高性能集群计算系统的结构与设计探讨
GridComputing架构设计及性能优化策略

GridComputing架构设计及性能优化策略1. 引言Grid Computing是一种分布式计算模型,将计算资源利用率最大化,提高计算效率。
本文将从架构设计和性能优化两个方面探讨Grid Computing的实现及优化策略。
2. 架构设计2.1 网格层次结构Grid Computing的架构设计通常包括多层次的网格结构。
通常,最底层是个人计算机或工作站,中间层是服务器集群,最上层是全局资源管理器。
这种层次结构可以实现资源的统一管理,提高灵活性和可扩展性。
2.2 任务调度算法在Grid Computing中,任务调度算法是关键之一。
常见的调度算法有负载均衡、遗传算法、最小开销算法等。
负载均衡算法可以根据不同任务的需求分配资源,遗传算法可以优化资源分配策略,最小开销算法可以降低通信开销。
根据实际需求和系统特点,选择合适的调度算法可以提高整个系统的性能。
2.3 数据管理在Grid Computing中,数据管理是一个重要的方面。
一方面,数据的存储和访问要高效可靠,另一方面,数据的安全性和隐私保护也要考虑到。
因此,设计一个合理的数据管理系统是必不可少的。
可以使用数据副本技术、分布式文件系统等来提高数据的可靠性和访问性能。
3. 性能优化策略3.1 并行计算Grid Computing的目标之一是充分利用各个计算节点的计算资源。
因此,实现并行计算是提高整个系统性能的关键。
可以使用消息传递库(如MPI)或共享内存(如OpenMP)技术来实现并行计算。
通过合理的任务分解和数据划分,可以充分利用并行计算能力,提高计算效率。
3.2 数据预取在Grid Computing中,数据的传输开销可能会成为性能的瓶颈。
为了减少数据传输开销,可以采用数据预取技术。
可以根据任务的需求和数据访问模式,在任务执行前预先将数据从远程节点传输到本地节点,避免了等待数据传输的时间,提高了计算效率。
3.3 网络通信优化网络通信是Grid Computing中不可忽视的性能因素。
高性能计算中的并行计算模型及其特点分析

高性能计算中的并行计算模型及其特点分析高性能计算(High-Performance Computing,HPC)是指利用大规模的计算机集群或并行计算机体系结构,通过并行处理技术和优化算法,实现大规模科学计算、复杂数据分析和模拟实验的能力。
在高性能计算中,使用并行计算模型可以提高计算效率和性能,并实现更快速的计算任务处理。
本文将对几种常见的并行计算模型进行分析,并讨论它们的特点。
1. SIMD并行计算模型单指令多数据(SIMD,Single Instruction Multiple Data)是一种并行计算模型,它通过并行执行多个相同指令,在多个数据上同时操作。
SIMD在数据并行性较高的任务中表现出色,如图像处理、信号处理等。
SIMD计算模型的特点是数据并行性强,计算过程中的每个指令会同时作用于多个数据元素。
它可以提高性能,减少资源的浪费。
然而,其缺点是程序设计较为复杂,需要在编程时手动实现并行指令。
2. MIMD并行计算模型多指令多数据(MIMD,Multiple Instruction Multiple Data)是一种并行计算模型,它通过在多个处理单元上执行多个独立的指令,同时处理不同的数据。
MIMD广泛应用于科学计算、仿真模拟等领域。
MIMD计算模型的特点是每个处理单元都独立执行指令,并且可以在不同的数据上进行操作。
这种模型适用于任务之间的数据依赖较弱的情况。
与SIMD相比,MIMD具有更好的灵活性和扩展性,但也会引入更多的通信和同步开销。
3. SPMD并行计算模型单程序多数据(SPMD,Single Program Multiple Data)是一种并行计算模型,它使用多个处理单元执行相同的程序,但处理不同的数据。
SPMD广泛用于科学计算、并行编程和并行算法设计等领域。
SPMD计算模型的特点是多个处理单元以相同的方式执行同一个程序,但每个处理单元可以有不同的数据输入。
它弥补了MIMD模型中通信和同步的不足,并提供了更好的可扩展性和负载均衡性。
高性能计算平台的构建与应用扩展

高性能计算平台的构建与应用扩展高性能计算平台(HPC)是一种使用计算机软件和硬件技术为科学、工程和金融等领域提供高性能计算能力的计算机体系结构。
