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  • 先说分布式计算并行计算的异同: 解决对象上:都是大任务化为小任务,这是他们共同之处。 但是分布式的任务包互相之间有独立性,上一个任务包的结果未返回或者是结果处理错误,对下一个任务包的处理几乎没有什么...

    先说分布式计算和并行计算的异同:

    解决对象上:都是大任务化为小任务,这是他们共同之处。

    但是分布式的任务包互相之间有独立性,上一个任务包的结果未返回或者是结果处理错误,对下一个任务包的处理几乎没有什么影响。因此,分布式的实时性要求不高,而且允许存在计算错误(因为每个计算任务给好几个参与者计算,上传结果到服务器后要比较结果,然后对结果差异大的进行验证,我个人感觉这样有助于发现科学家们真正想要找的)!

    分布式要处理的问题一般是基于“寻找”模式的。所谓的“寻找”,就相当于穷举法!为了尝试到每一个可能存在的结果,一般从0~某一数值被一个一个的测试,直到我们找到所要求的结果。事实上,为了易于一次性探测到正确的结果,我们假设结果是以某个特殊形式开始的。在这种类型的搜索里,我们也许幸运的一开始就找到答案;也许不够走运以至于到最后才找到答案,这都很公平。

    这么说,并行程序并行处理的任务包之间有很大的联系,而且并行计算的每一个任务块都是必要的,没有浪费的分割的,就是每个任务包都要处理,而且计算结果相互影响,就要求每个的计算结果要绝对正确,而且在时间上要尽量做到同步,而分布式的很多任务块可以根本就不处理,有大量的无用数据块,所以说分布式计算的速度尽管很快,但是真正的“效率”是低之再低的,可能一直在寻找,但是永远都找不到,也可能一开始就找到了;而并行处理不同,它的任务包个数相对有限,在一个有限的时间应该是可能完成的。

    分布式计算提出了一个让工作站端能够在后台持许工作的方法,而用户完全不需关心任何东西。这种实现基于两个原则,其一是任务连续分配和空闲优先权,其二是写一个屏幕保护程序。现在的调度程序已经不错了,而空闲优先任务将在人们完全不用关心任何东西的情况下自动执行。利用屏幕保护程序可以利用计算机闲置的时间计算工作任务。

    分布式的编写一般用的是C++(也有用JAVA的,但是都是娱乐性质的项目了,不是主流),基本不用MPI接口。并行计算用MPI或者OpenMP。如果把网格计算算做分布式计算(网格计算是分布式计算的一种特例,但是有区别,区别仅仅在编程方法和实际应用的范围上),网格计算使用中间件!而且对联网的各台计算机的操作系统的要求比较特殊。

     

    网格计算是分布式运算的进化型,每个人打开电脑,网格就像电力网一样,可以用起来,你把CPU能力贡献出来,那么你可以用全世界的CPU之和。详细的说,就是:计算机组成的网格类似于输电网:当我们使用电器的时候,从来没有关心电力来自哪个发电厂,以及经过了什么电压变换。我们只是简单的把电器插入墙壁上的电源插座。然而隐藏在插座后面的则是许多发电厂和把它们连接在一起的输电线路。计算机网格模仿了输电网。当你把一台电脑接入计算机网格的时候,就相当于寻求使用计算机网格的“计算力”。你不用关心数据是由什么计算机储存和计算的,正如你并不关心电源插座后面的故事。网格计算就如同建立计算机的输电网。一个发电厂多余的发电能力可以通过输电网传送给远方的城市用户,一台计算机多余的计算能力远可以通过计算网格,让远方的用户加以利用。管理域。简而言之,它包括虚拟化计算资源。网格计算经常和集群计算相混淆。二者主要的不同就是:集群是同构的,而网格是异构的;网格扩展包括用户桌面机,而集群一般局限于数据中心。充分利用网上的闲置处理能力则是网格计算的有一个优势,网格计算模式首先把要计算的数据分割成若干“小片”,而计算这些“小片”的软件通常是一个预先编制好的屏幕保护程序,然后不同节点的计算机可以根据自己的处理能力下载一个或多个数据片断和这个屏幕保护程序。于是“演出开始了”,只要,节点的计算机的用户不使用计算机时,屏保程序就会工作,这样这台计算机的闲置计算能力就被充分地调动起来了。

    
    
