Anaconda env set

论文目录

1 基于Linux的小型高性能集群的研究和优化
2 面向高性能计算的可扩展I/O体系结构的研究与实现

高性能计算

理论分析，实验验证和数值模拟计算进行科学探索的三种主要技术

数值模拟计算过程包括数据产生，数据后处理，数据可视化，数据挖掘和数据分析，需要大量复杂数据和超大规模存储，网络和计算能力相结合

学科量子力学，统计力学和相对论物理学，宇宙学和天体物理学，计算流体力学，新材料和超导，生物学和遗传工程，酶活性和细胞模型，医学，全球气象和环境模型

I/O性能瓶颈

集群

集群的方案是将一组同构和异构的计算机用网络连接起来，作为一个整体向用户提供服务，其中每个计算机被看做是计算机集群的一个节点。每个结点都是一个完整的独立运行的计算机系统，可以是pc机也可以是服务器或者是对称多处理器

集群解决问题方案的特点：
高性能：将大的计算任务分配给不同的节点，在网络合理配置和负载均衡的情况下，系统的性能和节点的数目是接近线性关系

即使配置不当，初始性能不好，可以通过负载均衡优化网络，合理划分结点划分结点网格 等方式优化得到最佳性能

兼容性： 集群的节点同构与异构均可，异构增加了配置和负载均衡的难度，带来了很好的兼容性，操作系统支持情况下，使用SMP结构的服务器作为集群的节点

容错性：松耦合架构决定了其一定的容错性，单一节点失效并不会影响其他节点的正常运行。合理的设定任务分配算法，及时发现失效节点，避开给该节点分配计算任务，不会对功能和性能造成太大的影响。

---

转载请注明来源，欢迎对文章中的引用来源进行考证，欢迎指出任何有错误或不够清晰的表达。可以在下面评论区评论，也可以邮件至 583614868@qq.com