計算機并行處理技術

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計算機并行處理技術范文第1篇

關鍵詞：電力系統分析計算并行處理分 布式處理

中圖分類號：F470.6 文獻標識碼：A

引言：

并行處理是一種極有發展前途的技術。復雜故障計算是電力系統仿真計算中最重要、計算量最大的部分之一,己經成為大型電力系統實時仿真的瓶頸。由于求解故障端口間等值阻抗的復雜性, 傳統方法不適用于并行處理。作者提出了一種可用于大型電力系統數字仿真的復雜故障并行計算方法。算法中采用了故障處理局部化、降維網絡方程的構造和線性方程組并行處理等多種技術, 以減少并行計算量和通訊量。

1 并行處理技術概述

并行處理僅有不足20 年的歷史, 是半個世紀來在微電子、印刷電路、高密度封裝技術、高性能處理機、存儲系統、設備、通信通道、語言開發、編譯技術、操作系統、程序設計環境和應用問題等研究和工業發展的產物。并行處理已成為現代計算機的關鍵技術之一, 并以不同的方式, 在不同的級別上滲透到其他應用領域。

計算機應用可以歸納為向上升級的4 類: 數據處理、信息處理、知識處理和智能處理。無論是哪種處理, 都具有能同時進行運算或操作的特性, 稱為并行性。并行性在不同的處理級別中可表現為多種形式, 如先行方式, 流水方式, 向量化、并發性、同時性、數據并行性、劃分、交叉、重疊、多重性、重復、時間共享、空間共享、多任務處理、多道程序、多線程方式和分布式計算。開發并行性的目的是為了能用并行處理來提高計算機的求解效率。并行處理是通過兩個或多個處理器以及處理器之間的通信系統的協作完成問題的求解。它著重于發掘被求解問題中的并行性, 使其達到較高的級別。

分布式處理是利用計算機網絡來實現并行處理的一種技術。網絡中各計算機以并行方式共同完成某項事務處理, 或將一個大處理流程分開由各點計算機處理, 在網絡內各計算機彼此能相互存取信息和尋址, 多個計算機同時工作這一點對用戶來說是透明的。

并行處理技術是硬件、軟件、語言、算法、性能評價等多方面技術的綜合。可以分為: 并行系統結構、并行算法、并行操作系統、并行語言及其編譯系統等。

并行系統結構研究以何種方式將眾多的處理機與存儲系統、1/ 0 系統組成一個完整的并行處理系統的技術問題, 如硬件的器件和互聯拓撲結構的選擇, 同步通信機制的設置, 以及并行軟件的配置等。并行操作系統用于支持并行處理, 實現進程(或線程) 間的通信和負載均衡等問題。目前并行操作系統主要有多處理機并行操作系統和多計算機操作系統。

2 并行處理技術在電力系統中的應用

2.1 在潮流問題中的應用

潮流問題描述了電力系統的穩態情況, 因而潮流公式或經過一些修改的潮流公式是優化潮流和暫態穩定等重要問題的基本成分。一個有效的潮流并行化方法同樣也會有助于加快其它問題的求解, 因而早期關于并行處理在電力系統中應用的研究主要集中于并行化潮流問題的求解上。雖然問題并沒有解決, 但近年來關于這方面的報道明顯減少了。

潮流計算是求解一組由潮流方程描述的非線性代數方程。傳統的串行解法充分利用了稀疏矩陣技術、三角分解前代/ 回代技術、節點優化編號技巧和快速分解法, 使得潮流計算已經能夠在線運行, 從而大大減小了并行化潮流計算的動力。

已有的并行化潮流計算的許多工作都集中在并行化三角分解、前代/ 回代上, 如: 通過對矩陣的重新組合分塊來發掘并行性; 降低由最大因子路徑長度決定的順序執行步數; 采用適合于向量機的向量化算法; 多重因子分解方案和稀疏逆因子方案; 基于電力系統運行模式及人工神經網絡的潮流并行算法; 利用超立方體結構尋找穩態穩定大矩陣的特征值和特征向量。在超立方體結構并行機上的一個實踐表明, 快速分解牛頓潮流法的并行算法可以獲得近似10 的加速比。在B al a nc e 和A li a nt 共享內存并行機上, 松弛牛頓法也可以獲得幾乎相同的加速比腳。

