异构计算
异构计算
异构计算技术从80年代中期产生，由于它能经济有效地获取高性能计算能力、可扩展性好、计算资源利用率高、发展潜力巨大，目前已成为并行/分布计算领域中的研究热点之一。本文还强调了未来异构计算研究应注意的一些方面。
随着通信和网络技术的迅速发展，网络计算概念应运而生。同构网络计算系统now或cow首先兴起，接着很快涌现出异构网络计算系统，从而使异构计算近年来成为并行/分布计算领域中的主要研究热点之一。
基本概念
在异构计算系统上进行的并行计算通常称为异构计算。人们已从不同角度对异构计算进行定义，综合起来我们给出如下定义：异构计算是一种特殊形式的并行和分布式计算，它或是用能同时支持simd方式和mimd方式的单个独立计算机，或是用由高速网络互连的一组独立计算机来完成计算任务。它能协调地使用性能、结构各异地机器以满足不同的计算需求，并使代码（或代码段）能以获取最大总体性能方式来执行。
概括来说，理想的异构计算具有如下的一些要素：
（1）它所使用的计算资源具有多种类型的计算能力，如simd、mimd、向量、标量、专用等；（2）它需要识别计算任务中各子任务的并行性需求类型；（3）它需要使具有不同计算类型的计算资源能相互协调运行；（4）它既要开发应用问题中的并行性，更要开发应用问题中的异构性，即追求计算资源所具有的计算类型与它所执行的任务（或子任务）类型之间的匹配性；（5）它追求的最终目标是使计算任务的执行具有最短时间。
可见，异构计算技术是一种使计算任务的并行性类型（代码类型）与机器能有效支持的计算类型（即机器能力）最相匹配、最能充分利用各种计算资源的并行和分布计算技术。
基本原理
1、异构计算系统。
它主要由以下三部分组成：（1）一组异构机器。（2）将各异构机器连接起来的高速网络。它可以是商品化网络，也可以是用户专门设计的。（3）相应的异构计算支撑软件。
2、异构计算的基本工作原理。
异构计算需求在析取计算任务并行性类型基础上，将具有相同类型的代码段划分到同一子任务中，然后根据不同并行性类型将各子任务分配到最适合执行它的计算资源上加以执行，达到使计算任务总的执行时间为最小。下面通过一个简单例子来说明异构计算的基本工作原理。
假设在某一基准串行计算机上执行某一给定计算任务的时间为ts，其中向量、mimd、simd以及sisd各类子任务所占执行时间的百分比分别为30%、36%、24%和10%。假设某向量机执行上述各类子任务相对于基准串行机的加速比分别为30、2、8和1.25，则在该向量机上执行此任务所需的总时间为
tv=30%ts/30+36%ts/2+24%ts/8+10%ts/1.25=0.30ts，
故相应的加速比为sv=ts/tv=ts/0.3ts=3.33
若上述向量机与其他的mimd机、simd机以及一台高性能工作站（sisd型）构成一个异构计算系统，并假设mimd机、simd机以
及工作站执行相匹配子任务的加速比分别为36、24和10，则在该异构计算系统上执行同样任务所需时间就变为
thet=30%ts/30+36%ts/36+24%ts/24+10%ts/10+tc
其中tc为机器间交互开销时间，假设需2%ts时间，则thet=0.06ts，从而相应的加速比为shet=ts/0.06ts=16.67。
由上例可见，异构计算系统可比同构计算系统获取高得多的加速比。这主要是因为同构计算系统中的加速比只是靠并行性开发获取的，而异构计算系统中的加速比除了并行性之外，更主要的是靠开发异构性获得的（即不同类型子任务与相应类型的计算资源相匹配），尽管此时会有相应的交互开销。交互开销越小，异构计算的优越性就越加明显。
分类
异构计算按以何种形式来提供计算类型多样性，可分为系统异构计算（shc-system heterogeneous computing）和网络异构计算（nhc-network heterogeneous computing）两大类。shc以单机多处理器形式提供多种计算类型，而nhc则以网络连接的多计算机形式提供多种计算类型。
根据异构性实现方式不同，即是空间异构性还是时间异构性，shc 和nhc各自又可进一步分为两类。shc分为单机多计算方式和单机混合计算方式两大类，前者在同一时刻允许以多种计算方式执行任务，后者在同一时刻只允许以一种计算方式执行任务，但在不同时刻计算可从一种方式自动切换到另一种方式，如simd和mimd方式间的切换。前者的实例有美国hughes研究实验室和mit共同研制的图像理解系统结构（iua），它是多层异构系统结构，按图像理解层次要求设计每一层，低层是simd位串网络（4096），用来处理像素级操作（如图像增强），中层是由64个数字信号处理（dsp）芯片构成的，以spmd或mimd（中粒度）方式执行模式分类等操作，顶层是一个通用mimd（粗粒度）机器，完成场景和动作分析等知识处理操作。后者的实例为美国普渡大学研制的pasm系统原型，由16个pe（处理单元）组成的系统，它们可动态地加以划分以形成各种大小的独立的混合方式子机器，执行方式可按需要在simd和mimd之间自动切换。
nhc可进一步分为同类异型多机方式和异类混合多机方式两类。同类异型多机方式中所使用的多机，它们的结构属同一类，即支持同一种并行性类型（如simd、mimd、向量等类型之一），但型号可能不同，因此性能可以各有差异。通常的now或cow为同类同型
多机方式，因此可看成是同类异型多机方式中的特例。异类混合多机方式中所使用的多机，它们的结构则属不同类型。
层次结构
网络异构计算系统主要由一组异构计算机、一个连接所有机器的高速网络和一个并行编程环境所组成。逻辑上这种系统可分为三个层次：网络层、通信层和处理层。如图1所示。
网络层主要用来连接在不同地点的计算机，如图1中的计算站a 和计算站b，并考虑其中消息传递的路由选择、网络流优化和网络排队理论等问题，这与传统的计算机网络设计类似。
通信层工作于网络层之上，主要为系统中各种不同的计算机提供能够相互通信的机制。通信工具软件应提供使众多异构计算机集合可视为是一个单一的系统映像、单个虚拟异构并行机的机制。这将方便用户编程。这种通信工具通常提供一组原语来提供各种通信。典型流行的通信工具是pvm（并行虚拟机）和mpi（消息传递标准接口）。
处理层主要用来管理异构机器组并保证任务的高效执行。它所提供的主要服务包括编程环境和语言支持、应用任务的类型分析和任务划分、任务的映射与调度以及负载平衡等。
主要问题
异构计算处理过程本质上可分为三个阶段：并行性检测阶段、并行性特征（类型）析取阶段以及任务的映射和调度阶段。并行性检测不是异构计算特有的，同构计算也需要经历这一阶段。可用并行和分布计算中的常规方法加以处理。并行性特征析取阶段是异构计算特有的，这一阶段的主要工作是估计应用中每个任务的计算类型参数，包括映射及对任务间通信代价的考虑。任务映射和调度阶段（也称为资源分配阶段）主要确定每个任务（或子任务）应映射哪台机器上执行以及何时开始执行。
从用户来看，上述的异步计算处理过程可用两种方法来实现。第一种是用户指导法，即由用户用显式的编译器命令指导编译器完成对应用代码类型分析及有关任务的分解等工作，这是一种显式开发异构性和并行性方法，较易于实现，但对用户有一定要求，需将异构计算思想融入用户程序中。另一种是编译器指导法，需将异构思想融入编译器中，然后由具有―异构智力‖的编译器自动完成应用代码类型分析、任务分解、任务映射及调度等工作，即实现自动异构计
算。这是一种隐式开发异构性和并行性方法，是异构计算追求的终极目标，但难度很大，对编译器要求很高。
自动异构计算的概念性模型如图2所示。首先对两个对象进行分析，一是异构计算系统中的机器集，二是求解的应用程序。为了获取最好的执行效果，对它们不但进行定性分析，还需进行相应的定量分析。
整个异构计算处理过程可分为以下四个阶段：第一阶段主要是对各台机器进行计算特征的分类，得出异构计算系统所能完成的计算类型；按代码块统计应用对计算特征的需求并加以分类；用基准程序测试各机器的性能参数，包括速度参数及机器间通信性能参数，生成对应的两个机器速度性能矩阵和通信带宽矩阵。将程序按计算类型分类划分；估算各子任务的计算量和子任务间通信量，生成相应的任务dag图。dag图中结点上的数值表示子任务计算量，弧上的数值表示两结点间通信量。
第二阶段主要是根据dag和速度性能矩阵计算出每个子任务在各台机器上的执行时间，生成时间性能矩阵；根据通信性能矩阵和子任务的通信量计算各子任务间的通信时间，生成通信时间矩阵。
第三阶段根据前两个阶段结果，给出各子任务到各机器的映射和符合任务dag图偏序关系的调度。映射和调度可以是静态或动态的，动态调度需根据机器负载和网络状态信息进行。
第四阶段为执行。
应用与研究
