基于人工智能网络的高性能计算系统及方法与设计方案
高性能计算任务调度算法与系统设计
高性能计算任务调度算法与系统设计高性能计算是指利用计算机集群等形式，通过并行计算和分布式计算的方式，以高速率完成大规模计算任务的能力。
在高性能计算中，任务调度算法和系统设计起着至关重要的作用，能够优化计算资源的利用效率、提高系统性能和响应时间。
任务调度算法是指根据不同的调度策略将计算任务分配给不同的计算节点，以最大限度地利用计算资源、提高系统的吞吐量和总体性能。
常用的任务调度算法包括负载均衡调度算法、优先级调度算法和遗传算法等。
负载均衡调度算法是最常用的任务调度算法之一。
它通过动态地将任务分配给计算节点，确保各节点的负载平衡，避免出现某些节点负载过高而导致的系统性能下降。
常见的负载均衡调度算法包括轮转法、最小负载法和最短作业优先法等。
轮转法是指将任务按照顺序依次分配给不同的计算节点，以实现负载均衡。
最小负载法是指将新任务分配给当前负载最小的计算节点，以达到负载均衡的目的。
最短作业优先法是指根据任务的执行时间，将短任务优先分配给计算节点，以减少系统的响应时间。
除了负载均衡调度算法，还有一些特殊的调度算法可以根据任务的特性进行优化。
例如，对于需要大量内存的任务，可以采用内存感知调度算法。
它会根据节点的内存容量和任务的内存要求，将任务分配给拥有足够内存的节点，以提高系统的效率和性能。
另外，对于涉及大数据处理的任务，可以采用数据局部性感知调度算法。
它会根据数据的位置和访问频率，将数据密集型任务分配给离数据最近的计算节点，以减少数据传输的开销。
除了任务调度算法，高性能计算系统的设计也是非常关键的一环。
一个好的系统设计能够提高任务调度的灵活性和效率。
首先，系统应该充分利用计算节点的并行计算能力。
例如，可以采用多线程和分布式计算的方式，将任务分成多个子任务，并同时运行在不同的计算节点上，以加快任务的完成速度。
其次，系统应支持动态调整资源分配。
随着任务的不同阶段和需求的变化，系统应能够自动调整节点的分配情况，以最大限度地利用计算资源。
大数据时代的人工智能系统设计和构建思路
大数据时代的人工智能系统设计和构建思路随着科技的不断发展和进步，大数据时代的到来正在改变人们的工作、生活和社会，也推动了人工智能系统的广泛应用。
在人工智能领域，人们不断寻求更为高效、精准和可靠的设计和构建思路，以满足复杂多变的需求和挑战。
本文将从人工智能系统设计和构建的角度出发，探讨大数据时代的人工智能系统设计和构建思路。
一、数据采集与挖掘人工智能系统的基础是数据，如何准确、高效地获取、挖掘并处理数据是人工智能发展的重要前提。
在大数据时代，我们可以通过多种数据源获取数据，包括传感器数据、社交网络数据、物联网数据等。
数据挖掘与分析平台的建立，可以帮助我们快速发现数据背后的潜在模式和规律，为人工智能系统的构建提供数据基础。
二、算法设计和优化算法是人工智能系统的核心和灵魂，如何设计、优化和实现算法是人工智能系统关键的瓶颈之一。
在大数据时代，我们需要针对不同的应用需求和场景，选择合适的算法和技术，构建高效、准确、稳定的人工智能系统。
算法模型的持续优化、改进和迭代也是人工智能系统发展的重要动力，可以进一步提高系统的性能和可靠性。
三、机器学习与智能化机器学习是人工智能系统发展的重要方法和工具，其基本思想是通过数据驱动模型的构建和训练，实现人工智能系统的智能化和自适应性。
在大数据时代，机器学习技术的广泛应用和深入研究，为人工智能系统的构建和优化提供了新的思路和方法。
人们可以通过机器学习算法的训练和优化，实现人工智能系统的智能感知、自主决策和自我学习，进一步提高人工智能系统的效能和可靠性。