    网格计算通过利用大量异构计算机(通常为桌面)的未用资源(CPU周期和磁盘存储),将其作为嵌入在分布式电信基础设施中的一个虚拟的计算机集群,为解决大规模的计算问题提供了一个模型。网格计算的焦点放在支持跨管理域计算的能力,这使它与传统的计算机集群或传统的分布式计算相区别。这隐含着使用安全的授权技术,以允许远程用户控制计算资源。
    
       网格计算包括共享异构资源(基于不同的平台,硬件/软件体系结构,以及计算机语言),这些资源位于不同的地理位置,属于一个使用公开标准的网络上的不同的管理域。简而言之,它包括虚拟化计算资源。网格计算经常和集群计算相混淆。二者主要的不同就是:集群是同构的,而网格是异构的;网格扩展包括用户桌面机,而集群一般局限于数据中心。充分利用网上的闲置处理能力则是网格计算的有一个优势,网格计算模式首先把要计算的数据分割成若干“小片”,而计算这些“小片”的软件通常是一个预先编制好的屏幕保护程序,然后不同节点的计算机可以根据自己的处理能力下载一个或多个数据片断和这个屏幕保护程序。于是“演出开始了”,只要,节点的计算机的用户不使用计算机时,屏保程序就会工作,这样这台计算机的闲置计算能力就被充分地调动起来了

    照上面的说法,我个人的理解是,分布式计算是将大任务化分为小任务,各台参与计算的电脑之间是在物理地域上的分布,一般有服务器作为“中央”,参与计算的电脑不用了解工作原理,仅仅只是就自己感兴趣的项目做贡献而已,注意,是“向别人”无偿的做贡献,不是自己“直接”受益;而网格计算是自己“直接”受益的,她通过一个平台允许你调用别人计算机的处理资源,而别人根本就不知道你在用他的资源!这就是说,分布式计算是你和其他人一起组成“一台”专供某些科研组织使用的超级处理机,网格计算是将所有网内其他人的电脑组成一台专供你自己使用的超级处理机。

    分布式计算强调参与的计算机自愿参与!!!网格计算平台暗箱操作,不管别人是否愿意,只要联入网内,就要成为另外某人的“处理机”!!!

    分布式更偏向于计算任务的分解!将计算任务化整为零,将大家的处理能力化零为整;网格计算更偏向于计算能力的集中!相当于集百家之精华,融你一人之荟粹!!


    分布式系统的最主要的特点是整个系统中的各计算机对用户都是透明的。也就是说,对用户来说,这种分布式计算机系统就好像只有一个计算机一样。用户通过键入命令就可以运行程序,但用户并不知道是哪一个计算机在为他运行程序。是操作系统为用户选择一个最合适的计算机来运行其程序,并将运行的结果传送到合适的地方。这些都不需要用户的干预。

    云计算技术的出现是并行计算技术、软件技术、网络技术发展的必然结果。并行计算不是云计算。云计算萌芽于并行计算。并行机的出现是人们不满足于CPU摩尔定率的增长速度,希望把多个计算机并联起来,从而获得更快的计算速度。这是一种很简单也很朴素的实现高速计算的方法,这种方法后来被证明是相当成功的。
        并行计算、网格计算只用于用于特定的科学领域,专业的用户。并行计算、网格计算的提出主要是为了满足科学和技术领域的专业需要,其应用领域也基本限于科学领域。传统并行计算机的使用是一个相当专业的工作,需要使用者有较高的专业素质,多数是命令行的操作,这是很多专业人士的噩梦,更不用说普通的业余级用户了。
        并行计算追求的高性能。在并行计算的时代,人们极力追求的是高速的计算、采用昂贵的服务器,各国不惜代价在计算速度上超越他国,因此,并行计算时代的高性能机群是一个“快速消费品”,世界TOP500高性能计算机地排名不断地在刷新,一台大型机群如果在3年左右不能得到有效的利用就远远的落后了,巨额投资无法收回。
        而云计算时代我们并不去追求使用昂贵的服务器,我们也不用去考虑TOP500的排名,云中心的计算力和存储力可随着需要逐步增加,云计算的基础架构支持这一动态增加的方式,高性能计算将在云计算时代成为“耐用消费品”。 云计算是继1980年代大型计算机到客户端-服务器的大转变之后的又一种巨变。用户不再需要了解“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。云计算描述了一种基于互联网的新的IT服务增加、使用和交付模式,通常涉及通过互联网来提供动态易扩展而且经常是虚拟化的资源

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  • 并行计算分布式计算网格高性能计算机资料收集    并行计算是相对于串行计算来说的,所谓并行计算分为时间上的并行和空间上的并行。时间上的并行就是指流水线技术,而空间上的并行则是指用多个处理器并发的执行...

