高性能计算机技术交流
高性能计算的算法与优化
高性能计算的算法与优化一、引言近年来，随着科学技术的不断进步和计算机性能的不断提升，高性能计算已经成为了现代科学研究和工程设计中不可或缺的一部分。
高性能计算的主要任务是通过在超级计算机上运行复杂的计算模型，对现实世界中的各种问题进行预测、分析和优化。
然而，由于高性能计算所需的计算量非常大，因此必须寻求更加高效的算法和优化策略，以实现更快、更准确、更节能的计算效果。
本文将从算法和优化两个方面介绍高性能计算的相关知识，并探讨如何通过算法和优化策略来提高高性能计算的效率和性能。
二、高性能计算的算法1. 基本算法高性能计算所采用的算法可以分为许多不同的类别，其中最基本的算法包括：（1）线性代数算法。
线性代数是数学中的一个分支，用于处理线性方程组和矩阵运算。
高性能计算中最常使用的线性代数算法包括矩阵乘法、特征值求解、奇异值分解等。
（2）优化算法。
优化算法主要用于解决各种最优化问题，如线性规划、非线性规划、整数规划、图形优化等。
常用的优化算法包括遗传算法、模拟退火算法、粒子群算法等。
（3）概率算法。
概率算法是一类基于随机性的算法，通常用于解决一些NP难问题。
其中最为知名的概率算法包括Monte Carlo、Las Vegas和Renato等。
2. 并行算法高性能计算的另一个重要方面是并行算法。
并行算法是指将数据分割成多个小块，并使用多个独立的进程或线程进行处理，以提高计算效率。
常用的并行算法包括：（1）MPI算法。
MPI（Message Passing Interface）算法是一种基于消息传递的计算模型，用于在分布式存储和计算机集群中实现并行计算。
（2）OpenMP算法。
OpenMP（Open Multi-Processing）算法是一种基于共享内存的并行计算模型，在单个计算节点上可以实现多个线程之间的数据共享和协同计算。
（3）CUDA算法。
CUDA（Compute Unified Device Architecture）算法是一种基于GPU（Graphics Processing Unit）的并行计算模型，可以充分利用GPU的并行计算能力来加速计算任务。
高性能计算技术与应用
高性能计算技术与应用一、高性能计算技术概述近年来，随着计算机技术的飞速发展，高性能计算成为了一个备受关注的热门领域。
高性能计算技术是指利用高端计算机硬件和软件资源，实现快速而可靠的大规模科学计算和数据处理。
高性能计算技术广泛应用于天气预报、制药、航空航天、能源开发和地球分析等多个领域。
二、高性能计算技术分类目前，高性能计算技术可以分为三类：并行计算、分布式计算和云计算。
其中，并行计算是指将计算任务分为多个子任务，并在多个处理器上同时进行运算，实现计算的高效率和速度；分布式计算是指将计算任务分布于多个不同的计算节点上进行协同计算；而云计算是指以云计算平台为基础，将计算资源、应用程序和数据进行虚拟化和集中管理，实现灵活的计算资源调度和管理。
三、高性能计算技术应用高性能计算技术在各个领域中都有着广泛的应用，在下面，笔者将分领域介绍其应用情况。
1. 天气预报高性能计算技术在天气预报领域的应用是十分重要和必要的。
目前，天气预报系统利用高性能计算技术，能够将海量的气象数据进行处理和分析，在极短的时间内完成对大气运动模拟的数值模拟计算，从而实现对未来天气情况的预测。
2. 制药高性能计算技术应用于制药领域的目的是在更短的时间内实现更快速、更准确的药物筛选和开发。
通过利用超级计算机，制药公司可以对数百万个分子进行计算机模拟，可以在科学实验室中耗费数年的时间，使制药公司的研发周期大大缩短。
3. 航空航天高性能计算技术在航空航天领域的应用主要体现在航空器和导弹设计中。
高性能计算技术可以帮助航空航天企业进行大规模数字仿真和测试，对新型航空器和导弹进行系统总体设计、材料选择、结构设计和性能评估等，提高了航空器和导弹的设计质量和研发效率。
4. 能源开发高性能计算技术在能源开发领域的应用主要是进行石油、天然气等不可再生能源开采的计算模拟。
通过大规模运算处理海底地震信息和石油地质学数据，能够实现多个数据模型融合，模拟出资源矿区的地下地质构造图像，从而帮助企业高效探测矿藏，提高了勘探水平和效率。
HPC高性能计算技术交流
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HPC 常见行业
生命科学研究
蛋白质分子是非常复杂的链，实际上可以表示为无数个 3D 图形。实际上，在将蛋白质放到某 种溶液中时，它们会快速“折叠”成自己的自然状态。不正确的折叠会导致很多疾病，例如 Alzheimer 病；因此，对于蛋白质折叠的研究非常重要。 科学家试图理解蛋白质折叠的一种方 式是通过在计算机上进行模拟。实际上，蛋白质的折叠进行得非常迅速（可能只需要 1 微 秒），不过这个过程却非常复杂，这个模拟在普通的计算机上可能需要运行 10 年。这个领域 只不过是诸多业界领域中很小的一个，但是它却需要非常强大的计算能力。 业界中其他领域包括制药建模、虚拟外科手术训练、环境和诊断虚拟化、完整的医疗记录数据 库以及人类基因项目。
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Infiniband
Infiniband 对比私有协议互联
– 支持10Gb/sec 已经超过5年 – 2004年6月到2006年6月间,在TOP500中增长率300% – 私有协议技术每年在TOP500减少50% – 低延迟 – 服务器CPU卸载
震动图中包含有大陆和洋底内部特性的详细信息，对这些数据进行分析可以帮助我 们探测石油和其他资源。即便对于一个很小的区域来说，也有数以 TB 计的数据需 要重构；这种分析显然需要大量的计算能力。这个领域对于计算能力的需求是如此 旺盛，以至于超级计算机大部分都是在处理这种工作。
其他地理学方面的研究也需要类似的计算能力，例如用来预测地震的系统，用于安
高性能计算技术详解
高性能计算技术详解随着计算机技术的不断发展，高性能计算技术越来越受到人们的关注。