异构计算的应用范围很广，几乎所有涉及巨大挑战性问题的求解都可用异构计算进行经济有效的求解。典型的应用包括图像理解、质点示踪、声束形成、气候建模、湍流对流混合模拟以及多媒体查询等。这些应用中通常都含有多种不同的计算类型的需求，因此很适合于用异构计算来进行求解。
1、未来应重点开展异构混合多机方式的网络异构计算的研究，它代表着发展趋向，且较经济有效；
2、自动异构计算是长期追求目标，在现阶段宜采用用户指导方法来进行研究和开发；
3、应尽量利用现有成熟工具如pvm和mpi来开展异构计算的研究和开发；
4、应注意开展异构计算的理论分析和建模、性能估计模型、有关软件工具以及异构计算中任务映射和调度算法等方面的研究；
5、应研究如何使异构计算系统具有良好的单一系统映像。
今天的计算技术面临挑战
计算产业的发展陷入了四处挚肘的窘境，推动计算技术发展的努力不得不在多个互相牵制的因素上仔细权衡。首先，降低功耗对各种类型、各种规模的计算都变得日益关键。消费者希望笔记本电脑、平板电脑、智能手机的电池续航时间更长、尺寸更小、分量更轻。与之类似，数据中心的用电需求和制冷成本不断上升。另一方面，我们不断追求更高的计算性能，为用户提供更炫酷的体验。我们希望通过更加自然的人机界面(包括语音和手势)来控制设备，我们希望设备可以处理无休止膨胀的数据(从照片、录像一直到―云‖上的一切内容)。为了提供这些功能，程序员的工作效率变成了必须确保的关键因素。为此，必须使得软件开发者很容易地通过原来所熟悉的、强大的编程模型，就能充分利用新的计算能力。最后，应用软件需要支持和兼容广泛的硬件平台也日益变得重要。对开发者而言，随着平台种类的不断增多，目前反复移植代码的惯常方法必然难以为继。
计算产业需要一种新的发展思路–让计算机架构更加高效，才能在上述需求交织的复杂环境中前行。这种新的思路需承诺在功耗、性能、可编程性和可移植性这四个维度上同时都有改进。
异构系统架构(HSA，Heterogeneous System Architecture)应运而生
计算机发展历程中，为了解决各种特定的问题，不断有互不兼容的计算模块被加入系统，却很少从全局优化的角度加以考察。计算机整体效率不高的现状正是这种设计模式的直接后果。常见情况是软件的计算负载被调度在一个
并不适合当前任务的计算设备上低效执行。HSA则展现了一种全新的体系架构，可以适应各种特性的计算任务。
计算机从诞生之日起就配有中央处理器，即执行通用计算任务的CPU。但在过去的二、三十年中，主流的计算系统同时配置了其他计算处理单元，其中最常见的是图形处理器(GPU)。最初，GPU应用于并行化的特殊的图形计算。随着时间推移，GPU的绝对计算能力越来越强，而专用芯片的特点则逐渐淡化，此消彼长的结果是，GPU可以极佳的性能-功耗比完成通用并行计算的任务。
今天数量越来越多的主流应用要求兼具高性能和低功耗的素质，并行计算是达成目标的唯一途径。但是，当前的CPU和GPU是分立设计的处理器，不能高效率地协同工作，编写同时运行于CPU和GPU的程序也是相当麻烦。由于CPU和GPU拥有独立的地址空间，应用程序不得不明确地控制数据在CPU和GPU之间的流动。
CPU代码通过系统调用向GPU发送任务，此类系统调用一般由GPU驱动程序管理，而驱动程序本身又受到其他调度程序管理。这么多的环节造成了很大的调用开销，以至于，只有在任务所需处理的数据规模足够大，任务的并行计算量足够大时，这样的调用开销才是划算的。而其他的调用形式，比如由GPU向CPU发送任务，或者GPU向自己发送任务，在今天则根本不被支持！
为了充分释放并行处理器的计算能力，架构设计者必须打破既有格局，采用
新的思路。设计者必须重塑计算系统，把同一个平台上分立的处理单元紧密整合成为不断演进单颗处理器，同时无需软件开发者的编程方式发生重大的改变，这是HSA设计中的首要目标。
HAS创造了一种更佳的处理器设计，展示了CPU和GPU被无缝集成后所带来的益处和潜能。通过HSA，程序可以在统一的地址空间中建立数据结构，在最合适的处理器上创建任务。处理器之间的数据交互不过是传递一个指针。
多个计算任务之间通过coherent memory，barrier，和atomic等操作来保证数据的同步(和多核CPU的方式相同)。
HSA 效能初探
AMD的HSA团队分析了Haar人脸检测算法的性能，这是一个广为使用的多级视频分析算法，用于在视频流中识别出人脸。HSA团队对比了基于OpenCL 实现和基于HSA实现。HSA版本可以在CPU和GPU之间无缝地共享数据，而无需内存拷贝和缓存刷新，因为任务以极低的开销被调度到合适的处理器上。最终的结果是HSA版本的性能高出2.3倍，而功耗降低2.4倍*。相较而言，无论是多核CPU、GPU、甚至非HSA方式的混合CPU和GPU都无法达到这样的性能水平。同样重要的是，无需转换到迥异的编程模型，仅仅通过C++的简单扩展就可以实现程序。
?*硬件配置
?- 4GB RAM; Windows 7 (64位); OpenCL? 1.1
?- APU: AMD A10 4600M with Radeon? H D Graphics
?- CPU: 4核@ 2.3 MHz (turbo 3.2 GHz)
?- GPU: AMD Radeon HD 7660G, 6 CU, 685MHz;
HSA作为工业标准
如果意图在更广泛的应用中被采纳，HSA必须超越自身，不再仅仅是某个硬件厂商的独家解决方案。软件开发者的理想一直是―一次编码，处处运行‖，实现这个理想需要具备一个跨平台和跨设备的基础架构。这也是HSA的愿景。HSA基金会由此成立，作为一个开放的工业标准组织，基金会的工作是把计算产业的参与者们联合到同一面旗帜之下。HSA的五家创始会员分别是：AMD、ARM、Imagination Technologies、MediaTek, TI和Samsung。HSA基金会的目标是协助系统设计者把CPU、GPU这样不兼容的计算单元很好地整合在一起，消除计算单元之间数据共享和任务调用的开销。透过HSA 中间语言(HSAIL, HSA Intermediate Language)，不同的硬件实现向上暴露出统一的软件接口。HSAIL也是所有底层软件模块、开发工具一致的目标平台。同时，HSAIL足够灵活并且接近硬件，各个硬件厂商可以高效地把它映射到自己的硬件设计上。HSAIL也解放了程序员，后者不必为不同硬件平台裁剪自己的代码，同一套代码可以顺利运行在不同CPU/GPU配置的系统上。
对应用软件透明
HSA成功的一个关键是最小化应用程序移植的代价。从过去的经验来看，要求软件供应商修改代码以适应新的硬件的这种做法充其量只能获得有限度的成功。对于厂商专有解决方案就更是如此了。要成为主流技术，必须降低使用者的门槛。这就是HSA的设计思路。HSA解决方案为应用程序员提供了
硬件、接口、通用的中间语言和基本的运行时环境，封装并隐藏了内存一致性，任务调度管理等等复杂的底层细节。
如果主流的编程语言和库支持HSA，数以百万计的开发者凭着现成的代码就可以从HSA中直接获益。AMD将从目前最主流的异构编程语言OpenCL和C++AMP入手，提供相应的基于HSA的开发工具。随后，AMD将和HSA
基金会的其他厂商一起拓展相关工具集，使之覆盖广泛的编程语言和实用库，适用于各个领域, 成为主流编程人员易学易用的工具和架构。
异构计算（CPU + GPU）编程简介
1.概念
所谓异构计算，是指CPU+GPU或者CPU+其它设备（如FPGA 等）协同计算。一般我们的程序，是在CPU上计算。但是，当大量的数据需要计算时，CPU显得力不从心。那么，是否可以找寻其它的方法来解决计算速度呢？那就是异构计算。例如可利用CPU（Central Processing Unit）、GPU（Graphic Processing Unit）、甚至APU(Accelerated Processing Units，CPU与GPU的融合)等计算设备的计算能力从而来提高系统的速度。异构系统越来越普遍，对于支持这种环境的计算而言，也正受到越来越多的关注。2.异构计算的实现
目前异构计算使用最多的是利用GPU来加速。主流GPU都采用了统一架构单元，凭借强大的可编程流处理器阵容，GPU在单精度浮点运算方面将CPU远远甩在身后。英特尔Core i7 965处理器，在默认情况下，它的浮点计算能力只有NVIDIA GeForce GTX 280的1/13，与AMD Radeon HD 4870相比差距就更大。
3.基于GPU编程
不同厂商通常仅仅提供对于自己设备编程的实现。对于异构系统一般很难用同种风格的编程语言来实现机构编程，而且将不同的设备作为统一的计算单元来处理的难度也是非常大的。基于GPU编程的，目前主要两大厂商提供：一个是NVidia，其提供的GPU编程为CUDA，目前使用的CUDA SDK 4.2.另一个是AMD，其提供的GPU编程为AMD APP（其前身是ATI Stream），目前最新版本AMD APP 2.7。这两个东西是不兼容的，各自为政。作为软件开发者而言，用CUDA开发的软件只能在NVidia相应的显卡上运行，用AMD APP开发的软件，只能在ATI相应的显卡上运行。
