分布式并行计算应用
并行计算与分布式计算区别与联系
并⾏计算与分布式计算区别与联系并⾏计算、分布式计算以及⽹格计算和云计算都是属于⾼性能计算（HPC）的范畴，主要⽬的在于对⼤数据的分析与处理，但它们却存在很多差异。
我们需要了解两者的原理、特点和运⽤的场合，对云计算的了解⼤有裨益。
之所以将两种计算技术放在⼀起，是因为这两种计算具有共同的特点，都是运⽤并⾏来获得更⾼性能计算，把⼤任务分为N个⼩任务。
但两者还是有区别的，关于两者的区别在后⾯有介绍。
并⾏计算1、并⾏计算概念并⾏计算（Parallel Computing）⼜称平⾏计算是指⼀种能够让多条指令同时进⾏的计算模式，可分为时间并⾏和空间并⾏。
时间并⾏即利⽤多条流⽔线同时作业，空间并⾏是指使⽤多个处理器执⾏并发计算，以降低解决复杂问题所需要的时间。
并⾏计算同时使⽤多种计算资源解决计算问题的过程。
为执⾏并⾏计算，计算资源应包括⼀台配有多处理机（并⾏处理）的计算机、⼀个与⽹络相连的计算机专有编号，或者两者结合使⽤。
并⾏计算主要⽬的在于两个⽅⾯： (1) 加速求解问题的速度。
(2) 提⾼求解问题的规模。
2、并⾏计算的原理并⾏计算能快速解决⼤型且复杂的计算问题。
此外还能利⽤⾮本地资源，节约成本 ― 使⽤多个“廉价”计算资源取代⼤型计算机，同时克服单个计算机上存在的存储器限制。
为提⾼计算效率，并⾏计算处理问题⼀般分为以下三步： （1）将⼯作分离成离散独⽴部分，有助于同时解决； （2）同时并及时地执⾏多个程序指令； （3）将处理完的结果返回主机经⼀定处理后显⽰输出。
从上图可以看出，串⾏计算必须按步骤⼀步⼀步计算才能出来最终结果。
⽽并⾏计算则要将问题分成N多个⼦任务，每个⼦任务并⾏执⾏计算。
⽽每个⼦任务是⾮独⽴的，每个⼦任务的计算结果决定最终的结果。
这个和分布式计算不同。
3、并⾏计算需满⾜的基本条件（1）并⾏计算机。
并⾏计算机⾄少包含两台或两台以上处理机，这此处理机通过互联⽹络相互连接，相互通信。
（2）应⽤问题必须具有并⾏度。
人工智能开发中的分布式计算与并行计算
人工智能开发中的分布式计算与并行计算近年来，人工智能飞速发展，为了应对越来越复杂的任务和海量数据的处理，分布式计算和并行计算成为了人工智能开发中的重要技术手段。
本文将探讨人工智能开发中的分布式计算与并行计算的意义以及相关的技术挑战。
一、分布式计算的意义分布式计算是将计算任务分配到多个计算节点上进行并行计算的一种方式。
在人工智能开发中，由于任务复杂度的提高，单机计算已无法满足需求。
分布式计算的主要意义体现在以下几个方面：1.提高计算速度：分布式计算可以将大规模任务分割成多个小任务，并在多个计算节点上同时进行计算，从而大大提高计算速度。
例如，在机器学习中，分布式计算可以加速模型的训练过程，缩短训练时间。
2.增加计算能力：分布式计算可以将计算节点的计算能力叠加起来，形成更强大的计算能力。
通过增加计算节点的数量，可以应对更复杂的任务和更大规模的数据处理。
3.提高容错性：由于分布式计算将任务分配到多个计算节点上，即使部分节点发生故障，整个系统仍能继续运行。
这种容错性可以保证任务的顺利完成，提高系统的可靠性。
二、并行计算的意义并行计算是指将一个计算任务分解成多个子问题，然后同时在多个计算资源上进行计算的一种方式。
并行计算有以下几个重要意义：1.提高计算效率：并行计算可以将计算任务分配到多个计算资源上，同时进行计算，大大提高计算效率。
这对于复杂的人工智能任务来说尤为重要，可以加快模型训练和数据处理的速度。
2.解决可扩展性问题：并行计算可以根据任务的规模进行横向扩展，即增加计算资源的数量，以满足计算需求的增长。
这种可扩展性使得并行计算在处理大规模任务时具有较好的适应性。