高性能计算技术是指使用计算机系统进行大规模数据处理和模拟的技术。
它可以通过提高计算机系统的计算速度和处理能力，来快速地完成大量数据处理和科学计算任务。
本文将详细介绍高性能计算技术的相关概念、原理和应用。
一、高性能计算技术的概念高性能计算技术是指使用超级计算机、并行计算机、集群计算机等高性能计算系统，来进行大规模的数据处理和科学计算。
这些计算机系统具有更高的计算速度和更大的处理能力，可以同时执行多个计算任务。
高性能计算技术主要应用于科学计算、工程计算、仿真模拟、云计算等领域。
二、高性能计算技术的原理高性能计算技术的核心是并行计算，即将一个大规模计算任务分解成多个小规模的子任务，然后分别在不同的计算节点上进行计算，最后将计算结果汇总。
并行计算主要有以下几种方式：1、共享内存并行计算：不同的任务在同一个计算节点上执行，共享同一片内存。
2、分布式并行计算：不同的任务在不同的计算节点上执行，每个节点具有自己的内存。
3、混合并行计算：即同时应用第一种和第二种方式。
并行计算中的一个重要概念是“并发度”，它指的是计算节点的数量。
并发度越高，则计算速度越快。
三、高性能计算技术的应用高性能计算技术广泛应用于科学计算、工程计算、仿真模拟、云计算等领域。
1、科学计算：高性能计算技术可以用于大规模的天文学、气象学、生物学、地球科学等科学计算。
例如，全球气候模拟、基因组测序分析等任务都需要高性能计算技术的支持。
2、工程计算：高性能计算技术可以用于机械、计算机、电力等工程计算。
例如，建筑物结构模拟、汽车碰撞测试等任务都需要高性能计算技术的支持。
3、仿真模拟：高性能计算技术可以用于各种仿真模拟。
例如，飞行模拟、卫星轨道计算、核弹爆炸模拟等都需要高性能计算技术的支持。
4、云计算：高性能计算技术可以用于云计算。
例如，云计算资源调度、分布式存储、虚拟机管理等都需要高性能计算技术的支持。
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。
高性能计算技术的新发展方向
高性能计算技术的新发展方向高性能计算技术是指利用计算机技术进行科学计算和工程计算，以达到快速、高效、准确的效果。
随着科学技术的不断发展和进步，高性能计算技术也在不断演进、创新，今天我们来一起探讨高性能计算技术的新发展方向。
一、人工智能与高性能计算技术结合近年来，人工智能技术的飞速发展给高性能计算技术的发展带来了新的机遇和挑战。
在大数据背景下，运用人工智能技术进行数据挖掘和分析，需要进行海量的计算和模拟，这就需要高性能计算技术的支持。
人工智能技术也可以帮助优化高性能计算的任务调度、算法并行化等方面，从而更好地应对高性能计算的任务需求。
二、超大规模并行计算机的发展目前，高性能计算机都是以并行计算为主，通过不同处理器之间的计算协同完成计算任务。
随着科技的发展，超大规模并行计算机的出现使得高性能计算的规模大大提高，可用的资源更加丰富，从而使计算的精度和时间效率都得到了大幅提升。
超大规模计算机也为新的算法、模型提供了新的实验及推广平台，有望在人工智能、生物学、天体物理学等领域中发挥更大的作用。
三、量子计算机的应用量子计算机是一种基于量子物理原理的计算机，与传统的计算机不同，量子计算机不仅可以进行加、减、乘、除等传统计算任务，还可以处理更为复杂的问题。
量子计算机的出现、发展将对高性能计算、人工智能、算法研究、加密技术等领域产生深远的影响。
但是，量子计算机的研究目前仍处于初级阶段，其应用将会是一个长期而艰巨的过程。
四、高性能计算技术的“绿色化”随着科学技术的进步，我们对环境的保护意识逐渐加强，因此如何通过技术手段解决高性能计算过程中能源消耗、温室气体排放等问题，成为了高性能计算技术发展的一个新领域。
未来，新型的高性能计算技术将注重效能的提升，优化功耗、降低排放，实现计算成本最低化，以更加绿色的方式来支撑大规模数据挖掘和计算任务。
总之，高性能计算技术的新发展方向将代表着科技发展的方向。
未来，科学家和工程师们将会一直致力于高性能计算技术的研究和应用，实现更高效、更准确的计算和分析，从而带动科学技术的不断发展与进步，更好的满足人们在各个领域中的需求。
数据中心中的高性能计算与分布式计算技术
数据中心中的高性能计算与分布式计算技术在当今信息技术迅速发展的时代，数据中心成为了企业和组织管理和存储大规模数据的重要基础设施。
数据中心不仅需要具备高性能计算的能力，还需要利用分布式计算技术来实现数据的快速处理和存储。
本文将重点介绍数据中心中的高性能计算与分布式计算技术，并探讨它们在如今大数据时代的重要性以及应用前景。
一、高性能计算技术在数据中心中的应用高性能计算（High Performance Computing，HPC）是指通过利用并行计算和超级计算机等技术手段，提供超过传统计算机性能限制的计算能力。
数据中心中的高性能计算技术可以极大地提升数据处理和分析的效率，促进科研、工程设计和商业决策等方面取得突破性的进展。
在数据中心中，高性能计算广泛应用于各种领域，如天气预报、气候模拟、基因测序、药物研发等。
这些应用场景对于大规模数据的计算和分析需求巨大，传统的计算机无法满足其高性能计算的要求。
而高性能计算技术通过并行计算、分布式存储和高速网络等手段，可以将这些任务并行化处理，从而提高计算速度和效率。
在高性能计算技术中，超级计算机是不可或缺的关键技术之一。
超级计算机以其强大的计算能力和巨大的存储空间，成为了数据中心中高性能计算的核心设备。
超级计算机采用了大规模并行计算的架构，其计算节点之间通过高速互连网络进行通信，能够同时处理多个任务，提升数据处理速度。
此外，高性能计算技术还支持分布式计算模型，利用多台计算机协同工作，共同完成大规模计算任务。
分布式计算技术有利于将数据分解成多个部分，并在多台计算机上同时运行，从而提高计算效率。
分布式计算还具备高可靠性和容错性，即使某个计算节点出现故障，也不会导致整个计算任务中断。
二、分布式计算技术在数据中心中的应用分布式计算（Distributed Computing）是指将一个计算任务划分为多个子任务，在不同的计算节点上并行运行，并最终合并各个子任务的结果。