2. 2 在電力系統暫態穩定中的應用

電力系統暫態穩定分析需要求解描述旋轉運動的時變微分方程和描述電網的代數方程, 這組微分代數方程(D A E ) 具有多種非線性, 數值方法中的逐步積分法被用來獲得時域解。如果通過并行處理技術, 能極大地提高速度, 在線暫態穩定分析也將具有很好前景。

將暫態穩定問題并行化有兩個途徑: 1. 將系統的變量分組, 稱為( 變量) 空間并行化; 2.使幾個時間段可以同時求解, 稱為時間并行化。非常明顯的空間并行化是將微分方程分解成每個發電機一組的多個方程組, 而由代數方程提供它們之間的藕合。時間上的并行是形成每個時間段的牛頓方程, 然后同時求解。龍格庫塔法和隱式積分法也被并行化過, 但問題的分解和隨之而來的松弛會產生許多新的變量, 使求解復雜化。有的先將網絡方程分解, 然后在微分方程或差分化的方程組上實施松弛法, 如對微分方程實施的波形松弛法。有的將差分化的微分方程和代數方程一起, 對每一個系統變量在所有的時間段中通過皮卡德( Pi ca rd ) 松弛法分解并同時求解, 從而提供在時間和空間上最大程度并行化的方法。有的在頻域中將暫態穩定問題向量化以獲得并行性。上述方法的共同困難是收斂性較差, 通常要經過更多的迭代次數才能收斂, 有時甚至難以收斂。

對暫態問題的細粒度并行化, 也遇到了許多困難, 所獲得的效果不很理想。為此粗粒度的并行化也被研究過, 如通過同時計算在不同節點上的故障來并行化, 當S Y R E IJ 穩定計算程序在一個16 節點的超立方體計算機上實現時, 可以獲得一個數量級的加速比。與之相似的是在一個基于D O S 共享內存的多處理機上的實驗也表明, 多區域可靠性計算、采用蒙特卡洛法的水電發電費用仿真和針對不同故障的矯正方案計算, 是可以被高效并行化的。

3 對并行處理在電力系統應用的若干看法

3.1 充分利用已有的分解/ 聚合技術

在并行處理成為一個研究熱點之前, 已經從時間和存儲角度出發, 針對電力系統的一些問題開發了分解/ 聚合的方法, 即將大問題分解, 在串行機上分別求解, 然后聚合得出整個問題的解。所以在并行處理中, 應充分利用這些已有的分解/ 聚合技術, 對所要求解的大問題進行合理的分解, 調節子問題間的禍合度、相關性, 使整個問題的求解效率最高。

3.2 結合問題本質選擇合理的并行粒度

由以上分析可知, 在電力系統基本問題的數學結構中, 并沒有顯著的內在的并行性。開發細粒度的并行算法(如在潮流問題中和電磁暫態問題中), 難度很大。并行計算理論、并行處理系統(硬件、語言、編譯器)等方面的不成熟, 也為開發細粒度的并行算法造成了障礙。而類似于在暫態穩定分析中, 對不同算例計算的并行; 能量管理系統中, 基于功能劃分的并行; 系統規劃中, 基于不同方案的并行等, 都是在粗粒度上的并行, 各并行子問題間的相關性很少或沒有相關性, 從而可以獲得很高的并行加速比, 并能充分利用現有的網絡資源、計算機資源、軟件資源,使系統的性能價格比較高。

3.3 加強測試與評估

以往的研究大部分都集中在并行算法的開發上, 算法在并行處理系統上的測試很少, 僅有的測試結果并不很理想, 在并行加速比的強壯性方面, 也并未提供有價值的信息。實際上, 計算的效率取決于并行算法對并行處理系統的適應程度。對于一個特定問題的一種并行化方案, 必須在實際的并行處理系統上對大量不同的算例進行測試、評估。

3.4 考慮生產的實際需要

并行處理的根本目的是以盡可能小的代價獲得盡可能高的生產效率。并行處理的開發要依據生產需要, 并不是任何問題都需要或適合于并行處理。由于單個處理器能力的提高, 使得某些問題采用串行算法在一臺計算機上也能滿足要求, 因而對這些問題進行并行化研究的實用價值就很小。

