高性能计算与网格技术
• For a grid with twice the resolution in each dimension dimension, multiply the
above figures by at least eight.
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Example: p e Drug ug Design es g
Molecules o ecu es
• How ow c can we do it? ?
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How much data?
• • • • •
Internet archive has 2 PB of data + 20 TB/month Google processes 20 PB a day (2008) “all words ever spoken by human beings” ~ 5 EB CERN’s LHC will generate 10-15 PB a year Sanger anticipates 6 PB of data in 2009
• Computational requirements:
To T match t h real l ti time, need d 5×1011 flops fl in i 60 sec = 8 Gflop/s Gfl / Weather prediction (7 days in 24 hours) => 56 Gflop/s Climate prediction (50 years in 30 days) => 4.8 Tflop/s
640K ought to be enough for anybody.
• Bill Gates, Chairman of Microsoft,1981.
4
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Resource esou ce Hungry u g y Applications pp c o s
• Solving grand challenge applications using modeling,
simulation and analysis
Life Sciences
Aerospace
Internet & Ecommerce
CAD/CAM
Digital Biology
Military Applications
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Evolution of Science
传统的科学研究 理论分析 设计试验
• Do theory or paper design • Perform experiments or
Protein
Chemical Databases
• It i involves l screening i millcompounds (molecules) in the Chemical DataBase (CDB) to identify those having potential to serve as drug candidates. Ex. Each job screening a compound is p to take up p to three hours of expected execution time on a desktop computer. It take up to 540 000 hours to screen 180 000 compounds, which is roughly equivalent to 61 years!
build system
• Limitations:
Too difficult -- build large wind tunnels. Too expensive -- build a throw-away passenger jet. Too slow -- wait for climate or galactic evolution. Too dangerous -- weapons, drug design, climate experimentation.
物理原理和数值方法
• Solution –CSE (Computational
Sci. & Eng.) :
Use high performance p systems y to simulate computer the phenomenon
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基于计算科学的 科学研究
Some Particularly Challenging C Computations t ti
By 200 nodes Re-computation Re computation rate
• Render Farm：Distributed/Parallel Computing Cluster
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Example：SETI@home
• Launched In 1996. Scientific
experiment - uses Internetconnected computers p in the Search for Extraterrestrial Intelligence (SETI) • Distributes a screen saver–based application to users • Applies signal analysis algorithms different data sets to process radio-telescope data.
• One piece is modeling the fluid flow in the atmosphere
Solve Navier Navier-Stokes Stokes problem
• Roughly 100 Flops per grid point with 1 minute timestep
High Performance Computing & Grid Technology
Lecture 1: Introduction
Dong Shoubin (董守斌) sbdong@scut edu cn sbdong@
Communication & Computer Network Laboratory (CCNL) （华南理工大学计算机学院广东省计算机网络重点实验室）
• Engineering
Crash sim simulation lation Semiconductor design Earthquake and structural modeling Computation fluid dynamics (airplane design) Combustion (engine design)
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Example: Animation & Movie
Item Duration Number of frames Storage/Per frame Storage/Per film Computation C t ti time/per frame Total computation Animation film 90 minutes 90 m×60 seconds×24 frames =129600 129600 12 MB 2 TB 60～300 minutes i t 5400 days (129600hours)～27000 days (648000小时) 27～135 days 3～25 /per frame