4.OpenCL简介
那么有没有可能让他们统一起来，简化编程呢？有，那就是由苹果公司发起并最后被业界认可的OpenCL，目前版本1.2。
开放式计算语言（Open Computing Language:OpenCL），旨在满足这一重要需求。通过定义一套机制，来实现硬件独立的软件开
发环境。利用OpenCL可以充分利用设备的并行特性，支持不同级别的并行，并且能有效映射到由CPU，GPU，FPGA（Field－Programmable Gate Array）和将来出现的设备所组成的同构或异构，单设备或多设备的系统。OpenCL定义了运行时，允许用来管理资源，将不同类型的硬件结合在同种执行环境中，并且很有希望在不久的将来，以更加自然的方式支持动态地平衡计算、功耗和其他资源。
5. DirectCompute简介
作为软件行业的老大—微软在这方面又做了什么呢？微软也没闲着，微软推出DirectCompute，与OpenCL抗衡。DirectCompute 集成在DX中，目前版本DX11，其中就包括DirectCompute。由于微软的地位，所以大多数厂商也都支持DirectCompute。
6.GPU计算模型
内核是执行模型的核心，能在设备上执行。当一个内核执行之前，需要指定一个N-维的范围（NDRange）。一个NDRange是一个一维、二维或三维的索引空间。还需要指定全局工作节点的数目，工作组中节点的数目。如图NDRange所示，全局工作节点的范围为{12, 12}，工作组的节点范围为{4, 4}，总共有9个工作组。
如果定义向量为1024维，特别地，我们可以定义全局工作节点为1024，工作组中节点为128，则总共有8个组。定义工作组主要是为有些仅需在组内交换数据的程序提供方便。当然工作节点数目的多少要受到设备的限制。如果一个设备有1024个处理节点，则1024维的向量，每个节点计算一次就能完成。而如果一个设备仅有128个处理节点，那么每个节点需要计算8次。合理设置节点数目，工作组数目能提高程序的并行度。
7.程序实例
不论是OpenCL还是DirectCompute，其编程风格都基本差不多，程序是分成两部分的：一部分是在设备上执行的（对于我们，是GPU），另一部分是在主机上运行的（对于我们，是CPU）。在设备上执行的程序或许是你比较关注的。它是OpenCL和DirectCompute产生神奇力量的地方。为了能在设备上执行代码，OpenCL程序员需要写一个特殊的函数（kernel函数）放在专用文件中（.cl），这个函数需要使用OpenCL语言编写。OpenCL语言采用了C语言的一部分加上一些约束、关键字和数据类型。在主机上运行的程序提供了API，所以可以管理你在设备上运行的程序。主机程序可以用C或者C++编写，它控制OpenCL的环境（上下文，指令队列…）。DirectCompute程序员需要写Shader文件（.hlsl），在这个文件中写函数。Shader文件的格式可以查MSDN。
在写程序时，先初始化设备，然后编译需要在GPU上运行的程序（运行在GPU上的程序是在应用程序运行时编译的）。然后映射需要在GPU上运行的函数名字，OpenCL调用clEnqueueNDRangeKernel执行kernel函数，DirectCompute调用ID3D11DeviceContext:: Dispatch执行Shader函数。函数是并发执行的。
运行在GPU上的函数一般都很简单。以求和为例：
用CPU运算
void vector_add_cpu (const float* fIn1,
const float* fIn2,
float* fOut,
const int iN um)
{
for (int i = 0; i < iN um; i++)
{
fOut [i] = fIn1[i] + fIn2[i];
}
}
以下是OPenCL的kernel函数
//在GPU上，逻辑就会有一些不同。我们使每个线程计算一个元素的方法来代替cpu程序中的循环计算。每个线程的index与要计算的向量的index相同。
__kernelvoid vector_add_gpu (__global const float* fIn1,
__global const float* fIn2,
__global float* fOut,
const int iNum)
{
const int idx = get_global_id(0);
if (idx < iNum)
{
fOut [idx] = fIn1[idx] + fIn2[idx];
}
}
有一些需要注意的地方：
1. Kernel关键字定义了一个函数是kernel函数。Kernel函数必须返回void。
2. Global关键字位于参数前面。它定义了参数内存的存放位置。另外，所有kernel都必须写在―.cl‖文件中，―.cl‖文件必须只包含OpenCL代码。
Shader函数
#define NUM_THREAD 16
StructuredBuffer <float>
fInput1: register(t0 );
StructuredBuffer <float>
fInput2: register(t0 );
StructuredBuffer <float> fOutput: register(u0 );
[numthreads(NUM_THREAD, 1, 1)]
void vector_add_gpu( uint3 Gid: SV_GroupID,
uint3 DTid: SV_DispatchThreadID,
uint3 GTid: SV_GroupThreadID,
边缘计算综述
1.什么是边缘计算？ 在IIoT的背景下，“边缘”是指靠近数据源的计算基础设施，例如工业机器（例如风力涡轮机，磁共振（MR）扫描仪，海底防喷器）），工业控制器如SCADA系统和时间序列数据库汇总来自各种设备和传感器的数据。这些设备通常远离云中可用的集中式计算。 边缘计算是在靠近物或数据源头的网络边缘侧，融合网络、计算、存储、应用核心能力的开放平台。边缘计算与云计算互相协同，共同助力各行各业的数字化转型。它就近提供智能互联服务，满足行业在数字化变革过程中对实时业务、业务智能、数据聚合与互操作、安全与隐私保护等方面的关键需求。 到目前为止，边缘计算的作用主要用于摄取，存储，过滤和发送数据到云系统。然而，我们正处于一个时间点，这些计算系统正在包装更多的计算，存储和分析功能，以消耗并对机器位置的数据采取行动。这种能力对于工业组织来说将是非常有价值的 - 这是不可或缺的。 2.这对工业带来的价值 行业权威人士已经计算出，数以千计的连接事物会从不同的来源产生大量的数据。根据国际电信联盟电信标准分局ITU-T的研究报告，到2020年，每个人每秒将产生的数据，IoT可穿戴设备的出货量将达到亿。IDC也发布了相关预测，到2018年，50%的物联网网络将面临网络带宽的限制，40%的数据需要在网络边缘侧分析、处理与储存，到2025年，这一数字将超过50%。管理咨询公司麦肯锡公司估计，到2025年，工业物联网（IIoT）将创造价值万亿的市场规模。工业物联网将思想和机器结合在一起，将人们与加速数字产业转型的机器数据相结合。 通过将大数据，高级分析和机器学习应用于运营，工业可以减少计划外停机时间，提高资产性能，降低维护成本，并为从机床数据中获取未开发价值的新业务模式开拓潜力。 过去几年来，工业组织已经开始将云计算融入业务，从大量数据中获取洞察力，帮助实现关键业务成果，包括减少意外停机，提高生产效率，降低能耗等。云计算仍然通过工业物联网来实现新的性能水平发挥关键作用，因为它需要大量的计算能力来有效地管理来自机器的庞大数据量。 但是随着更多的计算，存储和分析能力被捆绑到更靠近数据源的较小设备中，即工业机器 - 边缘计算将有助于边缘处理实现工业物联网的承诺。 虽然这个概念不是新的，但是有几个关键的驱动力使它成为今天更可行的现实：·计算和传感器的成本继续下滑， ·在较小尺寸的设备（如网关或传感器集线器）中执行的更多计算能力， ·来自机器和/或环境的日益增长的数据（例如天气或市场定价）， ·现代机器学习与分析。 这些因素有助于公司将大量数据转化为具有洞察力和智慧的行动。 对于工业组织来说，这种技术在以下用例中将变得至关重要： ·低/间歇连接（如远程位置） o将数据传输到云的带宽和相关的高成本 o低延迟，例如机器洞察和启动之间的闭环相互作用（即在机器上采取动作）
药物分析学现状及研究进展综述