4 結語：

并行處理技術的發展, 為解決電力系統問題提供了一個頗具吸引力的機會。但由于并行處理技術的研究剛剛起步, 并行處理的理論、軟硬件技術和有關并行處理應用的實踐經驗, 都還在不斷地完善之中, 如何有效地將并行處理技術同電力系統問題結合起來, 滿足電力生產的需要, 需要認真考慮。本文首先簡述并行處理及其分布式實現, 接著對并行處理在電力系統中的應用進行了分析。

參考文獻：

1.黃凱.高等計算機系統結構— 并行性、可擴展性、可編程性. 清華大學出版社, 廣西科學技術出版社, 1 9 9 5

2.張德富. 并行處理技術. 南京大學出版社, 1 9 9 2

計算機并行處理技術范文第2篇

關鍵詞：供應鏈軟件模型；VMI架構；Map/Reduce；Agent

中圖分類號：TP315

1 相關工作

1.1 云計算與Map/Reduce

隨著互聯網信息化和數據量的快速發展，各領域需要處理的數據規模已上升為海量級，同時對數據的處理效率也提出了更高的要求。在這種情況下，“云計算”應運而生。云計算是由大量計算機組成的集群，分布式資源虛擬化資源池模式，用戶能夠以并行通信的方式按需求獲取計算能力、存儲空間和網絡服務，從而提供高性價比的商業計算模式。云計算的特點是海量的分布式數據，大量的并行處理任務，而傳統的并行編程模型，如MPI在使用過程中具有一定的局限性，客觀上需要一種新型并行編程框架。Map/Reduce正是一種使用方便的并行編程框架，可以很大程度上降低并行系統的設計難度，用戶在處理大規模數據時可以把主要精力集中在Map函數和Reduce函數設計上，而不需要關注并行計算系統的底層實現問題。正是基于這些特性Map/Reduce已成為云計算平臺上的主流編程模型[1，2]。

1.2 供應鏈與VMI庫存管理

供應鏈管理是一個復雜的系統過程，通過控制企業之間資源的流動，完成物料的采購、物品的生產、庫存管理到商品銷售到終端銷售者手中這一完整的工作流程。供應鏈管理通過對企業資源流動的控制，對降低企業成本、提高生產經營效益具有重要意義。庫存管理是供應鏈管理的重要環節，是企業生產、計劃和控制的基礎。為降低企業庫存成本各種庫存管理模式應運而生，其中以供應商庫存管理（Vendor Managed Inventory，VMI）最為普遍。VMI由用戶和供應商共同協商制定庫存控制協議，把用戶庫存的決策權交由供應商，客戶從庫存成本中解放出來；供應商根據零售商的反饋的銷售信息以及現有庫存水平預測市場的需求變化，以及時調整生產計劃和采購計劃，減少庫存量積壓問題，靈活的響應市場需求變化[3]。

1.3 工作流過程管理

工作流是一個綜合的活動，指一類能夠完全自動執行的經營過程，根據一系列過程規則，將文檔、信息或任務在不同的執行者之間進行傳遞與執行[4，5]。工作流技術是工作流管理系統的核心，通過對業務過程的建模，實現工作流指令的自動執行，完成對工作流過程的控制。工作流管理技術能夠實現對用戶業務活動的管理，但是對于涉及多用戶的交互活動缺少適應性，引入Agent技術則可以降低工作流耦合度，同時實現企業之間信息的靈活傳遞。

1.4 結合的必要性

供應鏈的本質是促進各類型企業之間資源利用的合理化以及業務流程的規范化，使用更低的成本滿足供應鏈各節用戶的需求。隨著云計算服務的蓬勃發展，供應鏈的全球化運營已是大勢所趨[6]。基于云平臺，服務供應商不需要為每個商業伙伴開發獨特的解決方案，用戶能夠以更低軟硬件投資獲得更高效的供應鏈服務，而且基于規模化效應，可以降低中小型企業供應鏈系統部署的門檻[7]。基于云計算平臺的供應鏈軟件架構研究是一個嶄新的方向，具有重要的研究意義。庫存管理是企業生產、計劃和控制的基礎，是供應鏈管理系統的重要子系統，目前常見的VMI解決方案是基于多Agent的工作流的庫存管理，VMI庫存系統的工作流程可以描述為通過訂單驅動企業業務活動，而對多個用戶訂單處理具有一定的并行處理空間，因此可以結合Map/Reduce并行編程框架設計基于并行處理的VMI庫存管理系統。