在许多领域,如气象学、物理学、生物医学、地震学、金融等,高性能计算平台被广泛应用。
本文将从平台构建和应用扩展两个方面进行讨论。
一、平台构建1. 平台概述高性能计算平台是在一个选择的硬件和软件环境中,为组合工作任务而设计的计算机系统。
HPC的基本构成部分有以下几点:(1)计算机集群:HPC平台一般采用计算机集群的架构,由多个计算节点组成,节点之间通过高速网络互连。
计算节点由CPU、内存、存储、网络等部分组成。
(2)高速网络:计算节点之间的高速网络是构建HPC平台的关键因素之一。
(3)存储系统:存储系统是HPC平台的另一个核心组成部分。
一般来说存储系统还需要支持高可用性和高性能,以确保系统的可靠性与稳定性。
(4)软件系统:HPC平台的软件系统是由操作系统、通信和I/O 系统、任务调度系统、编译器等组成的。
2. 硬件选型在构建HPC平台时,硬件选型非常重要。
首先需要根据应用场景和需求规划计算节点数量,然后根据应用的特点选择适合的CPU、内存、存储和网络等设备。
常用的CPU架构有Intel Xeon 和AMD EPYC,内存和存储设备的选择也要根据需求进行规划。
网络设备有以太网、Infiniband等,需要以低延迟和高吞吐量为标准选择合适的网络设备。
3. 软件选型在HPC平台的软件选型中,操作系统、任务调度系统、通信和I/O系统等都需要进行选择。
常用的操作系统有Linux、FreeBSD等。
任务调度系统有Slurm、PBS等。
为了支持快速和可扩展的通信,需要选择高性能网络库,在I/O方面则需要支持分布式文件系统和高性能协议栈。
4. 平台性能测试在构建HPC平台后,必须进行性能测试。
通过性能测试可以极大提高HPC平台的性能和可靠性。
性能测试的主要目标是验证性能、可靠性和可扩展性。
高性能计算中的通信优化研究与算法设计

高性能计算中的通信优化研究与算法设计高性能计算(High-Performance Computing,HPC)是指利用并行计算和集群等技术,充分发挥计算机的计算能力和处理速度,以达到高速、高效地解决科学、工程和商业问题的目标。
在高性能计算中,通信性能的优化是十分关键的一环。
本文将探讨高性能计算中的通信优化研究与算法设计,并就相关领域的研究进行概述。
通信优化是高性能计算中的重要研究领域,其目标是提高并行计算中节点之间的通信效率,减少通信延迟,提高网络带宽利用率和传输速度,从而提升整个系统的性能。
在大规模数据并行计算中,通信操作花费的时间往往占到了计算时间的相当比例,因此通信优化的研究对于加速计算过程具有非常重要的意义。
在通信优化的研究中,算法设计是重要的一环。
通信算法的目标是设计高效的数据传输算法,以最小的延时和最大的数据吞吐量在计算节点之间进行数据的传输。
传统的通信算法包括点对点发送、广播、归约等,然而,这些算法在大规模通信中往往面临诸多挑战。
为了解决这些挑战,研究者们提出了许多新的算法和优化技术。
一种常用的通信优化策略是拓扑优化。
拓扑优化是基于计算节点之间的连接拓扑结构进行通信优化的方法。
常见的拓扑结构有环形、网格、超立方体等。
研究者们通过重新划分和优化计算节点之间的连接关系,设计出更有效的通信算法。
例如,自适应最短路径算法(Adaptive Shortest Path,ASP)可以根据网络拥塞情况选择最短路径进行通信,以减少通信延迟和提高带宽利用率。
拓扑优化能够在一定程度上提高通信效率,但也需要考虑网络拓扑结构带来的限制和挑战。
另一种通信优化的策略是基于数据压缩的优化。
数据压缩是指通过压缩技术减少数据的传输量,从而减小通信开销。
在高性能计算中,数据压缩可以应用于通信过程中的数据传输,以减少带宽消耗和通信延迟。
例如,研究者在MPI(Message Passing Interface)中引入了压缩技术,通过对数据进行压缩和解压缩,减少了数据传输所占用的带宽和时间。
设计高性能并行计算机体系结构

设计高性能并行计算机体系结构高性能并行计算机体系结构是现代科学计算、数据处理和人工智能等领域的核心技术之一。
在大规模计算和高度并行的应用场景下,设计一个高性能的并行计算机体系结构至关重要。
本文将介绍何为高性能并行计算机体系结构,并提出一种设计思路,以实现高性能并行计算。
高性能并行计算机体系结构是指在硬件层面上如何组织计算单元、内存和互联网络等组件,以实现各处理单元之间的高效通信和并行计算能力。