分布式计算技术通过充分利用计算机集群的资源，可以实现大规模数据的快速处理和存储。
提高超级计算性能的方法与技巧
提高超级计算性能的方法与技巧超级计算是当今科学研究和工程领域中重要的工具，能够大规模处理复杂的计算任务。
为了提高超级计算机的性能，研究人员不断探索新的方法和技巧。
本文将介绍一些提高超级计算性能的常用方法和技巧。
1. 利用并行计算：并行计算是一种同时使用多个处理器或计算核心来执行计算任务的方法。
通过将任务分解成多个子任务，并行计算可以显著加快计算速度。
有两种主要的并行计算方法：共享内存并行计算和分布式内存并行计算。
共享内存并行计算是一种将任务分发给多个处理器来同时执行的方法，而分布式内存并行计算是一种将任务分发给多个计算节点来执行的方法。
2. 优化算法：算法的选择和设计对超级计算性能至关重要。
优化算法可以显著减少计算的复杂性以及所需的计算时间和空间。
对于超级计算任务，研究人员通常使用高效的算法，如多级采样和迭代方法，来减少计算步骤和资源开销。
3. 内存和存储管理：对于超级计算机而言，内存管理和存储管理是关键问题。
合理地管理内存和存储可以显著提高计算性能。
可以通过使用高性能存储设备、调整数据布局和访问模式，以及优化内存和存储的使用方式，来优化超级计算的性能。
4. 并行I/O：超级计算中的I/O操作是性能瓶颈之一。
为了解决这个问题，研究人员开发了各种并行I/O技术。
并行I/O技术可以同时使用多个输入和输出通道来提高数据传输速度，并且可以通过数据分区和块I/O操作来优化数据访问。
5. 温度和能耗管理：超级计算机的运行会产生大量的热量和能耗。
为了确保计算机的长期稳定性和可靠性，需要采取措施来管理温度和能耗。
可以通过使用散热系统、动态调整处理器频率和电压，以及优化计算负载等方式来管理超级计算机的温度和能耗。
6. 软件优化：软件优化是提高超级计算性能的关键一环。
通过正确配置和调优软件，可以显著提高计算性能。
研究人员可以使用性能分析工具来确定软件中的性能瓶颈，并进行相应的优化。
此外，编写高效的并行代码并使用优化编译器也是提高超级计算性能的重要方法。
高性能计算专家面试问题及答案
高性能计算专家面试问题及答案一、简介高性能计算（High Performance Computing，HPC）是指利用高速的计算机群集和专用硬件进行大规模数据处理和计算的技术。
随着科技的不断进步，越来越多的企业和机构需要雇佣高性能计算专家来解决复杂的计算问题。
本文将介绍一些高性能计算专家面试常见问题及答案，希望对求职者有所帮助。
二、面试问题及答案问题1：请介绍一下你的高性能计算背景和经验。
答案：我拥有计算机科学硕士学位，并在高性能计算领域有三年的工作经验。
我曾参与开发和优化过多个高性能计算应用程序，熟悉如MPI和OpenMP等并行编程模型。
我曾经负责部署和管理过一个500节点的计算集群，并成功优化过一些计算密集型任务的性能。
此外，我还在高性能计算方面发表过多篇学术论文。
问题2：请简要介绍一下你在高性能计算中的编程经验。
答案：我熟练掌握C、C++和Fortran等编程语言，并了解Python和Java等其他编程语言。
我在开发和优化高性能计算应用程序方面有着丰富的经验，能够灵活运用并行编程模型，如MPI和OpenMP，进行程序的并行化和性能调优。
我也熟悉使用调试工具和性能分析工具，如GDB和Intel VTune，来定位和解决程序中的性能问题。
问题3：请谈谈你对并行计算的理解以及在项目中的应用。
答案：并行计算是通过同时执行多个计算任务来提高计算速度和效率的技术。
在我的项目经验中，我经常使用并行计算来加速计算密集型任务，例如数值模拟、数据分析和机器学习等。
通过将任务分解为多个子任务，并在多个处理器上并行执行，可以大幅度减少计算时间。
我曾经开发过一个并行计算应用程序，将图像处理任务划分为多个子任务，并使用MPI在集群中进行并行处理，取得了显著的性能提升。
问题4：请谈谈你在提升高性能计算系统性能方面的经验和方法。
答案：提升高性能计算系统性能有多个方面的考虑。
首先，我会对计算任务进行性能分析，找出瓶颈所在。
高性能计算的关键技术及应用
高性能计算的关键技术及应用随着科学技术的不断发展，人们对于计算机的性能要求也越来越高，这时候高性能计算就成为了一个不可或缺的技术领域。
高性能计算主要利用大规模并行计算来完成超级大规模且复杂的计算任务，其重要性不言而喻。
在这篇文章中，我们将探讨高性能计算的关键技术以及其应用。
一、计算硬件技术首先要提到的是计算硬件技术，主要包括多核处理器、GPU、FPGA 等。
多核处理器是一种常见的应用于高性能计算的技术，它采用多个处理器核心的并行操作来加速计算速度。
GPU 可以将图形计算任务解放出来，用于高性能计算。
而 FPGA 则可以进行自定义设计，可以用于高速数据加工、加密解密等。
二、存储技术高性能计算需要大量的数据存储，并且需要高效的读取和写入速度，因此存储技术也是关键的技术之一。
目前应用比较广泛的存储技术包括高速硬盘、SSD、Infiniband 等。
高速硬盘和 SSD 可以提供高速的读写性能，而 Infiniband 可以提供更快的数据传输速率。
三、并行计算技术并行计算是高性能计算最为重要的技术之一，它可以将一个问题划分为多个子问题并行计算，从而缩短计算时间。
目前应用较广泛的并行计算技术包括 MPI、OpenMP、CUDA 等。
其中 MPI是一种消息传递接口，它可以实现在多个计算机上进行并行计算。
OpenMP 则是一种共享内存的并行计算技术，其核心思想是通过并发的方式来完成任务。
CUDA 是在 NVIDIA GPU 上的并行计算技术，利用GPU 直接处理高密度数据，因此在图像、视频、图形、科学模拟等领域有广泛应用。
四、应用领域高性能计算已经广泛应用于各个领域，主要包括天气预报、生物医学、工程、金融等。
其中天气预报领域可以利用高性能计算进行模型预报和实际观测数据的集成，提高预测准确性和时间精度。
