云计算与高性能计算.
基于云计算的面向智能交通海量信息的高性能计算支撑公共服务框架
关 键词 ：智 能 交通 ；云 计算 ：云服 务
中 图 分 类 号 ：Ｔ Ｐ ３ ９ 文 献 标 识 码 ：Ａ ｄ ｏ ｉ ： ｌ Ｏ ． ３ ９ ６ ９ ／ ｉ ． ｉ ｓ ｓ ｎ ． １ ０ ０ ２ — ６ ６ ７ ３ ． ２ ０ １ ３ ． ０ Ｌ ０ ３ ５
通 信 息 ，通 过 网络 动 态 地 、 按 需 地 提 供 个 性 化 服 务 。 研 究 海 量 信 息 的 统 一 管 理 、 共 享 的 云 存 储 方
法 。该 框 架 以 “ 数 据 融 合 、服 务 封装 、流程 驱 动 ”的 异 构数 据 集 成化 机 制 为 管理 方 法 ．构 造 出 出 行 、驾 车 、天 气、 交通 、诱 导 ，管理 ，决策 等 全方位 、 多方式 、更便 捷 的服 务 体 系的云服 务模 式 ，
（ ＣＩ ＭＳ Ｒｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈ Ｃｅ ｎ ｔ ｅ ｒ ｏ ｆＴ ｏ ｎ ￣ｉ Ｕｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ，Ｓ ｈ ａ ｎ ｇ ｈ ａ ｉ ２ ０ １ ８ ０ ４ ，Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ）
Ａｂｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ：Ｉ ｎ ｔ ｈｅ ｃ ｕ ｒ ｒ ｅ ｎ ｔ ｉｅ ｆ ｌ ｄ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ｉ ｎｔ ｅ Ｕ ｉ ｇ ｅ ｎｔ ｔ ｒ ａ ｉｃ ｆ ｗｈｉ ｃ ｈ ｈ ａ ｓ ａ ｃ ｃ ｕ ｍｕ ｌ ａ ｔ ｅ ｄ ｍｏ ｒ ｅ ａ ｎｄ ｍｏ ｒ ｅ ｔ ｒ ａ ｉｃ ｆ ｉ ｎｆ ｏ ｒ ｍａ ｔ ｉ ｏ ｎ ，ｄ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｉ ｆ ｃ ａ ｉｏ ｔ ｎ ｄｅ ｍａ ｎ ｄ．Ｉ ｔ ｉ ｓ ｍｏ ｒ ｅ ａ ｎｄ ｍ ｏｒ ｅ ｉ ｍｐ ｏ ｒ ｔ ａ ｎ ｔ ｔ ｏ ａ ｆｏ ｒ ｄ ｈ ｉ ｇ ｈ ｅ ｉｃ ｆ ｉ ｅ ｎ ｔ ａ ｎ ｄ ｒ ｅ ａ ｌ —ｔ ｉ ｍｅ ｃ ｏｍｍ ｏ ｎ ｔ ｒ ａ ｉｃ ｆ ｓ ｅ ｒ ｖ ｉ ｃ ｅ ｔ ｏ ｕ ｓ ｅ ｒ ｓ ．Ｔｈｅ ａ ｔｉ ｒ ｃ ｌ ｅ ｐ ｒ ｏ ｐｏ ｓ ｅ ｓ ｔ ｈｅ ｐ ｕ ｂｈ ｃ ｓ ｅ ｒ ｖ ｉ ｃ ｅ ｒａ ｆ ｍｅ ｗｏｒ ｋ ｓ ｕ ｐ ｐ ｏｒ ｔｅ ｄ ｂ ｙ ｈ ｉ ｇ ｈ ｐｅ ｒ ｆ ｏｒ ｍａ ｎｃ ｅ ｃ ｏｍｐ ｕｔ ｉ ｎ ｇ ｂａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ｃ ｌ ｏ ｕ ｄ ｃ ｏ ｍｐｕ ｉｎ ｔ ｇ ａ ｎ ｄ ｆ ａ ｃ ｉ ｎｇ ｉ ｎ ｔ ｅ ｌ ｌ ｉ ｇｅ ｎ ｔ ｒａ ｔ ｆ ｉ ｃ ｍａ ｓ ｓ ｉ ｖｅ ｄ ａ ｔ ａ ．Ｔｈ ｅ ｒａ ｆ ｍｅ ｗｏ ｒ ｋ