    并行计算分布式计算网格高性能计算机资料收集
     
     
    并行计算是相对于串行计算来说的,所谓并行计算分为时间上的并行和空间上的并行。时间上的并行就是指流水线技术,而空间上的并行则是指用多个处理器并发的执行计算。
     
     
    并行计算科学中主要研究的是空间上的并行问题。空间上的并行导致了两类并行机的产生,按照Flynn的说法分为:单指令流多数据流(SIMD)和多指令流多数据流(MIMD)。我们常用的串行机也叫做单指令流单数据流(SISD)。
     
      MIMD
    类的机器又可分为以下常见的五类:
     
     
    并行向量处理机(PVP)
     
    对称多处理机(SMP)
     
    大规模并行处理机(MPP)
     
    工作站机群(COW)
     
    分布式共享存储处理机(DSM)
      [
    编辑]访存模型
     
    并行计算机有以下四种访存模型:
     
     
    均匀访存模型(UMA
     
    非均匀访存模型(NUMA
     
    全高速缓存访存模型(COMA
     
    一致性高速缓存非均匀存储访问模型(CC-NUMA)和非远程存储访问模型(NORMA)。
     
     
     
                                                                           
     
    从物理划分上,共享内存和分布式内存是两种基本的并行计算机存储方式,除此之外,分布式共享内存也是一种越来越重要的并行计算机存储方式。
      
    存储问题在计算机中的地位越来越重要,现在计算机的性能在很大程度上决定于存储器,而且新型的计算机有可能采用以存储器为中心而不是传统的以处理器为中心。共享内存的并行计算机在编程上相对简单,容易使用,但是它有一个重要的缺点就是扩展性较差,不可能有太多的处理器共用相同的存储器,这样由于一致性访问和读写冲突等问题会引起计算效率的降低。对于分布式内存的并行计算机,其扩展性较好,增加更多的处理器引起的问题不会象共享内存一样突出,但是在这样的计算机上编写并行程序相对较难。
     
    共享内存的并行计算机
      
    对于共享内存的并行计算机,各个处理单元通过对共享内存的访问来交换信息、协调各处理器对并行任务的处理。对这种共享内存的编程,实现起来相对简单,但共享内存往往成为性能特别是扩展性的重要瓶颈。
     
    分布式内存的并行计算机
      
    对于分布式内存的并行计算机,各个处理单元都拥有自己独立的局部存储器,由于不存在公共可用的存储单元,因此各个处理器之间通过消息传递来交换信息,协调和控制各个处理器的执行。这是本书介绍的消息传递并行编程模型所面对的并行计算机的存储方式。不难看出,通信对分布式内存并行计算机的性能有重要的影响,复杂的消息传递语句的编写成为在这种并行计算机上进行并行程序设计的难点所在,但是,对于这种类型的并行计算机,由于它有很好的扩展性和很高的性能,因此,它的应用非常广泛。
     
    分布式共享内存的并行计算机
      
    分布式共享内存的并行计算机结合了前两者的特点,是当今新一代并行计算机的一种重要发展方向。对于目前越来越流行的机群计算(Cluster Computing),大多采用这种形式的结构。通过提高一个局部结点内的计算能力,使它成为所谓的"超结点",不仅提高了整个系统的计算能力,而且可以提高系统的模块性和扩展性,有利于快速构造超大型的计算系统。
     
     
    并行计算资料收集
     
     
     
    〖原创〗ANSYSCFX10并行计算全套攻略(windowslinux - 傲雪论坛
      http://www.aoxue.org/cgi-bin/bbs/topic_show.cgi?id=99554&h=1
     
     
    开发Linux下的并行程序
      http://linux.ccidnet.com/art/302/20021104/29571_1.html
     
     
    架构高性价比的分布式计算机集群
      http://linux.ccidnet.com/art/737/20021029/29111_1.html
     
      [
    转帖]PhoenicsSTAR-CDCFX三种软件的比较
      http://cfluid.imcas.net/cgi-bin/ ...  rum=7&topic=771
     
     
    高性能并行计算PDF
      http://www.sccas.cn/gb/learn/download/presentation.pdf
     
      SimWe
    仿真论坛 并行计算
      http://www.simwe.com/forum/archiver/fid-56-page-23.html
     
