并行计算 分布式计算 网格计算 云计算 大数据.ppt

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（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。此外还包括：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。 并行计算 并行计算特征 为利用并行计算，通常计算问题表现为以下特征： 　　（1）将工作分离成离散部分，有助于同时解决； 　　（2）随时并及时地执行多个程序指令； 　　（3）多计算资源下解决问题的耗时要少于单个计算资源下的耗时。 　　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。 并行计算基本体系结构 并行计算科学中主要研究的是空间上的并行问题。从程序和算法设计人员的角度来看，并行计算又可分为数据并行和任务并行。一般来说，因为数据并行主要是将一个大任务化解成相同的各个子任务，比任务并行要容易处理。 　　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）。 计算模型 不像串行计算机那样，全世界基本上都在使用冯·诺伊曼的计算模型；并行计算机没有一个统一的计算模型。不过，人们已经提出了几种有价值的参考模型：PRAM模型，BSP模型，LogP模型，C^3模型等。 并行计算模型 返回 分布式计算工作原理 分布式计算是利用互联网上的计算机的 中央处理器 的闲置处理能力来解决大型计算问题的一种计算科学。下面，我们看看它是怎么工作的： 　　首先, 要发现一个需要非常巨大的计算能力才能解决的问题。这类问题一般是跨学科的、极富挑战性的、人类急待解决的科研课题。其中较为著名的是: 　　1.解决较为复杂的数学问题，例如：GIMPS（寻找最大的梅森素数）。 　　2.研究寻找最为安全的密码系统，例如：RC-72（密码破解）。 　　3.生物病理研究，例如：Folding@home（研究蛋白质折叠，误解，聚合及由此引起的相关疾病）。 　　4.各种各样疾病的药物研究，例如：United Devices（寻找对抗癌症的有效的药物）。 　　5.信号处理，例如：SETI@Home（在家寻找地外文明）。 网格计算涵盖范围 网格计算 返回 云计算 云计算 背景：　 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。 　　云计算（Cloud Computing）是分布式计算（Distributed Computing）、并行计算（Parallel Computing）、效用计算（Utility Computing）、网络存储（Network Storage Technologies）、虚拟化（Virtualization）、负载均衡（Load Balance）等传统计算机和网络技术发展融合的产物。 定义： 云计算是一种商业计算模型。它将计算任务分布在大量计算机构成的资源池上，使各种应用系统能够根据需要获取计算力、存储空间和信息服务。 云计算特点 　 　通过使计算分布在大量的分布式计算机上，而非本地计算机或远程服务器中，企业数据中心的运行将与互联网更相似。这使得企业能够将资源切换到需要的应用上，根据需求访问计算机和存储系统。 　　好比是从古老的单台发电机模式转向了电厂集中供电的模式。它意味着计算能力也可以作为一种商品进行流通，就像煤气、水电一样，取用方便，费用低廉。最大的不同在于，它是通过互联网进行传输的。 删除 云计算就是指你电脑里所有的资料都放在网络上，然后你什么都不用带，到任何一个地方任何一个角落，只要能上网，通过身份识别，你的资料或者你想要的资料都能找出来查询、修改、保存。就跟钱存到银行以后，到哪个城市的ATM机上都能取出来一样！（我是这么理解的） 云计算的相关应用 “物联网就是物物相连的互联网”。这有两层意思：第一，物联网的核心和基础仍然是互联网，是在互联网基础上的延伸和扩展的网络；第二，其用户端延伸和扩展到了任何物品与物品之间，进行信息交换和通信。 云存储 云存储是在云计算(cloud computing)概念上延伸和发展出