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Example: Large-Scale Data Analysis
Interferometer Gravitational Wave Observatory (LIGO) Tiny distortions of space and time caused when very large masses, masses such as stars stars, move suddenly. 1TB/day (1024 GB/day), Year-long experiments
• Business
Financial and economic modeling Transaction processing, web services and search engines
• Defense
Nuclear weapons -- test by simulations Cryptography Cr ptograph
Example: Global Climate Modeling
• Problem is to compute: p • Approach:
f(latitude, longitude, elevation, time) temperature, pressure, humidity, wind velocity Discretize the domain, e.g., a measurement point every 10 km Devise an algorithm to predict weather at time t+1 given t
• Compute-Intensive • Data-Intensive • Network-Intensive
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Example: Computational fluid dynamics (CFD)
Replacing NASA’s Wind Tunnels with C Computers t
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The Compact Muon Solenoid At CERN, , designed g to study y protonp proton collisions with high quality measurements (12,000 tons) 10 GB/sec!!! Many PB/year (1024 TB/year)
网格技术网格计算应用论文
浅析网格技术及网格计算的应用摘要网格计算是伴随着互联网技术的迅速发展而产生的一种新型分布式计算模式，以实现大规模分布式资源共享及协同问题求解为目标。
网格计算非常适合企业计算的需求，很多企业都是通过采用网格计算来解决自己关键的业务需求。
介绍了网格的基本概念、特点、意义以及网格计算的应用。
关键词网格网格计算一、网格的概念网格（grid）是一种先进的计算机基础设施，是一种能带来巨大存储、处理能力和其他it资源的新型网络。
网格能根据用户的一些要求自动地生产知识，它能通过特定的程序运行把从数据源（传感器、贵重设备、数据库、信息库等等）得到的原始数据，加工成信息和知识。
网格可以自动地找到数据源、高性能计算机和程序软件。
一个网格拥有多台分布在全国各地的高性能计算机，这些计算机被称为网格结点。
二、网格的意义网格是借鉴电力网的概念提出来的一种全新的、便捷的计算模式，它的最终目标是使得用户在使用网格时，能像使用电力或者自来水一样方便。
总体来说建设网格的意义有以下四个方面：（1）能够解决计算能力的限制。
网格可以通过互联网将分散的计算机、存储器、集群、计算机池、仪器等各种各样的资源进行集成，因而无论是资源的种类或是计算能力都比以往大大增强，从而实现了联合并放大全社会的计算能力。
（2）能够解决资源地理位置的限制。
网格是建立在互联网技术之上的一组新兴技术，无论资源的地理位置、管理域如何，只要通过互联网加入网格，那么就可为网格用户所使用，并且对于用户本身，他们不需要知道也并不关心资源的实际地理位置。
（3）能够提高资源的利用率。
计算机的实际使用情况表明，大量的计算资源处于空闲状态，没有被有效利用；然而却存在很多复杂的应用由于没有足够的计算资源而无法得到解决。
通过网格这一新的基础设施，我们能够集成世界范围的各种资源，并为用户提供访问这些资源的良好接口，于是资源的使用变得方便又快捷，空闲资源就得以被有效利用。
（4）能够打破传统资源共享与协作方面的限制。
网格员笔试考试内容
网格员笔试考试内容网格员笔试考试是一种针对有意从事网格工作的应届毕业生以及业务从业人员，来考察他们的网格知识的考试。
网格的组织是高等教育的主要教学形式，考试的内容涵盖网格知识、技能和能力。
网格员笔试考试内容包括：一、网格基础知识1、网格概念：熟悉古典网格结构和网格分解原理，了解网格布局的基本原则和网格逻辑关系。
2、数据结构：了解网格的数据存储和访问模式，以及网格数据结构的表示方法。
3、网页设计：掌握网页设计的基本原理，以及使用HTML5、CSS 等技术的基本技巧，能够使用HTML5、CSS等技术进行网格式网页设计。
4、网络传输：熟悉HTTP协议，了解网络传输等特性，如TCP/IP、UDP等，能够利用这些协议进行数据传输。
二、网格技术与应用1、网格编程：了解网格基本原理及其程序设计，熟悉使用接口的方法控制各种数据网格结构，如分布式网格、社区网络结构和表格结构等。
2、网格计算：熟悉网格技术的基本原理，如网格划分、网格通信、网格任务调度和混合编程等，了解网格计算特性，如高性能计算、计算协调机制和调度策略等。
3、网格存储：熟悉基于数据分布、存储管理和数据共享的网格存储技术，如网格文件系统、数据库和存储池等。
4、网格仿真：了解网格仿真的基本原理，如多种模拟环境，以及网格仿真的基本技术，如网格划分、网格离散化等。
网格是一种复杂的系统，网格员笔试考试主要考察应聘者对网格知识的掌握能力，因此考试应当强调知识理解、技术实施以及应用理解，以便考察应聘者的网格技能。
网格员笔试考试内容丰富，考试难度相对较高，因此考生应充分准备，详细了解考试科目、内容，加强理论知识的学习，辅之以大量的练习与实践，以期在考试中取得优异的成绩。
只有充分准备，才能取得好的结果，应聘网格员职位的考生，务必抓紧时间备考，勤加提高，以便顺利通过网格员笔试考试。
基于网格计算技术的高性能计算解决方案及其实现
基于网格计算技术的高性能计算解决方案及其实现
王彬;许卓群
【期刊名称】《计算机工程与应用》
【年(卷),期】2003(039)036
【摘要】随着信息时代科学技术的突飞猛进,科学技术的发展不断对高性能计算机界提出更高更多的挑战,如超级计算能力、海量数据、计算周期长等等.网格计算技术的出现和发展使得解决科学工程计算提出的问题和挑战成为可能.基于网格计算技术,文章提出了一种高性能计算的解决方案.该方案从不同程度上解决了科学工程计算提出的多个问题.同时,笔者利用网格计算技术的一个主流实现-Globus Toolkit(Release 2.4)和其他Internet技术,在北京大学校园网内跨越若干个局域网,搭建了一个科学工程计算网格,实现了提出的解决方案.在这个计算网格上进行了几个科学计算的实例,并取得了满意的效果.实际应用表明这个计算网格是可行的,具有很强的实用价值.