四、人机交互与智能化人机交互是人工智能系统与用户之间的重要纽带，如何实现人机交互的智能化和自然化是人工智能系统设计和构建的关键之一。
在大数据时代，我们面临的是越来越复杂、多变的应用场景和需求，要实现人机交互的智能化和个性化，需要注重对用户数据和行为的分析和挖掘，利用机器学习、自然语言处理等技术，实现更加智能化、个性化、自然化的人机交互方式和体验。
人工智能设计方案
人工智能设计方案
背景
人工智能（AI）是一种模拟和模仿人类思维和决策过程的技术。
随着技术的进步，人工智能在各个领域都得到了广泛的应用。
目标
本方案旨在设计一种能够提供智能决策支持的人工智能系统。
方案
1. 数据收集
首要任务是收集和整理用于训练和优化人工智能系统的数据。
可以从多个渠道获取数据，包括公共数据库、采访和调查等。
2. 数据预处理
在将数据应用于人工智能系统之前，需要对数据进行预处理。
这包括数据清洗、去除异常值、处理缺失数据等。
3. 模型选择和训练
4. 决策支持系统的开发
基于训练好的人工智能模型，开发一个用户友好的决策支持系统。
该系统应能够接收用户输入的数据，经过分析和运算后给出智能的决策建议。
5. 测试和优化
对开发的决策支持系统进行测试，验证其准确性和稳定性。
根据测试结果进行优化，以改进系统的性能和用户体验。
预期结果
设计和实施一个功能完善、高效可靠的人工智能系统，为用户提供智能决策支持，帮助他们在各种情况下做出优秀的决策。
风险和挑战
- 数据不完整或不准确可能会影响系统的性能。
- 在设计和实施过程中可能会遇到技术难题。
- 对于某些复杂的决策，人工智能系统可能无法提供完全准确的预测。
结论
通过执行以上设计方案，我们将能够开发一种具备智能决策支持功能的人工智能系统，为用户提供准确、可靠的决策建议。
高性能计算机网络的设计与优化
高性能计算机网络的设计与优化在当今信息技术高速发展的时代，高性能计算机网络的设计与优化成为了一个重要的课题。
高性能计算机网络的不断提升对于各行各业都有着巨大的影响，因此，设计和优化高性能计算机网络的能力是非常重要的。
一、高性能计算机网络的概念高性能计算机网络是指具有高带宽、高速度和低延迟的计算机网络系统。
它通常由多台高性能计算机、高速网络互连和专用的网络设备组成。
高性能计算机网络的设计与优化是为了满足大规模计算、并行计算和高速数据传输等需求。
二、高性能计算机网络的设计要点在设计高性能计算机网络时，需考虑以下几个重要的要点：1. 网络拓扑结构的选择网络拓扑结构对于高性能计算机网络的性能影响至关重要。
常见的网络拓扑结构包括星型、树状、环形、网状等。
在选择拓扑结构时，需综合考虑网络规模、数据传输距离、实时性要求以及可扩展性等因素。
2. 网络传输协议的选择网络传输协议的选择直接影响着网络的性能和可靠性。
高性能计算机网络通常采用基于TCP/IP协议的高速传输协议，如RDMA（远程直接内存访问）等。
这些协议能够提供更高的带宽和更低的延迟，以满足高性能计算需求。
3. 网络设备的选型高性能计算机网络的设备选型也是设计过程中需要考虑的重要因素。
包括交换机、路由器、服务器等网络设备的性能和可扩展性需要满足高性能计算的需求。
同时，为了提高网络的可靠性和容错能力，还需进行冗余设计和网络负载均衡等操作。
三、高性能计算机网络的优化方法在设计高性能计算机网络之后，对网络进行优化是为了提高其性能和效率。
以下是一些常见的高性能计算机网络优化方法：1. 带宽优化通过优化带宽的分配和利用，可以提高网络的传输效率。
采用多路径传输和流量调度算法等方法可以充分利用网络资源，避免出现网络拥堵和带宽浪费的情况。
2. 延迟优化网络延迟是影响高性能计算的重要因素之一。
通过减少网络传输时延和提高网络的响应速度，可以显著提升高性能计算的效率和性能。
