并行计算
大规模数据处理中的并行计算
大规模数据处理中的并行计算一、引言现代社会中，数据已经成为重要的生产力，大量数据处理成了越来越多的企业所进行的必要活动。
随着数据量的增大，传统的单机计算已经无法满足快速高效的数据分析需求，因此需要采用并行计算来进行大规模数据处理。
二、并行计算的基础知识1.并行计算的定义并行计算作为计算机科学的一个重要研究领域，主要研究如何通过一些技术手段，使多台计算机同时参与处理，从而使计算速度大幅提升，计算效率得到了提升。
2.并行计算的基本原理并行计算主要依靠多处理器的硬件环境和计算机系统的软件技术，将一个大型任务划分成多个子任务，分配给不同的处理器进行处理，最后合并各个处理器的处理结果，形成最终的处理结果。
数据并行任务也可以通过同步、通信、互斥等方法实现负载均衡和任务管理。
三、大规模数据处理中的并行计算1.大规模数据处理的挑战对于大规模数据处理，数据量很大，单机计算的速度慢，计算成本很高，效率很低，因此需要采取并行计算来提高处理速度和效率，处理大量数据。
2.大规模数据处理使用并行计算的优点通过采用并行计算，可以快速并行化处理，缩短单个任务的处理时间，提高处理速度，提高计算机的资源利用率，减少处理时间和成本。
3.大规模数据处理中并行计算的应用大规模数据处理中，通常采用分布式系统、云计算、MapReduce等技术来进行并行计算。
这些技术可以将大量数据并行化处理，有效地提高了处理效率和速度。
四、大规模数据处理中的数据并行1.什么是数据并行数据并行是通过多个处理器对数据进行并行处理。
多个处理器可以同时处理同一任务的不同数据部分，从而实现负载均衡和高效的数据处理。
2.大规模数据处理中的数据并行数据并行是大规模数据处理中最常用的技术之一。
通过将数据划分成多个部分，分配给不同的处理器进行处理，最后再将处理结果合并，形成最终的处理结果。
在这个过程中，需要采用负载均衡算法来确保任务得到平均分配和处理。
3.快速排序算法在大规模数据处理中的应用快速排序是一种比较高效的排序算法，在大规模数据处理中应用广泛。
计算机科学中的并行计算算法分析
计算机科学中的并行计算算法分析一、引言随着科技的发展和计算机性能的提高，现代计算机应用对计算速度的需求越来越高，为了提高计算机的性能，计算机科学中的并行计算显得尤为重要。
并行计算是指多个计算单元同时工作，通过合理的任务分配和协作，提高整个计算系统的计算速度。
本文将从并行计算的基本概念入手，对计算机科学中的并行计算算法进行分析和探讨。
二、并行计算的基本概念并行计算是指多个计算单元同时工作的一种计算方法。
在并行计算系统中，这些计算单元可以是同一台计算机中的多个CPU，也可以是连接在网络中的多个计算机。
并行计算通过将大型的计算任务分成多个小任务，分配给不同的计算单元来完成计算任务，从而提升整个计算系统的计算速度。
并行计算的优点在于它具有高效能、高可靠性和高可扩展性的优点。
通过利用多个计算单元的计算能力，可以显著缩短计算任务的处理时间，提高计算精度和质量。
此外，因为并行计算使得任务可以同时进行，因此它具有更高的可靠性和更好的容错性。
最后，由于并行计算可以扩展到更多的计算单元，因此它具有更高的可扩展性和灵活性，可以根据需要随时扩展计算资源。
三、并行计算的算法并行计算的核心在于如何设计高效的并行计算算法。
在实际应用中，有很多种并行计算算法，我们将根据不同的计算类型进行分析和讨论。
1、并行排序算法并行排序算法是一种基本的并行计算算法，用于对大量数据进行排序操作。
在并行排序算法中，数据被划分成多个小块，然后每个块都由一个计算单元进行排序。
最后，使用归并排序将这些小块有序地合并成一个有序数据集。
并行排序算法可以显著降低排序操作的时间复杂度，提高排序算法的效率。
2、并行图像处理算法并行图像处理算法是一种针对大规模图像数据的并行计算算法。
在并行图像处理中，数据被划分成多个小块，然后每个块都由一个计算单元进行图像处理。