【总页数】4页(P1-4)
【作者】王彬;许卓群
【作者单位】北京大学计算机科学技术系,北京,100871;北京大学计算机科学技术系,北京,100871
【正文语种】中文
【中图分类】TP311
【相关文献】
1.基于网格计算技术的电力系统分布式并行计算——底层平台设计与实现 [J], 黄琦;秦开宇;汪文勇
2.基于分布对象的高性能计算技术的探讨 [J], 王晔;刘祁;王晨;张德富
3.高性能计算网格资源平台的一种实现方法 [J], 汪林华;郑衍衡
4.浅议网格计算技术及其解决方案 [J], 吝春妮
5.高性能计算技术在金融风险管理系统中的解决方案设计 [J], 元如林
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网格计算
1 什么是网格计算网格是科学家针对当今的一些科学难题于90年代初提出的新概念.它将分布在不同地理位置的计算资源包括CPU、存储器、数据库等,通过高速的互联网组成充分共享的资源集成,从而提供一种高性能计算、管理及服务的资源能力。
人们用这些资源就像用电源一样,不必计较这些资源的来源和负载情况。
通过网格计算技术，位于日内瓦的西欧高能物理研究中心工作人员，在网上操作，就可以把任务交给位于法国里昂的计算机机群上去完成，而不必花许多钱去建立一个巨大的计算机机群。
它就像使用电网上的电一样方便。
用计算网格，一方面能使人们聚集分散的计算能力，形成超级计算的能力，解决诸如虚拟核爆炸、新药研制、气象预报和环境等重大科学研究和技术应用领域的问题，另一方面能使人们共享广域网络中的异构资源，使各种资源得以充分利用。
网格是构筑在互联网上的一组新兴技术，它将高速互联网、计算机、大型数据库、传感器、远程设备等融为一体，为科技人员和普通老百姓提供更多的资源、功能和服务.互联网主要为人们提供电子邮件、网页浏览等通信功能，而网格的功能则更多更强，它能让人们共享计算、存储和其他资源。
其他当然包括通信资源、软件资源、信息资源和知识资源等，一般而言，网格就是把整个因特网整合成一台巨大的超级计算机"实现各种资源的全面共享，网格的根本特征在于实现资源共享“消除资源孤岛”。
网格计算是利用互联网把分散在不同地理位置的电脑组织成一个虚拟的超级计算机，其中每一台参与计算的计算机就是一个节点，而整个计算是由成千上万个节点组成的一张网格，网格计算是分布式计算的一种方式，这种计算方式具有很强的数据处理能力，它充分利用了网上的闲置处理能力，网格计算的一个优势就是网格计算模式首先把要计算的数据分割成若干小片，而计算这些小片的软件通常是一个预先编制好的程序，然后不同节点的计算机可以根据自己的处理能力下载一个或多个数据片断或者程序，只要处于节点的计算机用户不使用计算机时，该程序就会工作，于是这台计算机的闲置计算能力就被充分地调动起来并且加以利用。
曙光5000高性能计算机详细介绍
曙光5000高性能计算机详细介绍关于“高性能计算机...”的内容本站搜索更多关于“高性能计算机网络”的内容/thread-58582-1-1.html曙光5000A高性能计算机是国家863计划高性能计算机及其核心软件重大专项支持的研究项目,是面向网格的高性能计算机,可以为网格提供计算服务,同时也是面向信息服务的超级服务器,可以提供多目标的系统服务。
曙光5000A采用网格技术,体系结构以构件性(Component)、标准性(Standard)、协作性(Coordinate)为基准,采用服务化(Service)、安全化(Security)、专业化(Specialization)、智能化(Intellengce)的3SI技术路线.曙光5000A的第一套超大型系统将于08年11月份落户“上海超级计算中心”,该系统的计算节点机采用四路四核AMD Barcelona (主频2.0GHz)处理器,每个节点64GB内存,胖节点机采用八路四核AMD Barcelona(主频2.0GHz)处理器,每个节点128GB内存,整个系统由1650个节点组成庞大机群,共有6000颗CPU与100T海量内存,其理论浮点峰值为每秒230万亿次,采用20GB,延迟小于1.3us的Infiniband高速网络进行互联,采用了WCCS + SuSe Linux 双操作系统.