采用更先进的传输协议、网络拓扑结构优化和网络设备调优等方法可以降低网络延迟。
高性能计算解决方案
高性能计算解决方案随着科学技术的不断进步，高性能计算（High Performance Computing，HPC）正逐渐成为各个领域研究和应用的核心。
在大规模数据处理、天气预报、基因组学、金融风险评估等领域，高性能计算解决方案的需求日益增长。
本文将介绍高性能计算的概念，并探讨一种高性能计算解决方案的设计原则和实施方法。
一、高性能计算的概念高性能计算是指利用并行计算、分布式计算等技术手段，通过使用大规模的计算机系统和高性能网络，以提高计算速度和计算能力的科学计算方式。
它主要通过充分发挥计算机系统的并行处理能力，以及利用高速网络实现节点之间的数据交换，从而加快科学计算的速度和效率。
二、高性能计算解决方案的设计原则1. 并行计算架构：高性能计算解决方案需要基于并行计算架构，充分发挥计算机系统的多核处理器和多节点的计算能力。
通过充分利用系统资源，实现任务的同时执行，从而提高计算效率。
2. 高速网络：高性能计算解决方案需要建立高速、可靠的网络环境，确保计算节点之间的数据传输速度和实时性。
高性能网络可以减少数据在节点之间的传输时间，提高计算效率。
3. 存储系统：高性能计算解决方案需要具备强大的存储系统，能够满足大规模数据的存储和管理需求。
同时，存储系统需要具备高可用性和高可靠性，确保数据的安全性和持久性。
4. 软件支持：高性能计算解决方案需要有完善的软件支持体系，包括并行计算框架、数据处理库、数据可视化工具等。
这些软件支持可以提供丰富的计算和分析功能，帮助用户快速开展科学计算。
三、高性能计算解决方案的实施方法1. 系统规划：在设计高性能计算解决方案时，需要进行系统规划，明确需求和目标。
根据用户的计算任务和数据处理需求，确定系统的规模、硬件配置和网络架构等。
2. 资源调度：高性能计算解决方案需要实现资源的动态调度和管理。
通过使用资源调度系统，根据不同的任务需求和优先级，调度计算节点和存储资源，实现任务的高效执行。
人工智能系统整体设计方案
人工智能系统整体设计方案背景随着人工智能技术的快速发展，人工智能系统在各个领域的应用越来越广泛。
本文档旨在提供一个整体设计方案，以帮助实现一个高效、可靠并且符合需求的人工智能系统。
目标- 设计一个能够处理大量数据和繁杂任务的人工智能系统- 提供高度精确和快速的决策和反馈能力- 构建一个可扩展和可定制的系统，以适应不同领域和应用需求设计原则1. 独立决策：人工智能系统应该能够独立进行决策，不依赖于用户的干预和帮助。
2. 简洁策略：系统应采用简单策略，并避免复杂的法律问题。
3. 无引用确认：在文档中不引用无法确认的内容，以确保准确性和可靠性。
实施方案1. 需求分析：首先，对系统的需求进行详细分析，包括数据处理能力、决策和反馈能力以及系统的可扩展性和定制性。
2. 数据处理：系统需要具备处理大量数据的能力。
可以使用机器研究和自然语言处理技术，从数据中提取有用的信息，并进行分类和预测。
3. 决策和反馈：系统应具备高度精确和快速的决策和反馈能力。
可以采用强化研究和深度研究技术，根据用户需求和系统目标，进行决策和生成输出。
4. 可扩展性和定制性：系统应具备可扩展和可定制的特性，以适应不同领域和应用的需求。
可以使用模块化的设计和开放式的架构，方便添加新的功能和扩展系统的性能。
5. 验证和优化：在实施过程中，需要进行系统的验证和优化。
可以通过测试和评估，确保系统在各种情况下表现良好，并进行性能优化和错误修复。
总结本文档提供了一个人工智能系统整体设计方案，包括目标、设计原则和实施方案。
通过采用独立决策、简洁策略和无引用确认的原则，可以设计出一个高效、可靠并且适应需求的人工智能系统。