最后，将处理后的小块再进行拼接成一张完整的图片。
并行图像处理算法可以显著提高大规模图像处理的速度，提高图像分析和识别的效率。
并行计算的基本原理
并行计算的基本原理并行计算是指在系统中同时执行多个相关任务的能力。
它可以通过同时执行多个处理器、并行计算机或者利用多任务计算机的能力来实现。
并行计算可以显著提高计算速度和处理能力，特别是对于处理复杂问题、大规模数据集和需要实时响应的任务来说尤为重要。
本文将详细介绍并行计算的基本原理。
1.并行计算的概念和分类并行计算指的是将一个大型任务划分为若干个子任务，并通过同时处理这些子任务来实现总任务的完成。
根据任务之间的关系，可以将并行计算分为两种类型：任务并行和数据并行。
任务并行是指将一个大型任务划分为多个子任务，然后将这些子任务分配给多个处理器来同时执行。
每个处理器独立执行任务的一部分，并通过通信来共享任务的中间结果。
任务并行适用于解决那些可以分为多个相互独立子任务的问题，例如图像处理、物理模拟和引擎。
数据并行是指将一个大规模数据集划分为多个子数据集，并通过多个处理器分别计算这些子数据集上的任务。
每个处理器都有自己的数据子集，它们并行读取和处理自己的数据，并通过通信来共享中间计算结果。
数据并行适用于那些可以分为可并行处理的数据块的问题，例如大规模平行数据库查询和机器学习算法。
并行计算依赖于以下几个基本原理来实现任务的并行处理：(1)划分和分解：首先，将整个任务划分为多个子任务或者子数据集。
这样可以将任务的工作量分布到多个处理器上，实现并行执行。
划分的关键在于如何将任务划分为可并行执行的子任务，需要考虑任务之间的依赖性、数据之间的关联性和任务执行的负载平衡。
(2)调度和分配：分配和调度是指将子任务分配给可用的处理器，并根据处理器的性能和负载情况来调度子任务的执行顺序。
调度和分配的目标是使得每个处理器的负载尽可能均衡，减少等待时间和通信开销，从而提高整个任务的执行效率。
(3)通信和同步：并行计算中的处理器需要通过通信来共享数据和交流中间计算结果。
通信发生在处理器之间的共享内存或者通过网络的消息传递。
同步是指在任务执行的不同阶段或者不同处理器之间进行协调，使得各个子任务能够正确地协同工作，并能够按照预期的顺序执行。
并行计算的原理和并行算法优化
并行计算的原理和并行算法优化随着硬件技术的快速进步，越来越多的计算机系统采用并行计算方式，从而获得更高的计算效能。
并行计算在许多领域都有应用，例如科学计算、图像处理、语音识别、机器学习等。
本文将介绍并行计算的原理和并行算法优化。
一、并行计算的原理并行计算是指同一时刻有多个计算任务同时进行的计算方式。
在主流多核处理器架构中，每个核心都可以独立地执行指令，这使得并行计算变得容易。
并行计算的优点是可以大幅度提高计算效率和速度。
同时，由于计算任务被分解成许多小任务，每个任务的数据量进一步减小，从而使计算变得更加高效。
并行计算的实现需要满足以下条件：1、任务可拆分性：计算任务必须被分解成多个相对独立的子任务，每个子任务可以分配给不同的计算单元。
2、任务间并行性：任务必须是可以同时执行的，这意味着任务之间的数据和控制流必须满足并行计算的条件。
3、数据分布性：任务执行所需的数据必须被存储在能够被多个计算单元访问的地方。
并行计算可以通过多种方式实现，其中最常见的是并行执行和并行数据处理。
在并行执行中，计算任务被分配给多个计算单元，每个计算单元独立地执行一个子任务。
在并行数据处理中，数据被分解成多个块，每个块可以被不同的处理单元处理。
二、并行算法优化并行算法是一个并行计算任务的实现方式。
通常情况下，一个并行计算任务由多个计算步骤组成，每个步骤可以使用不同的并行算法来实现。
合理选择并行算法可以显著提高计算效率和速度。
并行算法的优化可以从以下几个方面入手：1、负载均衡性：对于一个并行任务，每个计算单元的工作量应该尽量相等，也就是说，应尽可能减小负载不均衡的影响。