曙光5000A已成功运行证券指数计算、电力安全评估、建筑工程抗震性评估、天气预报、石油地震资料处理、核能开发利用、汽车碰撞、电磁辐射、计算流体力学、基因匹配与拼接、蛋白质结构分析和材料科学等领域的20多项应用.作为面向国民经济建设和社会发展的重大需求的网格超级服务器,曙光5000A适用于各种大规模科学工程计算、商务计算.在大规模科学工程计算方面,可以担纲电力电网安全评估、汽车碰撞、电磁辐射、石油勘探开发、气象预报、核能与水电开发利用、各类航天器及飞机汽车舰船设计模拟、各类大型建筑工程安全性评估、生物信息处理等重任,在大规模商务计算方面,它可以为证券、税务、银行、邮政、社会保险等行业和电子政务、电子商务等提供服务.在大规模信息服务方面,它可以在各类游戏网站、门户网站、信息中心、数据中心、流媒体中心、电信交换中心和大型企业信息中心中发挥作用.对基于海量存储的数据大集中应用,完全兼容32位计算的具有64位地址空间的曙光5000A网格超级服务器更可大显身手.同时曙光5000A还可以广泛的应用于信息服务,电子政务,网络游戏等商业应用.在这些领域,曙光5000A可以广泛作为Web服务器,应用服务器,数据库服务器.曙光5000A可以在1秒钟内是实时完成10000个5000万瓦以上的并网发电机组,和22万伏变电站构成的全国电网的电力安全评估,为避免类似美加大停电的电力故障提供决策支持,保证供电系统的稳定.曙光5000A可以在30秒内完成上海证交所10年的1000多支股票交易信息的200种证券指数的计算,能够实时提供金融衍生产品.曙光5000A可以在3分钟内,可以同时完成4次36小时的中国周边、北方大部、北京周边、北京市的2008年奥运会需要的气象预报计算,包括风向、风速、温度、湿度等,精度1公里,即精确到每个奥运会场馆.曙光5000A可以在6分钟内,可以同时完成20次上海黄埔江过江隧道三维结构的地震数值分析的计算,能够精细评估隧道的抗震性能.曙光5000A系统峰值运算速度达到每秒230万亿次浮点运算(230TFLOPS),LINPACK 运算速度超过每秒160万亿次浮点运算,是目前国内速度最快的商用高性能计算机系统.曙光5000A使中国成为继美国之后第二个能制造和应用超百万亿次商用高性能计算机的国家,也表明我国生产、应用、维护高性能计算机的能力达到世界先进水平.该系统在大规模机群计算和网格使能技术方面有所突破,形成了鲜明的技术特色,将我国通用高性能计算机系统的研制水平提升到一个新高度.(1)突破230万亿次峰值运算能力曙光5000A采用国际高性能计算机主流的机群结构,整个系统规模达到1650个节点,每个节点为4CPU的4核SMP系统,采用AMD Barcelona 2.0GHz处理器,峰值运算速度为230TFLOPS.整个系统通过两套网络互连,包括Infiniband、千兆以太网.系统的主要配置如下:230T FLOPS峰值运算速度6600个CPU1650个结点100TB内存700TB存储两套互联网络曙光Grid view机群软件(2)高密度对于大规模高性能计算机系统而言,如何提高系统密度并降低功耗是研制人员面临的关键问题之一.为提高曙光5000A的系统密度,中科院计算所联合曙光公司,研制了具有自主知识产权的4CPU 4核高密度刀片主板和基于该主板的世界上第一款7U高度的10片4路4核64位CPU的工业标准刀片服务器.该刀片服务器可以实现单机箱40CPU,160核的超高计算密度,并实现了单节点内部的并行计算.(3)全自主中科院计算所联合曙光公司自主设计了包括主板,体系结构,刀片服务器,刀片机箱系统,网络交换系统,水冷散热系统在内的全部系统.曙光5000A的设计也完全符合中国刀片服务器标准.