1.1.2超级计算机，集群和分布式计算

1.1.2超级计算机，集群和分布式计算

超级计算机通常是指性能方面处于世界领先地位的计算机，通常具有数千个处理器以及经过特殊设计的内存和I / O系统. 他们使用的体系结构与普通的个人计算机有很大的不同，并且所使用的技术会随着时间和特定应用程序而不断变化. 尽管如此，超级计算机和PC之间的关系仍然非常紧密. 超级计算机使用的某些处理器也可以在PC市场上找到. 超级计算机使用的某些技术，例如SIMD矢量机，多核处理器和处理器封装技术，也已在普通计算机中普及. 可以将支持CUDA的GPU视为由多个矢量处理器组成的超级计算机，其性能的确可以与小型超级计算机相提并论. 为了将更多的资源用于计算，过去的超级计算机接口通常非常简单，并且经常移除图形卡以降低功耗. 引入CUDA技术后，越来越多的超级计算机开始安装GPU，以提高性能并降低计算成本.

计算机集群（称为集群）是高度紧密协调的系统，可以通过一组松散集成的计算机软件和/或硬件来完成计算工作. 分布式计算将大量的计算任务和数据分成小块，这些块和数据由多台计算机分别计算. 上传计算结果后，将结果统一并合并以获得结果，组织相对松散. 两者通常都使用网络连接每个节点，并且其性价比要高于专用超级计算机. 例如，用于蛋白质折叠计算的Folding @ home分布式计算项目现在有大约十万台计算机参与其中，其计算能力甚至超过了大多数超级计算机. 值得一提的是，在这个项目中高性能计算机集群 方案，只有11,370个支持CUDA的GPU提供了全部计算能力的一半；虽然总共有208,268个运行Windows的CPU，但它们只能实现198万亿个浮点运算. 这相当于该项目总处理能力的6％.

当前在开发超级计算机，集群和分布式计算程序中常用的工具是MPI（消息传递接口）. MPI是一个免费的开源库，可以由C / Fortran77 / C ++ / Fortran90调用，并且几乎所有并行计算机制造商都支持它. 它是一种消息传递编程模型高性能计算机集群 方案，广泛用于多种类型的并行机中，特别适用于分布式存储并行机和服务器集群.

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