高性能计算系统：探讨高性能计算系统的基本原理、技术和应用
高性能计算系统：探讨高性能计算系统的基本原理、技术和应用引言高性能计算系统是一种强大的计算工具，在众多领域中发挥着重要的作用。
它们能够处理海量的数据、进行复杂的计算和模拟，并支持各种应用程序的运行。
本文将探讨高性能计算系统的基本原理、技术和应用，以帮助读者更好地理解和应用这一领域的重要技术。
什么是高性能计算系统？高性能计算系统是一类强大的计算机系统，它具有处理大规模数据和复杂计算的能力。
与个人计算机和工作站相比，高性能计算系统通常具有更高的计算速度、内存容量和存储容量。
这使得它们可以在有效的时间内处理更大和更复杂的任务。
高性能计算系统的基本原理高性能计算系统的性能主要受以下几个因素影响：并行计算并行计算是高性能计算系统的核心原理之一。
它通过同时执行多个计算任务来提高整体计算性能。
并行计算可以通过分布式内存系统或共享内存系统来实现。
在分布式内存系统中，多个计算节点通过高速网络连接在一起，并分别拥有自己的内存和计算资源。
在共享内存系统中，所有计算节点共享同一个内存空间，并共同访问计算资源。
计算节点计算节点是高性能计算系统的核心组成部分。
每个计算节点通常由多个处理器和大容量的内存组成。
处理器可以是多核处理器或众核处理器，每个核心都可以独立地执行计算任务。
计算节点之间通过高速网络进行通信，以实现并行计算。
存储系统存储系统是高性能计算系统的另一个重要组成部分。
它用于存储大规模的数据和计算结果。
高性能计算系统通常配备了高速磁盘阵列和磁带库，以提供高速的数据读写能力和数据持久化能力。
高性能计算系统的主要技术高性能计算系统依靠一系列关键技术来实现其高性能和高效能。
以下是其中一些值得注意的技术。
并行编程模型并行编程模型是一种用于编写并行程序的方法论。
它将程序分解为多个并行任务，并指定任务之间的依赖关系。
并行编程模型可以帮助开发人员充分利用高性能计算系统的并行计算能力，并优化程序的性能。
分布式文件系统分布式文件系统是用于在高性能计算系统中管理和访问大规模数据的关键技术。
人工智能系统的设计与实现
人工智能系统的设计与实现人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一个不断发展的领域，在科技进步的今天，人工智能已经在许多领域得到了应用。
比如，在医疗、金融、教育、工业等各行各业中，人工智能技术都起到了很大作用。
因此，开发一套高质量、高效率、高性能、可靠、安全的人工智能系统对于提高人类生产力和生存质量具有重要的意义。
一、人工智能系统的设计人工智能系统的设计需要根据所需要的功能和应用场景来进行开发，需要以下几个方面：1.需求分析根据人工智能的特点进行分析和解决复杂的问题，需要考虑到应用场景、工作对象、所需要的输入、输出和性能等基本条件。
2.系统架构根据需求分析，设计出人工智能系统的整体架构，包括数据流程、控制逻辑和各个模块的关系与协作方式，确定不同的数据流程和处理流程，以实现系统的正常使用。
3.算法设计算法是人工智能系统的核心，需要采用高效、高性能、可靠、可扩展的算法来完成任务。
在算法设计中，需要考虑到数据的处理速度、复杂度和计算复杂度等因素，对于不同的任务，可以采用不同的算法。
4.模型选择人工智能系统需要采用合适的模型来处理数据，包括支持向量机、朴素贝叶斯、神经网络等。
在选择模型时，需要考虑到算法的需求和系统的需求，以选择合适的模型。
5.数据采集和预处理人工智能系统需要采用海量的数据来训练模型，有效的数据预处理可以提高系统的运行效率。
数据预处理通常包括数据清洗、数据归一化、数据降维等操作，以减少数据规模，提高算法运行效率。
6.测试与评估人工智能系统需要进行测试和评估，以检验系统的性能和稳定性。