     
    流体力学
      http://combust.hit.edu.cn/cgi-bin/forums.cgi?forum=17
     
      [
    总结]windowsfluent并行
      http://219.232.54.3/cgi-bin/LB50 ...  m=6&topic=9849#
     
      [
    本帖最后由  zglloo   2007-10-17 19:29 编辑]
     
     

        
     
      www.equn.com
    分布式中国
          

     

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  • 并行计算分布式计算网格计算云计算 ;目录;并行计算定义 ;并行计算特征;并行计算基本体系结构;计算模型;分布式计算背景;分布式计算定义;分布式计算工作原理;网格计算涵盖范围;云计算;云计算特点;云计算的相关应用;...
  • 并行计算 并行计算可以划分成时间并行和空间并行。时间并行即流水线技术,空间并行使用多个处理器执行并发计算,当前研究的主要是空间的并行问题。 并行计算是相对于串行计算来说的。要理解并行计算,首先需要了解...

    并行计算
    并行计算可以划分成时间并行和空间并行。时间并行即流水线技术,空间并行使用多个处理器执行并发计算,当前研究的主要是空间的并行问题。

    并行计算是相对于串行计算来说的。要理解并行计算,首先需要了解串行计算。串行计算是不将任务进行拆分,一个任务占用一块处理资源。

    在这里插入图片描述

    图1 串行计算
    并行计算则不同。首先,并行计算可以划分成时间并行和空间并行。时间并行就是流水线技术,空间并行使用多个处理器执行并发计算。目前以研究空间并行为主。从空间并行的角度来说,并行计算将一个大任务分割成多个子任务,每个子任务占用一定处理资源。并行计算中不同子任务占用的不同的处理资源来源于同一块大的处理资源。 换一个说法,就是将一块大的处理资源分为几块小的处理资源,将一个大任务分割成多个子任务,用这些小的处理资源来单独处理这些子任务。 并行计算中各个子任务之间是有很大的联系的,每个子任务都是必要的,其结果相互影响。

    在这里插入图片描述
    图2 并行计算
    分布式计算
    分布式计算可以看做是一种特殊的并行计算。

    分布式计算也是将一个大的任务分成几个子任务,不同子任务占用不同的处理资源。不过分布式计算的子任务之间并没有必然联系(互不相干),不同子任务独享自己的一套单独的计算系统。跟并行计算的不同点在于,分布式计算的子任务具有独立性,一个子任务的运行结果不会影响其他的子任务,所以分布式计算对任务的实时性要求不高,且允许存在一定的计算错误(每个计算任务有多个参与者进行计算,计算的结果需要上传到服务器后进行比较,对结果差异大的进行验证)。

    在这里插入图片描述
    图3 分布式计算
    网格计算
    网格计算可以看做是一种特殊的分布式计算。

    网格计算与分布式计算的核心思想类似,都是将一个大任务分成若干个子任务,这些子任务之间互不相干,占用独立的计算资源。区别在于分布式计算中处理子任务的各个计算节点只是在无偿地贡献自己的算力,无法使用其它计算节点的算力为自己做点什么。而网格计算的各个计算节点可以在贡献自己算力的同时,通过平台来调用其它计算节点的算力,并且其它计算节点也根本不知道你在调用它。

    引用用户“孤独求败”([https://www.cnblogs.com/oldhorse/])的一段话:

    分布式计算是将大任务化分为小任务,各台参与计算的电脑之间是在物理地域上的分布,一般有服务器作为“中央”,参与计算的电脑不用了解工作原理,仅仅只是就自己感兴趣的项目做贡献而已,注意,是“向别人”无偿的做贡献,不是自己“直接”受益;而网格计算是自己“直接”受益的,她通过一个平台允许你调用别人计算机的处理资源,而别人根本就不知道你在用他的资源!这就是说,分布式计算是你和其他人一起组成“一台”专供某些科研组织使用的超级处理机,网格计算是将所有网内其他人的电脑组成一台专供你自己使用的超级处理机。

    在这里插入图片描述
    图4 网格计算
    云计算
    美国国家标准与技术研究院(NIST)对云计算的定义:

    云计算是一种模型,它可以实现随时随地、便捷地、随需应变地从可配置计算资源共享池中获取所需的资源(例如 ,网络、服务器、存储、应用、及服务),资源能够快速供应并释放,使管理资源的工作量和与服务提供商的交互减小到最低限度。