药物分析学现状及研究进展 药物是预防、治疗、诊断疾病和帮助机体恢复正常机能的物质。药品质量的优劣直接影响到药品的安全性与有效性，关系到患者的生命安危。虽然药品也是一种商品，但是由于其特殊性，对它的质量控制远比其他商品严格。因此必须运用各种有效手段，包括物理、化学生物学以及微生物学等等的方法，通过各个环节来全面保证、控制以及提高药品的质量。传统的药物分析手段大多包括化学方法来分析药物分子，控制药品质量。但是，如今的药物分析无论是分析领域，还是分析技术都已经大大的拓展。从静态发展到动态，从体外分析发展到体内分析，从品质分析发展到生物活性分析，从单一技术分析发展到联用分析，从小样本分析发展到高通量分析，从人工分析发展到计算机辅助分析，从而使得药物分析从20世纪初的一门分析技术，逐步发展成为一门日渐成熟的科学——药物分析学。药物分析学采用化学、物理、数学、生物学和信息学等分析理论和方法，结合现代化学、光谱、色谱及连用技术，对化学药物、中药/天然药物和生物技术的研发、生产、和临床应用等各环节进行全面的质量控制。 药物分析学作为药物科学研究的眼睛，梳理并逐步明确了重点方向的重大科学问题，形成了关键的技术和方法，观念不断更新，研究范围也不断拓宽。分析科学、计算化学、生物学等相关学科的发展，促进了药物分析学的理论、技术和方法的发展；药学学科的发展对药物分析学提出了更高的需求，药物分析学不仅是静态的化学药物、中药和生物技术药物的分析，而且拓展到对生物体内、代谢过程、工艺流程、反应历程的动态分析、检测和综合质量评价分析。基因组学、蛋白质组学和代谢组学在新药开发中日益受到重视，对药物分析学提出了新的挑战和机遇，药物分析学已从以物质为中心转移到与生命科学的结合，即药物成分和药物活性的相关分析。现就药物分析学的一些较重要发展领域和分析技术的进展作一概述。手性药物分析 美国药典药名字典所收载的药物中有一半至少含有一个不对称中心。而其中绝大多数人工合成的手性药物，例如90%抗癫痫药，β-受体激动剂和阻断剂、口服抗凝剂，50%抗炎药和局麻药都以其外消旋体供药用。生物系统由生物大分子组成，如蛋白质、糖脂、多核苷酸、受体等，这些生物大分子都由L-氨基酸和D-糖类构成，因而生物体是一个手性环境。在手性药物的两个对映体分子被引入体内后，具有手性的受体、酶蛋白质将其作为两个不同的化合物处理，因而药物对映体具有不同的代谢途径和药理作用，进而产生不同的疗效或毒副作用。另外，一些药物在体内发生手性转化，如S-(+)-布洛芬是优映体，但低活性的R-(-)-劣映体可在生物体内转化为高活性的S-(+)-体。由于个体差异等原因使用外消旋体不易控制有效剂量，特别是当肾功能减弱时，S-(+)-优映体易在体内蓄积，通过抑制肾环氧化酶，加剧肾局部缺血，而发生毒副反应。美国等国药品管理部门已要求在申请新手性药物时，提供每一种对映体的药动学、药理学和毒理学研究资料，并对研制外消旋体而不是单个对映体做出合理的解释。常规的分析方法用于外消旋体药物的药动学、浓度-效应关系研究时，会导致错误的结果。因此目前需要建立对映体选择性分析方法，用于研究手性药物对映体的药物动力学、药效学和手性药物的质量控制。 对映体的分离和测定在分离科学上曾被认为是最困难的工作之一。经典的分级结晶、旋光等方法的重现性或灵敏度欠佳。随着手性色谱学，尤其是手性高效液相色谱法、性气相色谱法和手性毛细管电泳法等的发展，为解决上述问题提供了有效的手段。色谱法分离药物对映体的方法可分为两大类：间接法（手性衍生化试剂法，CRD）和直接法。间接法采用手性衍生化试剂与手性胺类、醇类、羧酸类等反应形成非对映体衍生物。非对映体对在常规色谱系统中，根据非对映体分子的手性结构、手性中心所连接的基团、色谱系统的分离效率（包括溶
异构计算综述
异构计算（Heterogeneous computing） 摘要 异构计算（Heterogeneous computing）技术从80年代中期产生，由于它能经济有效地获取高性能计算能力、可扩展性好、计算资源利用率高、发展潜力巨大，目前已成为并行/分布计算领域中的研究热点之一。本文主要介绍了CPU+GPU基础知识及其异构系统体系结构（CUDA）和基于OpenCL的异构系统，并且总结了两种结构的特点，从而对异构计算有了更深的理解。 关键词：异构计算CUDA OpenCL 1、引言 异构计算主要是指使用不同类型指令集和体系架构的计算单元组成系统的计算方式。常见的计算单元类别包括CPU、GPU等协处理器、DSP、ASIC、FPGA 等。我们常说的并行计算正是异构计算中的重要组成部分异构计算近年来得到更多关注，主要是因为通过提升CPU时钟频率和内核数量而提高计算能力的传统方式遇到了散热和能耗瓶颈。而与此同时，GPU等专用计算单元虽然工作频率较低，具有更多的内核数和并行计算能力，总体性能/芯片面积的比和性能/功耗比都很高，却远远没有得到充分利用。CPU的设计让其比较擅长于处理不规则数据结构和不可预测的存取模式，以及递归算法、分支密集型代码和单线程程序。这类程序任务拥有复杂的指令调度、循环、分支、逻辑判断以及执行等步骤。而GPU擅于处理规则数据结构和可预测存取模式。而APU的设计理念则正是让CPU和GPU完美合作，集合两者的长处，用异构计算来达到整体性能的最佳化。目前，已经有50款领先的应用能够利用AMD APU进行加速，而后续的应用也将陆续到来——异构计算普及的一刻应该是近在咫尺了。 1.1 CPU和GPU的本质区别 (1) CPU特点 a) CPU的目标是快速执行单一指令流； b) CPU将其用于乱序执行、寄存器重命名、分支预测以及巨大的cache上，
Peer-to-Peer 计算综述
献给对P2P网络感兴趣的朋友们： Peer-to-Peer 计算综述 罗杰文 luojw@https://www.wendangku.net/doc/3f16371236.html, 中科院计算技术研究所 2005-4-25
1绪言 (3) 1.1研究的意义 (3) 1.2国内外P2P技术研究现状 (5) 1.3对研究内容有重大影响的几个方面 (12) 1.3.1度数和直径的折衷关系（TRADEOFF）对发现算法的影响 (13) 1.3.2 S MALL WORLD理论对P2P发现技术的影响 (14) 1.3.3语义查询和DHT的矛盾 (14) 1.4 P2P发现技术研究的成果与不足 (15) 2复杂P2P网络拓扑模型 (15) 2.1 I NTERNET拓扑模型 (15) 2.1.1随机网络与拓扑模型 (16) 2.1.2随机网络参数 (16) 2.1.3拓扑模型 (17) 2.2 S MALL W ORLD网络 (20) 3非结构化P2P搜索算法 (21) 3.1 B LIND SEARCH (21) 3.2 I NFORMED S EARCH M ETHODS (22) 3.2.1 C ACHE M ETHOD (22) 3.2.2 M OBILE A GENT BASED M ETHOD (23) 4主要P2P软件模型研究 (23) 4.1 N APSTER (23) 4.2 G NUTELLA (24) 4.3 K A Z AA (26)
1绪言 1.1研究的意义 最近几年，对等计算( Peer-to-Peer，简称P2P) 迅速成为计算机界关注的热门话题之一，财富杂志更将P2P列为影响Internet未来的四项科技之一。 根据被引用比较多的Clay Shirky的定义，P2P技术是在Internet现有资源组织和查找形式之外研究新的资源组织与发现方法，P2P技术最大的意义在于不依赖中心结点而依靠网络边缘结点自组织对等协作的资源发现（Discovery，Lookup）形式。 顾名思义，对等网络打破了传统的Client/Server模式，对等网络中的每个结点的地位都是对等的。每个结点既充当服务器，为其他结点提供服务，同时也享用其他结点提供的服务。P2P技术的特点体现在以下几个方面。 非中心化（Decentralization）：网络中的资源和服务分散在所有结点上，信息的传输和服务的实现都直接在结点之间进行，可以无需中间环节和服务器的介入，避免了可能的瓶颈。 可扩展性：在P2P网络中，随着用户的加入，不仅服务的需求增加了，系统整体的资源和服务能力也在同步地扩充，始终能较容易地满足用户的需要。整个体系是全分布的，不存在瓶颈。理论上其可扩展性几乎可以认为是无限的。 健壮性：P2P架构天生具有耐攻击、高容错的优点。由于服务是分散在各个结点之间进行的，部分结点或网络遭到破坏对其它部分的影响很小。P2P网络一般在部分结点失效时能够自动调整整体拓扑，保持其它结点的连通性。P2P网络通常都是以自组织的方式建立起来的，并允许结点自由地加入和离开。P2P网络还能够根据网络带宽、结点数、负载等变化不断地做自适应式的调整。 高性能/价格比：性能优势是P2P被广泛关注的一个重要原因。随着硬件技术的发展，个人计算机的计算和存储能力以及网络带宽等性能依照摩尔定理高速增长。采用P2P架构可以有效地利用互联网中散布的大量普通结点，将计算任务或存储资料分布到所有结点上。利用其中闲置的计算能力或存储空间，达到高性能计算和海量存储的目的。通过利用网络中的大量空闲资源，可以用更低的成本提供更高的计算和存储能力。