实现负载均衡的方法包括任务分配器的设计和动态负载均衡技术的应用。
2、通信代价：并行计算中，大量的数据要在不同计算单元之间传输，因此通信代价成为影响计算效率的一个重要因素。
为了减小通信代价，可以尝试数据压缩、本地数据重用和通信次数最小化等方法。
3、局部性和并行性：并行计算涉及大量的数据访问，如果数据被存储在不能被多个计算单元访问的地方，则会影响并行计算的效能。
并行计算
第一部分：并行计算的概念(1)并行计算:是指在并行计算机上，将一个应用分解成多个任务，分配给不同的处理器，各个处理器之间相互协同，并行地执行子任务，从而达到加快求解速度，或者提高求解应用问题规模的目的。
(2)并行计算的主要研究目的:加快求解问题的速度;提高求解问题的规模(3)并行计算必须具备的基本条件:并行计算机;应用问题必须具有并行度;并行编程(4)并行计算的主要研究内容并行计算机的高性能特征抽取;并行算法的设计与分析;并行实现技术(消息传递平台MPI、共享存储平台OpenMP);并行应用（最终目的）(5)并行计算机的3要素:结点，互联网络，内存(6)并行计算机的访存模式：UMA均匀存储访问：内存模块与结点分离，分别位于互联网络的两侧，所有结点均匀共享，各结点访存机会均等，例如对称多处理共享存储并行机 SMPNUMA非均匀存储访问：内存模块局部在各个结点内部，所有局部内存模块构成并行机的全局内存模块，所有结点任意访问内存模块，但速度和时间不同，例如分布共享存储并行机 DSM分布访存模型：非均匀访存模型不同的是，各个结点的存储模块只能被局部CPU 访问，对其他结点的内存访问只能通过消息传递程序设计来实现混合访存模型COMA(Cache-Only Memory Access)模型是全高速缓存存储访问CC-NUMA（Coherent-Cache Nonuniform Memory Access）是高速缓存一致性非均匀存储访问模型(7)并行计算机的分类：1.根据指令流和数据流个数的不同，通常分为四类：单指令流单数据流（SISD），单指令流多数据流（SIMD），多指令流单数据流（MISD），多指令流多数据流（MIMD）2.按内存访问模型、微处理器和互联网络的不同，又分为：并行向量机（PVP，Parallel Vector Processor）；对称多处理共享存储并行计算机（SMP,Symmetric Multiprocessor）；大规模并行计算机（MPP，Massively Parallel Processor）；机群（Cluster）；分布式共享存储并行计算机（DSM，Distributied Shared Memory）；(8)并行计算机的结构模型：内存模块与结点分离内存模块位于结点内部(9)并行编程环境：消息传递，共享存储，数据并行(10)MPI：MPI是一个库，而不是一门语言，它遵守所有对库函数/过程的调用规则，和一般的函数/过程没有什么区别；它是一种消息传递编程模型，它的最终目的是服务于进程间通信这一目标的(11)并行编程模式:主-从式，单程序多数据流，数据流水线，分治策略(12)并行算法的分类：根据运算基本对象的不同可分为数值并行算法：主要为数值计算方法而设计的并行算法；非数值并行算法，主要为符号运算而设计的并行算法根据并行进程间相互执行顺序关系的不同可分为：同步并行算法：进程间由于运算执行顺序而必须相互等待的并行算法；异步并行算法：进程间执行相对独立，不需要相互等待的一种算法；独立并行算法：进程间执行是完全独立的，计算的整个过程不需要任何通信根据各进程承担的计算任务粒度的不同，可分为：细粒度并行算法，通常指基于向量和循环级并行的算法；中粒度并行算法，通常指基于较大的循环级并行；大粒度并行算法，通常指基于子任务级并行的算法。
并行计算第六章并行算法基本设计策略
并行计算第六章并行算法基本设计策略并行计算是指多个计算单元同时工作，以更快的速度完成复杂任务的计算机技术。
