高性能计算与云计算——支撑与融合
云计算的基本概念——什么是云计算、如何理解云计算、云计算的内涵、云计算技术的核心
一、什么是云计算？云计算是指通过网络以按需、易扩展的方式来获得所需的信息服务，因此，云计算又常常被称为云服务。
二、如何理解云计算？云计算中的“云”是一个形象的比喻，也就是说——大家以云可大可小、可以飘来飘去的这些特点来形容云计算中服务能力和信息资源的伸缩性和后台服务设施的位置透明性。
三、云计算的内涵：不同的人从不同的角度来看云计算，都会有或多或少的不同，如果从技术和系统角度来看，云计算的内涵应该包括以下8大部分：1、IaaS———基础设施即服务，主要包括存储设施、计算设施和网络设施等2、PaaS———平台即服务，主要包括开发平台、运营管理平台等3、SaaS———软件即服务，主要指各种可供云用户直接使用的各种应用4、云安全——回答如何保障各种云服务的安全问题，主要包括存储安全、访问安全、传输安全、服务连续性等5、云质量——回答如何保障各种云服务的质量问题，主要包括速度、精度等6、云标准——回答如何把上述5类问题标准化，以确保质量和不断改进等7、云运维——回答如何通过技术、管理等综合手段，确保整个云服务系统的质量和不断改进等8、云运营——回答如何通过整合上述7类问题，向用户提供乐意购买的云服务等在上述8大部分中，IaaS、PaaS和SaaS所对应的3个层次构成了云计算系统的基本技术架构，可把它称为“云计算的三层模式”，而云安全、云质量、云标准、云运维和云运营为整个云计算系统（又称为云服务系统）提供了全局保障。
这8大部分的有机结合，确保了云服务系统可以向云用户提供高效率高质量的云服务。
四、云计算技术的核心是什么？云计算技术包含着很多内容，但其中最为关键的是虚拟化和高速网络，换句话说，云计算是伴随着虚拟化和高速网络的发展和成熟而诞生的，从这个角度来看，虚拟化和高速网络是云计算的基石。
五. 为什么虚拟化技术对云计算那么重要?云计算的核心是实现弹性计算，目前来看，虚拟化技术是利用物理设备实现弹性计算的最好的技术，其逻辑思路是“物理→抽象→虚拟”，未来将会向自动化和智能化发展。
云计算超融合改造建设方案
云计算超融合改造建设方案随着信息技术的快速发展，云计算作为一种新型的计算模式，正日益受到各行业的广泛和应用。
超融合架构作为云计算的一种重要形式，将计算、存储、网络等资源进行深度融合，具有高效、灵活、易扩展等优点，成为企业进行信息化建设的重要选择。
本文将探讨云计算超融合改造建设方案，以期为企业实现云计算转型提供参考。
提高资源利用效率：超融合架构将计算、存储、网络等资源进行深度融合，实现了资源的集中管理和动态分配，提高了资源利用效率。
提升业务响应速度：超融合架构通过将计算、存储资源进行池化，可以快速地根据业务需求进行资源分配和扩展，从而大大缩短业务响应时间。
增强数据安全性：超融合架构可以实现数据的集中存储和统一管理，方便进行数据备份和容灾，从而增强数据安全性。
降低运维成本：超融合架构的集中管理和自动化运维特点，可以大大降低运维成本。
制定改造计划：首先需要制定详细的改造计划，包括改造目标、改造内容、改造时间、改造预算等方面。
评估现有资源：对现有资源进行评估，包括计算、存储、网络等资源的使用情况、性能情况以及存在的问题等。
选择超融合产品：根据评估结果和企业需求，选择合适的超融合产品，包括产品的性能、功能、稳定性等方面。
部署超融合平台：根据改造计划和产品特点，部署超融合平台，包括计算、存储、网络等资源的配置和优化。
迁移业务系统：将现有业务系统迁移到超融合平台上，包括数据迁移、应用程序迁移等。
进行测试和优化：对迁移后的业务系统进行测试，根据测试结果对超融合平台进行优化，确保业务系统的稳定性和性能。
监控和管理：对超融合平台进行监控和管理，包括性能监控、故障处理、安全控制等方面。
持续优化和维护：根据实际运行情况和业务需求，不断对超融合平台进行优化和维护，确保平台的稳定性和性能。