2 基于云計算的供應鏈系統架構

傳統的供應鏈模型由原材料供應商、制造商、分銷商、零售商和終端客戶構成，物流、資金流和信息流在供應鏈上下游動態游動。供應鏈節點企業之間通常是異構的，企業的信息相對孤立，從云計算的角度來看這些構成了云服務的端需求。由傳統供應鏈軟件過渡到“云”端供應鏈的關鍵是傳統資源如何抽象為云端資源，所以基于云服務的供應鏈系統的關鍵功能是分布式資源的抽象與虛擬化、云計算服務的封裝與調度。從業務流程的角度來看供應鏈的云端轉化應包括數據的采集、資源整合、服務的定制、資源的調度等功能模塊。結合云計算與SOA架構模型，“云”端供應鏈系統架構自下而上可以描述為四層模型：物理資源層、虛擬資源池層、云服務層、SOA架構層，其中SOA架構層也可以分解為接口層與訪問層。

物理資源層是整個軟件體系架構中資源的物理實體，由供應鏈上異構的分布式數據源組成；通過各種掃描設備、傳感器把物理資源信息匯集到云平臺，實現供應鏈分布式物理資源的采集過程。資源池層是對物理資源的虛擬化封裝過程，通過接口屏蔽技術、數據格式轉換和語義解析將各種異構的物理資源封裝為可供全局訪問的云資源，并以透明一致的方式提供給平臺的上一層使用。服務層是“云”供應鏈體系架構的核心部分，是實現服務定制與管理的功能模塊，具體可以劃分四大部分，用戶管理、安全管理、資源管理、任務管理。其中任務管理是云端服務調度的核心，通過映射管理、任務調度、任務執行實現供應鏈管理的核心功能，包括供應鏈的流程管理、資源整合、工作流執行等核心服務。SOA架構層通過接口技術、服務技術降低軟件的耦合度，其中接口層為各類用戶提供統一的接口路徑，屏蔽了硬件細節，為用戶提供接入、格式轉換服務。服務面向供應鏈上的企業用為，通過服務技術實現鏈上用戶通過云平臺各種服務請求。

3 基于并行系統的VMI庫存管理系統

3.1 VMI庫存管理工作流分析

隨著面向Agent的軟件工程的提出與進一步發展，Agent已經成為一種開發復雜軟件的新方法。由于Agent是一個多線程的并發系統，每個是松散耦合的結構，是用Agent技術可以增加系統的靈活性與健壯性[8]。供應鏈的工作流管理通常包括訂單管理、供需計劃管理、生產計劃管理、庫存管理、銷售管理和運輸管理等活動。供應鏈上各企業之間的交互主要通過一系列的訂單來銜接，如用戶訂單、采購訂單、運輸訂單等。根據這些活動特點和過程特性，基于的多Agent的供應鏈工作流管理模型，通常有工作流管理與Agent組成，其中Agent分為兩個邏輯層，工作流agent管理層、工作流Agent執行層，每一層由系列的子Agent的構成。管理層Agent主要負責對計劃活動過程的控制，完成企業的計劃任務、控制任務；而執行層Agent則是負責具體企業任務的執行。

VMI庫存管理的特點是，補貨策略由用戶的請求及預測的消費需求共同決定，VMI的運作有兩個重要組成部分，需求預測和補貨策略。消費需求的預測需要供應商掌握用戶的銷售信息及庫存信息，庫存的實際決策者與擁有者轉變為供應商；而補貨策略則需要在供應商與用戶共同制定協議下由供應商來執行。基于這些分析，可以得出VMI供應商庫存管理系統領域需求框架可以展開為 ：庫存協議維護、VMI庫存臺帳維護、庫存控制參數維護、托付訂單處理、連續補貨處理、交貨處理[9]。

