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  • 并行计算与分布式计算
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    2020-10-12 15:35:49

    并行计算:parallel computing
    分布式计算:distributed computing
    并行计算:这是一台计算机的概念,即一台计算机中多个处理器被组织起来,大任务下达的时候,将大任务分成若干个小任务,然后分配给若干个处理器进行运算。
    分布式计算:这个一组计算机的概念,通过计算机网络连接起来,大任务下达的时候,将大任务分成若干个小任务,然后分配给若干个计算机进行运算。
    区别:
    显然,分布式计算非常强调计算机网络中的计算机合作,并行式计算强调一个计算机的多个处理器合作。

    一个是系统总线相连处理器,一个是网线相连计算机。有人说:分布式计算是并行计算的特例,也有人说并行计算是分布式计算的特例。你同意哪一种呢?欢迎探讨。

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    云计算是一种新的技术趋势,可以更好地利用IT基础设施、服务和应用。云计算采用了一种按使用付费的服务交付模式,用户无需拥有自己的基础设备、平台或应用,只在需要时使用这些服务即可。串行和并行是两种基本的主要计算模型。串行计算起源于 20世纪 40年代,比并行(分布式)计算早了近十年。当时,架构、编译器、应用程序和问题解决环境成为计算发展的四个关键要素。

     

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    计算时代的兴起离不开硬件架构的发展,最终产生了系统软件,特别是在编译器和操作系统领域,实现了系统管理和应用开发。应用和系统的研发是最令人感兴趣的地方,当设计出问题解决环境并且可以为工程师们提供便利时,这种研发就会被逐渐整合。这标志着计算范式已经成熟并成为主流。另外,计算时代的每个方面都经历着三个阶段;研究和开发(R&D)、商业化、商品化。

     

    并行计算与分布式计算

     

    虽然并行计算和分布式计算存在细微的差别,但两个概念往往可以互换。并行代表一类紧耦合系统,而分布式则代表更广泛的一类系统,包括紧耦合系统。

     

    更准确地说,并行计算指的是将计算任务分配给几个共享相同内存的处理器的计算模式。并行计算系统的架构通常表现为组件的同构性;每个处理器都是相同类型的,且拥有相同的处理性能。共享内存有一个独立的地址空间,可供所有处理器访问。并行程序被分成若干执行单元并分配给不同的处理器,它们之间依靠共享内存相互通信。起初,只有具有共享同一物理内存的多处理器的架构才可称为并行系统。随着时间的推移,这些限制条件已经放宽,只要是基于共享内存这一概念的架构,无论是物理内存系统,还是由库、特定的硬件和高效的网络基础设施组成的系统,都可以称为并行系统。例如,一个集群中节点通过无限带宽网络连接,且配置了分布式共享内存系统,就可以称作并行系统。

     

    分布式计算是指那些将计算任务进行划分,并在不同计算单元中同时执行的架构或系统,不论计算单元是不同节点上的处理器,或是同一计算机上的处理器,再或是同一处理器中的内核。因此,相比并行计算,分布式计算包含的系统和应用程序的范围更广,是更为通用的概念。尽管没有规定,但分布式这一术语通常意味着计算单元的位置不同,且这些单元在硬件和软件功能上也可能各不相同。典型的分布式系统实例是计算网格或互联网计算系统,分布式系统在全球范围内集成各种架构、系统和应用。

     

    并行处理硬件架构

     

    并行处理的核心元素是 CPU。根据可以同时处理的指令流和数据流的数量,计算机系统可以分为以下四类:

    ●单指令流单数据流(SISD)系统。

    ●单指令流多数据流(SIMD)系统。

    ● 多指令流单数据流(MISD)系统。

    ●多指令流多数据流(MIMD)系统。 

     

    1、SISD系统

     

    SISD 计算系统是一个能在单数据流上执行单指令的单处理器机器。在 SISD系统中,机器指令按顺序进行处理,因此采用这种模式的计算机通常称为序列计算机。大多数传统计算机采用SISD模型构建。所有需要处理的指令和数据必须存放在主存储器上。SISD模型中,处理单元的速度受到计算机内部信息传递速率的限制。典型 SISD系统有32 IBM PC、Macintosh 和工作站。

     

     

    2. SIMD系统

     

    SIMD 计算系统是可以在不同的数据流上操作而在多 CPU 上执行同一指令的多处理器机器。由于包括大量的向量和矩阵运算,所以基于 SIMD 模型的机器适用于科学计算。例如,语句Ci= Ai×Bi可以传递给所有处理单元(PE),向量A和 B中有组织的数据元素可以分成多组(N组对应N个PE 系统),一个PE可以处理一个数据集。

     

     

    3、MISD 系统

     

    MISD 计算系统是能在同一数据集上操作而在不同 PE 执行不同指令的多处理器机器。例如,语句 33y= sin(x) + cos(x) + tan(x)在同一数据集上执行不同的操作。使用MISD模型构建的机器不适于大多数应用程序,已经设计的几台机器没有一个可以商业化,它们更像是智能测试而非实用的配置。

     

     

