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相似文献
 共查询到20条相似文献,搜索用时 375 毫秒
1.
本文针对大学校园网格资源的特点,给出了校园网格的拓扑结构,阐述了校园网格的设计思路与方案,建立了一个适合高性能计算的网格应用平台.将校园网内的各种计算资源有效地整合,隐藏其内部异构性和动态性,为用户提供统一透明的网格服务.  相似文献   

2.
《中国教育网络》2005,(4):20-21
图像处理在生物医学、石油、天然气、环境科学以及模式识别等领域有广泛的应用。图像网格则是基于中国教育与科研网格ChinaGrid,直接利用其广域的大规模计算资源和软件资源充分实现网格互操作特性,以安全、透明的方式为用户提供图像处理相关服务的应用平台。该网格平台面向广大用户提供不同图像应用的公共计算软件服务和特有软件服务,开展的应用建设包括数字化虚拟人应用的网格计算,基于网格环境的遥感图像处理和网格环境下的医学图像诊断等。进展图像处理网格项目组主要由华中科技大学集群与网格计算湖北省重点实验室(CGCL)(整个应用平…  相似文献   

3.
Cell BE为一个异构多核并行处理架构,具有超高速通信能力,能够有效地提供超级计算机的性能。在分析与研究Cell BE的硬件架构、并行编程环境与模型的基础上,选取PS3为主机,构建一个CellBE高性能计算实验平台。通过选取相关的硬件设备,在构建好硬件平台的基础上,构建系统与软件平台。通过在实验平台上运行高性能计算应用程序,来对平台进行实验测试。以求解多体问题的计算为平台实验应用程序,将四叉树计算初始化过程算法在Cell BE实验平台上实现,并进行运行测试。在不同的粒子数实验规模下的计算时间结果表明,在Cell BE平台上获得了较高的对CPU的加速效果。  相似文献   

4.
随着汽车市场规模的日益扩大,各种设计、仿真软件所需的计算量也成倍增长。为给用户提供按需使用高性能服务并解决用户应用部署的依赖性问题,提升行业整体计算能力,结合汽车行业特点,设计并实现了一种面向汽车工业、基于分布式架构的高性能仿真云平台。该平台在充分利用硬件资源的基础上,通过集成各项业务所需的仿真软件,为用户提供云化的高性能租用服务,解决了高性能计算资源建设周期长、成本高以及资源闲置等问题。  相似文献   

5.
网格计算是近年来国际上兴起的一种重要信息技术。它的目标是将地理上分布的,异构的多种计算资源通过高速网络连接起来。共同完成计算任务。分析了网格计算系统的主要特征。体系结构和关键技术,同时给出了网格计算系统的体系结构模型。使用网格的模式以及一个基于代理的资源管理模型。  相似文献   

6.
探讨了开放网格体系结构,开放网格体系结构的基本组件——开放网格服务基础结构和基于该组件的网格计算工具——OCSI.NET实现网格计算的原理,以及使用OCSI.NET在Windows平台上构建基于.NET的网格计算环境的方法,为数量众多的Windows用户使用网格计算平台提供了一种途径。  相似文献   

7.
网格是一种新兴的基础设施,网格计算在实现资源、计算和服务的共享等方面有着明显的优势,因此在很多方而都得到了广泛的应用.目前网格主要有3种结构:五层沙漏结构、开放式网格服务体系结构、网络服务资源框架,3种结构各有其产生和应用的背景,其演变过程表明了网格计算面向服务发展的方向,目前网格计算的研究工作主要集中在异构问题、可扩展性问题、自适应性问题、安全性问题、通信服务问题、服务信息服务问题等方面的研究.  相似文献   

8.
为科研人员提供一个稳定易用的计算环境是高性能计算平台的重要任务。现有主流的基于手动编译的软件环境构建方法,由于缺少自动编译和多版本共存等特性,难以有效管理日益增多的软件。文章介绍一个面向高性能计算的软件包管理器Spack,包括其主要用法、内部设计、在编译耗时和运行效率上的优势。实验结果表明,Spack有效降低了软件编译时间,且编译出的软件运行效率优于Docker,与手工编译相同。上海交通大学高性能计算平台基于Spack实现了分角色的软件管理方法,除了管理员提供超过200种常用软件,用户可以很方便地自行构建专属的软件环境。新软件上线时间从5天缩短到2天,极大提高了系统管理员的维护效率和用户的使用效率。  相似文献   

9.
根据图像处理应用专业性的特点,设计了一种基于构件组装的专业图像网格编程环境CB-GRID(Component Based Grid System).CB-GRID与目前的网格编程环境相比具有用户易用性、专业性、编程方便、高效性.CB-GRID的易用性得益于其采用的构件技术、用户只需要把网格服务构件进行组装即可形成图像网格应用;提出了一种最小传输代价构件调度算法,有效地优化了网格应用程序的运行性能,提高了效率.运行并行案例程序结果表明,CB-GRID提供了一种构建高性能的图像处理平台的新思路.  相似文献   