生物医学领域可以利用高性能计算进行分子动力学模拟、基因组学、蛋白质结构预测等。
工程领域可以利用高性能计算进行结构优化、流动力学、量子化学等。
高性能计算及应用
高性能计算及应用高性能计算（High Performance Computing，HPC）是指可以利用大规模并行计算机和高速网络及存储系统来解决计算、数据处理、模拟等科学与工程问题的计算机技术。
随着大数据时代的到来以及科学技术的不断发展，在国防、国家安全与经济社会等各个领域，都开始逐渐重视和依靠高性能计算技术。
一、高性能计算的基础知识1.1 高性能计算的定义高性能计算是一种可以在短时间内完成比普通工作站所能完成的计算任务的计算方式。
使用大规模并行计算机，使得计算能够以更快的速度运行。
高性能计算不仅是解决复杂问题的重要方式，也是推动科学技术和工程技术进步的重要基础。
1.2 高性能计算的发展历程高性能计算的发展历程大体上可分为三个阶段：（1）单机运算阶段：20世纪90年代，高性能计算主要是通过提高单机的运算速度和内存的容量提升整体的计算能力。
（2）集群计算阶段：21世纪初期，高性能计算开始将多个个人计算机通过网络连接起来，形成一个计算集群，这种计算方式具有较好的可扩展性，且成本相对较低。
（3）云计算阶段：随着虚拟化技术的成熟和网络带宽的提升，高性能计算可以通过云计算平台实现按需使用计算资源，同时其大规模转型也使得计算能力和可扩展性都得到了大幅提升。
1.3 高性能计算的使用范围高性能计算的使用范围非常广泛，包括但不限于以下领域：（1）航空航天与国防：包括飞行器的设计、发动机仿真测试、天气预报、气象灾害预警等。
（2）工业领域：包括工业生产流程的模拟、产品设计、生产计划的优化等。
（3）生命科学：包括生物大分子结构的计算以及功能研究，基因组测序、药物设计等。
（4）金融领域：包括金融市场预测、风险控制等。
二、高性能计算的应用案例2.1 高性能计算在航空航天与国防领域的应用高性能计算在航空航天与国防领域的应用非常广泛。
例如，美国国家航空航天局利用高性能计算技术对火星探测车和卫星的发射进行计算，以保证飞行器在离开地球后的正常工作；美国国防部则利用高性能计算技术进行机器人的研发、高技术武器的测试等。
高性能计算机的设计及其应用领域
高性能计算机的设计及其应用领域随着科技的发展，计算机技术越来越成为人们日常生活中必不可少的一部分。
在各种领域中，高性能计算机作为重要的计算设备，已经成为了科学研究、经济运营、军事防卫等各个领域中不可或缺的工具。
本文将探讨高性能计算机的设计及其应用领域。
一、高性能计算机的设计高性能计算机是一种基于大规模并行处理器、分布式操作系统和高速网络等技术的计算设备。
它能够完成更加复杂和庞大的计算任务，具有高速、高效、高可靠的特点。
高性能计算机的设计应该考虑以下几个方面：1.硬件设计在硬件方面，高性能计算机需要采用大量的处理器和内存来提供强大的计算能力。
并行处理器作为高性能计算机的核心，能够使不同的处理器同时进行计算，提高计算速度。
此外，高速网络也是高性能计算机的必要组成部分，它可以在不同的处理器之间进行数据传输。
2.软件设计高性能计算机的软件设计应该充分利用并行处理器的特性，使得不同的处理器可以同时进行计算。
此外，还需要选择适当的并行操作系统和开发环境，开发高效的并行算法。
3.能耗设计高性能计算机的能耗一般非常高，因此在设计时需要尽可能地降低其能耗，同时提高其能源利用率。
这可以通过采用低功耗组件、改进计算节点的能源利用率等方式来实现。
二、高性能计算机的应用领域高性能计算机的应用领域非常广泛，包括科学研究、工程计算、金融交易、天气预报、医学诊断等诸多领域。
1.科学研究高性能计算机在科学研究中的应用已经成为了必不可少的一部分。
高性能计算机能够为各种科学研究提供强大的计算支持，例如大型天文学和计算化学等领域。
2.工程计算工程计算领域中，高性能计算机通常用于计算机模拟、可视化和工程优化等方面。
例如，在航空工程领域中，高性能计算机可以处理空气动力学、结构实验和材料科学等方面的极其复杂的计算需求。
3.金融交易在金融交易领域中，高性能计算机经常用于高速交易和风险控制策略的优化。
高性能计算机可以提供大数据量计算能力，以便进行更加准确的交易决策。
先进计算机技术在金融领域的应用
先进计算机技术在金融领域的应用近年来，随着科技的不断发展和进步，先进的计算机技术正逐渐地被引入到金融领域中。
这些技术可以帮助金融行业在数据处理、风险管理、交易实时监测等方面实现更加高效、准确和安全的操作。
本文将就先进计算机技术在金融领域的应用进行探讨和分析。
一、人工智能技术人工智能技术是当今计算机技术中最为先进的一种技术之一。
利用机器学习、深度学习、自然语言处理等人工智能技术可以对大量的金融数据进行分析和预测，提高交易决策的准确性和效率。
例如，机器学习技术可以对历史交易数据进行分析，预测市场趋势和走势。
同时，机器学习还可以帮助金融行业进行风险管理和识别欺诈行为。
二、区块链技术区块链技术是目前比较热门的一种先进技术，它的出现完全可以解决传统交易结算模式中存在的诸多问题。
区块链技术可以为交易提供更加高效、安全的结算方式，减少中间环节的多余利益和各式各样的风险。
银行和金融机构正在积极调研和应用区块链技术，以提升整个行业的效率和安全性。
三、高性能计算技术高性能计算技术是目前较为通用的计算机技术之一，它可以为金融行业提供快速、准确、可靠的数据分析处理。
高性能计算技术可以处理大量的金融数据，对交易市场进行实时监测和分析，提高交易决策的及时性和效率。
同时，高性能计算技术也可以为金融机构提供最新的交易方案和实时的交易经验，让整个行业在竞争中更具有优势。
四、云计算技术云计算技术是目前应用领域最广泛的一种先进计算机技术，它可以协助金融机构实现数据处理和存储的大规模管理。
云计算技术还可以为银行和金融机构提供高效、安全、便捷的金融服务和交易手段，大大提高用户交易体验和客户满意度。
总之，随着先进计算机技术的不断深入和发展，金融行业也将不断创新和发展。