高性能计算HPC
*参与“上帝粒子”项目的28岁小伙子，计昊爽，合肥庐江人，毕业于中国科学技术大学，后 去美国威斯康辛大学读博士。他是欧洲核子研究组织（CERN）团队成员，他在计算和实验证 明出“上帝粒子”存在功不可没。他首次计算得到了5倍西格玛（Sigma）的显著度，有 99.9999%的可信度表明了该粒子的存在。这在科学界被认为已经证明了上帝粒子的存在。
7.1 计算模型的转变 7.2 系统结构的转变 7.3 编程模型的转变
3.1 大数据的采集与预处理
7.4 应用方式的转变
3.2 大数据的传输
7.5 其他方面的转变
3.3 大数据的存储 3.4 大数据的处理 3.5 大数据的展现
4. 大数据与物联网
8. 结论
8.1 从量变到质变 8.2 各领风骚十数年
计算能力。
4
1、大数据浪潮汹涌澎湃
(3) 新技术新应用催生的大数据
• 新技术：传感技术、新型通信技术、物联网技术等高速发展，让人们感知的东西很 多；人与人、人与机器、机器与机器时刻都在互联互动；新的获取、搜索、发现和 分析工具更使人们获得更丰富的数据。
• 新应用：物联网（使成千上万的网络传感器嵌入到现实世界中）和云计算（为海量 数据提供了存储空间和在线处理）等新型应用更使得数据激增。
• 大数据主要消费者是网民：近年来大数据骤增主要还是来自人们的日常生活（图片、 视频、音乐等），特别是互联网公司的服务。
• 传感网和物联网等相关技术催生了大数据的蓬勃发展。
摘要： 大数据、物联网和云计算是新一代信息技术发
展中的华彩乐章。物联网使成千上万的网络传感器 嵌入到现实世界中，云计算为物联网产生的海量数 据提供了存储空间和在线处理，而大数据则让海量 数据产生了价值。本报告，首先介绍大数据世界和 大数据潮流；其次讲解什么是大数据和大数据的一 般处理流程；接着介绍产生大数据来源之一的物联 网的产生、发展及其系统架构；然后讲述大数据与 云计算的关系和两者的异同点；最后在简介高性能 计算与高性能计算机的基础上，阐述了在大数据面 前高性能计算本身所面临的技术挑战等。
北工大高性能计算暨云计算平台简介-青岛报告
计算资源 存储资源 网络资源
10TB 1套千兆以太网 SAN存储、 2台I/O服务器 1套万兆以太网
企业云应用、开 84台 发测试云 刀片服务器 数据密集型高性 70台 能应用 刀片服务器 通信密集型高性 98台 能应用 刀片服务器
C区
D区
1套Infiniband 高 30TB SAN存 性能通信网络 储、 6台I/O服务器 内存密集型高性 3台大内存机 1套Infiniband 高 能应用 架服务器 性能通信网络、 1套万兆以太网
◦ 用户可以通过资源模板，定制所需的软件环境，实现自动部署
建设目标 总体结构及硬件基础设施 高性能计算平台简介 云计算平台简介
北京工业大云应用及高性能应用实践
实践1：第二届北京工业大学IBM杯并行计算大赛 ◦ 共10个学院,29个参赛小组 ◦ 自选课题, 86%来源于实际项目需求 ◦ 应用类型多样,并行环境需求异构
√
√
From first principles!