一种常见的高性能并行计算机体系结构是多核处理器集群。
多核处理器集群由多个处理器核心组成,每个核心可以同时处理不同的指令,从而实现并行计算。
每个处理器核心拥有自己的缓存和寄存器,通过共享内存或者消息传递机制进行通信。
通过合理地设计处理器核心的数量和互连网络的结构,可以实现高性能的并行计算。
在设计高性能并行计算机体系结构时,需要考虑以下几个关键因素:首先是处理器核心的设计。
处理器核心是计算机的计算和控制单元,其性能直接决定了并行计算机的性能。
为了实现高性能的并行计算,处理器核心需要具备高性能的浮点计算单元、多级缓存、乱序执行和分支预测等特性。
此外,处理器核心的设计也需要考虑功耗和散热等问题,以保证在高负载下仍能保持良好的性能。
其次是内存子系统的设计。
内存的访问延迟和带宽是限制高性能并行计算的重要因素。
为了减少内存访问的延迟和提高带宽,可以采用多级缓存、高速内存和内存一致性机制等技术手段。
此外,还可以通过将数据和任务分布到不同的内存节点上,以实现更好的负载均衡和并行计算效率。
第三是互连网络的设计。
互连网络负责连接处理器核心和内存节点,为它们提供高效的通信通道。
在设计互连网络时,需要考虑带宽、延迟、拓扑结构和路由算法等因素。
常用的互连网络拓扑结构包括全互连、多维互连和树状互连等,而路由算法则需要根据具体的应用场景和计算需求来选择。
最后是编程模型和软件支持。
并行计算机体系结构需要与相应的软件开发环境相匹配,以提供方便快捷的并行编程接口和工具。
高性能集群文件系统的研究

O 引 言
PF V S文 件 系 统 是 为 集 群 提 供 的 一 个 高 性 能 可 调 整 的并 行 文 件 系 统 , 是 一 个 开 放 源 代 码 的 G U 软 件 , 需 要 特 别 它 N 不
与 很 多 网络 文 件 系 统 或 并 行 文 件 系 统 一 样 ,V S 利 用 PF 是 客 户 一服 务 器 架 构 实 现 的 。 它 利 用 一 组 协 作 的 用 户 空 间 进 程 (am n , 供 一 个 群 集 范 围 内 的一 致 的 命 名 空 间 , de o) 提 并将 数 据 条 块 化 , 配 到 多 个 群 集 节 点 中 。 V S客 户 和 服 务 器 之 间 的 分 PF 消 息传 递 通 过 T P P来 完 成 , 供 可 靠 的 通 讯 环 境 。所 有 的 Ch 提
( ag a stt o C mp t gT cn lg, Wu i 10 3 C i ) J n n n ntue f o ui eh oo y i I i n x 4 8 , h a 2 n
Ab t a t n r c n e r ed s a i ewe nIO e f r a c dp o e s r e o a c a d t O o t n c si n y a p i a sr c : e t a st ip rt b t e p ro m n ea r c s o r r n eh sl I b tl e k ma p l - I e y h y / n pf m e o / e n c
能和 处理 器性 能的不 匹配使得 I / O成 为 许 多 应 用 的 瓶 颈 ,特 别 是 处 理 大 量 数 据 的 应 用 就 更 是 如 此 。针 对 集 群 系 统 当 前 的现
新工科理念下高性能计算导论课程内容与实践教学的探索

新工科理念下高性能计算导论课程内容与实践教学的探索一、高性能计算导论课程内容高性能计算导论课程主要涉及到以下几个方面的内容:高性能计算的概念和发展历史、并行计算基础、高性能计算体系结构、并行程序设计基础、高性能计算在科学与工程领域的应用等。
具体来说,课程内容包括以下几个方面:1. 高性能计算的概念和发展历史:介绍高性能计算的定义、特点和发展历程,使学生了解高性能计算在科学、工程和商业领域的重要性和应用前景。
2. 并行计算基础:介绍并行计算的基本概念、分类、并行计算模型和并行计算的意义,培养学生的并行思维和解决实际问题的能力。
3. 高性能计算体系结构:介绍高性能计算机的结构组成和工作原理,包括并行处理器、内存系统、存储系统和互连网络等方面的知识。
5. 高性能计算在科学与工程领域的应用:介绍高性能计算在科学与工程领域的应用案例和具体实践,包括仿真计算、数据挖掘、图像处理、人工智能等方面的内容。