在自主创新的研制过程中,曙光在业界实现多个第一:首次实现了4路16和的高密度刀片系统,首次实现了单刀片机箱40克CPU的高密度机箱设计,首次实现了基于DDR的Infiniband的交换结构,实现了20GB高速互联和小于1.3us的低延迟.首次采用了水冷散热系统,降低了高性能计算机对机房系统的要求,降低了系统功耗.(4)高效能由于采用高密度服务器,曙光5000A能大约75平方米的占地面积内聚集230万亿次的计算能力,而其满负载运行时不带水冷系统功耗只有700千瓦,代水冷系统的功耗仅为1000千瓦.这一方面提高了机群系统的可扩展性,另一方面降低了整个系统地运行成本.(5)高速互联曙光5000A采用基于DDR的Infiniband高速网络实现计算网络和存储网络合一.实现了20GB的节点间传输速度,实现业界最快的小于1.3us延时.(6)应用广泛曙光5000A不仅可以应用于高性能计算,还可以应用于信息服务,电子政务,网络游戏等常见商业应用.在高性能计算领域,曙光5000A可广泛运行证券指数计算、电力安全评估、建筑工程抗震性评估、天气预报、石油地震资料处理、核能开发利用、汽车碰撞、电磁辐射、计算流体力学、基因匹配与拼接、蛋白质结构分析和材料科学等20多个应用领域.在商业应用方面,由于曙光5000A使用Suse Linux 和WCCS ,可广泛运行目前Linux 和Windows下的主流的行业软件.曙光5000高性能计算机介绍(7)节能曙光积极响应世界环保组织节能减排得号召,在曙光5000A中采用了多项节能措施,使曙光5000A在满负载运行时不带水冷系统功耗仅700千瓦,带水冷系统的功耗仅为1000千瓦.采用了低功耗的CPU,每年节电55万度采用了低功耗的内存,每年节电5万度采用了刀片结构,电源效率优化,每年节电100万度采用了水冷散热体系,每年节电200万度采用了曙光自主研发的自适应功耗管理软件, 每年节电200万度(8)高效冷却系统曙光5000A首次采用了水冷系统,通过使用水冷系统,降低了高性能计算系统对客户机房的要求,同时提高了冷却效率.水冷系统的设计实现了水电分离,保证了系统的安全性.同时水冷系统还包括备份的被动散热系统,可以在水冷失效的情况下保证系统的正常运行,提高了系统的稳定性.(9)高性价比通过选择AMD Barcelona和自行研制的主板,曙光5000A的价格优势更是十分显著,是新型信息化思路的产物,能大幅降低高性能计算机的成本,使曙光5000A具有很好的性能价格比.在曙光5000A的研制过程中,曙光公司延续了以往艰苦奋斗的精神,使得曙光5000A具有极高的性能价格比.实现230万亿次的计算速度的曙光5000A总造价约2亿元.(10)自主创新的管理软件在大型机研制过程中,曙光不仅追求最快,同时也在系统管理方面最求完美.曙光5000A 中,曙光自主开发了Grid View 集群管理管理系统.曙光新一代Grid view大型机综合管理系统提供统一的集中式监控平台,具备可扩展性、集成性、可靠性和易用性,提供对各种商用、自己研发的管理工具的集成接口,包括直接以Portal的方式集成和抽取各已有管理工具的监控数据以便上层平台能够分析利用,从而满足同时对分布式广域局域网高效能百万亿次可扩展计算机的环境、硬件、软件等各方面进行监控的需求.曙光Grid view大型机综合管理系统具有高可靠性,具有一定容错性和健壮性,使得当部署运行环境等发生异常时系统能够运行在可控的范围内,并进行准确的异常定位提示.系统具有易用性,提供简单灵活的系统部署,人性化的界面和功能设计,方便最终用户的使用,包括灵活方便的个性化设置、多样的内容展现形式.管理系统同时提供个性化、自定义报表输出功能.曙光新一代Grid View 可有效解决大型机管理的复杂性问题,保障了管理的扩展性、可靠性、自主性和贴近应用需求.Grid View管理系统不仅适用于曙光5000大型群集系统,也是用于全系列的曙光服务器.(11)与国际厂商AMD、微软战略合作意义重大通过曙光5000A项目,计算所、曙光公司与AMD公司进一步加强了战略合作关系.采用AMD Barcelona处理器,使中国用户能更早地、更廉价地、更容易地得到64位计算能力;同时引入充分竞争,为中国用户带来更多的技术选择,更大的价格利益,并从国家利益的高度有利于改善中国计算机产业的格局.通过曙光5000A项目,曙光公司与微软公司建立了战略合作关系.采用微软的WCCS服务器,提供了用户的管理友好性,同时也让曙光5000A可以运行Windows下的大量行业软件.。