    目前我们经常讨论的云计算不仅仅是一个计算模型,还包含了运营服务等概念。 云计算是分布式计算、并行计算和网格计算的发展,或者说是这些概念的商业实现。
    在这里插入图片描述
    图5 云计算

    原文链接:https://blog.csdn.net/qq_25985027/article/details/103351550

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  • 并行计算

    并行计算

    并行计算可以划分成时间并行空间并行。时间并行即流水线技术,空间并行使用多个处理器执行并发计算,当前研究的主要是空间的并行问题。

    并行计算是相对于串行计算来说的。要理解并行计算,首先需要了解串行计算。串行计算是不将任务进行拆分,一个任务占用一块处理资源。

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    图1 串行计算

    并行计算则不同。首先,并行计算可以划分成时间并行空间并行。时间并行就是流水线技术,空间并行使用多个处理器执行并发计算。目前以研究空间并行为主。从空间并行的角度来说,并行计算将一个大任务分割成多个子任务,每个子任务占用一定处理资源。并行计算中不同子任务占用的不同的处理资源来源于同一块大的处理资源。 换一个说法,就是将一块大的处理资源分为几块小的处理资源,将一个大任务分割成多个子任务,用这些小的处理资源来单独处理这些子任务。 并行计算中各个子任务之间是有很大的联系的,每个子任务都是必要的,其结果相互影响。

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    图2 并行计算

    分布式计算

    分布式计算可以看做是一种特殊的并行计算。

    分布式计算也是将一个大的任务分成几个子任务,不同子任务占用不同的处理资源。不过分布式计算的子任务之间并没有必然联系(互不相干),不同子任务独享自己的一套单独的计算系统。跟并行计算的不同点在于,分布式计算的子任务具有独立性,一个子任务的运行结果不会影响其他的子任务,所以分布式计算对任务的实时性要求不高,且允许存在一定的计算错误(每个计算任务有多个参与者进行计算,计算的结果需要上传到服务器后进行比较,对结果差异大的进行验证)。

    在这里插入图片描述

    图3 分布式计算

    网格计算

    网格计算可以看做是一种特殊的分布式计算。

    网格计算与分布式计算的核心思想类似,都是将一个大任务分成若干个子任务,这些子任务之间互不相干,占用独立的计算资源。区别在于分布式计算中处理子任务的各个计算节点只是在无偿地贡献自己的算力,无法使用其它计算节点的算力为自己做点什么。而网格计算的各个计算节点可以在贡献自己算力的同时,通过平台来调用其它计算节点的算力,并且其它计算节点也根本不知道你在调用它。

    引用用户“孤独求败”([https://www.cnblogs.com/oldhorse/])的一段话:

    分布式计算是将大任务化分为小任务,各台参与计算的电脑之间是在物理地域上的分布,一般有服务器作为“中央”,参与计算的电脑不用了解工作原理,仅仅只是就自己感兴趣的项目做贡献而已,注意,是“向别人”无偿的做贡献,不是自己“直接”受益;而网格计算是自己“直接”受益的,她通过一个平台允许你调用别人计算机的处理资源,而别人根本就不知道你在用他的资源!这就是说,分布式计算是你和其他人一起组成“一台”专供某些科研组织使用的超级处理机,网格计算是将所有网内其他人的电脑组成一台专供你自己使用的超级处理机。

    在这里插入图片描述

    图4 网格计算

    云计算

    美国国家标准与技术研究院(NIST)对云计算的定义:

    云计算是一种模型,它可以实现随时随地、便捷地、随需应变地从可配置计算资源共享池中获取所需的资源(例如 ,网络、服务器、存储、应用、及服务),资源能够快速供应并释放,使管理资源的工作量和与服务提供商的交互减小到最低限度。

    目前我们经常讨论的云计算不仅仅是一个计算模型,还包含了运营服务等概念。 云计算是分布式计算、并行计算和网格计算的发展,或者说是这些概念的商业实现。

    在这里插入图片描述

    图5 云计算

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  • 分布式计算.网格计算.云计算.透明计算.并行计算.这个计算怎么理解,计算是数据处理吗,那这个数据处理和编程等程序设计是什么关系 具体说一下编程和这些计算是什么关系,望高手详解,复制粘贴就算了。
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  • NULL 博文链接:https://xuyuanshuaaa.iteye.com/blog/1172446
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