先进技术的引入可以帮助金融行业的数据处理、交易决策、风险管理等方面取得更加优秀的结果，从而实现市场竞争和行业优势的同时，也更好地保护用户利益和整个行业的安全性。
我们相信，未来金融行业将会不断引入最新的计算机技术，为广大用户带来更加优良的服务体验和更加可靠的财务交易体系。
高性能计算技术概述
高性能计算技术概述高性能计算（High Performance Computing，HPC）技术是指运用先进的硬件、软件以及网络技术来加快计算速度和提高计算效率的一种计算技术。
随着科学技术的不断发展，越来越多的领域需要处理大量的数据和复杂的计算任务，高性能计算技术应运而生。
本文将详细介绍高性能计算技术的概念、发展历程、应用领域、关键技术以及未来发展趋势。
概念：- 高性能计算技术是指通过提高计算速度和效率来解决大规模、复杂计算问题的技术。
- 高性能计算系统通常由多台计算机节点组成，节点之间通过高速网络相连，通过并行计算的方式来提高计算速度。
发展历程：1. 1950年代：高性能计算技术的诞生可以追溯到计算机诞生的早期。
2. 1970年代：出现了第一代大规模并行处理机。
3. 1990年代：高性能计算机的应用开始渗透到科学研究、工程设计等领域。
4. 2000年代：高性能计算机的应用领域进一步扩展，包括天气预报、基因组学、能源开发等。
应用领域：1. 科学研究：高性能计算技术在物理学、化学、天文学、地球科学等领域的模拟和计算中得到广泛应用。
2. 工程设计：高性能计算技术在航空航天、汽车制造、建筑设计等领域的计算和仿真中发挥着重要作用。
3. 金融领域：高性能计算技术在金融风险分析、交易模拟等方面的应用正在不断增加。
4. 医学研究：高性能计算技术在基因组学、蛋白质结构预测等方面的应用对医学研究有着重要的推动作用。
关键技术：1. 并行计算：高性能计算技术通过将计算任务分割成若干小任务，并在多个处理单元上同时进行计算，从而提高计算速度。
2. 分布式存储：高性能计算系统通常采用分布式存储技术，将大量数据分散存储在不同的节点上，通过网络进行访问和传输。
3. 高速网络：高性能计算系统中节点之间的通信需要通过高速网络来实现，以确保数据传输的效率。
4. 软件优化：针对高性能计算需求，需要对计算任务进行有效的算法设计和软件优化，以充分利用硬件资源。
高性能计算技术与应用
高性能计算技术与应用随着科技的快速发展，高性能计算（High Performance Computing，简称HPC）成为了科学研究和实际应用中不可或缺的一部分。
HPC技术不仅在天气模拟、物理和化学计算、人工智能等学科领域中起到了重要作用，同时也被广泛应用于能源、交通、金融、医疗、气象、军事等领域。
本文将探讨高性能计算技术的发展、应用以及未来展望。
一、HPC技术的基础和发展随着信息技术的快速发展，计算机技术取得了长足发展。
HPC技术作为一种高速运算能力和存储能力非常强大的计算机系统，可以进行大规模并行计算和处理复杂数据，发挥着无法替代的作用。
高性能计算机主要基于并行、分布式等计算机技术，通过多台服务器协同工作，实现大规模高效运算处理。
2019年发布的Top500榜单展示了HPC领域的最新实验成果，最高性能超级计算机的峰值性能已经突破了1亿亿次。
HPC技术是不断发展的，从最早的向量计算机、并行计算机发展到如今的集群计算机、云计算等新兴技术。
基于并行计算的HPC系统使得计算机可以更加高效地进行计算和处理，大大提高了计算和数据处理的效率和精度。
二、HPC技术在实际应用中的表现HPC技术广泛应用于天气模拟、物理和化学计算、人工智能等学科领域，并且在人类生活的方方面面都得到了广泛应用。
在自然灾害和人工灾害模拟方面，HPC技术广泛应用于飓风、地震、海啸等自然灾害的预测、模拟和管理以及数字城市、数字化建筑等人工灾害模拟和管理。
同时，在金融、医疗、交通等领域，大规模数据分析、人工智能算法的优化、数据库管理等方面，HPC技术的应用也取得了显著成效。
三、HPC技术未来的发展趋势HPC技术在不断进步中，未来发展将会呈现以下几个趋势。
1. 边缘计算此类计算方法已经获得广泛的认可，即从数据源直接将数据传输到使用者，从而减少了网络拥堵和分布式环境中增加的服务器负载，进一步提高了效率。
2. 量子计算随着计算机硬件和体系结构的发展，可以期待量子计算得到广泛使用。
高性能计算与应用研究
高性能计算与应用研究随着科技和经济的不断发展，计算机技术已经成为现代生产和科学研究的重要工具。
高性能计算则是计算机领域的重要分支，可以优化计算机硬件和软件系统，实现更快、更稳定、更高效的计算和数据处理。
本文将从高性能计算的定义、技术体系、主要应用领域和未来发展趋势等多个方面进行深入探讨。
一、高性能计算的定义高性能计算，简称HPC (High Performance Computing)，是指开展大规模计算、深度学习、数据科学等任务的一种计算范式。
它主要运用计算机系统的并行、分布式、异构和高可用等特点，将计算、存储、网络、软件和人力等资源无缝集成，从而实现高速度、高效率和高可靠性的计算和数据处理。
高性能计算系统通常包括多个计算节点、存储节点、网络交换机和调度器等硬件组件。
二、高性能计算技术体系高性能计算技术是一个开放的、复杂的和多层次的技术体系，涵盖了计算、存储、网络、软件和人工智能等方方面面。
具体来说，高性能计算技术体系包括以下几个方面：1.计算技术：计算技术包括CPU/GPU、FPGA/CPU/GPU、功率墙、超级计算机等不同类型的计算节点。
它们通过并行计算、向量计算、矩阵计算、量子计算等方式，提高计算效率和算法精度。
2.存储技术：存储技术包括硬盘、固态硬盘、闪存、内存等多种类型的数据存储介质。
它们通过优化数据访问、数据备份、数据恢复和数据安全等方面，提高数据的可靠性和可访问性。
3.网络技术：网络技术包括局域网、广域网、光纤、交换机、路由器等多种类型的网络设备。
它们通过优化数据传输、分布式文件系统、数据中心网络、云计算和容器化等技术，提高了计算和数据处理的效率和可靠性。
4.软件技术：软件技术包括操作系统、编程语言、编译器、并行库、调度器等多种类型的软件工具。