     4、MIMD系统

     

    MIMD计算系统是能在多个数据集上执行多个指令的多处理器机器。MIMD模型中的每一个 PE 都有单独的指令和数据流,因此使用该模型的机器适用于所有类型的应用程序。与 SIMD 和 MISD模型不同,MIMD机器中的 PE 是异步工作的。

     

    MIMD 机器按照 PE 与主存耦合方式不同大致可分为共享内存 MIMD 和分布式内存 MIMD。

     

    (1)共享内存 MIMD计算机

     

    在共享内存 MIMD 模型中,所有执行单元都连接到一个可供访问的单一全局内存上。基于这个模型的系统也称为紧耦合多处理器系统。模型中 PE 之间通过共享内存进行通信,一个 PE 修改存储在全局内存中的数据,对所有其他 PE都是可见的。共享内存 MIMD 模型的典型系统主要有 Silicon Graphics 计算机和 Sun/IBM SMP(对称多处理器)。

     

    (2)分布式内存MIMD计算机

     

    在分布式内存 MIMD 模型中,所有 PE都有一个本地内存。基于这种模型的系统也称为松耦合多处理器系统。模型中的 PE 之间通过内部互联网络进行通信(进程间通信通道/ IPC)。PE 之间的网络连接可配置成树状、网状、块状等。每一个 PE 进行异步操作,如果任务之间需要通信/ 同步,那么可以通过互相交换信息来实现。

     

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    共享内存 MIMD 架构与分布式内存 MIMD 模型相比,前者更易编程,但对故障的容忍度更低且更难扩展。共享内存 MIMD 中的故障会影响整个系统,但是分布式模型则不然,分布式模型的每一个 PE 都可以轻易地实现隔离。此外,共享内存 MIMD架构难以扩展,因为增加更多的 PE 会导致内存争用。在分布式内存 MIMD 模型中不会出现这种情况,因为每一个 PE 都有自己的内存。

     

    分布式系统架构和组件

     

    分布式系统是从硬件到软件的整个计算层次模型中多个组件交互的结果。许多组件协同工作,为用户呈现出一个单一的整体系统。下图描述了提供分布式系统服务的不同层的概况。

     

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    在底层,计算机和网络硬件构成了物理基础设施,这些组件由操作系统直接管理。操作系统负责提供基础服务,用于进程间通信、进程调度和管理、文件系统和本地设备的资源管理。将网络和计算机这两层合并为一个平台,在这个平台上配置特定软件,便可将联网计算机组成一个分布式系统。

     

    把公认的标准应用到操作系统层甚至硬件网络层中,利用异构组件可以很容易地构造一个统一的集成系统。例如,不同设备之间的网络连接由协议进行控制,实现设备无缝交互。在操作系统层,进程间通信服务在标准化通信协议下执行,例如 TCP/IP协议、UDP 协议等。

     

    中间件层利用这些服务构建了一个开发和部署分布式应用程序的统一环境。这一层支持分布式系统的编程范式。依靠操作系统提供的服务,中间件层可开发协议、数据格式以及用于开发分布式应用程序的编程语言或框架。这些为分布式应用程序开发人员提供了统一接口,完全独立于底层操作系统且屏蔽了底层的异构性。

     

    分布式系统层次架构的顶层是利用中间件设计和开发的应用或服务。设计应用层可实现多个目的,并且具有通过本地或 Web 浏览器可访问的图形用户接口(GUI)。例如,在云计算系统中,不论是为终端用户提供分布式应用接口,还是为构建分布式系统提供平台服务,都强烈推荐采用 Web技术。laaS 的供应商给出了很好的实例,如亚马逊 Web 服务(AWS)便于创建虚拟机、将虚拟机组织成集群以及在集群中部署应用和系统。图 2-11说明了分布式系统的一般参考架构如何应用于云计算系统。

     

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    硬件和操作系统层组成了一个或多个数据中心的最基本结构,其中服务器通过高速网络部署和连接在一起。这些硬件由操作系统管理,操作系统提供了基本的管理计算机和网络的能力。核心业务逻辑在管理虚拟化层的中间件上实现,虚拟化部署在物理机上,以实现最大化资源利用。并目提供可定制的应用运行环培。按照为客户提供的服务类利。中间件为应用开发人员提供了不同的工具。这些工具通过 Web 2.0 兼容接口提供了—系列服务,包括电拟机创建、应用程序开发和运行环境部署。

     

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  • 并行计算与分布式计算区别与联系

    千次阅读 2019-02-23 09:27:11
    参考转载 http://blog.csdn.net/wm_1991/article/details/50257269 ... 并行计算(Parallel Computing) 并行计算或称平行计算是相对于串行计算来说的。并行计算(Parallel Computing)...