在高性能计算导论课程的教学中,实践教学是非常重要的一部分。
通过实践教学,可以帮助学生巩固理论知识,提升实际操作能力,培养学生解决实际问题的能力和创新思维。
下面我们将围绕高性能计算导论课程的实践教学进行具体探讨:1. 实践教学内容(1)并行程序设计与优化:通过实验课程或者实践项目,引导学生掌握并行程序设计的基本原则和技术,培养学生的并行算法设计和优化能力。
(2)高性能计算平台的使用:引导学生学习使用高性能计算平台进行科学计算和工程仿真,包括集群系统、多核处理器系统、GPU加速系统等。
(1)实验教学:设计相关的实验内容和实验项目,让学生亲自动手进行实验操作,深入理解高性能计算的相关知识和技术。
(2)项目实践:通过实践项目,让学生独立或者团队设计并开发相关高性能计算应用程序,提升学生的实际操作能力和解决实际问题的能力。
(3)案例分析:引导学生分析高性能计算在科学与工程领域的应用案例,扩大学生的知识面和视野,培养学生的创新思维和应用能力。
高性能计算机3篇

高性能计算机第一篇:高性能计算机的发展历程和应用领域高性能计算机(HPC,High Performance Computing)是指一类具有高速运算能力和大规模数据处理能力的计算机系统。
它不仅仅是单一的设备或单个CPU的高速运行,而是将许多设备和处理器相互连接之后,形成了一个高性能的整体。
高性能计算机通常使用高速网络结构,可以实现数据共享和资源共享。
在现代信息科技应用中,高性能计算机已经成为必不可少的设备。
高性能计算机的历史可以追溯到20世纪末,它的发展与计算机性能提升的历程有着密不可分的关系。
最初的高性能计算机是基于多处理器系统(Multiprocessor System)实现的超级计算机,它采用了单一的计算机系统,使用高速的网络连接多个处理器。
后来,随着计算机科学技术的发展,高性能计算机逐渐采用了分布式计算的方法,利用多个独立的处理节点来执行代码并协同工作。
高性能计算机的应用领域非常广泛,包括科学研究、天气预报、地震模拟、医学图像处理、金融分析以及工业制造等。
在科学研究方面,高性能计算机在物理学、化学等领域中已经成为非常重要的工具,它可以模拟分子运动、计算热力学等。
在天气预报方面,高性能计算机可以实现大规模的气象数据处理,模拟和预测气候变化。
在医学图像处理方面,高性能计算机可以模拟和分析复杂的人体结构和运动轨迹等。
在金融分析方面,高性能计算机可以快速处理大量数据,从而提高决策效率。
在工业制造方面,高性能计算机可以进行自动化生产流程控制、工艺优化和优化设计等。
因此,高性能计算机对现代社会和生产的发展具有非常重要的意义。
总之,高性能计算机的出现,使得人类利用计算机处理更加复杂的问题成为了可能。
高性能计算机的应用领域将会继续扩展,支持广泛的科学研究和工业领域。
高性能计算机的进一步发展将为现代信息科技的发展注入新的动力。
第二篇:高性能计算机的系统结构和技术要素高性能计算机的系统结构是指它由哪些部分组成以及这些部分是如何连接的。
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WANG Guo—111ing
Depa衄ent (AnHui Universitv ofScience and Techn0109y
ofComputer,Huainan 232001,Cllina)
Abstract:The usage computer cluster of me system proceeds proceed together the calcIlladon is a kind of虹nce econ— omy and emcientlv of s01u廿on,the resources of developmem is abundant,the cost is cheap.The computer cluster of t11e svstem makes出e direction of the super calculator evelopment:Thjs texc was more detaned to discuss the the constmcdon of血e compucer cluster of systems a11d the funcdon of the maill pa出es, causi“g the commerce wlth the period me re~