它们通过优化代码质量、并行性、负载均衡性、数据局部性等方面，提高了程序性能和可扩展性。
5.人工智能技术：人工智能技术包括深度学习、自然语言处理、图像识别、机器学习等多种类型的技术工具。
高性能计算的技术与应用
高性能计算的技术与应用高性能计算（High Performance Computing，简称HPC）是一项利用超级计算机或者并行处理技术来解决复杂计算问题的专业领域。
在当今世界，高性能计算已经广泛应用于科学研究、工程设计、天气预报、金融分析等领域，对推动科学技术和社会经济的发展起到了重要作用。
本文将介绍高性能计算的核心技术和应用领域。
一、高性能计算的核心技术1. 并行计算技术并行计算技术是高性能计算的核心之一，它将一个计算任务分解为多个子任务，并同时进行处理，从而加快计算速度。
并行计算可以通过共享内存和分布式内存两种方式实现。
共享内存并行计算技术是指多个处理器共享一块大内存，通过互联网络进行通信和协作；而分布式内存并行计算技术是指每个处理器都有自己的独立内存，通过消息传递机制进行通信。
这些并行计算技术使得在计算速度方面取得了重大突破。
2. 存储技术高性能计算需要处理大量的数据，因此存储技术对于其性能和效率至关重要。
传统的磁盘存储已经无法满足高性能计算对于大规模数据的读写需求，因此出现了更快速的闪存存储和分布式文件系统等新技术。
闪存存储技术具有更高的读写速度和更低的能耗，而分布式文件系统可以将数据分散存储在不同节点上，提高存储和访问的效率。
3. 网络技术高性能计算需要在大规模集群或者网格环境下进行分布式计算，因此高速、可靠的网络技术对于实现数据共享和通信至关重要。
以太网、InfiniBand、光纤通信等技术都被广泛应用于高性能计算中，从而提高了计算节点之间的传输速度和通信质量。
二、高性能计算的应用领域1. 科学研究高性能计算在科学研究中发挥着重要作用。
例如，天体物理学家利用高性能计算模拟宇宙的起源和演化过程；生物学家通过对大规模基因组数据的处理和分析，研究生命的奥秘；化学家利用高性能计算进行分子模拟，加速新材料的研发等。
高性能计算不仅为科学研究提供了强大的计算能力，也为科学家们提供了新的思路和方法。
高性能计算技术的发展和趋势
高性能计算技术的发展和趋势高性能计算技术是指在计算机领域中，通过充分利用多个处理器、存储器等计算机硬件资源，以较快的速度完成大规模数据处理、分析、计算等任务的技术。
随着计算机技术的不断发展，高性能计算技术也不断得到提升和创新，未来的趋势也越来越多样化和复杂化。
第一部分：高性能计算技术的历史与现状高性能计算技术的产生可追溯到二战期间，当时美国在核武器开发上需要大量计算机计算，于是ENIAC等大型计算机应运而生。
20世纪70年代，随着微型计算机的发展，高性能计算技术开始进入一个全新的发展阶段，大型科研机构和企业开始开发超级计算机。
1993年，日本的“地球模拟器”成为了当时最强的超级计算机，但时至今日，它的性能已远远落后于现代的高性能计算机。
目前，高性能计算机广泛应用于各个行业，如航空航天、汽车制造、能源、生命科学、金融等。
自2010年起，中国在高性能计算领域的投入量逐年增长，推出的“天河”系列超级计算机已成为世界上最快的计算机之一。
第二部分：高性能计算技术的趋势1. 硬件创新：高性能计算技术的快速发展离不开硬件的创新。
近年来，所谓的异构计算已成为高性能计算技术的一大趋势。
异构计算指的是将传统的CPU与GPU、FPGA等加速器结合，使计算机同时具备通用处理器和加速器等硬件资源。
2. 软件优化：硬件创新只是一方面，为了更好地发挥硬件资源的能力，软件优化也不可或缺。
优化编译器和优化算法是实现软件优化的关键。
针对特定的应用场景进行针对性软件优化，是提升高性能计算技术性能的重要手段之一。
3. 系统集成：由于高性能计算技术涉及多种硬件资源和软件工具，系统集成也成为了一大趋势。
最近的趋势是针对不同应用领域，提供专门的软件框架（如TensorFlow等），或者是将大量开源软件集成在一起，提供完整的高性能计算系统。
4. 高性能计算技术的普及化：除了专业的研究机构和企业，高性能计算技术的普及化也是未来的趋势之一。
开放的高性能计算资源、云服务等技术，为中小企业和个人用户提供了更便捷的高性能计算服务。
使用高性能计算提升科学研究效率(四)
使用高性能计算提升科学研究效率科学研究的进展离不开计算机技术的发展。
随着科学技术的发展，科学问题的复杂性和规模不断增加，单台普通的计算机已经无法满足科学研究的需求。
高性能计算的应用，对于加快科学研究的进展、提高研究效率具有重要意义。
一、解决复杂问题的能力科学研究的核心问题之一是复杂度。
例如模拟宇宙起源的研究，要模拟宇宙的演化需要处理天文学观测数据、计算万光年尺度的物理过程，对计算机性能的要求极高。
借助高性能计算的能力，科学家们可以在短时间内实现大规模的并行运算，缩短模拟宇宙演化的时间，从而加快科学研究的进展。
二、大数据分析的便捷性随着科学仪器和观测技术的进步，大量的数据不断产生，这给科学家们带来了巨大的挑战。
高性能计算可以极大地提高数据处理的速度和效率。
使用高性能计算技术，科学家们可以快速地对海量数据进行处理、分析和挖掘，发现其中的规律和趋势。
例如，在生物信息学研究中，高性能计算可以加快基因组测序的速度，帮助科学家们更快地完成基因组的拼接和基因功能的预测，从而为生命科学研究提供更强大的技术支持。
三、优化物质设计和能源开发高性能计算可以加速材料的设计和开发过程。
传统的实验方法耗时耗力，而且具有局限性。
借助高性能计算，科学家们可以通过模拟和计算，在虚拟环境中进行材料的设计和优化，从而加快新材料的研发速度。
此外，高性能计算可以用于优化能源系统，提高能源利用效率。
例如，通过模拟能源传输和转化的过程，科学家们可以优化太阳能电池的结构和性能，实现更高效的能源转换。
四、加快药物研发和医学诊断药物的研发是一项周期长、费用高的工作。
高性能计算可以辅助药物研发过程中的结构预测、药效研究和副作用分析等工作，加速药物研发的进程。
借助高性能计算，科学家们可以对大量药物分子进行筛选和模拟，减少实验反复试错的过程，从而提高研发效率。