云计算超融合改造是各行业实现信息化建设的重要途径之一。
通过制定详细的改造计划，评估现有资源，选择合适的超融合产品，部署超融合平台，迁移业务系统，进行测试和优化，监控和管理以及持续优化和维护等步骤，可以实现企业云计算超融合改造的目标，提高资源利用效率，提升业务响应速度，增强数据安全性，降低运维成本。
超算互联网平台
超算互联网平台随着科技的不断进步，超级计算机的应用范围越来越广泛。
在这个信息爆炸的时代，人们对于数据的处理需求也越来越大。
为了满足这种需求，超算互联网平台应运而生。
本文将对超算互联网平台进行详细介绍。
一、什么是超算互联网平台超算互联网平台是指利用超级计算机技术和互联网技术相结合，构建起来的一个高性能计算、存储和交流的平台。
它可以为用户提供强大的计算能力和高速的数据传输通道，帮助用户解决复杂的科学计算、工程仿真等问题。
二、超算互联网平台的特点1. 高性能计算能力：超算互联网平台依托于超级计算机，具备极强的计算能力，可以进行大规模的计算任务，大大缩短了计算时间。
2. 高速数据传输：平台利用互联网技术构建起来的通信网络，可以实现高速的数据传输，保证了用户对大规模数据的传输和处理的效率。
3. 可扩展性和灵活性：超算互联网平台的硬件和软件可以根据用户需求进行灵活配置和扩展，以满足不同规模和需求的计算任务。
4. 多用户共享：平台提供了多用户共享的功能，可以同时为多个用户提供计算资源和数据存储空间，节省了资源的开销。
5. 安全性和稳定性：平台采用了先进的安全技术和安全策略，保障了数据的安全性和用户的隐私，同时具备高度的稳定性，保证用户任务的顺利进行。
三、超算互联网平台的应用领域1. 科学研究：超算互联网平台在科学研究领域具有广泛的应用，可以用于分子模拟、气象预测、地震模拟等复杂的科学计算任务。
2. 工程仿真：平台可以为工程师提供强大的计算能力，帮助进行产品设计、仿真分析等工程计算任务，节省了时间和成本。
3. 金融风控：超算互联网平台可以为金融机构提供高性能计算能力，用于风险评估、模型优化等金融分析任务，提高了金融风控的能力。
4. 医学研究：平台可以用于医学图像处理、基因序列分析等医学研究领域，为医学科研人员提供强力支持。
5. 大数据分析：超算互联网平台可以帮助企业对海量数据进行快速、高效的分析和挖掘，发现其中的规律和价值。
云计算对互联网时代的重要性与作用
云计算对互联网时代的重要性与作用互联网时代的到来，给人们的生活带来了巨大的变化。
而云计算作为互联网时代的重要支撑技术，也在这个过程中发挥着至关重要的作用。
本文将从云计算的定义、云计算的重要性以及云计算在互联网时代的作用三个方面进行论述。
一、云计算的定义云计算是一种基于互联网的计算方式，通过将计算资源、存储资源和应用程序等进行集中管理和分配，使用户能够随时随地通过网络访问和使用这些资源。
云计算的核心理念是将计算能力从本地计算机转移到云端服务器上，实现资源的共享和高效利用。
二、云计算的重要性1. 提供强大的计算能力：云计算通过集中管理和分配计算资源，可以提供强大的计算能力，满足用户在处理大数据、进行复杂计算等方面的需求。
无论是企业还是个人用户，都可以通过云计算获得高性能的计算能力，提高工作效率和生活质量。
2. 实现资源的共享和高效利用：云计算将计算资源、存储资源和应用程序等进行集中管理，实现了资源的共享和高效利用。
用户可以根据自己的需求，灵活地使用和释放云计算平台上的资源，避免了资源的浪费和闲置，提高了资源利用率。
3. 提供灵活的服务模式：云计算提供了多种灵活的服务模式，包括基础设施即服务（IaaS）、平台即服务（PaaS）和软件即服务（SaaS）等。
用户可以根据自己的需求选择合适的服务模式，快速搭建和部署应用程序，降低了技术门槛和成本，提高了开发和运维效率。
4. 增强数据安全性：云计算通过集中管理和分配存储资源，可以提供更加安全可靠的数据存储和备份服务。
用户的数据可以在云端进行加密和备份，避免了数据丢失和泄露的风险。
