并行计算的术语
ai算力 术语
ai算力术语
AI算力是指人工智能系统运行和执行任务的计算能力。
在人工智能领域，通常需要大量的计算资源来进行模型训练、推理和优化等任务。
以下是一些与AI算力相关的术语：
1. 计算能力：指计算设备（如CPU、GPU、TPU等）的处理能力，通常用于衡量计算机的性能。
2. 算力密集型任务：指需要大量计算资源才能完成的任务，如深度学习模型的训练和推理等。
3. 计算资源管理：指对计算资源进行合理分配和管理，以满足不同任务的需求。
4. 并行计算：指同时在多个计算设备上执行计算任务，以加快任务的完成速度。
5. 分布式计算：指将一个大型计算任务分解成多个子任务，并同时在多个计算设备上执行，以提高计算效率。
6. 云计算：指通过互联网将计算资源提供给用户使用，用户无需拥有实际的计算设备。
7. 弹性计算：指根据任务需求，动态调整计算资源的分配和使用，以提高效率和灵活性。
8. 计算密集型 vs. 存储密集型：计算密集型任务强调对计算资源的需求，而存储密集型任务强调对存储资源的需求。
9. AI芯片：专门设计用于加速人工智能计算任务的芯片，如谷歌的TPU和英伟达的GPU等。
10. 超大规模并行处理：指使用大量计算设备进行并行计算，以应对大规模数据和复杂计算任务的需求。
这些术语涵盖了人工智能领域中与AI算力相关的一些重要概念和技术。
并行计算的基本概念
并行计算的基本概念并行计算的基本概念[转贴2008-02-25 09:57:26]1、并行计算：并行计算是指同时对多个任务或多条指令、或对多个数据项进行处理。
完成此项处理的计算机系统称为并行计算机系统，它是将多个处理器通过网络连接以一定的方式有序地组织起来。
2、指令流：机器执行的指令序列；3、数据流：由指令流调用的数据序列，包括输入数据和中间结果。
4、SIMD计算机：有一个控制部件和许多处理单元,所有的处理单元在控制部件的统一控制下工作。
控制部件向所有的处理单元广播同一条指令，所有的处理单元同时执行这条指令，但是每个处理单元操作的数据不同。
5、MIMD计算机没有统一的控制部件，含有多个处理器，各处理器可以独立地执行不同的指令，每个处理器都有控制部件，各处理器通过互连网络进行通信。
6、并行向量处理机（PVP）在并行向量处理机中有少量专门定制的向量处理器。
每个向量处理器有很高的处理能力。
并行向量处理机通过向量处理和多个向量处理器并行处理两条途径来提高处理能力。
7、大规模并行处理机（MPP）大规模并行处理机一般指规模非常大的并行计算机系统，含有成千上万个处理器。
它一般采用分布的存储器，存储器一般为处理器私有，各处理器之间用消息传递的方式通信。
大规模并行处理机的互连网络一般是专门设计定制的。
8、分布式共享存储器多处理机（DSM）分布式共享存储器多处理机的主要特点是它的存储器在物理上是分布在各个结点中的，但是通过硬件和软件为用户提供一个单一地址的编程空间，即形成一个虚拟的共享存储器。
它通过高速缓存目录支持分布高速缓存的一致性。
9、机群(COW或NOW) 是由高档商品微机（包括工作站）用高速商品互连网络（有的商用机群也使用定制的网络）连接而成，每个结点都是一台完整的计算机（可能没有鼠标、显示器等外设）。
10、对称多处理机（SMP）对称多处理机的最大特点是其中的各处理器完全平等，无主从之分。
所有的处理器都可以访问任何存储单元和I/O设备。
并行计算的并行化应用
并行计算的并行化应用并行计算是一种利用多个处理单元同时执行任务的技术，可以提高计算机处理数据的速度。
在今天的信息时代，数据量越来越庞大，处理速度越来越重要。
为了解决大数据处理的问题，多核处理器的出现为并行计算提供了有利条件。
并行计算的应用场景越来越广泛，特别是在科学计算、数据挖掘、人工智能等领域，并行计算的作用日益凸显。
本文将从并行计算的定义、应用领域、工作原理、并行化应用等方面对并行计算进行介绍。
一、并行计算的定义并行计算是指在一台计算机或多台计算机上同时执行多个任务，以提高计算机的运行效率。
并行计算包括共享内存并行计算和分布式并行计算。
共享内存并行计算指多个处理单元共享同一个内存资源，各处理单元间通过内存访问协议来实现对共享资源的访问。
分布式并行计算是指多台计算机分布在不同地点上，工作方式是通过网络连接进行通信，服务端向客户端传送任务，客户端将任务完成后将结果返回给服务端。
二、并行计算的应用领域并行计算的应用范围很广，其中最主要的包括科学计算、数据挖掘和人工智能。
科学计算是指在工程、生命科学和物理学等领域中，需要针对大量数据进行分析和建模的计算任务。
数据挖掘是指在大数据环境中提取有价值的信息，以支持商业决策和科学研究。
近年来，人工智能技术逐渐成为主流，深度学习、卷积神经网络等技术已经成为了解决自然语言处理、图像识别等问题的主要手段。
这些领域的复杂计算任务需要大量的计算资源支持，只有并行计算才能解决这些问题。
三、并行计算的工作原理并行计算的工作原理与串行计算不同。
串行计算是指计算机按照固定的顺序执行任务，一个任务完成后才能执行下一个任务。
而并行计算是指多个任务在同一时间内并行执行，实现高速计算。