3.提高系统的稳定性：并行计算可以将计算任务分散到多个计算资源上，即使其中某个资源出现问题，整个系统仍然可以正常运行。
这种冗余性可以提高系统的稳定性，减少单点故障的风险。
三、分布式计算与并行计算的技术挑战虽然分布式计算和并行计算在人工智能开发中具有重要意义，但也面临着一些技术挑战。
并行计算模型的研究及其应用
并行计算模型的研究及其应用随着计算机技术和应用领域的不断发展，单机计算已经无法满足人们不断增长的需求。
为了提高计算效率和处理能力，人们开始研究并行计算模型。
并行计算是指同时执行多个计算任务，可以极大地提高处理速度和效率。
本文将探讨并行计算模型的研究及其应用。
一、并行计算模型并行计算模型是指在多个处理器之间分配任务并协调它们之间的数据交换和同步的模型。
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内存模型等。
其中，共享内存模型是指多个处理器共享同一个内存空间，分布式内存模型是指每个处理器有自己的私有内存空间，不同处理器之间通过网络进行通信和数据交换，而混合内存模型是指既有共享内存模型又有分布式内存模型的特点。
在并行计算中，为了提高处理效率，需要对任务进行合理分配和调度。
常见的任务分配策略包括静态分配和动态分配。
静态分配是指将任务在执行之前预先分配给处理器，而动态分配则是根据任务数量和处理器负载情况动态地将任务进行分配和调度。
二、并行计算应用领域并行计算模型可以广泛应用于大规模的科学计算、数据处理和图像处理等领域。
以下是一些典型应用案例：1. 天气预报模拟天气预报模拟需要处理大量的气象数据和模拟计算，而这种计算需要高度并行的处理能力。
因此，采用并行计算模型可以很好地加速计算速度和提高计算效率。
2. 图像分析和处理图像处理通常需要大量的计算和数据存储能力，采用并行计算模型可以实现快速的图像处理和分析。
例如，通过并行计算可以在几秒钟内对数以千计的图像进行分析和识别。
3. 科学计算科学计算通常涉及到数据模拟和仿真，需要高度并行的处理能力。
采用并行计算模型可以大大提高科学计算的效率和精度，例如天文学、生物学、物理学等领域的科学计算。
4. 数据处理与分析现代社会中，数码化已经成为一种趋势，数据处理和分析也成为了一项重要的任务。
采用并行计算模型可以快速地分析和挖掘数据，从而实现高效的数据管理与应用。
三、并行计算的优势并行计算模型有以下几个优势：1. 更高的计算效率和处理能力并行计算可以同时执行多个计算任务，从而大大提高处理速度和效率。
计算机的并行计算技术有哪些详解并行计算的架构与应用
计算机的并行计算技术有哪些详解并行计算的架构与应用在现代科技领域，计算机的并行计算技术被广泛应用于许多领域，提供了强大的计算能力和效率。
本文将详细解释并行计算的概念、架构和应用，以及介绍几种常见的并行计算技术。
一、并行计算的概念并行计算是指同时执行多个计算任务的过程，以提高计算机系统的速度和性能。
与传统的串行计算相比，通过并行计算，多个处理器可以同时处理不同的计算任务，从而大大缩短了计算时间。
二、并行计算的架构1. 对称多处理器（SMP）对称多处理器是一种常见的并行计算架构，它包含多个处理器核心（CPU），每个处理器核心都可以访问共享内存。
因此，每个处理器核心都具有相同的权限和能力，并且可以相互通信和协作。
2. 分布式内存计算机（DMC）分布式内存计算机是一种将多个计算机连接在一起，并通过网络进行通信的并行计算架构。
在分布式内存计算机中，每个计算机都有自己的本地内存，并且计算任务被划分为子任务，在多台计算机之间进行并行计算。
3. 向量处理器向量处理器是一种特殊的并行计算架构，其核心思想是通过同时执行多个数据元素来提高计算性能。
向量处理器具有广泛的数据并行能力，并且可以在单个指令中处理多个数据。