异构计算
异构计算 异构计算技术从80年代中期产生，由于它能经济有效地获取高性能计算能力、可扩展性好、计算资源利用率高、发展潜力巨大，目前已成为并行/分布计算领域中的研究热点之一。本文还强调了未来异构计算研究应注意的一些方面。 随着通信和网络技术的迅速发展，网络计算概念应运而生。同构网络计算系统now或cow首先兴起，接着很快涌现出异构网络计算系统，从而使异构计算近年来成为并行/分布计算领域中的主要研究热点之一。 基本概念 在异构计算系统上进行的并行计算通常称为异构计算。人们已从不同角度对异构计算进行定义，综合起来我们给出如下定义：异构计算是一种特殊形式的并行和分布式计算，它或是用能同时支持simd方式和mimd方式的单个独立计算机，或是用由高速网络互连的一组独立计算机来完成计算任务。它能协调地使用性能、结构各异地机器以满足不同的计算需求，并使代码（或代码段）能以获取最大总体性能方式来执行。 概括来说，理想的异构计算具有如下的一些要素：
（1）它所使用的计算资源具有多种类型的计算能力，如simd、mimd、向量、标量、专用等；（2）它需要识别计算任务中各子任务的并行性需求类型；（3）它需要使具有不同计算类型的计算资源能相互协调运行；（4）它既要开发应用问题中的并行性，更要开发应用问题中的异构性，即追求计算资源所具有的计算类型与它所执行的任务（或子任务）类型之间的匹配性；（5）它追求的最终目标是使计算任务的执行具有最短时间。 可见，异构计算技术是一种使计算任务的并行性类型（代码类型）与机器能有效支持的计算类型（即机器能力）最相匹配、最能充分利用各种计算资源的并行和分布计算技术。 基本原理 1、异构计算系统。 它主要由以下三部分组成：（1）一组异构机器。（2）将各异构机器连接起来的高速网络。它可以是商品化网络，也可以是用户专门设计的。（3）相应的异构计算支撑软件。 2、异构计算的基本工作原理。
边缘计算综述
1.什么是边缘计算？ 在IIoT 的背景下，“边缘”是指靠近数据源的计算基础设施，例如工业机器（例如风力涡轮机，磁共振（ MR ）扫描仪，海底防喷器）），工业控制器如 SCADA 系统和时间序列数据库汇总来自各种设备和传感器的数据。这些设备通常远离云中可用的集 中式计算。 边缘计算是在靠近物或数据源头的网络边缘侧，融合网络、计算、存储、应用核 心能力的开放平台。边缘计算与云计算互相协同，共同助力各行各业的数字化转型。 它就近提供智能互联服务，满足行业在数字化变革过程中对实时业务、业务智能、数 据聚合与互操作、安全与隐私保护等方面的关键需求。 到目前为止，边缘计算的作用主要用于摄取，存储，过滤和发送数据到云系统。 然而，我们正处于一个时间点，这些计算系统正在包装更多的计算，存储和分析功能， 以消耗并对机器位置的数据采取行动。这种能力对于工业组织来说将是非常有价值的 - 这是不可或缺的。 2.这对工业带来的价值 行业权威人士已经计算出，数以千计的连接事物会从不同的来源产生大量的数 据。根据国际电信联盟电信标准分局 ITU-T的研究报告，到 2020 年，每个人每秒将产生1.7MB 的数据， IoT 可穿戴设备的出货量将达到 2.37 亿。 IDC 也发布了相关预测， 到2018 年，50%的物联网网络将面临网络带宽的限制，40%的数据需要在网络边缘侧分析、处理与储存，到2025 年，这一数字将超过50%。管理咨询公司麦肯锡公司估计，到2025 年，工业物联网（IIoT ）将创造价值7.5 万亿的市场规模。工业物联网将思想和机器结合在一起，将人们与加速数字产业转型的机器数据相结合。 通过将大数据，高级分析和机器学习应用于运营，工业可以减少计划外停机时间， 提高资产性能，降低维护成本，并为从机床数据中获取未开发价值的新业务模式开拓 潜力。 过去几年来，工业组织已经开始将云计算融入业务，从大量数据中获取洞察力， 帮助实现关键业务成果，包括减少意外停机，提高生产效率，降低能耗等。云计算仍 然通过工业物联网来实现新的性能水平发挥关键作用，因为它需要大量的计算能力来 有效地管理来自机器的庞大数据量。 但是随着更多的计算，存储和分析能力被捆绑到更靠近数据源的较小设备中，即 工业机器 - 边缘计算将有助于边缘处理实现工业物联网的承诺。 虽然这个概念不是新的，但是有几个关键的驱动力使它成为今天更可行的现实： 计算和传感器的成本继续下滑， 在较小尺寸的设备（如网关或传感器集线器）中执行的更多计算能力，
异构数据库跨库检索技术综述
异构数据库的跨库检索技术综述 黄镝 上海交通大学图书馆上海200030 [摘要] 异构数据库的跨库检索是电子资源整合的核心技术，本文介绍了异构数据库的特征、异构数据库的连接和数据交换技术；探讨了跨库检索系统应具备的功能和应注意的问题，并对国外一些有影响的跨库检索系统进行了介绍。 [关鍵词] 异构数据库跨库检索数据库连接Webfeat MetaLib [分类号] G250.73 Review of Cross Searching Technique for Heterogeneous Database Huang Di Shanghai Jiaotong University Library, Shanghai 200030 [Abstract] Cross searching technique for heterogeneous database is core technology of integrating electronic resource. The paper has introduced the character of heterogeneous database, the technology of heterogeneous databases connection and information exchanging. It also discussed the function of cross retrieval system for heterogeneous databases. The paper has also included a survey of foreign products in cross database searching. [Keywords] Heterogeneous databases Cross database searching Database connection Webfeat MetaLib 1．引言 近几年，图书馆通过引进和自建数据库，已使电子资源的建设具有相当规模，电子文献在文献服务中所占的比重也不断增加。在继续加强电子资源建设的同时，图书馆开始更加关注电子资源的管理工作，整合已有的资源，将不同类型、不同结构、不同环境、不同用法的各种异构数据库纳入统一的检索平台，以便于用户更方便、更高效地获取信息。 2．数据库的异构特征 图书馆要整合的数据库主要包括：书目数据库(OPAC)、题录/文摘数据库、全文数据库、电子期刊和电子图书、相关的WEB网站等。这些数据库分布在不同的服务器，由不同的信息服务公司和出版社提供、或由图书馆自建，成为各具不同特性的异构数据库，其异构特征表现为以下几个方面： 2.1 数据模型的异构分层次、网状、关系和面向对象4种。 2.2 数据结构不同如ORACLE与Sybase数据库物理模型异构、数据结构不同，而有些数据还是半结构或非结构的。 2.3 系统控制方式不同有集中式与分布式。 2.4 计算机平台的异构从巨、大、中、小型机到工作站、PC。 2.5 通信协议的不同有Z39.50、HTTP及非标准等。 2.6 通信结构模式的不同有主从结构、客户机/服务器模式、浏览器/服务器模式。 2.7 操作系统的异构有UNIX、NT、OS／2、Apache、Sun Solaris、Linux等。 2.8 网络的异构有LAN、WAN、以太总线结构与令牌环结构等。 3．异构数据库连接与存取的相关技术
基于异构计算的光刻机曝光分系统剂量控制板的分析与设计_张南峰