VMI的主體工作流程可以描述為：托付訂單――托付訂單處理――連續補貨計劃――交貨處理，這一工作流體現了用戶需求的提出到供應商發貨這一整個過程。供應鏈系統使用訂單來推動供上下游各企業之間的業務流程，而供應鏈上具有多個用戶，每個用戶都會不同的訂單請求，對這一系列訂單的處理的過程具有一定的并行處理空間。因此，可以使用基于并行原理的Map/Reduce模型，降低用戶的訂單處理的復雜度，提高訂單處理的效率。

3.2 VMI庫存管理并行化分析

一個基于Agent工作流的VMI庫存管理系統通常由系統層和實體層組成，實體層包括供應商實體Agent和零售商實體Agent。各零售商實體Agent會向服務器定期反饋銷售信息，工作流服務器控制供應商實體Agent的生產計劃，名字服務器用于實體Agent的注冊、初始化，供應商Agent和零售商Agent相互協商制定具體的庫存控制參數，Agent工作流服務器處理需求預測和補貨計劃。其中零售商實體的托付訂單請求數據以及供應商實體生產計劃的分發數據給都需要通過并行工作單元處理。

以用戶的托付訂單為例，用戶對商品需求的托付訂單的形成是通過連續或定期檢查VMI臺帳系統來確定是否需要對用戶庫存進行補貨，同時也會依據用戶庫存的歷史消耗數據以及庫存控制參數來預測用戶對物品的需求，形成預測需求量，同時用戶也可以主動向供應商發出補貨訂單。零售商實體Agent通過托付訂單提出對某件商品的需求信息，工作流服務器處理托付訂單之后會根據商品信息將生產訂單分發給適合的供應商實體Agent，多個供應鏈實體之間的托付訂單請求與生產訂單分發的處理過程為并行化工作提供了天然的契合條件。供應鏈實體通過并行處理單元向Agent工作流服務器傳遞訂單信息，而并行處理單元則是使用Map/Reduce并行編程框架屏蔽了并行處理的底層細節。托付訂單的格式可以描述為以下形式：

托付訂單：（訂單號，物品編號，訂貨數量，優先級，交貨日期，交貨地點……）。

對于Map/Reduce并行處理單元來說物品編號是關鍵字，商品數量可以作為的統計。訂單數據在Map/Reduce中均匹配為對的形式，即，K表示商品編號，V表示商品數量或者交貨日期等數據。對供應鏈訂單數據的處理流程可以按如下所示：

Map： list

Reduce： list

輸入數據塊的分割Split可以按照零售商的地理位置區域來劃分，分割后的數據塊經過等數量的Map工作機按商品編號關鍵字統計訂貨數量產生中間結果List表，再經過Reduce工作機對中間結果進行規約產生歸約后的訂單，最后把處理后的托付訂單交由Agent工作流服務器處理，由工作流服務器現有庫存信息以及控制控制參數確定后續的庫存管理計劃。

4 總結

企業信息化的發展必然會導致供應鏈軟件遷移到云平臺上，本文提出基于云服務平臺的供應鏈軟件架構模型具有一定的前瞻性，在基于多Agent工作流管理的VMI庫存管理系統中引入Map/Reduce編程框架為云計算在供應鏈中的具體應用提供了一種可選方案，在以后的研究中具有很大的參考意義。

參考文獻：

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計算機并行處理技術范文第3篇

在物聯網環境下，隨著各種異構網絡的接入，產生了各種異構的數據，使物聯網應用程序開發變得更加困難，基于以上問題提出一種面向異構網絡的中間件，采用緩存機制實現對物聯網海量異構數據的存儲，同時引入過濾和并行處理的方法，有效地屏蔽了物聯網數據的異構性。

【關鍵詞】物聯網 中間件 緩存 過濾 并行處理

物聯網是一種建立在互聯網上的泛在網絡，物聯網技術的重要基礎和核心依然是互聯網，在物聯網上的傳感器采集的數據需要通過各種有線和無線的網絡準確地傳遞出去。隨著物聯網及其應用的發展，網絡系統環境的復雜性也隨之增加，物聯網應用程序開發變得更加困難和復雜。由于物聯網技術與其應用密切相關，所以為滿足分布式異構環境的應用要求，實現各應用間的互操作和互通信，為物聯網提供一個統一的技術架構和標準體系顯得尤為重要。