为了实现并行计算，需要解决任务分配、任务调度、结果归并等问题。
首先，为了实现并行计算，需要将任务分解成多个子任务，并将这些子任务分配给多个处理中心。
任务分配的目标是使每个处理单元在执行任务的时间上尽可能均衡，避免某些处理单元负载过重而出现瓶颈。
并行计算的基本概念
并行计算的基本概念并行计算是指同时执行多个计算任务的一种计算方法。
与串行计算相比，并行计算可以大幅提高计算效率，减少计算时间。
在并行计算中，多个任务可以被同时执行，任务之间可以相互独立执行或者相互协作完成。
任务并行是指将一个计算任务拆分成多个子任务，在不同的处理器上并行执行。
每个子任务都是相对独立的，可以独立地进行计算，并最终将计算结果合并。
任务并行适用于将一个大型计算任务分解成多个子任务并行执行的情况，每个子任务之间没有数据依赖。
数据并行是指将问题的数据集合分成多个部分，在不同的处理器上并行执行相同的计算任务。
每个处理器都负责处理部分数据，并最终将计算结果合并。
数据并行适用于将一个相同计算任务应用于多个数据元素的情况，每个处理器之间没有数据依赖。
流水线并行是指将一个计算任务拆分成多个阶段，在不同的处理器上并行执行不同的阶段，任务的执行流经过多个处理器，并最终将计算结果合并。
流水线并行适用于一个计算任务可以被划分成多个可以并行执行的阶段的情况，每个阶段之间有数据依赖。
并行计算还需要考虑负载均衡和数据同步的问题。
负载均衡是指将任务分配给不同的处理器时，尽量确保各个处理器的负载大致相当。
如果负载不均衡，会导致一些处理器的利用率较低，从而降低整体的计算效率。
负载均衡可以通过动态调整任务分配策略或者任务划分的方式来实现。
数据同步是指在并行计算中，处理器之间需要共享或者交换数据的过程。
数据同步主要包括数据传输和数据通信两个环节。
数据传输是指将数据从一个处理器传输到另一个处理器的过程，可以通过共享内存、消息传递或者文件系统等方式实现。
数据通信是指处理器之间交换数据的过程，可以通过消息传递等方式实现。
并行计算除了可以在多个处理器上进行，并且还可以通过分布式计算系统进行。
分布式计算是指将计算任务分布到不同的计算节点上，每个计算节点可以有多个处理器，通过网络连接进行通信和协作。
分布式计算可以进一步提高计算效率和扩展性，适用于处理大规模计算任务的场景。
1.并行计算的概念 mpi
并行计算概念什么是MPI1.MPI是一个库而不是一门语言2.MPI是一种标准或规范的代表而不特指某一个对它的具体实现3.MPI是一种消息传递编程模型并成为这种编程模型的代表和事实上的标准并行计算机分类--fly分类法1.SISD：传统的单处理机系统。
由程序生成的一个单指令流，在任意时刻处理单独的数据项。
2.SIMD：由一个控制器负责从存储器中取出指令并将这些指令发送给各个处理器，每个处理器同时执行相同的指令，但操作不同的数据。
3.MISD：相当于在指令一级并行，而在被操作的数据级串行的情况，实际上这种模型是不能实现的。
4.MIMD：当今绝大多数并行计算机都属于这一类。
每个处理器拥有一个单独的程序（段），每个程序（段）为每一个处理器生成一个指令流，每条指令对不同的数据进行操作。
并行编程模型分类并行程序分解模式mpi启动编译运行命令启动MPI环境：mpd编译(mpicc -o xxx xxx.c)运行(mpirun -np 8 xxx)MPI消息传递三元组定义成数组，缓冲区内放的是什么数据，需要定义数据类型，数量MPI的消息类型分为两种：预定义类型和派生数据类型(Derived Data Type)预定义数据类型:MPI支持异构计算(Heterogeneous Computing)，它指在不同计算机系统上运行程序，每台计算可能有不同生产厂商，不同操作系统。
派生数据类型：MPI引入派生数据类型来定义由数据类型不同且地址空间不连续的数据项组成的消息。
MPI消息包括信封和数据两个部分，信封指出了发送或接收消息的对象及相关信息，而数据是本消息将要传递的内容。
信封和数据又分别包括三个部分。
可以用一个三元组来表示。
三元组：<缓冲区，数量，数据类型>信封：<源/目，标识，通信域>数据：<起始地址，数据个数，数据类型>MPI环境定义了三种缓冲区：应用缓冲区，系统缓冲区，用户想系统注册的（通信用）缓冲区。
编程语言中的并行计算与分布式计算技术
编程语言中的并行计算与分布式计算技术随着计算机技术的不断发展，人们对于计算能力的需求也越来越大。
在大规模数据处理、复杂计算任务以及高性能计算等领域，传统的串行计算已经无法满足需求，因此并行计算和分布式计算技术成为了当前研究的热点之一。
本文将重点介绍并行计算与分布式计算技术，从基本概念到具体实现，帮助读者更好地理解这两种技术。
一、并行计算技术1.1基本概念并行计算是指将一个大型计算任务分解为多个子任务，同时在多个处理器或计算节点上进行计算，以提高计算效率和性能。
并行计算可以分为多种形式，如数据并行、任务并行、管道并行等。
其中，数据并行是指将数据划分为多个部分，分配给不同的处理器或计算节点并行计算；任务并行是指将整个计算任务分解为多个子任务，分配给不同的处理器或计算节点并行计算；管道并行是指将一个计算任务分解为多个阶段，每个阶段由不同的处理器或计算节点并行计算。