三、并行计算的应用1. 科学计算在科学研究领域，许多复杂的计算任务需要大量的计算资源和时间。
通过并行计算技术，科学家可以利用多个处理器来加速大规模的数值模拟、数据分析和计算实验，从而加快科学研究的进程。
2. 数据挖掘与机器学习数据挖掘和机器学习是分析和理解大规模数据集的重要领域。
并行计算技术可以加速数据挖掘算法和机器学习模型的训练和推断过程，减少模型训练时间，提高预测和分类准确性。
3. 图像和视频处理在图像和视频处理领域，许多算法需要处理大量的像素和帧。
通过并行计算技术，可以将图像和视频处理任务分成多个子任务，并在多个处理器上同时处理这些子任务，从而提高图像和视频处理的效率和实时性。
4. 数据库管理和并行查询在大规模数据库管理和查询中，通过并行计算技术可以将查询任务划分为多个子任务，并由多个处理器同时执行这些子任务。
人工智能开发中的分布式计算与并行计算技术
人工智能开发中的分布式计算与并行计算技术人工智能（Artificial Intelligence，AI）的兴起和发展，彻底改变了人类社会的方方面面。
人工智能领域的研究者们借助计算机和相关技术，使机器具备了像人类一样的学习、推理、识别和决策能力。
而在这个过程中，分布式计算与并行计算技术的应用起到了至关重要的作用。
本文将对人工智能开发中的分布式计算与并行计算技术进行探讨和分析。
分布式计算是指将任务分解成多个子任务，由多个独立的计算机节点同时进行计算，并且通过相互通信和协调来完成最终的目标。
这样的计算方式在人工智能领域尤为重要，因为人工智能任务通常需要处理大量的数据和复杂的计算，而单台计算机可能无法胜任。
通过将任务分解并分配给多台计算机进行并行计算，可以大大提高计算效率，加快任务完成速度。
在许多人工智能应用中，如图像识别、语音识别和自然语言处理等领域，分布式计算技术的应用十分广泛。
以图像识别为例，传统的图像识别任务需要耗费大量的计算资源和时间。
而借助分布式计算技术，可以将图像分割成若干部分，分发给不同的计算机节点进行并行处理，最后再将处理结果进行整合，从而提高整体的图像识别效率。
分布式计算技术的另一个重要应用是在人工智能训练过程中。
人工智能的训练通常需要通过大量的数据进行模型的学习和优化。
在这个过程中，分布式计算可以将数据分发给多个计算机节点进行并行处理，加快训练速度。
同时，通过数据的分布，也可以更好地处理大规模的数据集，提高训练的准确性和鲁棒性。
除了分布式计算，人工智能开发中的并行计算技术也不可忽视。
并行计算是指将一个任务分解成多个子任务，并行地在多个处理器上进行计算，最后将计算结果进行整合。
在人工智能领域，诸如神经网络的训练和推理等任务，都可以通过并行计算来提高效率。
对于神经网络的训练而言，常用的并行计算技术有模型并行和数据并行。
模型并行是将一个大型神经网络模型划分成多个子模型，分布到不同的计算节点上进行训练。
Matlab的并行计算和分布式计算技术
Matlab的并行计算和分布式计算技术近年来，计算科学领域的发展日新月异，人们对计算速度和效率的要求也越来越高。
Matlab作为一种强大而灵活的计算工具，其并行计算和分布式计算技术为提升计算效率提供了强有力的支持。
本文将重点探讨Matlab的并行计算和分布式计算技术的相关概念、原理和应用。
一、Matlab的并行计算技术并行计算是一种将计算任务划分为多个子任务，同时进行计算以提高计算效率的技术。
Matlab通过多种方式实现了并行计算，其中最常用的方法是使用Parallel Computing Toolbox。
1. Parallel Computing Toolbox简介Parallel Computing Toolbox为Matlab用户提供了丰富的并行计算功能和工具。