以需求为牵引,以协作为基础,发展自主网格技术——高性能计算机及其核心软件专项课题申请指南发布
（ ５） 一 批 发 明 专 利 和 软 件 获 得 受 理 和 登 记 。
围 绕 以 上 任 务 目 标 ， 本 次 发 布 的 申 请 课 题 涉 及
五 个 方 面 的 内 容 ， 分 别 是 “战 略 与 系 统 综 合 研 究 ” 、 “高 性 能 计 算 机 ” 、“网 格 结 点 ” 、“网格 软 件 ” 和 “ 应 用网 格 ” 根 据指 南要 求本 专 项将 在 ２ ０ 。 ０ ３年 底 进 行
联 网上所 有资 源的 全面连 通，其中包括计算资源、 存储 资源 、通信 资源 、软 件 资 源 、信 息 资 源 、 知 识 术 比 作是 继 传 统 因特 网 、
以协作为基础，发展自主网格技术
资 源 等 。 有 专 家 把 网 格 技 地 实 现机 及其核 心软件专 源 间 的 协 作 调 用 。 高 性能 计算 广 域 分 布 的 异 地 资 项课题申请 指南发布
大 众 提 供 一 体 化 的 信 息 服
务 。 网 格 可 以 把 零 散 地 分 布 在 互 联 网 和 Ｗｅ ｂ上 的 资
源 ， 进 行 统 一 管 理 ， 从 而
用 户 可 以 通 过 网 格 门 户 （ ｏｔ１ 之 类 的 技 术 ，透 明 Ｐ ｒａ） 地 使 用 整个 网络 资 源 。
工作。
动 态 变 化 ， 这 项 技 术 的 开
发 已经 成 为信 息 时 代 发 展 的必然 趋 势。世界 各 国都 在 关 注 网 格 技 术 ， 发 达 国
家更 把 它定位 到 国 家战略 的 高度 ，把 掌握 高 性 能计 算 网 格 及 其 他 网 格 技 术 的 能 力 看 作 占 领 本 世 纪 竞 争
工程结构设计中高性能计算
浅谈工程结构设计中的高性能计算摘要：近年来，我国工程结构设计中的高性能计算应用有所发展，高性能计算技术的进步为工程结构设计提供了很大的帮助。
高性能计算技术主要以分布式计算资源和网络技术为基础，以高端并行计算技术和可视化为依托，能够很好地解决大型复杂结构高精度分析、优化和控制等问题，从而促进工程结构设计水平和设计质量的提高。
本文概要地介绍了高性能计算技术的有关概念和内涵、网格的基本概念以及发展状况，最后说明了高性能计算在工程结构分析中应用的最新进展，供工程设计人员参考。
关键词：工程结构；设计；高性能计算高性能计算是关系到国家安全和国民经济重要部门的关键技术。
在解决我国安全威胁、提高我国产业的自主设计能力和核心竞争力等方面有不可替代的作用，其市场巨大，产业化前景广阔，是各国必争的战略制高点。
高性能计算机已成为试验与理论以外的第三种科学发现的工具，与其它学科呈交叉与融合趋势，是科技创新能力建设的关键平台，需要加以重视。
一、高性能计算简介高性能计算 (high performance computing，hpc)，是计算机科学的一个分支，它致力于开发高性能计算机，研究并行算法及开发相关软件。
90年代初期，大规模并行处理(mpp)系统己开始成为hpc发展的主流，mpp系统由多个微处理器通过高速互联网络构成，每个处理器之间通过消息传递的方式进行通讯和协调。
较mpp早几年问世的对称多处理 (smp)系统由数目相对较少的微处理器共享物理内存和i/o总线形成，早期的smp和mpp相比扩展能力有限，不具有很强的计算能力，但单机系统兼容性好，所以90年代中后期的一种趋势是将smp的优点和mpp的扩展能力结合，发展成后来的cc-numa结构，即分布式共享内存。
