU catch more and more attention and promotion of the industry.At the same time as the popularity of cloud computing,its low-cost and flexible expansion is also sought after by the enterprise and individual users.So how to use of low-cost cloud computing and high-performance GPU in combination has become a very high scientific and commercial value.This paper mainly discusses the use of VT-D hardware technology and KVM /QEMU PCI device pass-through so as to use GPU in the virtual machine.Key words:GPU;virtualization;passthrough;cloud computing;QEMU/KVM由于3D 渲染，金融模型，科学计算以及大数据等领域对高性能计算的要求，GPU 的并发处理能力越来越受到行业的重视和推广。
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。
云计算与高性能计算解读
云计算与高性能计算解读在当今数字化的时代，云计算和高性能计算成为了推动科技进步和创新的重要力量。
它们在各个领域发挥着关键作用，从科学研究到商业应用，从大数据处理到人工智能的发展。
然而，对于许多人来说，这两个概念可能仍然有些模糊和神秘。
接下来，让我们一起深入了解云计算与高性能计算，揭开它们的神秘面纱。
首先，我们来谈谈云计算。
云计算，简单来说，就是通过互联网提供各种计算服务，包括服务器、存储、数据库、网络、软件等等。
用户不再需要购买和维护自己的硬件设备，而是可以根据自己的需求，从云服务提供商那里租用相应的资源。
想象一下，您是一家小型创业公司，需要运行一个网站和处理一些客户数据。
如果没有云计算，您可能需要花费大量的资金购买服务器、存储设备，还要聘请专业人员来维护这些硬件。
但有了云计算，您只需要按需付费，使用云服务提供商提供的计算资源，就能够轻松地开展业务。
这不仅降低了成本，还提高了灵活性和可扩展性。
云计算的优势不仅仅在于成本和灵活性。
它还提供了高度可靠的服务。
云服务提供商通常会在多个数据中心部署冗余的设备和数据备份，以确保服务的连续性。
即使某个数据中心出现故障，用户的业务也能够不受影响地继续运行。
此外，云计算使得创新变得更加容易。
开发者可以快速地获取所需的计算资源，进行实验和开发新的应用。
而且，云服务提供商还不断推出新的服务和功能，帮助用户更好地应对各种业务挑战。
接下来，我们再来看看高性能计算。
高性能计算，顾名思义，是指能够进行高速运算和处理大量数据的计算系统。
它通常用于解决那些需要巨大计算能力的复杂问题，比如天气预报、药物研发、航空航天设计等等。
高性能计算系统通常由大量的计算节点组成，这些节点通过高速网络连接在一起。
每个计算节点都配备了强大的处理器和大量的内存，以实现并行计算，从而大大提高计算速度。
与云计算不同，高性能计算更侧重于追求极致的计算性能。
它需要专门的硬件和软件优化，以充分发挥系统的潜力。
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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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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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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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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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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。 云是共享的，水库可以是私有的。
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云计算定义
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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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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
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。 并行计算：将进程相对独 立地分配于不同的节点上 ，由各自独立的操作系统 调度，享有独立的CPU和 内存资源（内存可以共享 ）；进程间相互信息交换 通过消息传递。
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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
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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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。 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。
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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。 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。
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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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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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、工程模型、动 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
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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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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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软件工程的变化
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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Fra bibliotek山西大学
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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
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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）
任何高性能计算和超级计算都离不开使用 并行技术