❖ 并行计算：将进程相对独 立地分配于不同的节点上 ，由各自独立的操作系统 调度，享有独立的CPU和 内存资源（内存可以共享 ）；进程间相互信息交换 通过消息传递。
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网格计算
❖ 网格（Grid） 是一个基础体系结构，它耦合了： -计算机（个人计算机、工作站、手持终端、超级计算机等） -软件（如根据要求租用有特殊用途的应用系统） -数据库（如对人类基因数据库的透明访问） -人
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五句
“计算能力充足之后，高性能计算机也要解决 I/O 墙的问题，因此也衍生出了高吞吐计算 机的概念。今天，高性能计算机也需要解 决进行大量数据交换的问题。这些恰恰是 云计算主要面对的问题。”
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六句
“高性能计算机在技术角度上完全可以在未来 承担云计算的任务。只不过，高性能计算 机成本更为高昂，从运营角度来看，所付 出的成本等代价过高。因此，高性能计算 机与云计算集群系统依然需要各司其职。 ”
❖ 任何高性能计算和超级计算都离不开使用 并行技术
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高性能计算技术架构
❖ 并行计算 ❖ 网格计算 ❖ 高性能计算机
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并行计算
并行计算和串行计算
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❖ 串行计算：在单个计算机 （具有单个中央处理单元 ）上执行软件写操作。 CPU逐个使用一些列指令 解决问题，但其中只有一 种指令可提供随时并及时 的使用。
❖ 渐渐人们发现面向主机没有必要，要面向网 络，面向需求。使得人们围绕着计算机时代 改为面向人转。交互、分享都远远超出了原 来的范畴。
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云生态
❖ 我们可以把云看作是天上的云彩，雨是用户 的需求，水蒸气是信息。服务就是水蒸发到 天上形成云再降雨，这就是云的生态循环。
❖ 水库、河流，好比各种各样的云计算中心。 比如说客户关系管理中心、数据中心都可以 叫做水库，在地面上。
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提纲
一、前言 二、云计算 三、高性能计算 四、云与高性能计算（HPC） 五、总结
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6
软件工程的变化
❖ 70年代强调面向过程 ❖ 80年代强调面向对象 ❖ 90年代强调面向构件 ❖ 新世纪强调面向领域 ❖ 现在我们强调面向服务
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7
交互方式的变化
❖ 从键盘到鼠标到触摸再到语音。软件工程长 期以来面向机器，面向语言，面向中间件， 面向实现等面向主机的形态。
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一、前言 二、云计算 三、高性能计算（HPC） 四、云与高性能计算 五、总结
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谢谢
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❖ 云是共享的，水库可以是私有的。
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云计算定义
❖ 云计算定义可以有千万种，但是基本都是聚 焦的，方向是一致的。
❖ 定义：云计算是这样一种计算方式，计算资 源是动态易扩展而且虚拟化的，往往通过互 联网提供。用户不需要了解“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。
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一句
“曙光公司已经在高性能计算领域积累了大量 的技术与基础经验，在高性能计算领域的 突出成绩又助推其在云计算领域的快速发 展。或许对曙光公司而言，高性能计算和 云计算就像一对双胞胎，基因很像，本质 很接近，但又不完全一样。”
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两句
“云计算本身也是以分布式网络构建计算集中化趋 势，解决大规模问题的一种应用。高性能计算解 决的是单机不能解决的巨大工程问题，当机器数 量非常大的时候必须关注良好体系架构设计，良 好体系架构其实包含了通用架构和自主架构的融 合，在这种架构技术之上，看当机器规模大到一 定程度的时候，必然带来管理方面的问题。云计 算现在面临的管理问题，都是我们过去高性能计 算当中遇到过且基本能解决的。”
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云计算时代的分布并行编程技术
❖ 云计算是在分布式计算、并行计算和网格 计算的基础上，经一系列技术的创新和融 合而形成的。
❖ 目前，云计算平台本身以及云计算平台上 的应用软件的开发都使用分布式并行编程 技术。
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云计算时代的分布并行编程技术
❖ 云计算时代的分布并行编程技术
▪ 分布并行数据处理技术 ▪ 分布式文件系统 ▪ 分布式数据库
漫渲染等领域，大多属于计算密集型的应 用。 ❖ 云计算：主要应用在Web2.0、社交网络、 企业IT 建设和信息化等领域，以数据密集 型、I/O 密集型应用为主。
软件工程国家重点实验室
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不同
（二）技术 HPC 与云计算也存在很多不同，HPC 无需 采用虚拟化，因为一个应用就可能把多个机 器的CPU 全部占用，而在企业私有云中， 虚拟化是一项最基础的技术。
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做不起的实验