一、引言 光学光刻得以延续生命的首要条件也是最重要的条件是提高光学曝光设备的性能。从物理结构上描述，步进扫描光刻机由激光光源系统、光束传输系统、照明光学系统、投影光学系统、掩模台系统和工件台系统等几部分组成。在整个光刻机系统中，曝光分系统最为复杂，它直接决定了光刻机的主要性能参数：光刻分辨力、套刻精度和产量。它主要完成光束调理，满足曝光剂量控制所需的均匀性、实时性、高可靠性、高精度等要求。 曝光分系统从结构上可以分为三个 子系统：准分子激光器、照明器和投影物 镜。曝光分系统的主要功能是参与光刻机系统的同步控制，并确保硅片每一次以正确的剂量曝光。剂量控制作为曝光分系统驱动的一部分，完成衰减器控制、激光器控制、剂量控制等功能。 二、剂量控制板功能定义 剂量控制板（Dose Control Board，DCB）的主要功能分为三部分，一是通过实现与被控对象的通信协议，完成对被控对象的控制；二是采集照明分系统中各相关对象状态并发送给上位机；三是通过采集并分析来自能量探测（Energy Detection，ED）传感器，能量斑传感器（Energy Spot Sensor，ESS）的信号直接控制激光器（Laser）与可变衰减器（Variable Attenuator，VA）完成曝光流程控制和剂量控制。 根据DCB 的主要功能并结合板卡自身调试，易维护的需求，将其功能需求划分如下： 1.管理各种应用和测试流程，实现剂量控制算法，监控DCB 状态。 2.管理与上位机的通信，数据交换区；管理看门狗。 3.管理各种外部的接口，包括：激光器（Laser），压力温度互锁板（Pressure and Temperature Interlock，PTI），可变衰减器（VA），能量探测传感器（ED）和能量斑传感器（ESS）。 4.板卡在线调试。 5.为各个设备供电。 DCB 的整体功能框图如图1所示。由于剂量控制板的接口较多，而且需要实现剂量控制算法，有一定的运算量。因此，考虑采用异构计算的DSP+FPGA 架构。DSP 主要实现剂量控制算法，FPGA 主要实现接口和存储空间管理。 三、剂量控制板单元设计 根据以上所述的DCB 的功能需求， 可以将其分为以下几个主要单元：流程管理单元、与上位机通信单元、外部设备接口管理单元、调试单元和供电单元。下面分别对相应单元进行详细介绍。 1.流程管理单元 板卡实现的各种应用和测试流程在该单元中完成。该单元的主体应该是一块嵌入式处理器芯片，通过编程实现照明分系统需要的特定功能，如曝光流程控制，曝光剂量控制。设计采用DSP 芯片对曝光流程，测试流程进行管理，并实现剂量控制算法，其优点在于功能强大，运算速度快，易于编程和维护。 综合考虑选用TI 公司C6000系列TMS320C6713BGDP 芯片，其特点： 主频可达300MHz ；支持浮点数运算；带外部存储器接口（EMIF），几乎可与目前所有类型的存储器直接接口； 基于异构计算的光刻机曝光分系统剂量控制板的分析与设计 张南峰 许武军 赵秋锦 东华大学信息科学与技术学院 上海 201620 黄栋梁 上海微电子装备有限公司 201203 图1 剂量控制板（DCB）功能框图 图2 FPGA 供电电路示意图
移动边缘计算技术概述
第8卷第5期2019$9月 Vol.8No.5网络新媒体技术Sep.2019 ?经典评述- 移动边缘计算技术概述! 洪德坚王雷 (中国科学技术大学信息学院合肥230026) 摘要：移动边缘计算技术MEC是未来5G技术提高服务平台应用能力的重要技术手段#首先介绍了MEC发展历程、优势及基本架构，然后对MEC的三大关键技术进行总结分析,并描述了MEC的三大类应用场景，最后探讨了MEC的发展趋势# 关键词：移动边缘计算，5G未来网，移动互联网应用 Overview of Mobile Edge Computing Technology HONG Dejian,WANG Lal (Universty oS Sciencc and Technology oS China,Hefei,230026,China) AbstracC:Mobile edge ccmputing technology----MEC is an important technical means for improving the application capability oS sere-ice platforms in the future5G technology.This paper first introduccs the development histo-,advantages and basic structure oS MEC, then summarizes and analyzes the three key technologies oS MEC,describes the three major application sccnarios oS MEC,and finally discusses the development trend oS MEC. Keywordt:Mobile edge ccmputing,5G future network,mobile internet application 0引言 随着互联网、移动互联网的飞速发展,用户对网络对流量的需求越来越大，要求也越来越高,为此网络面临的压力越来越大，为更快处理网络中用户需求，移动边缘计算技术(Mobile Edga Computing,MEC)应运而生，目前,MEC已成业界热点话题# MEC由国际标准组织ETSID(European Telecammunications Standards Institute)(欧洲电信标准协会)提出，是基于5G演进架构、将基站与互联网业务深度融合的技术。经过几年的推进，目前关于MEC业界已经形成共识：MEC将是建设5G网络边缘云的普遍模式，或将成为5G业务发展的“试金石”&1]o 本文将对MEC进行相关探讨。主要包括4部分内容，第1部分MEC研究现状和基本架构，第2部分是对MEC主要3大关键技术进行研究，第3部分内容是MEC典型的应用场景研究，第4部分内容是MEC未来发展和展望。 1MEC发展历程、优势及基本架构 移动边缘计算MEC概念最初于2013年出现。HM与Nokia Siemens网络当时共同推出了一款计算平台，可在无线基站内部运行应用程序，向移动用户提供业务。欧洲电信标准协会ETSI于2014年成立移动边 本文于2018-08-01收到，2018-08-16收到修改稿。 *基金项目：工信部"新一代宽带无线移动通信网”重大专项子课题(2017ZX03001019-004)
并行计算(陈国良版)课后答案
第三章互连网络 对于一颗K级二叉树（根为0级，叶为k-1级），共有N=2^k-1个节点，当推广至m-元树时（即每个非叶节点有m个子节点）时，试写出总节点数N的表达式。 答： 推广至M元树时，k级M元树总结点数N的表达式为： N=1+m^1+m^2+...+m^（k-1）=(1-m^k)*1/(1-m); 二元胖树如图所示，此时所有非根节点均有2个父节点。如果将图中的每个椭圆均视为单个节点，并且成对节点间的多条边视为一条边，则他实际上就是一个二叉树。试问：如果不管椭圆，只把小方块视为节点，则他从叶到根形成什么样的多级互联网络 答：8输入的完全混洗三级互联网络。 四元胖树如图所示，试问：每个内节点有几个子节点和几个父节点你知道那个机器使用了此种形式的胖树 答：每个内节点有4个子节点，2个父节点。CM-5使用了此类胖树结构。 试构造一个N=64的立方环网络，并将其直径和节点度与N=64的超立方比较之，你的结论是什么 答：A N=64的立方环网络,为4立方环（将4维超立方每个顶点以4面体替代得到），直径d=9，节点度n=4 B N=64的超立方网络，为六维超立方（将一个立方体分为8个小立方，以每个小立方作为简单立方体的节点，互联成6维超立方），直径d=6，节点度n=6 一个N=2^k个节点的 de Bruijin 。 。。。试问：该网络的直径和对剖宽度是多少 答：N=2^k个节点的 de Bruijin网络直径d=k 对剖宽带w=2^(k-1)
一个N=2^n个节点的洗牌交换网络如图所示。试问：此网络节点度==网络直径==网络对剖宽度== 答：N=2^n个节点的洗牌交换网络，网络节点度为=2 ，网络直径=n-1 ，网络对剖宽度=4 一个N=（k+1）2^k个节点的蝶形网络如图所示。试问：此网络节点度=网络直径=网络对剖宽度= 答：N=（k+1）2^k个节点的蝶形网络，网络节点度=4 ，网络直径=2*k ，网络对剖宽度=2^k 对于如下列举的网络技术，用体系结构描述，速率范围，电缆长度等填充下表中的各项。（提示：根据讨论的时间年限，每项可能是一个范围） 答： 如图所示，信包的片0，1，2，3要分别去向目的地A，B，C，D。此时片0占据信道CB，片1占据信道DC，片2占据信道AD，片3占据信道BA。试问： 1）这将会发生什么现象 2）如果采用X-Y选路策略，可避免上述现象吗为什么 答： 1）通路中形成环，发生死锁
边缘云计算技术及标准化白皮书(2018)
边缘云计算技术及标准化白皮书（2018） 编写单位：阿里云计算有限公司 中国电子技术标准化研究院 等 2018年12月12日联合发布