近年来，并行计算机体系结构不断的发展，使得许多复杂的计算任务可以在更短的时间内完成。
在开发并行计算系统时，第六章的算法设计策略可以帮助开发者设计出更有效的并行计算系统。
其中，最重要的要素是确定算法的合适划分方法，以及在这一划分方法下如何可以有效地处理节点间的通信。
首先，要考虑的是划分算法，也就是如何在不同的节点上实现算法的并行处理。
根据算法的不同性质，划分算法一般可以分为算术划分算法和数据划分算法两类。
算术划分算法是指将算法分解为一系列的步骤，并且可以将这些步骤分布到不同的节点上执行；而数据划分算法是指将输入数据拆分为若干个分片，然后将每个分片分别分发到不同的节点上。
其次，要考虑的是算法的通信策略。
在无线并行计算系统中，节点之间的通信消耗大量的时间和系统资源，因此传输数据的方式要符合算法的要求，以最大限度地减少系统的通信时间。
通常情况下，算法的通信策略可以分为同步模式和异步模式两种。
并行计算综述范文
并行计算综述范文并行计算是一种同时执行多个计算任务的方法，通过同时进行多个计算任务，可以提高计算机的计算速度和系统的性能。
并行计算在今天的计算机科学和工程领域中扮演着非常重要的角色。
本文将对并行计算的定义、应用领域、并行计算的类型以及一些并行计算的挑战进行综述。
首先，我们来定义并行计算。
并行计算是指在多个处理器或计算机上同时执行多个计算任务的过程。
每个处理器或计算机可以独立地执行一个计算任务，这些任务可以是相互独立的，也可以是相互依赖的。
并行计算的目标是加快任务的执行速度，提供更高的计算性能和更好的系统性能。
并行计算可以应用于多个领域。
在科学研究领域，比如天文学、物理学和生物学，需要处理大量的数据和复杂的计算。
并行计算可以加速这些计算，提高科学家的研究效率。
在工程领域，比如航空航天和汽车制造，需要进行大规模的仿真和优化计算。
并行计算可以加速这些计算，提高产品设计的效率和质量。
在商业领域，比如金融和电子商务，需要处理大量的交易和数据分析。
并行计算可以加速这些计算，提供更快的交易处理和更好的决策支持。
并行计算可以分为几种不同的类型。
最常见的类型是任务并行和数据并行。
任务并行是指将一个计算任务分解成多个子任务，每个子任务由一个处理器或计算机执行。
这种类型的并行计算适用于解决大规模计算问题，每个子任务可以并行地执行，然后将结果合并得到最终的计算结果。
数据并行是指将一个数据集分成多个子数据集，每个子数据集由一个处理器或计算机处理。
这种类型的并行计算适用于对大规模数据进行分析和处理，每个子数据集可以并行地处理，然后将结果合并得到最终的数据分析结果。
并行计算面临着一些挑战。
首先是通信和同步的问题。
在并行计算中，处理器或计算机之间需要进行通信和同步操作，以便进行任务的协调和结果的合并。
由于通信和同步操作需要消耗时间和能量，这会降低并行计算的效率和性能。
其次是负载平衡的问题。
在并行计算中，各个处理器或计算机的计算任务可能不均衡，导致一些处理器或计算机的计算资源被浪费或过载。
并行计算的基本概念3篇
并行计算的基本概念第一篇：并行计算基础概念并行计算是一种同时执行多个任务的方式，它主要通过将一个大任务分割成多个小任务，让多台计算机同时处理，从而提高处理速度。
在并行计算中，需要考虑的一些基础概念包括以下几个方面：1.并行算法并行算法是一种利用并行计算能力来解决复杂计算问题的算法。
与串行算法不同，它可以同时利用多个处理器的资源来完成计算任务。
在设计并行算法时需要考虑到多个处理器之间的通信、同步和负载平衡等问题，以确保算法的正确性和效率。
2.并行计算架构并行计算架构是指用于并行计算的硬件、软件和网络组成的系统结构。
并行计算架构包括计算节点、存储节点、网络和管理节点等部分。
在设计并行计算架构时需要考虑到处理器数量、存储容量、网络带宽和数据可靠性等问题，以保证并行计算系统的高性能和可靠性。
3.并行计算模型并行计算模型是一种用于描述并行计算机系统中多个处理器之间交互和协调的方式。
