基于机器学习的高性能计算环境异常检测方法：技术融合与实践探索.docx

下载文档

0
0
约5.11万字
约 40页
2025-03-31 发布于上海
举报
版权申诉
保障服务

基于机器学习的高性能计算环境异常检测方法：技术融合与实践探索.docx

1、本文档共40页，其中可免费阅读14页，需付费200金币后方可阅读剩余内容。
2、本文档内容版权归属内容提供方，所产生的收益全部归内容提供方所有。如果您对本文有版权争议，可选择认领，认领后既往收益都归您。
3、本文档由用户上传，本站不保证质量和数量令人满意，可能有诸多瑕疵，付费之前，请仔细先通过免费阅读内容等途径辨别内容交易风险。如存在严重挂羊头卖狗肉之情形，可联系本站下载客服投诉处理。
4、文档侵权举报电话：400-050-0827(电话支持时间：9:00-18:30)。

基于机器学习的高性能计算环境异常检测方法：技术融合与实践探索

一、引言

1.1研究背景与意义

随着信息技术的飞速发展，高性能计算（HighPerformanceComputing，HPC）环境在科学研究、工程计算、金融分析、人工智能等众多领域发挥着至关重要的作用。高性能计算环境通常由大量的计算节点、存储设备和高速网络组成，能够提供强大的计算能力，满足复杂任务对计算资源的高需求。例如，在气象预报中，需要处理海量的气象数据以预测天气变化；在基因测序研究里，高性能计算助力分析庞大的基因信息，探索生命奥秘；而在人工智能领域，高性能计算推动深度学习模型的训练与优化，实现图像识别、自然语言处理等复杂