测试返回的结果可以反馈到系统设计和算法选择中，进一步优化系统设计和算法选择等。
二、人工智能系统的实现在人工智能系统的实现中，需要考虑到以下几个方面：1.代码实现根据算法设计和模型选择，使用编程语言编写程序代码。
代码的实现需要满足系统架构的要求、采用高效、可扩展的代码组织结构、遵循标准编程规范等条件，以达到高性能和高效率的运行效果。
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本技术涉及数据处理技术领域，具体地说，涉及一种基于人工智能网络的高性能计算系统及方法，包括集群计算服务器、SMP计算服务器、I/O存储节点服务器、管理节点服务器、大容量存储设备、网络交换设备和网络基础平台。
本技术通过集群计算服务器中多个节点同步计算，提高运算效率和处理速度；通过SMP计算服务器采用对称多处理技术，一台电脑同时由多个处理器运行操作系统的单一复本，并共享内存和一台计算机的其他资源。
虽然同时使用多个CPU，但是从管理的角度来看，它们的表现就像一台单机一样。
系统将任务队列对称地分布于多个CPU之上，从而极大地提高了整个系统的数据处理能力，所有的处理器都可以平等地访问内存、I/O和外部中断。
权利要求书1.一种基于人工智能网络的高性能计算系统，其特征在于：包括集群计算服务器(1)、SMP计算服务器(2)、I/O存储节点服务器(3)、管理节点服务器(4)、大容量存储设备(5)、网络交换设备(6)和网络基础平台(7)；集群计算服务器(1)采用一组计算机作为一个整体向用户提供一组网络资源，其中单个的计算机为集群计算服务器(1)的节点；SMP计算服务器(2)为一台计算机采用多个处理器运算操作系统；I/O存储节点服务器(3)用于连接后台的大容量数据存储设备(5)和集群计算服务器(1)；管理节点服务器(4)用于承接外部用户接入、访问集群系统，进行程序编译、调试、并行计算任务的分发与布署。
2.根据权利要求1所述的基于人工智能网络的高性能计算系统，其特征在于：管理节点服务器(4)安装有集群管理软件，用于主节点对整个集群计算服务器(1)进行管理和作业调度工作。
3.根据权利要求1所述的基于人工智能网络的高性能计算系统，其特征在于：大容量存储设备(5)采用磁盘阵列作为存储设备，大容量存储设备(5)的网络存储结构包括DAS直连式存储、NAS网络存储设备和SAN区域存储网络。
4.根据权利要求3所述的基于人工智能网络的高性能计算系统，其特征在于：NAS网络存储设备采用NAS服务器，NAS服务器的网络吞吐量相对值：throught i＝t i/t m(t m≥t i,i＝1.2.3...n)；其中throught i表示第i个NAS服务器的网络吞吐量相对值；t i表示第i个NAS服务器的网络吞吐量；t m表示与第i个NAS服务器同组的各个NAS服务器中的最大的网络吞吐量值；按照下列同时确定NAS服务器的综合负载权重：w i＝f(cpu i,throught i)＝(1-c i)a×t m/t i,(t m≥t i,i＝1.2.3...n)；其中，w i表示第i个NAS服务器的综合负载权重；cpu i表示第i个NAS服务器的剩余CPU利用率；throught i表示第i个NAS服务器的网络吞吐量相对值；c i表示第i个NAS服务器的CPU利用率；a为设定系数；t m表示与第i个NAS服务器同组的各个NAS服务器中的最大的网络吞吐量值；t i表示第i个NAS服务器的网络吞吐量。
5.根据权利要求1所述的基于人工智能网络的高性能计算系统，其特征在于：网络交换设备(6)包括以太网交换机、InfinBand网络交换机以及光纤通道网络交换机。
