分布式并行计算应用

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1、分布式并行计算应用（一）迎接P2P分布式并行计算今年是处理器的“双核年”。多年以来，Intel和AMD都在持续努力提升CPU计算能力，在单芯片频率达到近乎极限后，终于将CPU推入多内核时代。现今的个人计算机，运算能力是早期大型计算机的百倍以上，这是拜软件业与硬件业互相促进之赐。众所周知的例子，是所谓“微软-英特尔”联盟，即操作系统和处理器相互刺激市场需求。市场竞合的结果，导致寡头垄断局面形成；在个人电脑市场上，两硬（Intel、AMD）一软（微软）分蛋糕分得不亦乐乎。我们需要越来越快的计算机。人类追求极限的永恒需要，会让我们在追求更高计算能力的路

2、上继续走下去。然而，“更高计算能力”并不一定意味着“更快的CPU”，所有CPU计算能力的总和，总是大于单个CPU，分布式并行计算，提供了让许多CPU协同工作的可能性。多CPU（多台计算机）协同，基本上是软件层面的问题，软件层面的问题，最终还是操作系统平台的问题。互联网给了Google一个机会，把运算放到客户端去执行，这是一种聪明的做法——它意味着更少的中央服务器投入和更好的用户体验。Google持续推出基于Web的新服务，几乎让人觉得WebOS时代已经到来。这判断为时过早，可以说，目前Web客户端平台运算能力相对于纯本地程序，是相当低下的；再者，

3、浏览器本身，仍然需要在操作系统之上运行；其三，这种架构仍然没有将客户计算机有机地整合起来。IBM等大公司，推网格计算概念已有多时，实质成果还不如小小一个BT/eMule来得大。P2P技术用在文件共享上，已经改变了整个娱乐业格局，如果它被应用于运算能力协同上，前途无可限量。互联网会更加普及，未来所有个人设备都会随时在线，设备（客户端）是人类个体的智能代理。如果把每个设备看作CPU的一个内核，将能组成一个运算能力强大的多核CPU。过去几十年，计算机CPU和操作系统，一直在朝着高度集成化方向发展，导致软、硬件体系结构趋向于高度复杂，单机运算能力也在逼近

4、极限。基于P2P的分布式并行计算，另辟蹊径，化解了单机高度集成带来的复杂度。基于P2P的广域网分布式并行计算，有两个问题需要解决：第一，协同机制。客户端之间如何互相协作、如何分解问题、如何解决通讯导致的延迟、如何实现“热插拔”……第二，信用机制。WebService租用和ASP（ApplicationServiceProvider）未能变成主流市场，很大程度上是因为信用机制不够健全。信用有两个层面，一个是信用观念，一个是信用技术，前者取决于后者。除了一些科研项目外，目前尚不存在影响力广泛的广域网分布式并行计算应用。P2P技术的应用，仍停留在较低层

5、次的文件共享上。最有可能让P2P分布式并行计算得以实现的，是操作系统厂商。《黑客帝国》的英文原名是Matrix，即矩阵；该片描写的，其实就是一个P2P并行运算的场景。片末，人类和计算机达成妥协，或许也预示了P2P并行运算的光辉未来。P2P分布式并行计算，离我们并不遥远。它得以广泛应用之日，也将是软硬件体系架构大变革之时。那一天，CPU将和我们的大脑一起被解放。分布式并行计算应用（二）云计算与分布式处理、并行处理和网格计算的关系“云计算”（CloudComputing）是分布式处理（DistributedComputing）、并行处理（Parall

6、elComputing）和网格计算（GridComputing）的发展，或者说是这些计算机科学概念的商业实现。最近，大公司如MS、Google、IBM等都在炒作一个概念就是云计算，如IBM跟欧盟合作开展云计算，欧盟拨款1.7亿万欧元；Google与IBM联合力推云计算模式；Yahoo也把宝押在了云计算上；我国也在无锡跟IBM公司联合建立了一个云计算中心；有人说微软收购Yahoo一个重要的考虑就是在Yahoo在云计算方面的领先地位，多少有点儿道理。那么，什么是云计算？有人把云计算（CloudComputing）翻译成“云雾计算”着实是可笑，使有人在

7、问什么是云计算，什么是雾计算，说明多数人对于云计算是一头雾水。云计算可不是“云雨”，可不是云山雾罩。“云计算”（CloudComputing）是分布式处理（DistributedComputing）、并行处理（ParallelComputing）和网格计算（GridComputing）的发展，或者说是这些计算机科学概念的商业实现。许多跨国信息技术行业的公司如IBM、Yahoo和Google等正在使用云计算的概念兜售自己的产品和服务。云计算这个名词可能是借用了量子物理中的“电子云”（ElectronCloud），强调说明计算的弥漫性、无所不在的分布

8、性和社会性特征。量子物理上有“电子云（electroncloud）”，在原子核周围运动的电子不是一个经验世界的轨道例如像天体一样的运行轨