第一性原理计算
在节点数目大于4 后，其并行效率会剧烈下降。 主要是由第一性原理计算密集型、通信密集型的 计算特点导致，而云平台的虚拟化技术会增加了 计算任务和底层的额外时间，特别是当节点数较 多时，浪费在程序与底层之间、多节点之间的网 络交换的时间将增加导致整体效率非常低。 由于第一性原理计算VASP程序在每一步并行之后 虚拟集群环境配置： 需要互相对比数据进行自洽，随着节点数的增加， 70个节点(单核CPU 2.83GHz，内存 各个节点之间的网络交换时间和穿越虚拟层的时 间都将大大增加，导致了系统时间的增加，同时 Redhat Linux 5.5 影响运算时间，最终导致了云平台多节点并行效 率的低下。 千兆以太网
云计算在高性能计算方面的应用
云计算在高性能计算方面的应用云计算在高性能计算方面的应用随着云技术的飞速发展和应用，其在各行业中的重要性越来越被人们所认识和接受。
在信息技术领域中，云计算已成为一种重要的基础技术，蕴含着广泛的应用和发展前景。
其中，在高性能计算方面，云计算也开始崭露头角，各大企业和研究机构都纷纷涉足这一领域，可以说云计算在高性能计算中的应用前景十分广阔。
一、云计算和高性能计算为了更好地深入了解云计算在高性能计算方面的应用，我们需要首先了解云计算和高性能计算的基本概念和内涵。
云计算，指的是利用互联网上的计算资源，通过虚拟化技术和服务平台，将数据、应用、服务等资源对外提供，达到资源共享和协同工作的目的。
云计算主要是通过网络来完成各种计算和服务，其中包括了计算、存储、应用和操作系统等一系列服务。
与传统的计算方式相比，云计算相对来说更加灵活、可靠、安全，并且能够实现按需支付。
而高性能计算，则是指利用现代计算机技术和算法，对大量的数据进行快速的计算和分析。
高性能计算需要大量的计算资源和存储资源，一般需要采用计算机集群来实现。
高性能计算一般用于模拟和分析复杂的科学问题，如气象预测、生物医学研究等。
二、云计算在高性能计算中的应用随着科技的发展，高性能计算技术越来越成熟，并且得到广泛应用。
而云计算作为一种新型的计算方式，其已经开始在高性能计算方面发挥重要的作用。
下面我们来详细了解云计算在高性能计算中的应用。
1.大数据分析随着互联网的发展和智能化设备的广泛应用，信息量呈现爆炸式的增长趋势。
传统的计算方式往往难以应对如此大量的数据，而云计算的弹性计算和大规模分布式计算的特点，则极大地提高了计算效率和数据处理能力。
云计算通过虚拟化方案，可以将数十万台计算机资源连接到一起，形成一个庞大的计算集群，从而实现大数据的快速处理和分析。
2.并行计算高性能计算需要大量的计算资源支撑，而计算机集群则是实现并行计算的常用方式之一。
云计算可以通过虚拟化技术实现计算资源的快速部署，同时在计算过程中，还可以实现弹性计算和自动扩展，从而大大提高了计算任务的并行度和运行效率。
云计算在高性能计算中的应用
云计算在高性能计算中的应用，为解决大规模并行计算和复杂数据分析提供了强大的技术支撑。
本文将详细阐述云计算在高性能计算中的应用场景、优势、以及具体实现方法。
一、应用场景云计算的高性能计算服务主要应用于科学计算、数据挖掘、数字模拟等领域。
具体来说，它能够满足以下应用场景：1. 大量并行计算：云计算通过虚拟化技术将大量的计算资源集中管理，提供给用户进行并行计算任务。
2. 大规模数据存储和处理：云计算平台提供大规模的存储空间，以及高效的数据处理和分析能力，支持复杂数据分析。
3. 分布式计算：云计算能够将大量计算任务分配到多个服务器上，通过并行处理的方式，缩短计算时间，提高效率。
二、优势云计算在高性能计算中的应用具有以下优势：1. 资源池化：云计算平台能够将各种计算资源集中管理，形成资源池，用户可以根据需求灵活获取资源。
2. 弹性扩展：云计算平台可以根据用户需求自动调整资源分配，实现弹性扩展，满足大规模并发计算需求。
3. 高效资源利用：云计算通过自动化管理，可以有效地利用闲置资源，提高资源利用率，降低用户成本。
4. 安全可靠：云计算平台采用多重安全保障措施，确保用户数据安全可靠。
三、实现方法云计算在高性能计算中的应用需要借助云服务商提供的云计算平台和工具，具体实现方法如下：1. 选择合适的云服务商：根据需求选择具有高性能计算能力的云服务商。