通过这些方式，可以充分利用多个处理器或计算节点的计算资源，提高整个计算任务的效率和性能。
1.2并行计算的优势与串行计算相比，并行计算具有以下优势：（1）提高计算速度：通过将计算任务分解为多个子任务，并行计算可以充分利用多个处理器或计算节点的计算能力，提高整个计算任务的速度。
（2）提高计算效率：并行计算可以将不同的计算任务分配给不同的处理器或计算节点并行计算，有效降低计算任务的等待时间，提高计算效率。
（3）提高计算能力：通过并行计算，可以将多台计算机或计算节点连接起来，形成一个大规模的计算集群，从而提高整个计算系统的计算能力。
1.3并行计算的应用领域并行计算技术在各个领域都有着广泛的应用，包括科学计算、工程计算、大规模数据处理、高性能计算等。
其中，高性能计算是并行计算技术的典型应用领域之一，其应用范围涵盖天气预报、气候模拟、地震模拟、医学影像处理、基因组学分析等众多领域。
另外，大规模数据处理也是并行计算技术的重要应用领域，如互联网搜索引擎、社交网络分析、在线广告投放等都离不开并行计算技术的支持。
并行计算：充分利用计算资源的技术
并行计算：充分利用计算资源的技术并行计算是一种通过同时执行多个计算任务来充分利用计算资源的技术。
在传统的计算模式中，计算任务会顺序执行，这样的计算模式被称为串行计算。
虽然串行计算可以解决大部分的计算问题，但是对于某些复杂的计算任务来说，串行计算无法充分发挥计算资源的潜力，因此需要采用并行计算来提高计算效率。
并行计算可以通过将计算任务划分为多个子任务，并同时在多个处理器或计算节点上执行这些子任务来实现。
这样一来，每个处理器或计算节点都可以充分利用其计算资源，从而加快计算速度。
在并行计算中，有两种常见的并行模式，即数据并行和任务并行。
数据并行是指将大规模数据集拆分为多个小规模数据块，并将这些数据块同时分配给多个处理器或计算节点进行并行计算。
每个处理器或计算节点负责处理一部分数据块，计算最终结果后再进行合并。
数据并行适用于可以进行独立计算的任务，例如大规模矩阵运算和图像处理等。
任务并行是指将大规模计算任务拆分为多个子任务，并将这些子任务同时分配给多个处理器或计算节点进行并行计算。
每个处理器或计算节点负责处理一个子任务，计算结果后再进行合并。
任务并行适用于复杂的计算任务，例如模拟和优化等。
并行计算需要一些特殊的硬件和软件支持。
在硬件方面，多核处理器、多处理器系统和分布式计算集群可以提供并行计算所需的计算资源。
在软件方面，并行计算需要使用并行编程模型和并行算法来实现任务的划分和调度。
常见的并行编程模型有MPI（Message Passing Interface）和OpenMP（Open Multi-Processing）等。
并行计算可以带来诸多好处。
首先，它可以提高计算速度，尤其在处理大规模数据和复杂任务时效果更加显著。
其次，它可以提高计算资源的利用率，充分发挥硬件的潜力。
此外，通过并行计算，还可以实现实时计算、分布式计算和云计算等新的应用模式。
然而，并行计算也面临着一些挑战。
首先，任务划分和调度需要一定的算法和策略来实现，选择不合适的算法和策略可能导致计算性能的降低。
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。
面向深度学习的并行计算详解
面向深度学习的并行计算详解随着人工智能技术的不断发展，深度学习技术在多个领域中发挥了越来越重要的作用。
深度学习所需要处理的数据量庞大，计算量也十分巨大。
如何提高计算的效率，缩短模型训练时间，成为了关注的焦点之一。
而并行计算技术的应用，则成为了解决这一问题的途径。
一、并行计算是什么？并行计算是指利用多个计算资源（CPU、GPU、FPGA等）同时进行计算，以提高计算的效率和速度的一种计算模式。
在深度学习中，如果能够将训练任务切分成多个子任务，分别在不同的计算资源上进行处理，并将最终结果汇总，那么就可以大大加快训练的速度。
二、并行计算的分类并行计算可以分为两种方式：数据并行和模型并行。
数据并行是指将输入数据切分成多个批次，在不同的计算资源上进行处理。
每个计算资源上处理其对应的批次数据，然后将处理结果进行汇总。
这种方式适用于具有相同模型结构的任务。
在深度学习中，通常采用数据并行方式来进行并行计算。
模型并行则是将模型切分成多个部分，分别在不同的计算资源上进行计算。
这种方式适用于具有较大的模型结构的任务，比如大型语言模型。
由于每个计算资源上处理的是不同的模型部分，因此需要进行更多的通信和同步操作，比较复杂。
三、并行计算的实现方式并行计算的实现方式主要有两种：数据并行和模型并行。
1、数据并行数据并行主要包括同步式数据并行和异步式数据并行。
同步式数据并行是指在每个计算节点上，计算的开始和结束时间都是一致的，这种方式需要所有计算节点都完成计算后，才能开始下一轮的计算。
同步式数据并行可以避免计算节点之间的竞争，但会限制计算效率。
异步式数据并行则是指每个计算节点可以自主开始下一轮计算，而不用等待其他计算节点。