内容摘要 随着5G、物联网时代的到来以及云计算应用的逐渐增加，传统的云计算技术已经无法满足终端侧“大连接，低时延，大带宽”的需求。随着边缘计算技术的出现，云计算将必然发展到下一个技术阶段，将云计算的能力拓展至距离终端最近的边缘侧，并通过云边端的统一管控实现云计算服务的下沉，提供端到端的云服务，由此产生了边缘云计算的概念。为了积极引导边缘云计算技术和应用发展，以及边缘云计算相关标准的制定，我们编写本白皮书，其主要内容包括： 一、定义边缘云计算的概念。首先梳理了目前边缘计算的概念；其次对边缘云计算进行了定义和详细的描述；然后阐述了对边缘计算与边缘云计算之间的关系。 二、边缘云计算的典型应用场景。通过列举边缘云计算的典型应用场景，分析了边缘云计算技术在各个应用场景中关键成功因素。 三、边缘云计算的技术特点。边缘云计算具备6大特点，包括低延时、自组织、可定义、可调度、高安全和标准开放。 四、边缘云计算标准化需求以及标准化建议。通过对边缘云技术的分析，给出相应的标准化建议，包括5大类标准：基础标准、技术标准、管理标准、安全标准和行业及应用标准。
编写单位（排名不分先后） 阿里云计算有限公司 中国电子技术标准化研究院（工业和信息化部电子工业标准化研究院） 中国联合网络通信有限公司研究院 中移（苏州）软件技术有限公司 广州虎牙信息科技有限公司 参编人员 白常明朱松张大江陈志峰杨丽蕴王泽胜陈行 高莹姜倩刘晨杨鹏赵越鹏赵娇娇张瑞增 徐雷毋涛侯乐赵怡辛盛刘亚丹杨智林 于新林周升曹维国董陈强李静远王广芳曾林青 张毅萍熊鹰王文娟高俊富王政惠何云飞朱照远 杨敬宇 版权声明 本白皮书版权属于中国电子技术标准化研究院和阿里云计算有限公司，并受法律保护。转载、摘编或利用其它方式使用本白皮书文字或者观点的，应注明“来源：边缘云计算技术及标准化白皮书（2018）”。违反上述声明者，将追究其相关法律责任。
人工免疫系统及其算法综述
基于异构网络环境的人工免疫系统及其算法研究综述 摘要：人工免疫作为一种新型的研究领域，有着广泛的应用范围，人工免疫算法的研究也已成为人工智能研究领域的一个重要内容，它突出地体现了现代科学发展的多层次、多学科和多领域的相互渗透、相互交叉和相互促进的特点。因此，将人工免疫系统的原理应用在计算机领域有着重要的理论意义和实际应用价值。本文详细介绍了几种常见的免疫算法机理，并指出了人工免疫系统的研究方向。 关键词：人工免疫系统，人工免疫算法 1、人工免疫系统介绍 1.1 人工免疫系统 20世纪70年代，Jerne[1,2]首先提出了人工免疫系统的网络假说，并以此开创了独特型网络理论。独特型网络理论为人工免疫系统以后的应用和研究提供了理论指导，并发展成为人工免疫的基础理论之一。 Perelson[3]在独特型网络理论的基础上进一步给出了免疫网络的数学框架，从而加快了人工免疫系统在计算机科学方面的发展。1986年，Farmer【4】基于免疫网络的假说，构造了一个免疫系统的动态模型，并提出了一些学习算法的构造思想。此后Forrest 又提出了阴性选择算法，他的工作对于人工免疫系统的发展尤其是在信息安全领域应 用的发展具有十分重要意义。随后的研究者不断从生物免疫系统中吸取精髓，使之广泛用于优化、数据分析、机器学习、聚类分析、模式识别、故障诊断、机器人控制、自适应控制领域、计算机及网络安全领域等各个应用领域。人工免疫系统主要关注的是用计算和数学模型对免疫学进行模拟，更好地了解免疫系统。人工免疫包括：免疫系统，遗传系统和神经系统。 按照目前人们普遍接受的观点，基于免疫系统仿生机理开发的入工免疫系统[9-12]的理论研究主要在集中在人工免疫网络模型 和人工免疫算法两个方面。针对人工免疫网络模型的研究多集中在以Jerne的独特性免疫网络为基础的不同模型仿真实验上。而针对人工免疫算法的研究主要是在已有系统 模型的基础上，制定一些目的性较强的计算方法或实施策略，主要包括免疫遗传算法、克隆选择算法、阴性选择算法和免疫学习算法等。 1.2 人工免疫系统处理特性 从信息处理的角度上分析，人工免疫系统具有如下特点： （1）多样性：免疫系统抗体库的多样性特征，能及时对不同类型的入侵抗原进行有效的保证和消除。 （2）容错性：免疫系统在分类和响应中突发的一些比较小的信息处理错误不会使整个信息处理结果造成严重影响。 （3）分布自律性：免疫系统没有集中控制系统，它是由许多局部的并且相互作用的基本信息单元联合起来达到对全局的保护。 （4）动态稳定性：免疫系统要消除各种外来的不断变化的入侵抗原，并保持整个系统的稳定。 （5）自适应鲁棒性：免疫系统具有非常强的自我学习能力，并且通过此学习使其成为能够随环境不断变化而不断改变和完善的一个自适应型的鲁棒进化系统。 2、免疫算法[6-8]介绍 人工免疫系统是借鉴免疫系统机理特点和功能的智能系统，具有广泛的应用和理论基础。在此着重阐述免疫算法的研究和AIS的应用研究。 2.1 免疫遗传算法 为了使遗传算法在个体多样性和群体收敛性之间取得平衡，并克服遗传算法的缺
像差综述
[像差专题]球差、彗差、像散、场曲、畸变以及色差 概念 1。球差：由主轴上某一物点向光学系统发出的单色圆锥形光束，经该光学系列折射后，若原光束不同孔径角的各光线，不能交于主轴上的同一位置，以至在主轴上的理想像平面处，形成一弥散光斑（俗称模糊圈），则此光学系统的成像误差称为球差。 2。慧差：由位于主轴外的某一轴外物点，向光学系统发出的单色圆锥形光束，经该光学系列折射后，若在理想像平面处不能结成清晰点，而是结成拖着明亮尾巴的慧星形光斑，则此光学系统的成像误差称为慧差。3。像散：由位于主轴外的某一轴外物点，向光学系统发出的斜射单色圆锥形光束，经该光学系列折射后，不能结成一个清晰像点，而只能结成一弥散光斑，则此光学系统的成像误差称为像散。 4。场曲：垂直于主轴的平面物体经光学系统所结成的清晰影像，若不在一垂直于主轴的像平面内，而在一以主轴为对称的弯曲表面上，即最佳像面为一曲面，则此光学系统的成像误差称为场曲。 5。畸变：被摄物平面内的主轴外直线，经光学系统成像后变为曲线，则此光学系统的成像误差称为畸变。6。色差：由白色物点向光学系统发出一束白光，经该光学系列折射后，组成该束白光的红、橙、黄、绿、青、蓝、紫等各色光，不能会聚于同一点，即白色物点不能结成白色像点，而结成一彩色像斑的成像误差，称为色差。 球差、慧差所引起的成像模糊现象称为光晕。
像散：由位于主轴外的某一轴外物点，向光学系统发出的斜射单色圆锥形光束，经该光学系列折射后，不能结成一个清晰像点，而只能结成一弥散光斑。当前后移动像平面至某一位置（弧矢像面）时，弥散光斑变成垂直于光学系统弧矢面的短线s 。 当前后移动像平面至另一位置（子午像面）时，弥散光斑又变成垂直于光学系统子午面的短线t 。在子午像面和弧矢像面之间可以找到一弥散光斑最小的成像平面，而在其余位置只能得到一介椭圆形弥散光斑，则
并行计算课后答案
第三章互连网络 3.1 对于一颗K级二叉树（根为0级，叶为k-1级），共有N=2^k-1个节点，当推广至m- 元树时（即每个非叶节点有m个子节点）时，试写出总节点数N的表达式。 答： 推广至M元树时，k级M元树总结点数N的表达式为： N=1+m^1+m^2+...+m^（k-1）=(1-m^k)*1/(1-m); 3.2二元胖树如图3.46所示，此时所有非根节点均有2个父节点。如果将图中的每个椭圆均视为单个节点，并且成对节点间的多条边视为一条边，则他实际上就是一个二叉树。试问：如果不管椭圆，只把小方块视为节点，则他从叶到根形成什么样的多级互联网络？ 答：8输入的完全混洗三级互联网络。 3.3 四元胖树如图3.47所示，试问：每个内节点有几个子节点和几个父节点？你知道那个机器使用了此种形式的胖树？ 答：每个内节点有4个子节点，2个父节点。CM-5使用了此类胖树结构。 3.4 试构造一个N=64的立方环网络，并将其直径和节点度与N=64的超立方比较之，你的结论是什么？ 答：A N=64的立方环网络,为4立方环（将4维超立方每个顶点以4面体替代得到），直径d=9，节点度n=4 B N=64的超立方网络，为六维超立方（将一个立方体分为8个小立方，以每个小立方作为简单立方体的节点，互联成6维超立方），直径d=6，节点度n=6 3.5 一个N=2^k个节点的de Bruijin 网络如图3.48。 。。。 试问：该网络的直径和对剖宽度是多少？ 答：N=2^k个节点的de Bruijin网络直径d=k 对剖宽带w=2^(k-1) 3.6 一个N=2^n个节点的洗牌交换网络如图3.49所示。试问：此网络节点度==？网络直径==？网络对剖宽度==？ 答：N=2^n个节点的洗牌交换网络，网络节点度为=2 ，网络直径=n-1 ，网络对剖宽度=4 3.7 一个N=（k+1）2^k个节点的蝶形网络如图3.50所示。试问：此网络节点度=？网络直径=？网络对剖宽度=？ 答：N=（k+1）2^k个节点的蝶形网络，网络节点度=4 ，网络直径=2*k ，网络对剖宽度=2^k 3.9 对于如下列举的网络技术，用体系结构描述，速率范围，电缆长度等填充下表中的各项。（提示：根据讨论的时间年限，每项可能是一个范围）