2. 配置云资源池：根据需求配置合适的计算、存储和网络资源，形成资源池。
3. 开发或使用云端软件：根据需要开发或使用云端软件，实现高性能计算任务。
4. 提交计算任务：将计算任务提交到云端，由云服务商负责执行和管理。
5. 监控和管理：用户可以通过云服务商提供的监控和管理工具，实时了解计算任务的执行情况，并进行调整和管理。
综上所述，云计算在高性能计算中的应用具有诸多优势，能够为用户提供灵活、高效、安全可靠的计算服务。
同时，选择合适的云服务商和配置合适的云资源池也是实现云计算在高性能计算中应用的关键。
高性能计算与云计算的对比与选择(九)
高性能计算与云计算的对比与选择导语：随着科技的迅猛发展，计算能力的要求也不断提高。
高性能计算和云计算是两个备受关注的领域。
本文将对高性能计算和云计算进行对比，帮助读者了解各自的特点，并提供一些选择建议。
1. 高性能计算高性能计算（High-Performance Computing，HPC）指的是通过并行计算的方式，利用多个计算资源，快速解决复杂的科学、工程和商业问题。
高性能计算强调的是计算性能的提高和极端情况下的应用能力。
它通常使用专用的高性能计算机集群，具备强大的处理能力和存储能力。
2. 云计算云计算（Cloud Computing）是通过互联网将资源共享，提供按需、可扩展的计算服务。
云计算强调的是资源的共享和弹性扩展。
它使用虚拟化技术，将大量的计算资源分配给多个用户，实现高效利用。
对比：1. 资源管理在高性能计算中，由于强调的是计算效率和性能，资源管理更为复杂，需要针对任务的类型和需求进行合理的分配。
而在云计算中，资源管理更加灵活，基于用户需求进行自动化分配，并能根据实时需求进行弹性扩展。
2. 成本高性能计算设备通常价格昂贵，并且需要长期维护和更新。
由于计算资源的专用性，成本较高。
而云计算通过共享资源和按需付费的方式，可以大大降低成本，使中小型企业也能够获得高性能计算的能力。
3. 灵活性高性能计算主要用于解决特定类型的问题，一旦建立起来，难以进行灵活的调整。
而云计算可以根据不同的需求进行快速扩展和缩减，具有更高的灵活性和适应性。
4. 数据安全高性能计算通常需要处理大量敏感数据，例如科学计算中的实验数据、金融风险分析中的交易数据等。
由于资源的专用性，高性能计算通常具备更高的数据隔离和安全性。
而云计算需要更多的安全措施来保护用户的数据隐私，以确保数据的安全性。
5. 应用领域高性能计算主要应用于科学计算、天气预报、基因测序、油田勘探等需要大规模计算和高精度模拟的领域。
而云计算适用于需要大规模计算和存储的企业和个人用户，包括数据分析、人工智能、物联网等应用。
云计算中的高性能计算技术
云计算中的高性能计算技术云计算（Cloud Computing）作为一种新兴的信息技术，已经广泛应用于各行各业，并且在过去的几年中得到了快速的发展。
在云计算的框架下，高性能计算技术（High Performance Computing, HPC）作为其中一项重要的技术，对于处理大规模数据和高计算需求的任务起到了关键作用。
本文将对云计算中的高性能计算技术进行探讨。
一、云计算与高性能计算的融合随着科学技术的发展和社会的进步，大规模数据处理和计算需求日益增长。
传统的高性能计算环境通常需要昂贵的硬件设备和复杂的软件配置，限制了其在企业和研究机构中的普及和应用。
云计算的出现为高性能计算提供了新的解决方案。
通过利用云计算的弹性资源调度和虚拟化技术，可以将高性能计算环境部署在云上，用户可以根据实际需求灵活调整计算资源的规模，大大降低了成本和维护的复杂性。
二、云中高性能计算平台的架构云中高性能计算平台的架构通常包括前端、云资源调度器和后端三个主要组件。
前端组件提供用户与云平台的交互界面，用户可以通过此界面管理和提交计算任务。
云资源调度器负责根据用户提交的任务需求，对云中的计算资源进行动态分配和调度，以实现任务的高效执行。
后端组件则负责执行具体的计算任务，并将计算结果返回给用户。
三、虚拟化技术在云高性能计算中的应用虚拟化技术是云计算的核心技术之一，也是云中高性能计算的关键。