它支持多种并行计算模型，包括数据并行、任务并行和通信并行等。
用户可以根据不同的计算任务需求，选择适合的并行计算模型来提高计算效率。
2. 并行计算原理与应用在并行计算中，任务的划分和数据的分发是关键的步骤。
Matlab通过使用Parallel Computing Toolbox，可以将独立且可并行计算的子任务分配到多个处理器或计算节点上，并通过数据并行和任务并行的方式实现加速。
数据并行是将数据划分到多个处理器或计算节点上，每个节点执行相同的操作，最后将结果合并。
而任务并行是将不同的子任务分配到不同的处理器或计算节点上，每个节点执行不同的操作，最后将各个节点的结果整合。
Matlab提供了一些函数和工具，如spmd语句、parfor循环和matlabpool命令等，用于编写并行计算代码。
通过合理使用这些工具，可以在Matlab中实现高效的并行计算，提高计算速度和效率。
二、Matlab的分布式计算技术分布式计算是一种将计算任务分布到多个计算节点或计算机上进行并行计算的技术。
Matlab通过使用Parallel Computing Toolbox和MATLAB Distributed Computing Server（MDCS）等工具实现了分布式计算。
网格化分布式新安江模型并行计算方法
网格化分布式新安江模型并行计算方法新安江模型是一种经典的水文模型，广泛应用于洪水预报和水资源评价等领域。
随着计算能力的提升和大数据技术的发展，将新安江模型在分布式计算环境下进行并行计算，可以大幅提高计算效率和准确性。
本文将介绍一种基于网格化分布式计算的新安江模型并行计算方法，以应对大规模水文数据处理和分析的挑战。
一、引言随着气候变化和城市化进程的加快，洪水成为人们关注的焦点之一。
准确预测和评估洪水的规模和影响对于防灾救灾具有重要意义。
新安江模型是一种基于水文数据的动态模拟方法，可以模拟洪水的形成和水位的变化。
但是，由于水文数据庞大且计算量大，传统的串行计算方法无法满足实时处理的需求。
二、新安江模型新安江模型基于水文要素和水动力方程，通过模拟降雨入渗、径流形成和演进等过程来预测流域的洪水情况。
该模型主要包括降雨生成模型、产流模型和汇流计算模型三个主要组成部分。
在传统的串行计算方法中，这三个模型按照顺序进行计算，计算效率较低。
三、并行计算方法为了提高新安江模型的计算效率，本文提出了一种基于网格化分布式计算的并行计算方法。
该方法将流域划分为多个网格，每个网格都在独立的计算节点上进行计算。
首先，各个计算节点并行执行降雨生成模型，根据降雨数据生成各个网格的降雨输入。
然后，各个网格按照产流模型进行计算，产生各个网格的径流输出。
最后，将各个网格的径流汇总，通过汇流计算模型得到流域的洪水情况。
通过并行计算，可以将计算时间大幅缩短，提高计算效率。
四、分布式计算环境网格化分布式新安江模型并行计算方法需要部署在分布式计算环境中，以实现各个节点之间的通信和数据交互。
通常，该计算环境需要包括主节点和多个计算节点。
主节点负责任务的分配和结果的汇总，而计算节点则执行具体的计算任务。
为了实现节点之间的通信，可以使用消息传递接口（MPI）等相关技术。
五、实验结果与分析为了验证网格化分布式新安江模型并行计算方法的有效性，我们在某个流域的水文数据上进行了实验。
MATLAB并行计算与分布式处理技术
MATLAB并行计算与分布式处理技术随着计算机技术的不断发展和日益巨大的数据处理需求，传统的串行计算已无法满足实际应用的要求。
因此，并行计算和分布式处理技术成为了优化计算效率的重要手段之一。
MATLAB作为一种强大的数值计算和数据处理工具，也提供了丰富的支持并行计算和分布式处理的功能，本文将介绍MATLAB中并行计算和分布式处理的相关技术及其应用。