常见的并行计算模型包括共享内存模型、分布式内存模型和混合模型等。
在设计并行计算模型时需要考虑到处理器之间的通信和同步机制，以保证计算模型的正确性和高效性。
4.并行编程语言并行编程语言是一种用于开发并行计算程序的语言，常见的并行编程语言包括MPI、OpenMP、CUDA和OpenCL等。
在进行并行编程时需要考虑到多个处理器之间的通信和同步机制，以保证程序的正确性和高效性。
5.并行性能评估并行性能评估是一种用于测量并行计算性能的方法。
常用的并行性能评估指标包括并行加速比、效率和吞吐量等。
在进行并行性能评估时需要考虑到计算任务分配和通信机制等因素，以评估并行计算系统的高效性和可扩展性。
以上是并行计算中的一些基础概念，它们共同为实现并行计算提供技术支撑和理论基础。
在实践中，需要根据具体情况选择合适的并行算法、计算架构和编程语言等，同时进行系统性能评估和优化，以达到最佳性能和可靠性的目标。
第二篇：并行计算应用领域并行计算技术的应用已经渗透到许多科学计算、数据处理、图像处理、模拟仿真和人工智能等领域。
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1．世界超级计算机top500的调查报告，要求用文字加数据来说明你的调查报告（3000到5000字含图表），另做一个PPT的演示文档。
从下面几个方面去思考：（1）请问超级计算机500强的“排行榜”是按照什么方法对高性能计算机进行排序的？这种方法具有什么样的优点和不足？答：以超级电脑系统Linpack测试值为基准进行排名。
（2）结合高性能计算的应用，谈谈为什么中国需要自行研制高性能计算机，并请举出两种国产系列高性能计算机品牌。
答：高性能计算机在国内的研究与应用已取得了一些成功，包括曙光2000超级服务器的推出和正在推广的一些应用领域，A、航空航天工业中的数字风洞，可以减少实验次数，缩短研制周期，节约研制费用；B、用高性能计算机做气象预报和气候模拟，对厄尔尼诺现象及灾害性天气进行预警，C、在生物工程、生物信息学、船舶设计、汽车设计和碰撞模拟以及三峡工程施工管理和质量控制气象工作等领域离不开高性能计算机—我国是一个幅员辽阔的国家，在气候上呈现多层次、多样性、多变性等特点，尤其是近几年洪涝、干旱等自然灾害比较严重，及时、准确的天气预报逐步受到重视，—因此随着地区气象市场的逐步成熟，更高效率的高性能计算机成为了人们关注的对象。
作为国产服务器第一品牌的曙光公司，一直以来就非常关注气象领域对高性能计算机的需求。
—更多的典型应用在电子政务、石油物探、分子材料研究、金融服务、教育信息化企业信息化中得以展现。
经过十年的发展，中国在高性能计算水平上已跻身世界先进水平。
—以上海超级计算中心（以下简称为计算中心）为例，它是2000年上海市一号工程的重点项目之一，成立超级计算中心的目的便是为了使上海市高性能计算能够形成一个共享的计算环境，服务于上海的国民经济的各个行业，以提升上海的国民经济的综合实力。
上海超级计算中心自2001年1月4号成立，通过近3年的积累，在高性能计算机应用方面取得了一些经验。
1）在气象领域，计算中心和上海市气象局密切合作，实现了3公里内定时、定点、定量的精确预报。
上海市气象局还准备在2010年建成数字化立体气象探测网，天气预报将精确到周边乡镇。
而上海市气象局接近5T Flops/s的浮点计算需求全部由计算中心提供。
2）在制造领域，计算中心在船舶制造、汽车制造和航空航天制造领域也有典型应用。
根据上海的发展计划，上海的船舶制造业将在2010年位居全球第一；而包括通用和大众在内的汽车制造商已经陆续把设计和生产中心迁移到上海；上海飞机研究所也将部分航天、航空计算任务交给计算中心。
此外，计算中心还同湖南大学合作了“汽车冲压”项目，即根据汽车整体的样模冲压生产汽车顶板的工艺，获得国家科学技术进步一等奖。
在制造领域，计算中心应上述客户的需求，提供了接近5T Flops/s的计算能力。