同时，云计算平台也可以提供强大的安全防护措施，保护用户的数据不受恶意攻击和病毒侵害。
三、云计算在互联网时代的作用1. 支撑大数据应用：互联网时代，数据呈现爆发式增长的趋势。
而云计算作为处理大数据的重要技术，可以提供强大的计算能力和存储能力，支撑大数据应用的开展。
通过云计算，可以对海量的数据进行高效处理和分析，挖掘出有价值的信息，为企业决策和科学研究提供支持。
融合云计算和超级计算的 CAE 软件集成系统的设计
融合云计算和超级计算的 CAE 软件集成系统的设计
林欣达;林穗
【期刊名称】《广东工业大学学报》
【年(卷),期】2014(000)003
【摘 要】云计算和超级计算是信息化时代发展的产物。针对普通用户使用CAE软
件及其复杂业务进行高性能计算的需求问题，提出融合云计算和超级计算的CAE
软件集成系统的架构设计及其实现的关键技术。
【总页数】5页(P72-76)
【作 者】林欣达;林穗
【作者单位】广东工业大学计算机学院，广东广州510006;广东工业大学计算机
学院，广东广州510006
【正文语种】中 文
【中图分类】TP393
【相关文献】
1.CAE系统中流场计算相关软件集成方法 [J], 张鸿雁;王元;陈晓春
2.华中科技大学材料学院——华铸CAE／InteCAST-铸造工艺分析软件集成系统
[J],
3.华铸CAE／InteCAST铸造工艺分析软件集成系统 [J],
4.云计算与超级计算的融合 [J], 李滢雪
5.华中科技大学材料学院 华铸CAE/InteCAST-铸造工艺分析软件集成系统 [J],
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曙光一号20年回眸：问世3天后 西方宣布解除禁运
曙光一号20年回眸：问世3天后西方宣布解除禁运曙光研发现场（科学报图片）中国高性能计算机告别“科研盆景”——“曙光一号”20年回眸当你吃一碗热腾腾的米饭时，你或许能联想到是杂交水稻解决了温饱，但高性能计算机为现代育种进行几千万次的基因配对，你知道吗？当你开车出行，或许想到是油田工人的辛苦劳作，保证了你的便利出行，但高性能计算机协助南海油田开采进行的几千万次计算，鲜有人知。
甚至去看贺岁片，你会惊叹于逼真的特效。
但殊不知，高性能计算机为渲染特效，要进行几千万次的计算。
在这个越发便捷的时代里，高性能计算机像是个沉默的幕后推手——计算改变生活，这恰是高性能计算的意义之所在。
岁末年初，“曙光一号”高性能计算机诞生20周年纪念活动在京举行。
这20年，正是中国高性能计算机的飞速发展期。
身为国内最大的高性能计算机研发与生产企业，曙光高性能计算机的市场份额和运算量级都发生了天翻地覆的变化。
从最初只卖出3台机器，到如今连续5年占据国内第一的市场份额；从亿次计算到千万亿次，计算的速度增长了400多万倍……更难得的是，中国的高性能计算产业告别了“科研盆景”，正渗入人们的生活。
代表着“中国速度”的高性能计算，印证了科技对经济增长的推动。
曙光的发展，亦是中国科技型创新企业发展的缩影。
那段“洋插队”的岁月镜头拉向20年前的岁月。
在中国人自己的土地上，有一种“怪象”——高性能计算机的玻璃房子“中国人不得入内”。
当时中国的高性能计算机只能靠进口。
甚至国内科学家去日本参观时，那里的高性能计算机都是用布蒙起来。
时任国家科委高新司司长冀复生回忆说，当初“863”计划并没有把曙光计算机列入其中。
这给当时的科研管理者一个很大的警醒。
“既然客观科学规律是这样，那我们也就认可了科学家们的决策。
”再忆起“曙光一号”立项的成因，冀复生引以为豪的是，他们那一代的科研管理者最大的优点是敬畏科学家、敬畏人民、敬畏国家利益、尊重科学规律，“至少没有起副作用”。
云计算概述
管理科学前沿——云计算1.云计算概念和分类1.1云计算概念云计算的概念仍未得到一致认可。
一种说法是：云计算(Cloud Computing)是分布式处理(Distributed Computing)、并行处理(Parallel Computing)和网格计算(Grid Computing)的发展，或者说是这些计算机科学概念的商业实现。