此外，高性能计算还可以应用于医学诊断领域，例如基于高性能计算的图像处理和分析技术可以帮助医生更准确地诊断肿瘤和其他疾病。
高性能计算技术在模拟计算领域的应用研究
高性能计算技术在模拟计算领域的应用研究随着计算机技术的迅猛发展，高性能计算技术逐渐走进人们的视野并得到广泛应用。
高性能计算技术是指采用一系列的计算机科学和工程技术，实现计算机性能的最大化，从而能够处理超过普通计算机处理能力的计算任务。
随着计算需求的不断增长，模拟计算作为一种重要的计算手段，也得到了越来越广泛的应用。
本文将阐述高性能计算技术在模拟计算领域的应用研究。
一、高性能计算技术在模拟计算领域的应用高性能计算技术在模拟计算领域的应用非常广泛，包括气象预测、地震预测、场景仿真等领域。
其中，气象预测是应用高性能计算技术比较广泛的领域。
气象预测对计算机的性能要求很高，需要在短时间内模拟一个非常庞大的气象系统，将大量的气象观测数据和气象模型组成的海量数据进行快速处理。
高性能计算技术能够发挥其强大的运算能力，有效提升气象预测的准确性。
另外，地震预测也是高性能计算技术的重要应用领域。
地震预测需要模拟地球内部的物理过程，预测地震的发生位置和时间。
高性能计算技术可以有效地处理海量的地质数据，模拟地震时的巨大压力和剧烈变形，利用模拟分析出地震的发生机理，帮助受灾地区准确把握灾害风险。
场景仿真是另一重要的应用领域。
现代化战争的模拟和练习需要进行复杂的场景仿真，以提高作战人员的训练水平，这就需要运算快、处理高、并行性强的高性能计算技术提供技术支持。
场景仿真的具体应用包括虚拟现实、汽车碰撞仿真、飞机气动力仿真等，这些技术在模拟计算领域的应用具有广泛前景。
二、高性能计算技术的优势高性能计算技术在模拟计算领域的应用有其独特的优势。
首先，高性能计算技术能够快速处理大量的数据和模型，并进行高效的信息提取和计算分析，从而帮助人们更准确地预测和分析事物的发展趋势，为决策提供更可靠的依据。
其次，高性能计算技术可以提供高度并行的计算能力，能够对海量数据进行实时处理，为模拟计算提供强有力的支持。
此外，高性能计算技术还可以通过提供更大的内存和更快的存储，为模拟计算提供更好的性能，提高了计算系统的整体效率。
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并行库
• 基本思想是：用户不需要自己编写通用的并行算 法代码，而由程序库提供并行算法，并对用户透 明。用户只需要根据自己的需求，调用相应的库 函数，就可以编写出并行程序。 • 由于库函数的编写者一般经验丰富，而且库函数 会采取较为优化的算法，并采用优化编译，使得 库函数的执行效率很高。对于大量使用通用计算 算法的用户来说，使用并行库是一种高效的开发 模式。 • 并行库的缺点是无法帮助那些需要自己书写非通 用并行算法的用户。
高性能计算和高性能计算机
赵崇山 2007-08-10
目 录
• • • • • 并行计算概要 高性能计算机体系结构 并行编程简介 高性能计算机群 并行计算的应用模式
计算是认识世界的主要手段
应用物理
新材料设计 辐射传输 宇宙演化
不可能进行实验
工程
多物理尺度的问题 流体力学（CFD） 结构力学（CAE）
共享存储模型
• 特点：
– 一个并行程序由多个共享内存的并行任务组成，数据的交换通过隐含地使 用共享数据来完成。 – 一般仅需指定可以并行执行的循环，而不需考虑计算与数据如何划分，以 及如何进行任务间通信，编译器会自动完成上述功能。
• OpenMP：
– 目前流行的共享内存模型开发标准是OpenMP。 – OpenMP定义了一套编译指导语句，用于指定程序的并行性、数据的共享/ 私有等信息。其目标是为SMP系统提供可移植、可扩展的开发接口。 – OpenMP由OpenMP Architecture Review Board于1997年推出，现在已发 展到2.0版。OpenMP支持的编程语言包括Fortran、C和C++。 – OpenMP得到了工业界的广泛支持，有大量的商业编译器和其他开发工具 支持OpenMP的开发，如IBM、HP、Sun、SGI、Intel等硬件厂商均有支持 OpenMP的编译器产品，另外还有一些第三方厂商的OpenMP编译器。
常用并行库
• 目前的并行库很多，包括PBLAS(Parallel Basic Linear Algebra Subroutines)，以及建立在其基础上的LAPACK和 ScaLAPACK，提供了一些线性代数问题的并行求解算法， 如求特征值、最小二乘问题等。LAPACK是为SMP系统优 化的，ScaLAPACK是为DMP系统优化的。大多数高性能计 算系统都提供在本系统上优化的PBLAS、LAPACK、 ScaLAPACK。 • 另一个著名的并行库是PETSc。PETSc是一套基于MPI的数 据结构和库函数，用于解决基于偏微分方程的典型科学计 算问题。 • MATLAB是很常用的科学计算软件。很多公司和研究机构 也在进行并行化MATLAB的工作，如RTExpress。
消息传递模型
• 特点：
–一个并行程序由多个并行任务组成 –每个并行任务拥有自己的数据并对其进行计算操作 –任务之间数据的交换是通过显式的消息传递语句来完成 的
• 现在广泛使用的消息传递模型有两个：PVM和MPI
–PVM即Parallel Virtual Machine(并行虚拟机) –MPI即Message Passing Interface(消息传递界面) –几乎所有的高性能计算系统都支持PVM和MPI
NUMA:
多处理机和多计算机
•多处理机（单地址空间共享存储器） • UMA: Uniform Memory Access • NUMA: Nonuniform Memory Access •多计算机（多地址空间非共享存储器） • NORMA: No-Remote Memory Access
多处理机 (共享存储)
并行编程标准
• 数据并行语言标准
• 线程库标准(Thread Library)