6.根据权利要求1所述的基于人工智能网络的高性能计算系统，其特征在于：InfinBand网络交换机采用InfiniBand标准的网络，包括通信队列对建立单元和共享接收队列设置单元。
7.根据权利要求6所述的基于人工智能网络的高性能计算系统，其特征在于：通信队列对建立单元用于在第一节点和需要与所述第一节点建立通信的其它节点之间建立通信队列对；其中，通信队列对具体包括设置在每个节点上的接收队列和发送队列。
8.根据权利要求6所述的基于人工智能网络的高性能计算系统，其特征在于：共享接收队列设置单元，用于在第一节点上设置统一的接收队列和预接收缓冲区，分别接收来自其它节点的工作请求和与工作请求匹配的数据，以节省InfiniBand网络可靠连接通信所占用的内存。
9.根据权利要求1所述的基于人工智能网络的高性能计算系统，其特征在于：网络基础平台(7)包括计算网络、存储网络和管理网络，计算网络采用小型机与集群计算服务器(1)协同工作、高速InfinBand计算网与千兆以太计算网协同计算的混合架构，小型机用于结构计算。
10.一种基于人工智能网络的高性能计算方法，包括权利要求书1-9任意一项所述的基于人工智能网络的高性能计算系统，其特征在于：具体包括如下步骤：S1：先通过计算作业输送至计算系统中；S2：计算系统根据输入作业的文件格式选择对应的处理软件进行处理；S3：根据集群计算服务器的数量对作业进行分割；S4：集群计算服务器中各个SMP计算服务器对作业进行快速处理；S5：通过I/O存储节点服务器将处理后的多个数据片段进行组合后，传输至大容量存储设备中进行存储备份；S6：再通过网络交换设备将存储的数据输送至网络基础平台进行云存储。
技术说明书一种基于人工智能网络的高性能计算系统及方法技术领域本技术涉及数据处理技术领域，具体为一种基于人工智能网络的高性能计算系统及方法。
背景技术高性能计算(High Performance Computing)是计算机科学的一个分支，研究并行算法和开发相关软件，致力于开发高性能计算机(High Performance Computer)。
就是在1台甚至更多的服务器上完成某些类型的技术工作负载。
随着信息化社会的飞速发展，人类对信息处理能力的要求越来越高，不仅石油勘探、气象预报、航天国防、科学研究等需求高性能计算机，而金融、政府信息化、教育、企业、网络游戏等更广泛的领域对高性能计算的需求迅猛增长。
目前高性能计算系统在运行和操作时通过单一计算系统进行计算或者多个计算系统逐一进行计算，计算效率低下，处理速度慢。
技术内容本技术的目的在于提供一种基于人工智能网络的高性能计算系统及方法，以解决上述背景技术中提出的某种或某些缺陷。
为实现上述目的，本技术提供如下技术方案：一种基于人工智能网络的高性能计算系统，包括集群计算服务器、SMP计算服务器、I/O存储节点服务器、管理节点服务器、大容量存储设备、网络交换设备和网络基础平台；集群计算服务器采用一组计算机作为一个整体向用户提供一组网络资源，其中单个的计算机为集群计算服务器的节点；SMP计算服务器为一台计算机采用多个处理器运算操作系统；I/O存储节点服务器用于连接后台的大容量数据存储设备和集群计算服务器；管理节点服务器用于承接外部用户接入、访问集群系统，进行程序编译、调试、并行计算任务的分发与布署。
作为优选，管理节点服务器安装有集群管理软件，用于主节点对整个集群计算服务器进行管理和作业调度工作。
作为优选，大容量存储设备采用磁盘阵列作为存储设备，大容量存储设备的网络存储结构包括DAS直连式存储、NAS网络存储设备和SAN区域存储网络。