    参考转载
    http://blog.csdn.net/wm_1991/article/details/50257269
    https://blog.csdn.net/BtB5e6Nsu1g511Eg5XEg/article/details/82976864

    1. 并行计算(Parallel Computing)

    并行计算或称平行计算是相对于串行计算来说的。并行计算(Parallel Computing)是指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。并行计算的主要目的是快速解决大型且复杂的计算问题。

    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。以程序和算法设计人员的角度看,并行计算又可分为数据并行和任务并行。数据并行把大的任务化解成若干个相同的子任务,处理起来比任务并行简单。

    空间上的并行导致两类并行机的产生,按照Michael Flynn(费林分类法)的说法分为单指令流多数据流(SIMD)和多指令流多数据流(MIMD),而常用的串行机也称为单指令流单数据流(SISD)。MIMD类的机器又可分为常见的五类: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)。

    1. 分布式计算(Distributed Computing)

    分布式计算这个研究领域,主要研究分散系统(Distributed system)如何进行计算。分散系统是一组计算机,通过计算机网络相互链接与通信后形成的系统。把需要进行大量计算的工程数据分区成小块,由多台计算机分别计算,在上传运算结果后,将结果统一合并得出数据结论的科学。

    目前常见的分布式计算项目通常使用世界各地上千万志愿者计算机的闲置计算能力,通过互联网进行数据传输。如分析计算蛋白质的内部结构和相关药物的Folding@home项目,该项目结构庞大,需要惊人的计算量,由一台电脑计算是不可能完成的。即使现在有了计算能力超强的超级电脑,但是一些科研机构的经费却又十分有限。

    分布式计算比起其它算法具有以下几个优点:
      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。其中,共享稀有资源和平衡负载是计算机分布式计算的核心思想之一。

    1. 并行计算与分布式计算的区别

    (1)简单的理解,引用Answers.com上一个答案:

    Parallel computing and distributed computing are ways of exploiting parallelism in computing to achieve higher performance. Multiple processing elements are used to solve a problem, either to have it done faster or to have a larger size problem been solved. To state simply, if the processing elements share the memory, it is called parallel computing, otherwise it is called distributed computing. Some have opinion that distributed computing is a special form of parallel computing.

    并行计算与分布式计算都是运用并行来获得更高性能,化大任务为小任务。简单说来,如果处理单元共享内存,就称为并行计算,反之就是分布式计算。也有人认为分布式计算是并行计算的一种特例。

    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。

    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~N( 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。

    分布式的编写一般用的是C++(也有用JAVA的,但是都不是主流),基本不用MPI接口。并行计算用MPI或者OpenMP。

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  • 中国科学院大学并行与分布式计算课程实验源码资料
  • 并行计算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...

    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说。

     

    一、并行计算

    1、并行计算概念

    并行计算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(Parallel Computing)是指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。 

    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。

    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。

     

    1. 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。也就是说,应用可以分解为多个子任务,这些子任务可以并行地执行。将一个应用分解为多个子任务的过程,称为并行算法的设计。  
    3. 并行编程。在并行计算机提供的并行编程环境上,具体实现并行算法,编制并行程序并运行该程序,从而达到并行求解应用问题的目的。    、

     

    二、分布式计算

     

    1. 分布式计算概念

    分布式计算是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。分布式计算和集中式计算相对应的概念。

    2、分布式计算的优点

    分布式计算是在两个或多个软件互相共享信息,这些软件既可以在同一台计算机上运行,也可以在通过网络连接起来的多台计算机上运行。 分布式计算比起其它算法具有以下几个优点:

    (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。其中,共享稀有资源和平衡负载是计算机分布式计算的核心思想之一。

    3、分布式计算原理

    Hadoop计算框架是出现比较早的一个分布式计算框架,由Apache基金会所开发。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下,开发分布式程序。

    另外,边缘计算也是分布式计算的一种,前文《小白聊智慧制造之十四:一文轻松读懂边缘计算》有所表述,感兴趣的可以去看看。

    三、并行计算与分布式计算的区别

    并行计算和分布式计算既有区别也有联系。从解决对象上看,两者都是大任务化为小任务,这是他们共同之处。 具体区别和联系如下表所示:

    项目

    并行计算

    分布式计算

     

    相同点

    1. 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
    2. 都属于高性能计算(High Performance Computing,HPC)的范畴
    3. 主要目的都是在于对大数据的分析与处理

     

     

    时效性

    强调

    不强调

    独立性

    弱,小任务计算结果决定最终计算结果

    强,小任务计算结果一般不影响最终结果

    任务包之间关系

    关系密切

    相互独立

    每个节点任务

    必要,并且时间同步

    不必要,时间没有限制

    节点通讯

    必须

    不必须,甚至可以无网络

    应用的场合

    海量数据处理

    模式类穷举法

    如上表所示,并行计算的传统目的是提供单处理器无法提供的性能(处理器能力或存储器);因此,它的目的是使用多处理器求解单个问题。而分布式计算的目的主要是提供方便,这种方便包括可用性、可靠性以及物理的分布(能从许多不同场所访问分布式系统)。 在并行计算中,处理器间的交互一般很频繁,往往具有细粒度和低开销的特征,并且被认为是可靠的。而在分布式计算中,处理器间的交互不频繁,交互特征是粗粒度,并且被认为是不可靠的。并行计算注重短的执行时间,分布式计算则注重长的正常运行时间。

    结语

    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。

     

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