– – Win32 API. – – POSIX threads线程模型. 数据并行编程 – Fortran90, HPF(1992), Fortran95/2001:显式数据分布描述,并行 DO循环. 共享变量编程
• 编译制导(Compiler Directives)
消息传递并行程序设计
• 消息传递并行程序设计
– 指用户必须通过显式地发送和接收消息来实现处理机间的数据交 换。 – 在这种并行编程中，每个并行进程均有自己独立的地址空间，相 互之间访问不能直接进行，必须通过显式的消息传递来实现。 – 这种编程方式是大规模并行处理机（MPP）和机群（Cluster）采 用的主要编程方式。
– 对称式共享存储:任意处理器可 直接访问任意内存地址,且访问 延迟、带宽、机率都是等价的; 系统是对称的； – 处理器: 一般少于64个; – 处理器不能太多, 总线和交叉开 关的一旦作成难于扩展； – 例子:SUN Enterprise, 曙光1号， IBM RS6000，HP SuperDome
– – OpenMP : portable shared memory parallelism
• 消息传递库标准(Message Passing Libraries)
– – MPI : Message Passing Interface – – PVM : Parallel Virtual Machine 消息传递编程
• 根据问题的求解过程，把任务分成若干子任 务(任务级并行或功能并行) • 根据处理数据的方式，形成多个相对独立的 数据区，由不同的处理器分别处理(数据并行)
如何实现并行计算?
分而治之!
目 录
• • • • • 并行计算概要 高性能计算机体系结构 并行编程简介 高性能计算机群 并行计算的应用模式
大规模并行计算机系统(MPP)
• MPP
–物理和逻辑上均是分布内存 –能扩展至成百上千个处理器(微 处理器或向量处理器) –采用高通信带宽和低延迟的互 联网络 (专门设计和定制的) –一种异步的MIMD机器；程序 系由多个进程组成，每个都有 其私有地址空间，进程间采用 传递消息相互作用； –代表: 曙 光 1000 ， 神 威 机 系 列 ， CRAY T3E, ASCI Red(3072), IBM SP4, CRAY RedStorm ， IBM Blue Gene
实验危险
环境科学
全球气候 污染输运
实验困难
生物学
药物设计 基因学
数值 模拟
公共安全与管理
燃烧 现象 城市交通模拟
实验有争议
实验昂贵
并行计算的功能
• 降低单个问题求解的时间 • 增加问题求解规模、提高问题求解精度
• (多机同时执行多个串行程序)容错、更高的可用 性、提高吞吐率
并行计算的应用需求
并行化的主要方法:分而治之
多计算机 (分布式存储)
UMA:
NUMA:
NORMA:
访存模型和体系结构对应
UMA: NUMA: NORMA:
目 录
• • • • • 并行计算概要 高性能计算机体系结构 并行编程简介 高性能计算机群 并行计算的应用模式
并行程序开发环境
• 共享存储模型（Shared Memory） • 消息传递模型（Message Passing） • HPF（High Performance Fortran）
–一种新的库描述，不是一种语言。共有上百个函数调 用接口，在Fortran和C语言中可以直接对这些函数进行 调用 –MPI是一种标准或规范的代表，而不是特指某一个对它 的具体实现 –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
为什么要用MPI?
• 高可移植性
–MPI已在IBM PC机上、MS Windows上、所有主要的 Unix工作站上和所有主流的并行机上得到实现。使 用MPI作消息传递的C或Fortran并行程序可不加改变 地运行在IBM PC、MS Windows、Unix工作站、以 及各种并行机上。
超级计算机肯定是属于MIMD。MIMD从结构上和访存方式上， 又可以分为：
– 结构模型：PVP, SMP, MPP, DSM, CLUSTER – 访存模型：UMA, NUMA, COMA, CC-NUMA, NORMA
并行计算机体系结构分类
• 分布共享存储系统(DSM)
–通过硬件来实现内存统一编址的超级计算机 –SGI Altix 4000系列和Origin 3000系列
并行编程标准归类
• 所有并行编程标准可分为以下三类:
– 数据并行
• HPF, Fortran90 • 用于SMP, DSM
– 共享编程
• OpenMP • 用于SMP, DSM
– 消息传递
• MPI, PVM • 用于所有并行计算机
• 三者可混合使用:
– 如对以SMP为节点的Cluster来说, 可以在节点间进行消息传递,在节 点内进行共享变量编程.
HPF
• HPF(High Performance Fortran)的思想与OpenMP类似， 都是通过定义编译指导语句来帮助编译器生成并行代码。 • HPF的目标系统与OpenMP不同，它支持DMP系统。因此， 除了指定并行性的编译指导语句外，HPF还指定数据划分 的编译指导语句。 • HPF与消息传递模型的不同之处则在于：HPF通过编译器来 生成通信语句，不需要程序员手工编写。 • HPF得到了工业界的广泛支持，如IBM、HP、Sun都有HPF 编译器。第三方产品则有PGI的PGHPF、APR的Forge xHPF 等。其不足是对于某些问题无法得到与手工编写的消息传 递程序相同的性能。
分布共享存储系统(DSM)
• DSM：
–分布共享存储: 内存模块物理上局 部于各个处理器内部,但逻辑上(用 户)是共享存储的; 这种结构也称为 基于Cache目录的非一致内存访问 (CC-NUMA)结构;局部与远程内存 访问的延迟和带宽不一致,3-10倍 高性能并行程序设计注意 –与SMP的主要区别：DSM在物理上 有分布在各个节点的局部内存从而 形成一个共享的存储器 –处理器: 可扩展性比较好 –代表: SGI Origin 3000, Altix 4700 ， Cray T3D