这种方式可以提高计算效率，但会增加计算节点之间的竞争。
2、模型并行模型并行主要包括流水线式模型并行和收敛式模型并行。
流水线式模型并行是指将模型划分成多个部分，在每部分计算完成后，将结果传递给下一个部分进行计算。
这种方式可以减轻计算节点之间的通信和同步负担，提高计算效率。
并行计算、分布式计算、集群计算和网格计算的介绍和区别？
并⾏计算、分布式计算、集群计算和⽹格计算的介绍和区别？并⾏计算（Parallel Computing）并⾏计算或称平⾏计算是相对于串⾏计算来说的。
并⾏计算（Parallel Computing）是指同时使⽤多种计算资源解决计算问题的过程。
为执⾏并⾏计算，计算资源应包括⼀台配有多处理机（并⾏处理）的计算机、⼀个与⽹络相连的计算机专有编号，或者两者结合使⽤。
并⾏计算的主要⽬的是快速解决⼤型且复杂的计算问题。
并⾏计算可以划分成时间并⾏和空间并⾏。
时间并⾏即流⽔线技术，空间并⾏使⽤多个处理器执⾏并发计算，当前研究的主要是空间的并⾏问题。
以程序和算法设计⼈员的⾓度看，并⾏计算⼜可分为数据并⾏和任务并⾏。
数据并⾏把⼤的任务化解成若⼲个相同的⼦任务，处理起来⽐任务并⾏简单。
空间上的并⾏导致两类并⾏机的产⽣，按照Michael Flynn（费林分类法）的说法分为单指令流多数据流（SIMD）和多指令流多数据流（MIMD），⽽常⽤的串⾏机也称为单指令流单数据流（SISD）。
MIMD类的机器⼜可分为常见的五类：并⾏向量处理机（PVP）、对称多处理机（SMP）、⼤规模并⾏处理机（MPP）、⼯作站机群（COW）、分布式共享存储处理机（DSM）。
2. 分布式计算（Distributed Computing）分布式计算这个研究领域，主要研究分散系统（Distributed system）如何进⾏计算。
分散系统是⼀组计算机，通过计算机⽹络相互链接与通信后形成的系统。
把需要进⾏⼤量计算的⼯程数据分区成⼩块，由多台计算机分别计算，在上传运算结果后，将结果统⼀合并得出数据结论的科学。
⽬前常见的分布式计算项⽬通常使⽤世界各地上千万志愿者计算机的闲置计算能⼒，通过互联⽹进⾏数据传输。
如分析计算蛋⽩质的内部结构和相关药物的Folding@home项⽬，该项⽬结构庞⼤，需要惊⼈的计算量，由⼀台电脑计算是不可能完成的。
即使现在有了计算能⼒超强的超级电脑，但是⼀些科研机构的经费却⼜⼗分有限。
9 并行算法
MIMD异步通信(简称MIMD-CL) 是指，处理机之间不存在 共享存储器，每个处理机从各自存储器中存取指令和数据。各 处理机之间用通信网络以信息方式交换数据。 在这种模型上开发的算法称之为分布式并行算法。
二、并行计算机网络
基于互连网络模型的信息通过互连网络进行传递，互连网络的结构直 接影响到通信效率，因此互连网络是并行处理系统的核心组成部分，它对并 行处理系统的性能起着决定性的作用。 互联网络是一种由开关元件按照一定的拓扑结构和控制方式构成的网 络，实现计算机系统内部多个处理机或多个功能部件之间的相互连接及信息 交换。
三、并行算法的一般术语
并行算法：一些可同时执行诸进程之集合，这些进程互相作 用和协调动作从而达到对给定问题的求解； 数值计算：基于代数关系运算的一类诸如矩阵运算、多项式 求值、解三角形线性系等的计算问题，基本上属 于数值分析(对以数字形式表示的问题求数值解) 的范畴； 非数值计算：基于关系运算的一类诸如排序、选择、搜索、 匹配以及图论等方面的计算问题，基本上是属 于符号(如字符、数字、图形或别的一些记号) 处理的范畴；
基于互连网络的 SIMD模型 基于共享的 MIMD模型 基于异步通信的 互连MD-SM模型） 假设有限或无限个功能相同的处理机， 每个处理机拥有简单的算术运算和逻辑判断 能力，在理想的情况下，假定存在一个容量 无限大的共享存储器，在任何时刻，任意一 个处理机均可通过共享存储器的共享单元同 其他任何处理机相互交换数据。SIMD共享存 储模型在实际情况中，共享存储器的容量有 限，因此同一时刻当多个处理机访问同一单 元时会发生冲突。根据解决冲突的能力， SIMD共享存储模型又可分为SIMD-EREW PRAM(不允许同时读和同时写，即每次只允 许一个处理机读和写一个共享单元)，SIMDCREW PRAM(允许同时读，不允许同时写， 即每次允许多个处理机同时读一个共享单元 的内容，但每次只允许一个处理机向某个共 享单元写内容允许同时读和写)和SIMDCRCW PRAM(允许同时读和写，即每次允许 任意多个处理机同时读和写同一个共享存储 单元) 。
并行计算与分布式计算
并行计算与分布式计算1并行计算并行计算是指在多个处理器或计算机之间同时执行计算任务，以达到加速计算的目的。
在并行计算中，将一个大任务分解成多个小任务，并同时进行处理，最后将结果合并得到最终结果。
并行计算通常采用节点间相互通信的方式，使得每个节点可以共享数据，相互协作地进行计算。
并行计算适用于计算密集型任务，如数字模拟、科学计算等。
并行计算能够充分利用计算机的多核心架构，提高计算效率，同时降低计算时间和成本。
在今天的云计算和大数据时代，对于大量数据的分析和处理，采用并行计算技术已经成为了一种不可或缺的手段。