通过虚拟化技术，可以将物理计算资源虚拟化成多个独立的虚拟机实例，每个虚拟机实例可以拥有自己的操作系统和应用环境，实现了资源的隔离和灵活分配。
虚拟化技术在云高性能计算中的应用，不仅可以提高计算资源的利用率，还可以实现计算任务的高速执行和并行计算。
四、容器化技术在云高性能计算中的应用与虚拟化技术相比，容器化技术在云高性能计算中的应用也越来越受到关注。
容器化技术可以将应用和其依赖的环境打包成一个个独立的容器，实现了资源的快速部署和启动，并且可以在不同的云计算平台上无缝迁移。
云计算
(8) 潜在的危险性：云计算服务除了提供计算服务外，还必然提供了存储服务。但是云计算服务当前垄断在私人机构（企业）手中，而他们仅仅能够提供商业信用。对于政府机构、商业机构（特别象银行这样持有敏感数据的商业机构）对于选择云计算服务应保持足够的警惕。一旦商业用户大规模使用私人机构提供的云计算服务，无论其技术优势有多强，都不可避免地让这些私人机构以“数据（信息）”的重要性挟制整个社会。对于信息社会而言，“信息”是至关重要的。另一方面，云计算中的数据对于数据所有者以外的其他用户云计算用户是保密的，但是对于提供云计算的商业机构而言确实毫无秘密可言。这就象常人不能监听别人的电话，但是在电讯公司内部，他们可以随时监听任何电话。所有这些潜在的危险，是商业机构和政府机构选择云计算服务、特别是国外机构提供的云计算服务时，不得不考虑的一个重要的前提。
总的来说，云计算可以算作是网格计算的一个商业演化版。早在2002年，我国刘鹏就针对传统网格计算思路存在不实用问题，提出计算池的概念：“把分散在各地的高性能计算机用高速网络连接起来，用专门设计的中间件软件有机地粘合在一起，以Web界面接受各地科学工作者提出的计算请求，并将之分配到合适的结点上运行。计算池能大大提高资源的服务质量和利用率，同时避免跨结点划分应用程序所带来的低效性和复杂性，能够在目前条件下达到实用化要求。”如果将文中的“高性能计算机”换成“服务器集群”，将“科学工作者”换成“商业用户”，就与当前的云计算非常接近了。
(3) 高可靠性。“云”使用了数据多副本容错、计算节点同构可互换等措施来保障服务的高可靠性，使用云计算比使用本地计算机可靠。
(4) 通用性。云计算不针对特定的应用，在“云”的支撑下可以构造出千变万化的应用，同一个“云”可以同时支撑不同的应用运行。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
山西大学
19
做不起的实验
举一国乃至数国财力 欧洲强子对撞机 耗资巨大 风洞试验设施 实验对象繁多 新药开发、新材料开发 实验中得不到的物理量 如何测量超高温、超高压 聪明的做实验：以计算机模拟实验
山西大学
20
巨大的挑战
持续增长的对计算速度的要求
随着应用的不断发展与提高，现有计算机速度 的提升赶不上对计算速度要求的提高； 尤其是复杂科学计算、数字模型分析、仿真模 拟、工程问题等需要大规模数据量和复杂计算的 应用领域； 任何计算和处理应在可接受的时间内完成，然 而，要想进一步提高单一处理器的运算速度是受 到限制的。
山西大学
10
云计算的使用方式
云计算的使用方式
将计算和存储等资 源以服务的方式提 供，用户按需使用， 按用量付费
山西大学
11
云计算给我们的
有了云计算，我们可以
无需购买昂贵的软硬件设备 更少的技术维护 按需获取海量的IT资源 按用量支付费用 聚焦于业务
山西大学
12
云计算的技术要求
用户界面与程序内核演算功能分离
山西大学
8
云生态
我们可以把云看作是天上的云彩，雨是用户 的需求，水蒸气是信息。服务就是水蒸发到 天上形成云再降雨，这就是云的生态循环。 水库、河流，好比各种各样的云计算中心。 比如说客户关系管理中心、数据中心都可以 叫做水库，在地面上。 云是共享的，水库可以是私有的。
山西大学
9
云计算定义
山西大学
21
高性能计算概述
高性能计算（HPC）：指使用很多处理器（作为 单个机器的一部分）或者某一集群中组织的几台 计算机（作为单个计算资源操作）的计算系统和 环境。它致力于开发超级计算机，研究并行算法 和开发相关软件。 特点： 高速运算 大内存 海量存储
山西大学
22
我们的超级计算机