云计算的基本原理是，通过使计算分布在大量的分布式计算机上，而非本地计算机或远程服务器中，企业数据中心的运行将更与互联网相似。
这使得企业能够将资源切换到需要的应用上，根据需求访问计算机和存储系统。
通俗的理解是，“云”是存储于互联网服务器集群上的资源，它包括硬件资源（服务器、存储器、CPU等）和软件资源（应用软件、集成开发环境等），本地计算机只需要通过互联网发送一个需求信息，远端就会有成千上万的计算机为用户提供需要的资源并将结果返回到本地计算机；即，通过使计算分布在大量的分布式计算机上，而非本地计算机或远程服务器中，用户（企业或个人）数据的运行将更与互联网相似。
这使得用户能够将资源切换到需要的应用上，根据需求访问计算机和存储系统。
这样，本地计算机几乎不需要做什么，所有的处理由云计算提供商提供的集群来完成。
在云计算环境下，由于用户直接面对的不再是复杂的硬件和软件，而是最终的服务，因此使用观念会发生彻底变化：从“购买产品”转变到“购买服务”。
用户不需要拥有看得见、摸得着的硬件设施，也不需要为机房支付设备供电、空调制冷、专人维护等费用，并且不需要等待漫长的供货周期、项目实施等冗长的时间，只需支付相应费用，即可得到所需服务。
1.2云计算分类(一)云计算可以按照多种维护方式分类。
常见的分类维度包括：按照运营和使用者来分类计算服务的运营和使用对象的不同，云计算可以分为公有云、私有云和混合云。
公有云是指企业使用其他单位运营的云计算服务；私有云是企业自己运营并使用云计算服务；混合云是指在企业的云服务中，同时具有内部云服务和外部云服务。
基于多算力融合的数字孪生黄河黄河云设计研究
第 1 期2024 年 2 月NO.1Feb.2024水利信息化Water Resources Informatization0 引言近年来，通过实施电子政务系统、黄河下游防洪非工程措施、黄河水利委员会（以下简称黄委）综合管理信息资源整合与共享等重点项目[1]，黄河数据中心云计算服务和大数据治理能力有效增强，初步实现了物理资源的整合共享、灵活管理，提升了应用系统的部署效率，在一定程度上提高了计算资源的复用率[2]。
随着数字孪生黄河的深入开展，业务需求的不断扩展，呈现数据类型更加复杂多样、数据来源更加丰富、计算模型更加复杂融合、计算方式更加多元的特征。
算据方面，基于物联网感知终端的站网、视频、遥感、无人机等“天空地”一体化监测数据，以及跨行业交换、地理空间等动态更新的全息数据融合应用成为研究重点，图像、语音、视频、遥感影像等非结构化数据量也由 TB 级向 PB 级跃升[3]；算法方面，面向“四预”应用的黄河流域特色水文、水沙动力学、防洪调度、凌情预报等水利专业模型，对预测精度及时效要求不断提升[4]。
算据的存储、处理、分析及模型算法运行效率的提升等，均需要高效、稳定、安全的算力支撑保障。
在业务需求发生变化的背景下，现有计算、存储等基础设施资源已无法有效支撑数字孪生黄河建设，主要体现在以下 3 个方面：1）计算能力不足。
黄河数据中心已有计算资源紧缺，CPU 处在超分比临界点，内存使用率达到 75% 以上；除基础算力外，高性能计算、AI 算力欠缺，难以满足黄河流域水利专业模型计算和数字孪生“四预”等高时空分辨率、高精度、低时延业务场景的需求；同时，黄河流域范围大，距离长，环境复杂[5]，单一的集中云部署架构无法满足海量监测数据的高效存储与处理要求。
2）存储能力不足。
随着一体化监测能力的提升，遥感影像、视频、图片等水利数据，呈现海量、高增长、多模态的特征，传统的集中式块、文件等存储模式无法应对指数级别的数据增长量[6]。
华南理工大学《高性能计算与云计算》复习资料