2分布式计算分布式计算是一种将一个大的计算任务分割成多个小任务，在多台计算机上并行执行计算任务的技术，所有计算机都有相同的贡献。
分布式计算通常包括一个主节点和多个从节点，主节点协调和管理从节点执行任务，并将结果返回给主节点进行合并和计算。
分布式计算的优势在于可以处理大规模的数据，同时可以利用多个计算资源，提高计算效率，缩短计算时间。
随着云计算和物联网技术的发展，分布式计算越来越得到人们的重视，它可以帮助企业更加高效地处理海量数据，大幅降低计算成本，并为企业的决策提供更加可靠的数据支持。
3并行计算与分布式计算的区别并行计算和分布式计算都是提高计算效率的一种技术，它们在技术实现和适用场景上存在一定的差异。
首先，分布式计算需要在多个计算节点之间分发任务，需要更多的通信和数据交换，因此对网络带宽和通信效率的要求较高；而并行计算通常是在单机多核之间完成计算任务，相对而言通信成本较低。
其次，分布式计算可以利用更多的计算资源，可以更好地应对海量数据的处理；而并行计算适用于计算任务比较短，但需要多次重复计算的场景。
最后，分布式计算中的任务分发和结果合并比较复杂，需要在多个节点间进行数据同步和数据共享；而并行计算只需要在单机内进行协调和同步，通常不需要数据传输。
总的来说，并行计算更加适用于计算资源有限、计算时间较短的场景；而分布式计算更适用于处理海量数据、需要长时间计算的场景。
大数据专业术语名词
大数据专业术语名词1. 云计算（Cloud Computing）：指通过网络将大量的计算资源（如存储、处理能力等）提供给用户使用，以实现高效、可扩展的数据处理和存储。
2. 大数据（Big Data）：指规模庞大、复杂度高、多样性丰富的数据集合，通常需要使用特定的技术和工具来处理和分析。
3. 数据挖掘（Data Mining）：指从大数据中发现新的模式、关系和趋势的过程。
数据挖掘通常包括数据清洗、预处理、模型构建和结果分析等步骤。
4. 机器学习（Machine Learning）：指通过计算机算法和模型，使计算机能够自动从数据中学习，并根据学习的知识做出预测和决策。
5. 数据仓库（Data Warehouse）：指用于存储和管理大规模的结构化和非结构化数据的系统。
数据仓库通常具有高性能、可扩展性和安全性等特点。
6. 数据湖（Data Lake）：指将各种类型和格式的数据存储在一个集中的数据库中，以便后续分析和处理。
数据湖通常支持数据的批处理和实时处理。
7. 数据可视化（Data Visualization）：指使用图表、图形和其他可视化方法来呈现数据，以便更好地理解和解释数据中的模式和关系。
8. 分布式计算（Distributed Computing）：指将计算任务分成多个子任务，并在多台计算机上并行地执行，以加快计算速度和提高处理能力。
9. 数据流（Data Stream）：指以连续、高速和不断变化的方式产生的数据。
数据流通常需要实时处理和分析。
10. 并行计算（Parallel Computing）：指将计算任务分成多个子任务，并在多个处理单元上并行执行，以加快计算速度和处理能力。
并行计算
并行计算1定义编辑并行计算（Parallel Computing）是指同时使用多种计算资源解决计算问题的过程，是提高计算机系统计算速度和处理能力的一种有效手段。
它的基本思想是用多个处理器来协同求解同一问题，即将被求解的问题分解成若干个部分，各部分均由一个独立的处理机来并行计算。
并行计算系统既可以是专门设计的、含有多个处理器的超级计算机，也可以是以某种方式互连的若干台的独立计算机构成的集群。
通过并行计算集群完成数据的处理，再将处理的结果返回给用户。
2特征编辑为利用并行计算，通常计算问题表现为以下特征：（1）将工作分离成离散部分，有助于同时解决；（2）随时并及时地执行多个程序指令；（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。
并行计算是相对于串行计算来说的，所谓并行计算分为时间上的并行和空间上的并行。
时间上的并行就是指流水线技术，而空间上的并行则是指用多个处理器并发的执行计算。
3结构编辑并行计算科学中主要研究的是空间上的并行问题。
从程序和算法设计人员的角度来看，并行计算又可分为数据并行和任务并行。
一般来说，因为数据并行主要是将一个大任务化解成相同的各个子任务，比任务并行要容易处理。
空间上的并行导致了两类并行机的产生，按照Flynn的说法分为：单指令流多数据流（SIMD）和多指令流多数据流（MIMD）。
我们常用的串行机也叫做单指令流单数据流（SISD）。
MIMD类的机器又可分为以下常见的五类：并行向量处理机（PVP）、对称多处理机（SMP）、大规模并行处理机（MPP）、工作站机群（COW）、分布式共享存储处理机（DSM）。
访存模型并行计算机有以下五种访存模型：均匀访存模型（UMA）非均匀访存模型（NUMA）全高速缓存访存模型（COMA）一致性高速缓存非均匀存储访问模型（CC-NUMA）非远程存储访问模型（NORMA）。
