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1. 超算架构及其演进
1. 分布式系统概念与挑战
1. 超算与分布式系统的融合
1. 云计算与超级计算的协同
1. 海量数据处理与分布式存储
1. 高性能计算网络和通信
1. 超算在人工智能时代的应用
1. 超算与分布式系统的未来展望
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超算架构及其演进
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超算架构及其演进
超算架构演进冯·诺依曼架构
1. 采用中央处理单元(CPU)、存储器和输入/输出(I/O)设
备等分立组件。
2. 程序和数据存储在同一存储器中,访问方式为线性寻址。
3. 受内存墙限制,数据与算力之间存在瓶颈,阻碍计算性能提
升。
分布式内存架构
1. 由多个互连的节点组成,每个节点包含自己的CPU、内存和
I/O设备。
2. 程序和数据分布在节点上的不同内存空间中,通过消息传递
机制进行通信。
3. 提高了并行性,减轻了内存墙的影响,但带来节点间通信开
销和一致性维护挑战。
超算架构及其演进
非一致内存访问(NUMA)架构
1. 结合了共享内存和分布式内存模式,节点具有多个非一致的内存区域。
2. 访问本地内存的速度比访问远程内存快,提高了数据局部性。
3. 需要基于硬件和软件的缓存一致性机制,增加复杂度和成本。
加速器架构
1. 使用专用硬件(如图形处理单元(GPU)、现场可编程门阵列(FPGA))进行特定任务的加
速处理。
2. 提高了特定应用场景的性能,但需要考虑加速器与CPU之间的通信和编程复杂性。
3. 随着人工智能和机器学习应用的兴起,加速器架构变得越来越重要。
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