作为优选，NAS网络存储设备采用NAS服务器，NAS服务器的网络吞吐量相对值：throught i＝t i/t m(t m≥t i,i＝1.2.3...n)；其中throught i表示第i个NAS服务器的网络吞吐量相对值；t i表示第i个NAS服务器的网络吞吐量；t m表示与第i个NAS服务器同组的各个NAS服务器中的最大的网络吞吐量值；按照下列同时确定NAS服务器的综合负载权重：w i＝f(cpu i,throught i)＝(1-c i)a×t m/t i,(t m≥t i,i＝1.2.3...n)；其中，w i表示第i个NAS服务器的综合负载权重；cpu i表示第i个NAS服务器的剩余CPU利用率；throught i表示第i个NAS服务器的网络吞吐量相对值；c i表示第i个NAS服务器的CPU利用率；a为设定系数；t m表示与第i个NAS服务器同组的各个NAS服务器中的最大的网络吞吐量值；t i表示第i个NAS服务器的网络吞吐量。
作为优选，网络交换设备包括以太网交换机、InfinBand网络交换机以及光纤通道网络交换机。
作为优选，InfinBand网络交换机采用InfiniBand标准的网络，包括通信队列对建立单元和共享接收队列设置单元。
作为优选，通信队列对建立单元用于在第一节点和需要与第一节点建立通信的其它节点之间建立通信队列对；其中，通信队列对具体包括设置在每个节点上的接收队列和发送队列。
作为优选，共享接收队列设置单元，用于在第一节点上设置统一的接收队列和预接收缓冲区，分别接收来自其它节点的工作请求和与工作请求匹配的数据，以节省InfiniBand网络可靠连接通信所占用的内存。
作为优选，网络基础平台包括计算网络、存储网络和管理网络，计算网络采用小型机与集群计算服务器协同工作、高速InfinBand计算网与千兆以太计算网协同计算的混合架构，小型机用于结构计算。
另一方面，本技术还提供了一种基于人工智能网络的高性能计算方法，包括上述的基于人工智能网络的高性能计算系统，具体包括如下步骤：S：先通过计算作业输送至计算系统中；S：计算系统根据输入作业的文件格式选择对应的处理软件进行处理；S：根据集群计算服务器的数量对作业进行分割；S：集群计算服务器中各个SMP计算服务器对作业进行快速处理；S：通过I/O存储节点服务器将处理后的多个数据片段进行组合后，传输至大容量存储设备中进行存储备份；S：再通过网络交换设备将存储的数据输送至网络基础平台进行云存储。
与现有技术相比，本技术的有益效果是：1、本基于人工智能网络的高性能计算系统及方法通过集群计算服务器中多个节点同步计算，提高运算效率和处理速度；通过SMP计算服务器采用对称多处理技术，一台电脑同时由多个处理器运行操作系统的单一复本，并共享内存和一台计算机的其他资源。
虽然同时使用多个CPU，但是从管理的角度来看，它们的表现就像一台单机一样。
系统将任务队列对称地分布于多个CPU之上，从而极大地提高了整个系统的数据处理能力。
所有的处理器都可以平等地访问内存、I/O和外部中断。
在对称多处理系统中，系统资源被系统中所有CPU共享，工作负载能够均匀地分配到所有可用处理器之上。
2、本基于人工智能网络的高性能计算系统及方法通过I/O存储节点服务器连接后台的大容量数据存储设备，整个集群通过此节点来进行数据的大规模存取与调用。
3、本基于人工智能网络的高性能计算系统及方法通过管理节点服务器承接外部用户接入、访问集群系统，进行程序编译、调试、并行计算任务的分发与布署，此节点还安装有集群管理软件，做为主节点对整个集群进行管理和作业调度等工作。
4、本基于人工智能网络的高性能计算系统及方法中SAN区域存储网络具有以下优点：(1)无限的扩展能力，由于SAN采用了网络结构，服务器可以访问存储网络上的任何一个存储设备，因此用户可以自由增加磁盘阵列、带库和服务器等设备，使得整个系统的存储空间和处理能力得以按客户需求不断扩大；(2)SAN具有更高的连接速度和处理能力。