一、并行计算的概念和基本原理并行计算是指多个计算处理单元同时进行计算任务，以提高计算速度和效率。
传统的串行计算通过按照指定的顺序逐个执行计算任务，计算效率较低。
而并行计算则将计算任务分解成多个子任务，并使用多个计算单元同时进行计算，从而大幅度提高计算效率。
并行计算的基本原理是任务分解和结果合并。
在任务分解过程中，将一个大的计算任务分解成多个小的任务，使得多个计算单元能够同时进行计算。
而结果合并则是将各个计算单元计算得到的结果合并为最终的计算结果。
二、MATLAB的并行计算工具MATLAB提供了丰富的并行计算工具，包括并行计算工具箱（Parallel Computing Toolbox）和并行计算服务器（Parallel Server）。
并行计算工具箱提供了各种并行计算和多核计算的函数和工具，能够方便地进行并行计算的编程和管理。
而并行计算服务器则提供了分布式服务器的管理功能，能够有效地协调和管理多个计算单元。
三、MATLAB的并行计算编程在MATLAB中，可以使用多线程编程和并行循环来实现并行计算。
其中，多线程编程使用MATLAB的parallel computing工具箱，通过创建多个线程来同时执行计算任务。
并行循环则是使用MATLAB的parfor循环来实现，将循环中的每次迭代作为一个独立的计算任务，并通过多个线程同时执行。
并行计算编程需要注意的关键是任务的分解和结果的合并。
在任务分解时，需要将计算任务按照合理的方式划分为多个小的子任务，以实现更高效的并行计算。
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分布式并行计算应用（一） 迎接P2P分布式并行计算
今年是处理器的“双核年”。多年以来，Intel和AMD都在持续努力提升CPU计算能力，在单芯片频率达到近乎极限后，终于将CPU推入多内核时代。
现今的个人计算机，运算能力是早期大型计算机的百倍以上，这是拜软件业与硬件业互相促进之赐。众所周知的例子，是所谓“微软-英特尔”联盟，即操作系统和处理器相互刺激市场需求。市场竞合的结果，导致寡头垄断局面形成；在个人电脑市场上，两硬（Intel、AMD）一软（微软）分蛋糕分得不亦乐乎。
我们需要越来越快的计算机。人类追求极限的永恒需要，会让我们在追求更高计算能力的路上继续走下去。然而，“更高计算能力”并不一定意味着“更快的CPU”，所有CPU计算能力的总和，总是大于单个CPU，分布式并行计算，提供了让许多CPU协同工作的可能性。 多CPU（多台计算机）协同，基本上是软件层面的问题，软件层面的问题，最终还是操作系统平台的问题。互联网给了Google一个机会，把运算放到客户端去执行，这是一种聪明的做法——它意味着更少的中央服务器投入和更好的用户体验。Google持续推出基于Web的新服务，几乎让人觉得Web OS时代已经到来。这判断为时过早，可以说，目前Web客户端平台运算能力相对于纯本地程序，是相当低下的；再者，浏览器本身，仍然需要在操作系统之上运行；其三，这种架构仍然没有将客户计算机有机地整合起来。 IBM等大公司，推网格计算概念已有多时，实质成果还不如小小一个BT/eMule来得大。P2P技术用在文件共享上，已经改变了整个娱乐业格局，如果它被应用于运算能力协同上，前途无可限量。 互联网会更加普及，未来所有个人设备都会随时在线，设备（客户端）是人类个体的智能代理。如果把每个设备看作CPU的一个内核，将能组成一个运算能力强大的多核CPU。过去几十年，计算机CPU和操作系统，一直在朝着高度集成化方向发展，导致软、硬件体系结构趋向于高度复杂，单机运算能力也在逼近极限。基于P2P的分布式并行计算，另辟蹊径，化解了单机高度集成带来的复杂度。 基于P2P的广域网分布式并行计算，有两个问题需要解决： 第一，协同机制。客户端之间如何互相协作、如何分解问题、如何解决通讯导致的延迟、如何实现“热插拔”„„