计算模型不像串行计算机那样，全世界基本上都在使用冯·诺伊曼的计算模型；并行计算机没有一个统一的计算模型。
并行计算基础知识
并行计算基础知识并行计算是一种同时执行多个计算任务的方法，它旨在提高计算机系统的处理能力和效率。
通过利用多个处理器、计算单元或者计算机集群的并行性，可以更快地完成复杂的计算任务。
本文将介绍并行计算的基础知识，包括并行计算的定义、分类、原理以及应用。
一、并行计算的定义并行计算是指利用多个计算资源（如多个处理器、计算单元或者计算机集群）同时执行多个计算任务的计算方法。
与串行计算相比，串行计算是按照指定的顺序逐个执行计算任务。
而并行计算则是将计算任务分成多个子任务，每个子任务由不同的计算资源并行处理，并在一定程度上重叠执行，从而提高计算速度和效率。
二、并行计算的分类根据计算资源的多样性和通信方式的不同，可以将并行计算分为以下几种类型：1. 硬件并行计算：指利用多个处理器或计算单元进行并行计算。
这种并行计算方式常用于高性能计算领域，例如超级计算机和并行处理器。
2. 软件并行计算：指通过软件技术实现的并行计算。
常见的软件并行计算技术包括多线程、并行算法和分布式计算等。
3. 分布式计算：指通过网络连接远程计算机资源进行并行计算。
这种并行计算方式常用于云计算和大规模数据处理领域，例如分布式数据库和分布式文件系统等。
三、并行计算的原理并行计算依赖于任务的分解和调度，以及计算资源之间的通信和同步。
具体原理如下：1. 任务分解和调度：将主要任务分解成多个子任务，并分配给不同的计算资源进行并行处理。
任务分解和调度需要考虑任务之间的依赖关系、负载均衡和任务调度算法等因素。
2. 计算资源通信和同步：在并行计算过程中，不同计算资源之间需要进行通信和同步，以便共享数据和协调计算任务。
通信和同步方法常用的有消息传递、共享内存和分布式存储等。
四、并行计算的应用并行计算在各个领域都有广泛的应用，下面介绍几个常见的应用领域：1. 科学计算：并行计算在科学研究中得到了广泛应用，例如天气预报模拟、蛋白质折叠模拟和基因组序列分析等。
2. 图像处理：并行计算可用于图像处理领域，例如图像分割、图像压缩和图像识别等，以提高处理速度和精度。
高性能计算中的并行计算技术
高性能计算中的并行计算技术在当今科技快速发展的时代，高性能计算（High Performance Computing，HPC）在各个领域中起着重要的作用。
而并行计算技术正是高性能计算的核心。
本文将介绍高性能计算中的并行计算技术，并探讨其在各个领域中的应用。
一、并行计算技术概述1.1 并行计算的定义并行计算是指将一个大问题分解成多个小问题，并利用多台计算机或者计算机内的多个处理器同时处理这些小问题的计算方式。
并行计算可以充分利用计算资源，提高计算效率。
1.2 并行计算的分类根据计算机体系结构和并行计算方式的不同，可以将并行计算分为共享内存并行计算和分布式内存并行计算。
1.2.1 共享内存并行计算共享内存并行计算是指多个处理器共享同一个物理地址空间，并通过读写共享内存进行通信与同步。
1.2.2 分布式内存并行计算分布式内存并行计算是指多个处理器拥有各自独立的物理地址空间，通过消息传递机制进行通信与同步。
二、并行计算技术在科学计算中的应用高性能计算的主要应用领域之一是科学计算。
在物理、化学、生物等科学领域，高性能计算可以大大加快计算速度，提高科学研究的效率。
2.1 分子模拟在分子模拟领域，通过并行计算技术，可以模拟分子系统的动力学行为，如蛋白质的折叠和分子反应的模拟等。
并行计算可以充分利用多个处理器的计算能力，大大加快分子模拟的速度。
2.2 天体物理学在天体物理学领域，通过并行计算技术，可以模拟宇宙中恒星的演化、行星的形成等复杂过程。
并行计算可以提供足够的计算能力，以处理模型中的大规模数据。
2.3 石油勘探在石油勘探领域，通过并行计算技术，可以进行地震波模拟，以确定潜在石油区域的地下结构。
并行计算可以充分利用多个处理器的计算能力，加速地震波传播的计算过程。
三、并行计算技术在工程领域中的应用并行计算技术在工程领域中也有着广泛的应用。
无论是航空航天、汽车工程还是建筑工程，高性能计算都发挥着重要作用。
3.1 航空航天工程在航空航天工程领域，通过并行计算技术可以模拟飞行器在大气中的流动情况，优化飞行器的设计，提高其性能和安全性。
实时系统中的并行计算与任务并发度(七)
实时系统中的并行计算与任务并发度随着科技的发展，实时系统在人们的生活中扮演着越来越重要的角色。
实时系统可以被定义为需要在固定时间范围内对事件作出及时响应的系统。
为了满足实时系统的要求，需要考虑并行计算和任务并发度的相关问题。
一、并行计算的概念和应用并行计算是指同时使用多个计算资源来解决一个问题的计算方式。
在实时系统中，任务的并行计算可以提高系统的性能和响应时间。
它适用于那些能够被分解为多个并行子任务的问题。
并行计算可以分为任务级并行和数据级并行。
任务级并行是指将一个大任务分解为多个小任务并同时执行，数据级并行是指将一个大数据集划分为多个小数据集并并行处理。
实时系统中的并行计算可以应用在许多领域。