“3S”集成技术研究现状的综述
“3S”集成技术研究现状的综述 摘要：目前“3S”技术发展迅猛，“3S”集成技术已成为当今科学领域的研究前沿，西欧、北美等与其它发展中国家推动着“3S”技术向着更深更广的领域发展。本文先概述了GIS，RS，GPS三者的内涵，之后着重从参数集成，系统集成，功能集成三个角度阐述“3S”集成技术在国内外的研究现状，并介绍了“3S”集成在农林业、动态监测方面的发展。 关键词：“3S”技术，参数集成，功能集成 “3S”是GIS(地理信息系统)，RS(遥感)和GPS(全球定位系统)的统称。近年来，现代空间信息技术的综合应用飞速发展，使人们能及时连续不断的获得有关地球表层及其环境的大量几何物理信息，形成地球空间数据流和信息流，其最基本的技术核心就是“3S”技术。 1、“3S”技术概述 “3S”技术即利用GIS的空间查询、分析和综合处理能力，RS的大面积获取地物信息特征，GPS快速定位和获取数据准确的能力，三者有机结合形成一个系统，实现各种技术的综合。作为目前对地观测系统中空间信息获取、存贮管理、更新、分析和应用的3大支撑技术，它们是现代社会持续发展、资源合理规划利用、城乡规划与管理、自然灾害动态监测与防治等的重要技术手段，也是地学研究走向定量化的科学方法之一。从20世纪90年代开始，“3S”集成日益受到关注。 Michael Goodchild认为GIS是“采集、存储、管理、分析和显示有关地理现象信息的综合系统”。 Bernhardsen[1992]，Jones[1997]，Burrough和 McDonnell[1998]，Demers[2000]，以及Longley[2001]等也都曾提出过GIS的基本概念。美国UCGIS提出了GIS是在计算环境中解决地理问题的概念和方法 （https://www.wendangku.net/doc/3f16371236.html,，2003）。 GIS的定义是多元化的，学术界，产业界，政府在不同的领域就有不同的关注重点。 30多年的GIS技术发展使GIS在数据库系统，分析模型等方面有长足进步。地理信息科学，空间信息科学越加受到关注，数据结构也已发展到面向对象的数据模型和多库一体化，表达技术向着多比例尺、多尺度、动态多维和实时三维可视化的方向发展。网络使GIS发展为网络上的分布式异构系统，也促使了空间互操作的迅速发展，LBS（基于位置的服务）和MLS（移动定位服务）则是其突出反映。多源数据集成，知识挖掘和知识发现等也是GIS的研究重点。 遥感，即RS，作为一个术语出现于1962年，而遥感技术在世界范围内迅速的发展和广泛使用是在1972年美国Landsat-1成功发射并获取了大量卫星图像之后。近年来遥感发展更加迅猛。其主要研究内容如下所示：
基于Abaqus软件的并行计算异构集群平台的搭建
第31卷第5期 2011年10月地震工程与工程振动JOURNAL OF EARTHQUAKE ENGINEERING AND ENGINEERING VIBRATION Vol．31No．5Oct．2011收稿日期：2011－05－27；修订日期：2011－07－25 基金项目：国家公益性行业（地震）科研专项（200808022）；江苏省自然科学基金项目（BK2008368） 作者简介：毛昆明（1985－），男，博士研究生，主要从事轨道交通引起的环境振动方面研究.E- mail ：kun -ming@yeah．net 通讯作者：陈国兴（1963－），男，教授，博士，主要从事土动力学与岩土地震工程研究.E- mail ：gxchen@njut．edu．cn 文章编号：1000－1301（2011）05－0184－06 基于Abaqus 软件的并行计算异构集群平台的搭建 毛昆明，陈国兴 （南京工业大学岩土工程研究所，江苏南京210009） 摘要：在异构集群上充分利用新、旧硬件资源调度计算任务是实现集群高性能并行计算的难点。 通过测试已搭建集群服务器的CPU 和内存对Abaqus 软件计算速度的影响，发现CPU 的主频对 Abaqus /Explicit 模块计算速度的影响大，CPU 的缓存对Abaqus /Standard 模块速度影响大；当内存满 足计算任务的最小需求时， 增加内存对计算速度无任何影响；当内存不足时，计算速度会大幅减慢。据此测试结果，新增4台服务器作为计算节点和一台Infiniband QDR 交换机作为交换节点，搭建了新 的异构集群， 性能测试结果表明：相对于千兆以太网络交换机，Infiniband QDR 交换机的并行计算效率更好，且集群的计算节点越多越显著；Abaqus /Standard 模块并行计算效率的提高幅度要比Abaqus / Explicit 模块的稍高一些。针对异构集群硬件构架相差较大的2批新、旧硬件，设置了2个管理节点、 2个网络节点、2个存储节点，充分利用了新、旧硬件资源，高效地实现了在一个异构集群平台上提交 与下载任务。 关键词：异构集群；Abaqus 软件；并行计算；Infiniband QDR 交换机 中图分类号：P315．69文献标志码：A Construction of parallel computing heterogeneous cluster platform based on Abaqus software MAO Kunming ，CHEN Guoxing （Institute of Geotechnical Engineering ，Nanjing University of Technology ，Nanjing 210009，China ） Abstract ：Taking full advantage of new and old hardware resources on the heterogeneous cluster to schedule compu-ting jobs is a difficult point in the realization of high performance parallel computing．The influence of servers ’CPU and memory on computing speed of Abaqus software on the cluster which has been constructed is tested．The conclusions are drawn ：CPU clock speed has a great effect on the computing speed of Abaqus /Explicit module and CPU internal cache has a great effect on computing speed of Abaqus /Standard module．When memory satisfies the minimum requirement of a computing job ，increasing memory has no effect on the computing speed．When memory is insufficient ，computing speed will slow down sharply．According to the testing results ，four servers as the compu- ting nodes and an Infiniband QDR switch as the network node are added ， and then the heterogeneous cluster is con-structed．Parallel computing speed of the Infiniband QDR switch is tested ，and the result shows that the parallel effect of the Infiniband QDR switch is superior to the gigabit ethernet switch．The more the number of computing nodes is ，the better the parallel effect is．Abaqus /Standard module ’ s elevated range of parallel computing efficien-cy is slightly better than Abaqus /Explicit module ’s．Specific to two groups of new and old equipment whose archi-