3）在建筑领域，计算中心和上海交大机械学院合作了“模拟上海市外环隧道”的项目，模拟外环隧道施工中可能碰到的地震和地下水渗漏等环境，也获得国家科技进步奖。
4）在生物医药领域，计算中心和上海医药所长期合作，获得了在先导活化物的活性蛋白研究领域的先机，已经为医药所创造了数百万的收益。
5）计算中心还在天文、材料、计算物理和计算化学等领域有一些成功的应用，并且有实际的收益。
可以说，上海高性能计算中心的实践，为高性能计算机在国内的应用提供了一些新的思路。
（3）从下面网址/project下载最近3 次新的top500 资料在Rank ，Manufacturer ，Country ，Cores ，Rmax ，Rpeak ，Nmax ，Power ，Processor Family ，Processor ，Proc. Frequency ，System Family ，System Model ，Operating System ，Architecture ，Segment ，Application Area ，Interconnect Family ，Region 这些方面作一个统计分析报告。
（A ）比较世界范围内超级计算机分布的范围，我国在其中的地位。
2010年6月最新数据Top1 美洲豹美国橡树岭国家实验室North AmericaTop2 曙光星云深圳国家超级计算机中心Eastern AsiaTop3 走鹃洛斯阿拉莫斯国家实验室North AmericaTop4 海妖美国田纳西大学国家计算科学研究院North AmericaTop5 尤金德国尤利希超级计算机中心所Western EuropeTop6 Pleiades超级计算机先进超级计算设备的艾姆斯研究中心North AmericaTop7 天河天津国家超级计算机中心Eastern Asia（B ）比较几大制造商在超级计算机500强的占有率，其中IBM 为什么占有大多数？我国有哪几家公司榜上有名，排名如何？答：（1）比较几大制造商在超级计算机500 强的占有率，IBM 292/500Hewlett-Packard 183/500（2）IBM 为什么占有大多数？A、以世界一流的最新技术开发新产品，并以最快的生产速度进入市场，是IBM的产品发展战略。
IBM拥有先进的全系列产品，在复杂的网络管理、系统管理、密集型事物处理、庞大数据库、强大的可伸缩服务器、系统集成等方面，IBM具有强大的优势。
B 、IBM 为计算机产业长期的领导者，在大型/小型机和便携机(ThinkPad)方面的成就最为瞩目。
其创立的个人计算机(PC)标准，至今仍被不断的沿用和发展。
C、IBM还在大型机，超级计算机（主要代表有深蓝和蓝色基因），UNIX，服务器方面领先业界。
D、IBM软件部(Software Group)整合有五大软件品牌，包括Lotus,WebSphere, DB2, Rational, Tivoli，在各自方面都是软件界的领先者或强有力的竞争者。
99年以后,微软的总体规模才超过IBM软件部。
截止目前,IBM软件部也是世界第二大软件实体。
E、IBM 还在材料、化学、物理等科学领域有很大造诣。
硬盘技术即为IBM所发明，扫描隧道显微镜(STM)，铜布线技术，原子蚀刻技术也为IBM研究院发明。
—IBM目前仍然保持着拥有全世界最多专利的地位。
该公司一直在世界500强中位居前列。
最最重要的是，其受人尊重的原因在于，IBM公司近百年的历史当中，一直坚持遵守“沃森哲学”：—IBM公司是世界上最大的计算机制造公司，它的成功在很大程度上应该归功于员工的创新性。
该公司为了激励科技人员的创新欲望，促进创新成功的进程，在公司内部采取了一系列的别出心裁的激励创新人员的制度。
—电脑，有时代主角之称，各电脑公司无不以未来作赌注，致力于研究开发工作，为此，研究开发工作成为企业竞争的焦点。
IBM 公司始终把研究开发作为公司的首要任务，并将并数的利润用于研究开发，并设立追求所有可能性的基础部门。