10.
中国教育科研网格计划ChinaGrid的海量信息处理网格(Massive InformationP rocessingG ri,d简称MIPGRID),利用中国教育科研机构的软件和硬件条件,在网格公共支撑平台的基础上,建立面向海量信息处理的网格应用环境,将分布在北京航空航天大学、山东大学、东南大学、南京大学、昆明理工大学等机构的计算、存储和信息资源以有效的方式组织起来,提供海量信息处理的高性能计算与资源共享环境,示范大学数字博物馆应用网格、高能物理计算应用网格、AMS02(太空磁谱仪)数据处理与分析应用网格等。3月26日,本刊采访了ChinaGrid海量信息处理网格…  相似文献   

11.
近日。联想深腾7000高性能服务器正式入主大连理工大学,为该校构筑了网格计算中心节点,实现了与该校原有高性能机群多计算平台的高效整合。  相似文献   

12.
高性能计算平台开放服务的探索与实践   总被引:1,自引:1,他引:0  
清华信息科学与技术国家实验室(筹)高性能计算公共平台为清华大学校级公共服务平台。高性能计算平台以用户服务为宗旨,为用户提供高性能计算资源及专业技术服务。文章以平台开放服务为主要内容,从服务用户、人才培养、科研创新等方面阐述大型公共服务平台对外开放的做法和经验。  相似文献   

13.
近年来,伴随着深度学习方法在人工智能领域中的广泛应用,在校级高性能计算平台上也产生了越来越多人工智能领域应用的计算需求。上海交通大学的超级计算机π充分利用GPU加速卡的硬件资源,率先在校级高性能计算平台上部署了多款主流深度学习软件框架,如TensorFlow等,向校内用户提供面向深度学习应用的计算服务。将阐述在传统高性能计算平台上部署深度学习软件框架的探索与实践,并通过对图像识别领域Inception模型的训练实验,验证目前校级高性能计算平台对深度学习应用的支持效果。实验结果显示,交大π超算的模型训练性能与目前最新NVIDIA Minsky GPU工作站上的性能相当,可以充分支撑校内深度学习相关应用。  相似文献   

14.
网格计算是一个重要的新领域,是继万维网之后出现的一种新型网络计算平台,目的是为用户提供一种全面共享包括网页在内的各种资源的基础设施,有别于传统的分布式计算.本文定义了这个新领域,详细叙述了网格计算的定义、特点、体系结构和主要功能,分析了网格计算在当今业务中的应用,现状和发展前景.  相似文献   

15.
中科大实训平台建设背景从计算机诞生开始,如何借助其为科学研究提供服务就成为计算机最重要的应用。随着计算机性能的发展,高性能计算(HPC)逐渐演变为科研和工程领域前沿研究的代名词,通过单机并行、跨节点并行等多种手段提升计算能力,充分发挥物力资源计算性能一直是HPC的重要特点。  相似文献   

16.
网格是将互联网连接的所有资源整合成一台超级虚拟计算机。校园网格是网格技术在校园范围内的实现。将校园网内的各种计算资源以有效的方式动态的组织起来,形成一个可相互利用、相互合作、对用户相对透明的高性能计算环境。本文首先研究了网格体系结构,然后基于对网格资源管理系统的研究,提出了校园网格的系统架构。  相似文献   

17.
网格是新型分布计算和协同工作的环境平台。近年来,网格技术因其迅速的发展和演变,开始从专业网格的形式应用到诸如商业对商业和商业对市场等许多领域。然而无论是科学领域还是商业领域,它们所面临的问题虽说是共同的,但其解决方案却有可能大相径庭。该文集中探讨了网格网络的基本特征以及部分重要应用软件和组件的功能,并在此基础之上展望了网格技术在高科技领域里的应用前景。  相似文献   

18.
云计算与网络学习   总被引:33,自引:4,他引:29  
云计算是在网格计算基础上提出的一种新型计算模型,是下一代网络计算平台的核心技术,它提供了可靠安全的数据存储、方便快捷的互联网服务和强大的计算能力。在教育领域,云计算是未来网络学习的基本环境与平台,将对学习者个人学习环境构建、学校资源建设和教育信息系统开发等带来积极影响。  相似文献   

19.
网格计算通过共享网络将不同地点的大量计算机相联,从而形成虚拟的超级计算机,将各处计算机的多余处理器能力合在一起, 实现高性能的资源计算。利用网格计算实现现代化数字城市信息系统的数据处理,是数据处理技术与计算机技术再结合的过程,是数字城市信息处理的新思路。  相似文献   

20.
针对基于FPGA计算加速的异构高性能计算平台上的硬件任务调度需求,根据硬件任务的空间属性与时间属性,提出了一个基于时空情境CBTA的任务调度体系与相关算法。高性能计算平台的分级调度将CBTA的调度分为平台任务调度与节点任务调度。通过将任务与资源划分为不同的时空情境,提出了一个基于情境转化的自适应任务调度策略,并给出了CBTA调度算法的并行优化策略。最后通过实验来说明了算法在对用户响应时间、负载均衡以及任务拒绝率上的优势。  相似文献   

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