《高性能计算与云计算》复习资料2012计算机全英创新班黄炜杰(201230590051)1.解释并比较以下基本概念PVP, SMP, MPP, DSM, Cluster, ConstellationUMA, NUMA, CC_NUMA, CORMA, NORMAHPC, HPCC, Distributed computing, Cloud computingPVP：并行向量处理机。
系统中包含为数不多的高性能特制的向量处理器，使用专门设计的高带宽交叉开关网络将向量处理器连向共享存储模块。
通常不使用高速缓存，而使用大量的向量寄存器和指令缓冲器。
交叉开关SMP：对称多处理机。
节点包含两个或两个以上完全相同的处理器，在处理上没有主/从之分。
每个处理器对节点计算资源享有同等访问权。
SMP系统使用商品微处理器（具有片上或外置高速缓存），它们经由高速总线或交叉开关连向共享存储器。
MPP：大规模并行处理机。
节点传统上是由单一CPU、少量的内存、部分I/O、节点间的互联以及每个节点的操作系统的一个实例组成。
节点间的互联(以及驻留于各节点的操作系统实例)不需要硬件一致性，因为每个节点拥有其自己的操作系统以及自己唯一的物理内存地址空间。
因而，一致性是在软件中通过“消息传送”(message passing)实现的。
DSM：分布共享存储多处理机。
在物理上有分布在各节点的局部存储器，从而形成一个共享的存储器。
对用户而言，系统硬件和软件提供了一个单地址的编程空间。
Cluster：集群。
系统中的每个节点拥有小于16个处理器。
Cluster是一种并行或分布式处理系统，由一系列通过网络互连的互相协同工作的单机组成，形成单一、整合的计算资源。
Constellation：系统中的每个节点拥有大于或等于16个处理器。
UMA：Uniform Memory Access. 均匀存储访问模型。
特点：1.物理存储器被所有处理器均匀共享，所有处理器访问任何存储单元花费相同的时间；2.每台处理器可带私有高速缓存；3.外围设备也可以一定形式共享。
云计算复习
云计算概论复习要点第一章★云计算是一种商业计算模型。
它将计算任务分布在大量计算机构成的资源池（核心理念就是资源池）上，使各种应用系统能够根据需要获取计算力、存储空间和信息服务。
★云计算特征：1、硬件和软件都是资源；2、资源可以根据需要动态扩展和配置；3、资源在物理上分布是共享，逻辑上单一整体体现；4、用户使用资源按量付费，无需管理。
★云计算特点：1、超大规模：服务器群；2、虚拟化：可以看作是一片用于计算的云；3、高可靠性：冗余副本、负载均衡；4、通用性：支撑千变万化的实际应用；5、高可扩展性：灵活、动态伸缩；6、按需服务：按需购买；7、极其廉价：不再需要一次性购买超级电脑；8、安全：摆脱数据丢失、病毒入侵；9、方便：支持多终端、数据共享。
★云计算分类（按服务类型）：基础设施即服务IaaS（将硬件设备等基础资源封装成服务供用户使用）、平台即服务PaaS（对资源的抽象层次更进一步，提供用户应用程序运行环境）、软件即服务SaaS（针对性更强，它将某些特定应用软件功能封装成服务）。
按服务方式分：公有云（通过internet提供公共服务）、私有云（通过intranet【内联网】提供私有服务）、混合云（通过Internet和intranet提供公共和私有服务）。
★并行计算（高性能计算、超级计算）是指同时使用多种计算资源解决计算问题的过程，其主要目的是快速解决大型且复杂的计算问题。
特点：把计算任务分派给系统内的多个运算单元；大型机的多CPU和多存储器；并行计算问题的特征：1、将工作分离成离散部分，有助于同时解决；2、随时并及时地执行多个程序指令（多条线同时运行）；3、多计算资源下解决问题的耗时要少于单个计算资源下的耗时。
★分布式计算是把一个需要非常巨大的计算能力才能解决的问题分成许多小的部分，然后把这些部分分配给许多计算机进行处理，最后把这些计算结果综合起来得到最终的结果。
特点：把计算任务分派给网络中的多台独立的机器；优点：1、稀有资源可以共享；2、通过分布式计算可以在多台计算机上平衡计算负载；3、可以把程序放在最适合运行它的计算机上。