电脑知识与技术
······研究开发
高性能集群计算系统的结构与设计探讨
王国明 (安徽理工大学计算机科学与技术系,安徽淮南232001)
摘要:使用计算机集群系统进行并行计算是一种既经济叉高效的解决方案。开发资源丰富,成本低廉。计算机
集群系统是超级计算机发展的方向;本文较详细地论述了计算机集群系统的结构及主要部件的功能,以期引起业界
Berkelev N0w是基于Solaris(分布式操作系统)、 Glinux和xFs(无服务器网络文件系统)之上的工作站集 群,节点间利用MyriNET网络和活动消息进行信息传
递,其主要特点是用大量生产的商品化工作站和最先进 的基于开关网络部件构造大型并行计算系统。Beowulf 是基于Linux和Grendel(系统软件工具包)之上的PC 机集群.采用TCP/IP多个以太网完成节点间信息交换, 主要特点是能够构造“最佳”性能价格比的集群系统。 HPVM(高性能虚拟机)是基于windows NT、Linux和 LsF(负责分配器一负责资源管理)之上的Pc机集群,采 用快速消息的MvriNET网络进行节点间数据交换,主要 特点是采用高带宽低延时的通信协议FM(快速消息)。 Solaris MC是基于solaris和全局层操作系统之上的PC 机或T作站集群,用高速网络将计算节点连接起来,使 用面向对象的框架在节点间进行通信.支持多个或多样 网络相互连接。
1概述
早在20世纪60年代,IBM公司就提出了集群计算 系统.其基本思想是将大型计算机连接起来,提供成本 合理的商业化并行计算系统.以满足各个领域并行计算 的需要。但是,由于当时各种技术的限制(主要是软硬件 成本较高),这种思想很难商业化。直到20世纪80年 代.随着高性能低价位微处理器、高速网络和高性能分 布式计算标准工具的出现与普及,集群计算系统获得了 快速发展的物质基础。起初,人们为了获得高性能的计 算系统.一方面不断增加处理器的运算速度、内存和磁 盘的存储容量.另一方面将多个处理起连接起来,使用 它们合在一起的计算能力.这就是并行超级计算机。这 种技术受到成本和制造工艺的限制。其系统的灵活性及 可发展空间很小.从而导致了并行计算从传统的专用超 级计算机平台向着廉价而通用、松藕合、由单一或多个 处理器的PC机或工作站构成的集群系统的方向发展, 这是集群计算系统得以快速发展的社会背景。在20世 纪90年代以后。相继产生了Beowulf、Berkelev N0w、 HPvM、Solaris MC四大集群环境。集群计算机在科学计 算、工程计算、图象分析与处理、生命科学、金融服务、制 造业以及商业界等领域得到了广泛的应用。
2集群计算机系统体系结构
集群是一种并行或分布式处理系统,该系统是有两 个或多个计算机(简称为节点)通过网络连接而成。节点 可以是一台PC机、工作站或SMP(共享存储的多处理 机),分别构成PC集群(c0P)、工作站集群和sMP集群。 每个节点都由独立的处理器、主存储器、辅助存储器、“O 接口及操作系统。可以单独工作执行串行应用程序,也 可以作为集群中的一个节点执行并行应用程序,栅同完 成并行任务。计算机集群对于用户和应用程序而言就像 是一个单一的系统,独立地拥有系统中的所有资源(处 理器、内外存储器、I,O接口和外围设备等等),而不需要
收稿日期:2005一09—21 作者简介:王国明(1965一),男,安徽淮南人,计算机系讲师,告肥工业大学在读硕士,主要从事计算机网络安奎噩集群计算研究。
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万方数据
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考虑这些资源是在本地还是远程。该系统能够提供一种 价格合理、具有高性能和高可用性的并行计算方案。其 系统结构如下图所示。
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统中.这种解决方案占用资源太多.性能价格比不高。采 用上述方案,在极小的开销下解决了实际问题,能够完 全满足现实的需要。
参考文献
[1]李维言,郭强.液晶显示应用技术[M】.北京:电子工 业出版社,1999.
