并行計算分布式計算網(wǎng)格高性能計算機資料收集

1、并行計算 分布式計算 網(wǎng)格 高性能計算機資料收集并行計算是相對于串行計算來說的，所謂并行計算分為時間上的并行和空間上的并行。 時間上的并行就是指流水線技術(shù)，而空間上的并行則是指用多個處理器并發(fā)的執(zhí)行計算。 并行計算科學(xué)中主要研究的是空間上的并行問題。 空間上的并行導(dǎo)致了兩類并行機的產(chǎn)生，按照Flynn的說法分為：單指令流多數(shù)據(jù)流（SIMD）和多指令流多數(shù)據(jù)流（MIMD）。我們常用的串行機也叫做單指令流單數(shù)據(jù)流（SISD）。 MIMD類的機器又可分為以下常見的五類： 并行向量處理機(PVP) 對稱多處理機(SMP) 大規(guī)模并行處理機(MPP) 工作站機群(COW) 分布式共享存儲處理機(DSM)

2、。 編輯訪存模型并行計算機有以下四種訪存模型： 均勻訪存模型（UMA） 非均勻訪存模型（NUMA） 全高速緩存訪存模型（COMA） 一致性高速緩存非均勻存儲訪問模型（CC-NUMA）和非遠程存儲訪問模型（NORMA）。 從物理劃分上，共享內(nèi)存和分布式內(nèi)存是兩種基本的并行計算機存儲方式，除此之外，分布式共享內(nèi)存也是一種越來越重要的并行計算機存儲方式。 存儲問題在計算機中的地位越來越重要，現(xiàn)在計算機的性能在很大程度上決定于存儲器，而且新型的計算機有可能采用以存儲器為中心而不是傳統(tǒng)的以處理器為中心。共享內(nèi)存的并行計算機在編程上相對簡單，容易使用，但是它有一個重要的缺點就是擴展性較差，不可能有太多的處

3、理器共用相同的存儲器，這樣由于一致性訪問和讀寫沖突等問題會引起計算效率的降低。對于分布式內(nèi)存的并行計算機，其擴展性較好，增加更多的處理器引起的問題不會象共享內(nèi)存一樣突出，但是在這樣的計算機上編寫并行程序相對較難。 共享內(nèi)存的并行計算機對于共享內(nèi)存的并行計算機，各個處理單元通過對共享內(nèi)存的訪問來交換信息、協(xié)調(diào)各處理器對并行任務(wù)的處理。對這種共享內(nèi)存的編程，實現(xiàn)起來相對簡單，但共享內(nèi)存往往成為性能特別是擴展性的重要瓶頸。分布式內(nèi)存的并行計算機對于分布式內(nèi)存的并行計算機，各個處理單元都擁有自己獨立的局部存儲器，由于不存在公共可用的存儲單元，因此各個處理器之間通過消息傳遞來交換信息，協(xié)調(diào)和控制各個處理

4、器的執(zhí)行。這是本書介紹的消息傳遞并行編程模型所面對的并行計算機的存儲方式。不難看出，通信對分布式內(nèi)存并行計算機的性能有重要的影響，復(fù)雜的消息傳遞語句的編寫成為在這種并行計算機上進行并行程序設(shè)計的難點所在，但是，對于這種類型的并行計算機，由于它有很好的擴展性和很高的性能，因此，它的應(yīng)用非常廣泛。分布式共享內(nèi)存的并行計算機分布式共享內(nèi)存的并行計算機結(jié)合了前兩者的特點，是當(dāng)今新一代并行計算機的一種重要發(fā)展方向。對于目前越來越流行的機群計算（Cluster Computing），大多采用這種形式的結(jié)構(gòu)。通過提高一個局部結(jié)點內(nèi)的計算能力，使它成為所謂的"超結(jié)點"，不僅提高了整個系統(tǒng)的計算能力，而且可以提高系統(tǒng)的模塊性和擴展性，有利于快速構(gòu)造超大型的計算系統(tǒng)。并行計算資料收集原創(chuàng)ANSYSCFX10并行計算全套攻略（windows和linux） - 傲雪論壇開發(fā)Linux下的并行程序架構(gòu)高性價比的分布式計算機集群轉(zhuǎn)帖Phoenics、STAR-CD、CFX三種軟件的比較 . rum=7&topic=771高性能并行計算PDFSimWe仿真論壇并行計算流體力學(xué)總結(jié)window