第二，信用机制。WebService租用和ASP（Application Service Provider）未能变成主流市场，很大程度上是因为信用机制不够健全。信用有两个层面，一个是信用观念，一个是信用技术，前者取决于后者。 除了一些科研项目外，目前尚不存在影响力广泛的广域网分布式并行计算应用。P2P技术的应用，仍停留在较低层次的文件共享上。最有可能让P2P分布式并行计算得以实现的，是操作系统厂商。《黑客帝国》的英文原名是Matrix，即矩阵；该片描写的，其实就是一个P2P并行运算的场景。片末，人类和计算机达成妥协，或许也预示了P2P并行运算的光辉未来。
P2P分布式并行计算，离我们并不遥远。它得以广泛应用之日，也将是软硬件体系架构大变革之时。那一天，CPU将和我们的大脑一起被解放。 分布式并行计算应用（二） 云计算与分布式处理、并行处理和网格计算的关系
“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。
最近，大公司如MS、Google、IBM等都在炒作一个概念就是云计算，如IBM跟欧盟合作开展云计算，欧盟拨款1.7亿万欧元；Google与IBM 联合力推云计算模式；Yahoo也把宝押在了云计算上；我国也在无锡跟IBM公司联合建立了一个云计算中心；有人说微软收购Yahoo一个重要的考虑就是在Yahoo在云计算方面的领先地位，多少有点儿道理。那么，什么是云计算？有人把云计算（Cloud Computing）翻译成“云雾计算”着实是可笑，使有人在问什么是云计算，什么是雾计算，说明多数人对于云计算是一头雾水。云计算可不是“云雨”，可不是云山雾罩。
“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。许多跨国信息技术行业的公司如IBM、Yahoo和Google等正在使用云计算的概念兜售自己的产品和服务。云计算这个名词可能是借用了量子物理中的“电子云”（Electron Cloud），强调说明计算的弥漫性、无所不在的分布性和社会性特征。量子物理上有“电子云（electron cloud）”，在原子核周围运动的电子不是一个经验世界的轨道例如像天体一样的运行轨道，而是弥漫空间的、云状的存在，描述电子的运动不是牛顿经典力学而是一个概率分布的密度函数，用薛定谔波动方程来描述，特定的时间内粒子位于某个位置的概率有多大，这跟经典力学的提法完全不同。电子云有以下特性，概然性、弥漫性、同时性等等，云计算可能的确是来自电子云的概念，前今年就有所谓“无所不在的计算”，IBM有一个无所不在的计算叫“Ubiquitous “，MS（Bill）不久也跟着提出一个无所不在的计算“Pervade“，现在人们对无所不在的计算又有了新的认识，现在说是”Omnipresent “。但是，云计算的确不是纯粹的商业炒作，的确会改变信息产业的格局，现在许多人已经用上了Google Doc和Google Apps，用上了许多远程软件应用如Office字处理而不是用自己本地机器上安装这些应用软件，以后谁还会花钱买Office软件哪？还有许多企业应用如电子商务应用，例如要写一个交易程序，Google的企业方案就包含了现成的模板，一个销售人员根本没学习过Netbeanr也能做出来。这种计算和产业动向是符合开源精神的，符合SaaS（Software as a Service）趋势。现在有这样的说法，当今世界只有五台计算机，一台是Google的，一台是IBM的，一台是Yahoo的，一台是Amazon的，一台是微软的，因为这五个公司率先在分布式处理的商业应用上捷足先登引领潮流。Sun公司很早就提出说“网络就是计算机”是有先见之明的。