在发展cc-numa同时，集群(cluster)系统也迅速发展起来。
集群系统是由多个微处理器构成的计算机节点通过高速网络互连而成，节点一般是可以单独运行的商品化计算机，比mpp具有更高的性价比。
网格技术
网格计算的优势
（3）通用开放标准，非集中控制，非平凡服务质量： 这是Ian Foster最近提出的网格检验标准。网格是基于 国际的开放技术标准，这跟以前很多行业、部门或者公 司推出的软件产品不一样。
（4）动态功能，高度可扩展性：网格可以提供动态的 服务，能够适应变化。同时网格并非限制性的，它实现 了高度的可扩展性。
Replica Catalog + Replica Manager
Job Status:
Submitted Waiting
Computing Element Worker Node Storage Element User Interface
资源代理查找本目录和信息索引以找出合适资源（存储资源、数据资源和计算资源）。 资源代理查找本目录和信息索引以找出合适资源（存储资源、数据资源和计算资源）。 在用临时证书生成代理进程（ 网格-代理-初始化”命令） 在用临时证书生成代理进程（“网格-代理-初始化”命令）后，用户向资源代理发送 工作请求。 工作请求。
网格技术发展
3 2
信息 网格
4
数据 网格
1
对等 计算
5
计算 网格
8
网格家族
普适 计算
6
……
7
知识 网格 智能 代理
网格发展的三个阶段
服务网格
共享程度
合作网格
DOE, UK Grid & DOD
企业网格
Toshiba, TI, GM
• • • Cluster-to-cluster sharing management Reliable file transfer & staging User account mapping, Firewalls, Kerberos
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。
网格技术GRID
另一方面，网格技术的分布式工作模式 ，可以有效地实现在网络虚拟环境下的 协同办公，提高政府的工作效率、增强 为公众服务的能力。
网格技术（GRID）
网格技术应用
使用网格可以为游戏开发 商和服务供应商提供可扩展 的、高弹性的基础设施以运 行大型多人游戏。
据与IBM的评估，在同 相同的预定收益中，利用网格技术 布置的网格服务器产生的利润是传 统集中式服务器的8倍。而对于个 人用户来说，网格服务器则意味着 更安全、更快捷的游戏体验。
• 网格是二十一世纪信息技术的基础设施
网格技术（GRID）
网格技术发展趋势
• 中国科学院计算所所长李国杰院士认为，网格 是继传统因特网、Web之后的第三次互联网浪 潮，可以称之为第三代因特网应用。 • 传统因特网实现了计算机硬件的连通，Web实 现了网页的连通，而网格则试图实现互联网上 所有资源的全面连通，其中包括计算资源、存 储资源、通信资源、软件资源、信息资源、知 识资源等。
本地操作系统
网格技术（GRID）
网格的核心技术
网格独有的特征例 如：网格资源的动 态变化性、资源的 类型异构性和多样 性、调度器的局部 管理性等。所以网 格的调度需要建立 随时间变化的性能 预测模型，充分利 用网格的动态信息 来表示网格性能的 波动。 资源管理的关键问 题是为用户有效地 分配资源。一般通 过一个包含系统模 型的调度模型来体 现，系统模型为分 配器及时地提供所 有节点上可见的资 源信息，分配器获 得信息后将资源合 理地分配给任务， 从而优化系统性能
中国科学院计算所提出 并正在研制织女星 (VEGA) 网格, 已经取得 了一定成果。VEGA 基本 思路是实现一台虚拟的 单一网格超级计算机。
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