例如，在交通系统中，通过并行计算可以实时监测和调度交通流量，提高交通的效率和安全性。
在医疗系统中，通过并行计算可以实时分析大量的医疗数据，帮助医生做出准确的诊断和治疗方案。
在工业控制系统中，通过并行计算可以实时监测和控制生产过程，提高生产效率和质量。
二、任务并发度的意义和挑战任务并发度是指系统可以同时执行的任务数。
在实时系统中，增加任务并发度可以提高系统的吞吐量和并行计算能力。
任务并发度越高，系统能够同时处理的任务越多，响应时间也会更短。
然而，增加任务并发度也会带来一些挑战。
首先，任务之间可能存在依赖关系，这就需要在并行执行任务之前解决任务之间的依赖关系。
其次，增加任务并发度会增加系统的资源消耗。
系统需要提供足够的计算资源和内存空间来支持并行执行的任务。
此外，任务的并发度过高可能会导致资源争用和冲突，从而降低系统的性能和可靠性。
三、并行计算和任务并发度的优化策略为了充分利用并行计算和提高任务的并发度，可以采取一些优化策略。
首先，合理划分任务，将一个大任务分解为多个小任务并行执行。
这可以提高任务的并发度，并减少任务之间的依赖关系。
其次，有效调度任务，合理分配计算资源和内存空间，避免资源争用和冲突。
可以采用优先级调度算法，根据任务的紧急程度和重要性来决定执行顺序。
高性能计算中的并行计算技术介绍(四)
高性能计算中的并行计算技术介绍在当今信息时代，高性能计算作为一项重要的计算机技术，在科学研究、工程仿真、气象预报等众多领域发挥着重要的作用。
而并行计算技术则是高性能计算的关键。
本文将介绍几种常见的并行计算技术，包括向量计算、共享存储并行计算和分布式并行计算。
1. 向量计算向量计算是一种并行计算的基础技术，其通过一次操作多个数据元素来提高计算速度。
向量计算最早由Cray公司在上世纪八十年代提出，并迅速成为高性能计算的主流技术之一。
它的工作原理是将一系列数据元素存储在连续的内存空间中，并且通过一条指令同时对多个数据元素进行操作，从而实现高效的计算过程。
向量计算大大提高了计算效率，使得计算机能够更快地执行同样的指令。
2. 共享存储并行计算共享存储并行计算是在多个处理器之间共享同一块内存空间的并行计算模式。
这种模式下，多个处理器可以直接访问共享内存，相互之间可以通过读写共享内存进行通信和同步。
共享存储并行计算相对于向量计算而言，更加灵活而且适用于复杂的算法。
然而，共享内存的访问速度是一个瓶颈，因为多个处理器需要竞争访问同一块内存，这可能导致性能上的下降。
因此，在实际应用中，需要合理调度和管理共享内存访问，以提高性能。
3. 分布式并行计算分布式并行计算是指将计算任务分布到多个计算节点上并行执行的一种计算模式。
每个计算节点都有自己的存储资源和计算能力，它们之间通过消息传递实现通信和同步。
分布式并行计算适用于大规模的计算问题，它可以利用多个节点的计算能力来加速计算速度。
然而，由于节点之间通信的开销较大，分布式并行计算的性能往往受限于网络带宽和延迟。
因此，在设计分布式并行计算系统时，需要考虑如何减少通信开销，并合理划分任务以实现负载均衡。
4. 并行计算的应用领域并行计算技术在各个领域都有广泛的应用。
在科学研究领域，高性能并行计算已成为解决复杂科学问题的重要工具，例如模拟空气动力学、天体物理学等。
在工程设计和仿真领域，通过并行计算可以加速设计过程，提高产品质量。
并行计算的术语
为利用并行计算，通常计算问题表现为以下特征：
（1）将工作分离成离散部分，有助于同时解决； （2）随时并及时地执行多个程序指令； （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。 并行计算是相对于串行计算来说的，所谓并行计算分为时间上的并行和 空间上的并行。 时间上的并行就是指流水线技术，而空间上的并行则是指用 多个处理器并发的执行计算。
并行计算机的存储结构
共享内存、分布式内存、混合型分布式共享内寸
接点间的连接
按连接方式分类： Completely-connected, Star, Tree, Linear
Array and Ring, Hypercube
集群计算机： 通过高速网络LAN将PC机或工作站连结而成。
并行编程
1.线程模型（OpenMP,POSIX) 2.消息传递模型（MPI，PVM） 3.数据并行模型（HPF）
并行计算的术语(3)
Observed Speedup：测量代码并行化之后的加速比。这是最简单也 最广泛使用的测量并行程序性能的方法。 Parallel Overhead（并行开销）：对并行任务调度花费的时间没有做 有用的工作。并行开销可以包含如下因素：任务启动时间、同步、数 据通信、并行编译器、库、工具、操作系统等花费的软件开销，任务 终止的时间等。 Scalability：指的是并行系统通过增加更多的处理器的个数按比例提 高并行性能的能力。促进可扩展性的因素有：硬件——特别是内存、 CPU带宽和网络通信，应用程序算法，相关的并行开销、特定的应用 和编码方式的特征。 Multi-core Processors：一个CPU上有多个处理器。 Cluster Computing：用一般的处理器单元（处理器、网络、SMP） 来构建并行系统。 Supercomputing / High Performance Computing（高性能计算）： 使用世界上最快最大的机器来解决大规模的问题。