有以下五个主要原因使得分布式计算必然会越来越普遍，逐渐发展成主流的计算模式而取代集中式的大型计算机：
1、现在分布式系统的第一个原因就是因为他具有比集中式系统更好的性能价格比。你不要花几十万美元就能获得高效能计算。
2、多数应用本身就是分布式的。如工业企业应用，管理部门和现场不在同一个地方。
3、高可靠性。冗余不仅是生物进化的必要条件，而且也是信息技术。现代分布式系统具有高度容错机制，控制核反应堆主要采用分布式来实现高可靠性。
4、可扩展性。买一台性能更高的大型机，或者再买一台性能相同的大型机的费用都比添加几台PC的费用高得多。
5、高度灵活性。能够兼容不同硬件厂商的产品，兼容低配置机器和外设而获得高性能计算。
粗略地计算，目前的个人计算机每个CPU芯片的处理能力是200MIPS，就是每秒种执行200M也就是两亿次指令，而最近Yahoo公司报道他们已经实现了有一万个节点（node）就是一万台PC计算机连接的分布式系统，总的处理能力是 2,000,000MIPS，最快的芯片也达不到这个速度，因为在一定面积上设计的芯片的速度是存在一个极限的，不可逾越。而当前世界著名的超级计算机所谓的TOP500，达到每秒几百万亿次指令执行，都是采用分布式设计的，世界第一的IBM BlueGene超级计算机采用了32部机架，每部机架部署有768个PowerPC440 CPU。顺便说一句，这TOP500基本都是使用Linux操作系统的！现在社会和家庭拥有的个人计算机就是PC，只有30%的计算能力被利用，甚至更低，而其余70%的实际上是被闲置的，这些闲置的计算机资源和计算能力只有通过分布式系统才能得到有效的利用，这样可以大大提高一个国家的计算能力，而计算能力是衡量一个国家国力和科学研究能力的指标，这一点现在还没有被国人充分认识到。一个国家和地区的计算能力现在已经成为一种重要的战略资源，不亚于石油和其他战略物资的重要性。云计算就是把普通的服务器或者个人计算机连接起来以获得超级计算机也叫高性能和高可用性计算机的功能，但是成本更低。这在世界上也是个先进的项目。云计算模式必定能大大提高我国科学计算机和商业计算能力，使得我国经济竞争力大大提升。美国和欧洲有许多社会分布的分布式计算系统，他们动员和使用这些社会计算能力进行人类基因组学（Genomics）的研究、天文学问题研究、数学难题研究以及其他的科学问题研究。去年的一个研究报告估计我国个人计算机PC保有量接近两亿台。
按照计算机操作系统的宗师Andrew S. Tanenbaum（AST）给分布式系统的的定义：“分布式系统是这样的系统，它运行在不具有共享内存的多台机器上，但在用户的眼里却像是一台计算机”。（引自《现代操作系统》，机械工业出版社，1999年中文版）。它的目标是让每个用户感觉联网的计算机是一个分时系统——就像使用个人计算机一样 ——而不是一个由许多计算机联合起来的集体，即使由五个节点组成的分布式系统也应该让用户感觉自己是在使用一台价值20万美元的大型计算机，唯一不寻常的感觉是处理速度提高了许多，别的没有什么不同。例如，这里有一个简单的例子，在机器A的用户要使用安装在机器B上用户的目录里的文件，A用户要使用远程登录命令rlogin B登录到机器B的目录上，那么这就不是一个真正的分布式系统，因为用户A意识到了另外一台机器的存在，分布式系统必须要做到，用户A登录到一个目录上的时候不知道自己是在本地机器上还是在远程机器上的目录上，对于用户A来说机器B是透明的，这就是分布式系统设计时考虑的“透明性”要求。其他有关的问题包括：分布式文件系统的问题，目录和文件访问机制以及一致性问题，分布式系统进程的通信问题等等。目前的云计算严格说还没有到达真正的分布式计算的语义学水平。