—IBM公司决不让一名未经培训或者未经全面培训的人到销售第一线去。
销售人员们说些什么、做些什么以及怎样说和怎样做，都对公司的形象和信用影响极大。
如果准备不足就仓促上阵，会使一个很有潜力的销售人员夭折。
因此该公司用于培训的资金充足，计划严密，结构合理，一到培训结束，学员就可以有足够的技能，满怀信心地同用户打交道，不合格的培训几乎总是导致频繁地更换销售人员，其费用远远超过了高质量培训过程所需要的费用。
所以从公司的角度看，招工和培训工作是成功的。
（3）我国有哪几家公司榜上有名，排名如何？答：Top2 曙光星云深圳国家超级计算机中心Top7 天河天津国家超级计算机中心（C ）处理器厂商以哪几家为主？我国有哪些？3 年来最多的处理器的个数和最高的主频分别是多少？（1）以Intel EM64T Power AMD x86_64 为主（2）我国有Intel EM64T（3）408个（4）Proc. Frequency 4700（D ）操作系统有哪几大类？有什么趋势吗答：如下几类LinuxCNK/SLES 9CentOSCNLSLES10 + SGI ProPack 5Windows HPC 2008UNICOS/lcRedhat LinuxSuper-UXCNK/SLES 9AIXOpen SolarisSuSE Linux Enterprise Server 9Windows HPC 2008Cell OSRedHat Enterprise 4SLES10 + SGI ProPack 5趋势：多为Linux（E ）应用领域在哪些方面？我国的超级计算机主要用在哪些部门？超级计算机的应用目前几乎已涉及科学技术、工业设计、金融和经济管理以及军事国防等相关的各种领域，例如天气预报和气候模拟、地震预报和监测等方面的应用，还有环境监测和分析、石油等自然资源的勘探，生物及医学领域的基因与遗传工程、药物研制、医学影像的分析处理，航空航天领域的飞行器设计，军事武器的研制和模拟试验，还有基础科学研究等领域的大规模数值计算。
除了具有超强大的科学计算能力之外，超级计算机具有高效的信息服务和事务处理能力，因此也可以用作信息服务、事务处理与决策支持等系统的高性能服务器。
●天气预报目前的中短期天气预报主要是根据气象卫星等观测的大气实况资料，通过求解描述天气演变过程的动力学方程组实现的，这种大规模的数值计算必须由超级计算机完成。
●地球模拟器用于地球大气循环监测和分析、温室效应预测、地壳及地震监测和预报等大规模计算的向量处理超级计算机系统。
●药品研制开发一种新的药品，通常需要从研制和试验的很多步骤，一般需要大约15年的时间，而利用超级计算机则可以对药物研制、治疗效果和不良反应等进行模拟试验，从而将新药的研发周期缩短3～5年且可显著降低研发成本。
●石油勘探石油勘探大多采用地震勘测的办法，即在地面进行爆破后，用探测仪器检测和采集震动反射波的大量数据，利用对这些数据计算、处理和分析结果确定地下储油位置。
石油勘探中大量数值的快速计算、处理和分析，必需由高性能的超级计算机完成。
例如，2007年曙光4000L超级计算机就曾在发现储量高达10亿吨的渤海湾冀东南堡油田的过程中发挥了关键作用，而其后的曙光5000A超级计算机的应用，则进一步达到了地下数千米的勘探深度。
●核爆炸模拟《全面禁止核试验条约》的签订之后，相关的一些国家开始转向利用大规模数值计算的方法进行核武器的模拟试验，以评测核武器的各项性能，这种应用对计算性能有着很高的要求（F）超级计算机的系统结构是哪些？网络互连结构又有哪些？1）对称多处理共享存储并行机（S M P：Symmetric MultiProcessing）2）分布共享存储并行机（DSM：DistributedShared Memory）3）大规模并行机（MPP：Massively ParallelProcessing）：数百个乃至数千个处理器组成的大规模并行机。