高性能期末复习之第一章：计算的演化发展

名词解释：一个3分 总分30
简答题：一个5分 总分40
编程题：一个10分 总分30

高性能计算导论期末复习（根据复习范围）

第一章： 计算的演化发展

串行计算

• 定义
  • 传统上，一般的软件设计都是串行式计算：
    • 软件在一台只有一个CPU的电脑上运行；
    • 问题被分解成离散的指令序列；
    • 指令被一条接一条的执行；
    • 在任何时间CPU上最多只有一条指令在运行

并行计算

• 定义

  • 是指同时使用多个计算资源去解决一个计算问题
    • 用多CPU来运行；
    • 问题被分解成离散的部分可以被同时解决；
    • 每一部分被细分成一系列指令；
    • 每一部分的指令可以在不同的CPU上同时的执行。

• 目的（简答题）

  • 快速解决大型且复杂的计算问题：

    • 很多问题是相当庞大而复杂的，尤其是当计算机的内存受到限制的时候，用单个计算机来解决是不切实际或者根本不可能的。

  • 节省时间和成本：

    • 理论上，使用更多的资源会使一个任务提前完成，而且会节约潜在的成本。况且可以使用便宜的、甚至市面将要淘汰的CPU来构建并行集群。

  • 使用非本地资源：

    • 当缺少本地计算资源的时候可以使用广泛的网络或Internet计算资源。

分布式计算和并行计算

• 定义

  • 分布式计算

    • 没找到，可以理解为：使用多计算机去解决问题

  • 并行计算

    • 同时使用多个计算资源去解决一个计算问题

    • 也就是使用多处理器去解决问题

• 区别

  • 目的
    • 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），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），旨在使用多计算机来解决问题。
  • 交互频率
    • 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。
  • 执行时间
    • 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。

MPI与OpenMP名词解释（必考一个）

• MPI
  • 消息传递编程的模型
• OpenMP
  • 共享存储体系结构上的一个并行编程模型或基于线程的并行编程模型

超级计算机

• 通常是指由数百、数千甚至更多的处理器（机）组成的、能计算普通PC机和服务器不能完成的大型复杂课题的计算机

集群

• 也称作机群、群集
• 集群一般由高速网络连接起来的高性能工作站或PC机组成，集群在工作中像一个统一的整合资源，所有节点使用单一界面。

网格计算

• 基于网格的问题求解就是网格计算
  • 网格
    • 是一个集成的计算与资源环境，即一个计算资源池。它能够充分吸纳各种计算资源，并将其转化成为一种随处可得的、可靠的、标准的，同时还是经济的计算能力。
    • 这里的计算资源包括网络通信能力、数据资料、仪器设备，甚至是人等各种相关资源。
• 应用领域
  • 科学领域
  • 社会经济生活领域
• 应用
  • 分布式超级计算
  • 分布式仪器计算
  • 数据密集型计算
  • 远程沉浸
  • 信息集成

云计算

• 《云计算 》
  • 在这一计算模式中，
  • ①应用程序和文件存放在一个由数千台计算机和服务器组成的“云”中，这些计算机和服务器都联接在一起，并且可以通过因特网进行访问。利用云计算，
  • ②你现在所做的一切事情都是基于web的而不是基于桌面的。你可以利用
  • ③任何一台连接到因特网的计算机来访问你所有的应用程序和文件。
• 概念
  • 是并行计算、分布式计算和网格计算的发展，或者说是这些计算机科学概念的商业实现。
  • 是虚拟化、效用计算、IaaS(基础设施即服务)、PaaS(平台即服务)、SaaS(软件即服务)等概念混合演进并跃升的结果。

网格计算	云计算
异构资源	同构资源
不同机构	单一机构
虚拟组织	虚拟机
科学计算为主	数据处理为主
高性能计算机	服务器/PC
紧耦合问题	松耦合问题
免费	按量计费
标准化	尚无标准
科学界	商业社会

下面的内容只要背我加粗的部分即可，其余内容了解下吧（万一考到了呢）

边缘计算

• 起源于传媒领域
• 指在靠近物或数据源头的一侧，采用网络、计算、存储、应用核心能力为一体的开放平台，就近提供最近端服务。
• 其应用程序在边缘侧发起，产生更快的网络服务响应，满足行业在实时业务、应用智能、安全与隐私保护等方面的基本需求。
• 边缘计算处于物理实体和工业连接之间，或处于物理实体的顶端。而云端计算，仍然可以访问边缘计算的历史数据。
• 对物联网而言
  • 边缘计算技术取得突破，意味着许多控制将通过本地设备实现而无需交由云端，处理过程将在本地边缘计算层完成。
  • 这无疑将大大提升处理效率，减轻云端的负荷。由于更加靠近用户，还可为用户提供更快的响应，将需求在边缘端解决。

智能计算

• 智能计算只是一种经验化的计算机思考性程序，是人工智能化体系的一个分支，其是辅助人类去处理各式问题的具有独立思考能力的系统。
• 也称为计算智能，包括遗传算法、模拟退火算法、禁忌搜索算法、进化算法、启发式算法、蚁群算法、人工鱼群算法，粒子群算法、混合智能算法、免疫算法、人工智能、神经网络、机器学习、生物计算、DNA计算、量子计算、智能计算与优化、模糊逻辑、模式识别、知识发现、数据挖掘等。