举一国乃至数国财力 欧洲强子对撞机
耗资巨大 风洞试验设施
实验对象繁多 新药开发、新材料开发
实验中得不到的物理量 如何测量超高温、超高压
聪明的做实验：以计算机模拟实验
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巨大的挑战
❖ 持续增长的对计算速度的要求
随着应用的不断发展与提高，现有计算机速度 的提升赶不上对计算速度要求的提高； 尤其是复杂科学计算、数字模型分析、仿真模 拟、工程问题等需要大规模数据量和复杂计算的 应用领域； 任何计算和处理应在可接受的时间内完成，然 而，要想进一步提高单一处理器的运算速度是受 到限制的。
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高性能计算概述
❖ 高性能计算（HPC）：指使用很多处理器（作为 单个机器的一部分）或者某一集群中组织的几台 计算机（作为单个计算资源操作）的计算系统和 环境。它致力于开发超级计算机，研究并行算法 和开发相关软件。
❖ 特点： 高速运算 大内存 海量存储
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我们的超级计算机
❖ 天河一号 ——千万亿次超级计算机 2012年6月18日，国际超级电
脑组织公布的全球超级电脑500 强名单中，“天河一号”排名全球第五。
峰值速度 4700万亿次 存储容量 2000万亿字节 24小时功耗 10万千瓦时 总重量 160.27吨
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并行计算---高性能计算
❖ 并行计算（Parallel Computing） ❖ 高端计算（High-end Parallel Computing） ❖ 高性能计算（High Performance Computing） ❖ 超级计算（Super Computing）
❖ 云计算时代的软件是运行在云平台上，并具 有在线租赁服务形式、按用量可伸缩性占用 资源、按需要个性化定制等特性的软件。
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云计算的使用方式
❖ 云计算的使用方式
将计算和存储等资 源以服务的方式提 供，用户按需使用， 按用量付费
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云计算给我们的
❖ 有了云计算，我们可以
无需购买昂贵的软硬件设备 更少的技术维护 按需获取海量的IT资源 按用量支付费用 聚焦于业务
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三句
❖ “星云被一拆为二，一部分面向传统科学 计算和高性能计算，另一部分则在拆分的 同时，去除了一些加速部件，增添了一些 灵活通用、面向分布式网络的部件，做好 了迎接云计算应用的准备。很重要的工作 ，是在维持原有高性能计算领先优势的基 础上，大力推广云计算。”
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四句
“传统意义上的高性能计算机，其节点间的耦 合非常紧密。而云计算的集群系统耦合比 较松散。但是，从技术角度来看，松耦合 的系统想改进成紧耦合系统是非常难的事 情，而紧耦合系统按照松耦合的系统来使 用，在技术上不存在任何障碍。”
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技术评价
❖ 已有的编程技术主要面向特定领域 ❖ 软件开发平台还待完善和发展 ❖ 云计算时代的软件工程方法学需要创新
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一、前言 二、云计算 三、高性能计算（HPC） 四、云与高性能计算 五、总结
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科学研究“金三角”之一
❖ 计算科学
以数学模型为基础的计算模型（计算方法） 以超计算机为基础的虚拟实验和科学探索工具 理论的辅助工具与实验的“导航设备” 高性能计算要应对科学研究提出的挑战
云与计算
提纲
一、前言 二、云计算 三、高性能计算（HPC） 四、云与高性能计算 五、总结
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1
一、前言 二、云计算 三、高性能计算（HPC） 四、云与高性能计算 五、总结
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2
同
（一）两个热门概念 （二）技术
分布并行计算 高密度计算 网格计算
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3
不同
❖ （一）面向领域 ❖ HPC：主要面向科学计算、工程ห้องสมุดไป่ตู้型、动
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云计算的技术要求
❖ 用户界面与程序内核演算功能分离
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云计算时代的分布并行编程技术
云计算的分布并发编程和数据库技术的 现状是：提供API支持和简单的工具支持， 欠缺编程模式的开发框架和方法学体系， 适用于较简单的海量数据高效处理，欠缺 对复杂关系的数据处理能力。在云平台中 ，对于开发大规模复杂的企业应用系统而 言，是不充分的，这是现状。
模与计算精度上明显不能更随硬件发展的 脚步 ❖ 并行软件开发专业人员稀缺，没有稳定的 培养体制
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一、前言 二、云计算 三、高性能计算（HPC） 四、云与高性能计算 五、总结
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云与高性能计算
❖ 高性能计算和云计算是否可以调和 ❖ 星云拆分：从高性能计算到云计算
曙光高级 副总裁聂华说：
❖ 目标 整合分散的资源，使它们成为一个统一的集成（单一）资源
❖ 连接 通过局域网/广域网/Internet
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