天河一号 ——千万亿次超级计算机 2012年6月18日，国际超级电 脑组织公布的全球超级电脑500 强名单中，“天河一号”排名全球第五。 峰值速度 4700万亿次 存储容量 2000万亿字节 24小时功耗 10万千瓦时 总重量 160.27吨
山西大学
24
高性能计算技术架构
并行计算
网格计算 高性能计算机
山西大学
25
并行计算
并行计算和串行计算
串行计算：在单个计算机 （具有单个中央处理单元 ）上执行软件写操作。 CPU逐个使用一些列指令 解决问题，但其中只有一 种指令可提供随时并及时 的使用。 并行计算：将进程相对独 立地分配于不同的节点上 ，由各自独立的操作系统 调度，享有独立的CPU和 内存资源（内存可以共享 ）；进程间相互信息交换 通过消息传递。
14
云计算时代的分布并行编程技术
云计算是在分布式计算、并行计算和网格 计算的基础上，经一系列技术的创新和融 合而形成的。
目前，云计算平台本身以及云计算平台上 的应用软件的开发都使用分布式并行编程 技术。
山西大学
15
云计算时代的分布并行编程技术
云计算时代的分布并行编程技术
分布并行数据处理技术 分布式文件系统 分布式数据库
70年代强调面向过程 80年代强调面向对象 90年代强调面向构件 新世纪强调面向领域 现在我们强调面向服务
山西大学
7
交互方式的变化
从键盘到鼠标到触摸再到语音。软件工程长 期以来面向机器，面向语言，面向中间件， 面向实现等面向主机的形态。 渐渐人们发现面向主机没有必要，要面向网 络，面向需求。使得人们围绕着计算机时代 改为面向人转。交互、分享都远远超出了原 来的范畴。
山西大学
13
云计算时代的分布并行编程技术
云计算的分布并发编程和数据库技术的 现状是：提供API支持和简单的工具支持， 欠缺编程模式的开发框架和方法学体系， 适用于较简单的海量数据高效处理，欠缺 对复杂关系的数据处理能力。在云平台中 ，对于开发大规模复杂的企业应用系统而 言，是不充分的，这是现状。
山西大学
云计算定义可以有千万种，但是基本都是聚 焦的，方向是一致的。 定义：云计算是这样一种计算方式，计算资 源是动态易扩展而且虚拟化的，往往通过互 联网提供。用户不需要了解“云”中基础设 施的细节，不必具有相应的专业知识，也无 需直接进行控制。 云计算时代的软件是运行在云平台上，并具 有在线租赁服务形式、按用量可伸缩性占用 资源、按需要个性化定制等特性的软件。
云与计算
提纲
一、前言
二、云计算 三、高性能计算（HPC） 四、云与高性能计算 五、总结
山西大学
1
一、前言
二、云计算 三、高性能计算（HPC） 四、云与高性能计算 五、总结
山西大学
2
同
（一）两个热门概念
（二）技术 分布并行计算
高密度计算
网格计算
山西大学
3
不同
（一）面向领域 HPC：主要面向科学计算、工程模型、动 漫渲染等领域，大多属于计算密集型的应 用。 云计算：主要应用在Web2.0、社交网络、 企业IT 建设和信息化等领域，以数据密集 型、I/O 密集型应用为主。
软件工程国家重点实验室
4
不同
（二）技术 HPC 与云计算也存在很多不同，HPC 无需 采用虚拟化，因为一个应用就可能把多个机 器的CPU 全部占用，而在企业私有云中， 虚拟化是一项最基础的技术。
山西大学
5
提纲
一、前言
二、云计算 三、高性能计算 四、云与高性能计算（HPC） 五、总结
山西大学
6
软件工程的变化
山西大学
16
技术评价
已有的编程技术主要面向特定领域 软件开发平台还待完善和发展 云计算时代的软件工程方法学需要创新Fra bibliotek山西大学
17
一、前言
二、云计算 三、高性能计算（HPC） 四、云与高性能计算 五、总结
山西大学
18
科学研究“金三角”之一
计算科学
以数学模型为基础的计算模型（计算方法） 以超计算机为基础的虚拟实验和科学探索工具 理论的辅助工具与实验的“导航设备” 高性能计算要应对科学研究提出的挑战
山西大学
23
并行计算---高性能计算
并行计算（Parallel Computing） 高端计算（High-end Parallel Computing） 高性能计算（High Performance Computing） 超级计算（Super Computing）
任何高性能计算和超级计算都离不开使用 并行技术