【2]李维言,郭强,周云仙.液晶显示应用手册[M】一E京: 电子工业出版社.2002.
i“datalU][i】&Ox01)putpjxel(x_zb+7,y_出,RED)’ y一出=y—zb+1; x_出=x—zb一24;1 retum;1
4结束语
目前,关于解决人机界面中的汉字显示有着诸多的 方法,例如采用汉字字符模块及汉字字符集库等方案。 但这些方式对使用大量汉字信息的系统有优势.在小系
searcher value,we can develop a duste‘product owrⅡy in出e near future. Key wOrds:auster Compud“g;Toganler Compub“g;Architecture;Conlnlunication Net、Ⅳork
3集群硬件平台
3.1集群中间件 集群中间件处于节点操作系统与用户环境之间.它 与操作系统一起为所有节点提供访问系统资源的各种 途径。集群系统的设计目标集中体现在支持应用程序时 对资源管理、系统可扩展性和可用性的完全透明。中间 件必须允许用户对系统结构不了接的前提下,能够容易 且有效地使用集群系统中的资源.不需要考虑这些资源 是在本地还是在远程。巾间件应提供一下主要服务。 (1)唯一地址空间:将属于集群的各节点内存作为共 享内存,进行统一编址(包括I,O接口,也要统一编址)。 f2)唯一用户界面:用户可以通过唯一GuI(图形用 户界面)使用集群。 (31唯一进程空间:每个进程可以在同一个节点或不同 节点生成子进程或与任意远程节点的其他进程交换信息。 (4)唯一作业管理:用户可以用透明的作业提交机制 在任一个节点上提交作业,作业可以批处理、交互式或 并行模式被调度执行。 (5)检查点设置:检查点机制使进程状态和中间结果 得以定期保存,当节点失效时故障节点的进程可以在另 一正在工作的节点上重新开始.而不会丢失计算结果。 (6)进程迁移:使集群间的节点负载达到动态平衡。 除此之外还包括单点管理和控制、唯一虚拟网络、 唯一文件层次等功能。 3.2集群中的通信网络 通信网络是集群中摄关键的部分之一,是集群的主 要瓶颈,它的速度、容量和性能直接影响着整个集群系 统。在集群系统中常使用的网络平台有快速以太网、
ATM——异步传输模式、severNET_一系统网、
M蜘NET、scI——可扩展并发接口以及内存通道网络等
万方数据
电脑知识与技术
等(详见计算机网络等资料)。在此详细介绍xpress传 输协议。
在集群系统中,应用程序数据流可能需要从一个处 理器复制到一组处理器上,在这种复制(传输)过程中,传 输控制协议TCP在复制数据流时会给每个接受者建立 一个连接,单独处理每个数据流;而uDP协议可以利用 组播完成数据流的复制,虽然提高了传输效率,但它提供 的是不可靠的传输服务。这些都不能满足集群计算要求 低延迟和快速通信的需要。XpressⅨTP)传输协议支持可 靠和不可靠传输组播服务、组播组管理、快速建立与拆除 连接、支持高吞吐量、低延迟通信服务、具有优先级管理 机制、速率与突发控制以及选择性重发等功能。xTP传输 协议可以单独或与其他传输协议一起运行在IP协议、 cLNP协议、LLc与MAc协议、异步传输协议ATM之
159
电脑知识与技术பைடு நூலகம்
i“daIalDⅡ司&0xl 0)putpixelor_zb+3,y』b,RED); i《datalD】【i】&0x08)pu’PixeI(x—zb+4,y』b,RED); i取d砒a1嘲【i】&ox04)putpixel(x—zb+5,y—jb,RED);
岬atal【j】【i】&0x02)putPixel(x』b+6,y_,RED);
图1某群计算机体系结构图
主要包括多个低价格高性能计算机及运行在其上 的操作系统、高性能网络/开关、网络接口卡(NIC)、快速 通信协泌与网络服务、集群中间件、并行编程环境与工 具、消息传递接口、高速通信网络和应用程序(串行应用 程序或并行应用程序)等软硬件组成。这些部件共同协 调地完成并行任务,实现高性能集群计算。
4集群中的软件平台
4.1操作系统 操作系统能够为每个进程分配要执行的任务、内 存、微处理器以及其它系统资源。在集群系统中常用的 操作系统如下。 (1)Linux操作系统 Hnux是一个类似于unix的操作系统。它可以方便 地运行在Intel80X86平台上,提供unix的强大功能.易 于修复错误、改善系统性能,其典型的功能有抢占式多 任务、请求页面虚拟内存.同时支持多用户,因此,在集 群系统中非常受欢迎。 (下转第168页)
f31陆爱明.单片机和图形液晶显示器接口应用技术 [M].北京:电子产品世界,2001.