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并行计算机的存储结构
共享内存、分布式内存、混合型分布式共享内寸
接点间的连接
按连接方式分类： Completely-connected, Star, Tree, Linear
Array and Ring, Hypercube
集群计算机： 通过高速网络LAN将PC机或工作站连结而成。
并行编程
1.线程模型（OpenMP,POSIX) 2.消息传递模型（MPI，PVM） 3.数据并行模型（HPF）
并行计算的特点
为利用并行计算，通常计算问题表现为以下特征：
（1）将工作分离成离散部分，有助于同时解决； （2）随时并及时地执行多个程序指令； （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。 并行计算是相对于串行计算来说的，所谓并行计算分为时间上的并行和 空间上的并行。 时间上的并行就是指流水线技术，而空间上的并行则是指用 多个处理器并发的执行计算。
并行计算的术语(3)
Observed Speedup：测量代码并行化之后的加速比。这是最简单也 最广泛使用的测量并行程序性能的方法。 Parallel Overhead（并行开销）：对并行任务调度花费的时间没有做 有用的工作。并行开销可以包含如下因素：任务启动时间、同步、数 据通信、并行编译器、库、工具、操作系统等花费的软件开销，任务 终止的时间等。 Scalability：指的是并行系统通过增加更多的处理器的个数按比例提 高并行性能的能力。促进可扩展性的因素有：硬件——特别是内存、 CPU带宽和网络通信，应用程序算法，相关的并行开销、特定的应用 和编码方式的特征。 Multi-core Processors：一个CPU上有多个处理器。 Cluster Computing：用一般的处理器单元（处理器、网络、SMP） 来构建并行系统。 Supercomputing / High Performance Computing（高性能计算）： 使用世界上最快最大的机器来解决大规模的问题。
并行计算机的分类
并行计算科学中主要研究的是空间上的并行问题。 空间上 的并行导致了两类并行机的产生，按照Flynn的说法分为： 单指令流多数据流（SIMD）和多指令流多数据流 （MIMD）。我们常用的串行机也叫做单指令流单数据流 （SISD）。
SIsk：可计算工作在逻辑上不连续的分区。一个任务通常 是一个程序或者类似程序一样的可以被处理器执行的指令 集。 Parallel Task：一个任务可以被多个处理器安全的并行的 执行，产生正确的结果。 Serial Execution：程序相继的执行，每次一个状态。在 最简单的情况下，单核处理器就是这样运行的。可是，实 际上所有并行的任务有一些并行程序的区域一定要串行的 执行。 Parallel Execution：一个或多个任务同时执行的程序， 每个任务同时能够执行相同的或不同的代码语句。 Pipelining：不同的处理器单元把一个任务根据输入流来 分解成一系列步骤来执行，相当于一条流水线；并行计算 的一种。
问题分解
1.作用域分解：与问题相关的数据将会被分解。每个并行的任务只 能使用部分数据 。 2.功能分解：关注要被完成的计算而不是操作数据的计算。问题是 根据当前一定要完成的任务划分的。每个任务完成全部工作的一部
分。
关注的问题
1、通信 2、同步 3、数据依赖 4、负载平衡 5、I/O
并行计算的性能分析
1、加速比（speedup)
speedup=T1/TN 1/(1 P) 1/(P / N S)
2、并行效率
并行计算的术语（2)
Shared Memory（共享内存）：完全从硬件的视角来描述计算机体系 结构，所有的处理器直接存取通用的物理内存（基于总线结构）。在 编程的角度上来看，他指出从并行任务看内存是同样的视图，并且能 够直接定位存取相同的逻辑内存位置上的内容，不管物理内存是否真 的存在。 Symmetric Multi-Processor（对称多处理器）：这种硬件体系结构 是多处理器共享一个地址空间访问所有资源的模型；共享内存计算。 Distributed Memory（分布式存储）：从硬件的角度来看，基于网络 存储的物理内存访问是不常见的。在程序模型中，任务只能看到本地 机器的内存，当任务执行时一定要用通信才能访问其他机器上的内存 空间。 Communication：并行任务都需要交换数据。有几种方法可以完成， 例如：共享内存总线、网络传输，然而不管用什么方法，真实的数据 交换事件通常与通信相关。 Synchronization：实时并行任务的调度通常与通信相关。总是通过 建立一个程序内的同步点来完成，一个任务在这个程序点上等待，直 到另一个任务到达相同的逻辑设备点是才能继续执行。同步至少要等 待一个任务，致使并行程序的执行时间增加。