中間件可以將數據過濾和處理等通用功能從所有的上層應用中分離出來，同時為上層應用提供一組通用的應用程序接口用于連接，為上層應用屏蔽底層因使用不同技術而帶來的差異，使得上層應用可以集中于服務層的開發。為了解決物聯網異構網絡與應用層的交互問題，提出利用物聯網中間件將異構網絡組件細節屏蔽起來，為物聯網應用程序開發人員提供一個透明捷徑的開發環境。

1 物聯網中間件模型

物聯網中間件實現異構網絡與應用系統之間數據傳輸、過濾、數據格式轉換，位于物聯網的網絡層與應用層之間。

物聯網中間件由網絡、數據總線和數據處理三個部分構成。網絡獲取各異構網絡的信息包括網絡協議、數據格式和網絡配置。數據總線實現對數據的解析以及數據的傳輸。數據處理層實現對異構數據的處理和過濾。如圖1所示。

1.1 海量數據緩存

物聯網的顯著特點是數據具有海量性，通過網絡傳輸的大量數據如果不進行緩存處理，可能會導致信息丟失。為了實現對異構網絡數據的緩存設計網絡層，同時采用樹形結構解決數據異構問題。

異構網絡在連入物聯網時，對各個異構網絡的網絡協議，數據格式進行記載，由網絡層實現對異構網絡信息的管理。數據解析模塊實現對異構網絡數據的解析，識別異構數據來自哪種類型的網絡，同時采用樹形結構對數據進行存儲。

1.2 數據過濾

數據處理與過濾被一致公認為是物聯網中間件的核心功能之一。因為從異構網絡獲得的數據十分巨大，真正對用戶有意義的數據卻不多。如果不將那些冗余的數據過濾掉，則會帶來三個方面的負擔：

（1） 網絡帶寬方面的負擔，因為需要傳輸大量的數據。

（2）數據處理方面的負擔，因為處理器需要處理大量的數據。

（3）數據存儲方面的負擔，因為數據庫需要存儲大量額外的數據。

中間件接收來自異構網絡的數據，這些數據會存在冗余和錯誤。所以要對數據進行過濾，消除冗余數據。

1.3 數據并行處理

連入物聯網中的網絡多種多樣，網絡傳輸協議和數據格式各不相同，采用并行處理的方法，對不同網絡中的數據分開處理，根據網絡中的信息，對各異構網絡的數據處理器進行設置，將異構數據轉換成格式統一的數據。

2 結論

本文通過對物聯網異構網絡的分析，提出了面向異構網絡的物聯網中間件，基于物聯網數據的海量特性引入緩存機制，采用數據過濾的方法，有效地減少了無用數據的處理，同時采用并行處理策略，實現對異構數據的并行處理。

參考文獻

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計算機并行處理技術范文第4篇

【關鍵詞】計算機技術 改革 結構 空間

1 新時期計算機技術的發展趨勢

1.1 結構化

隨著科技的不斷發展，計算機技術也有所突破，從第一代電子管結構的計算機到第二代元件結構的計算機，一直到我們現在所有的計算機，計算機經過了很多改革，當然，現今使用的計算機也不是最終的計算機結構，計算機技術的發展與應用還需要從計算機的結構上進行不斷的改革和發展。結構化是今后計算機改革必走之路，計算機的結構化主要包括計算機系統升級結構和計算機智能化結構等。由于計算機智能化的生產幾乎脫離了人為技術，因此在發展過程中要注意科學研究，尤其是計算機一些輔助設備更應該做到整體相融，這樣才能保證計算機技術以及與其相關的行業的發展。

1.2 空間化

計算機技術的發展屬于另一個空間的發展，展現出計算機技術的空間性是計算機發展的趨勢。因此，就計算機技術空間化的發展形態進行拓展，應對各個發展因素進行全面的分析，將技術進行更新以及簡化，進一步對計算機技術進行創新，使計算機技術不但要具有空間化，還具有技術操作的靈活性。

2 新時期下計算機技術的應用

2.1 多媒體的應用

多媒體主要包括視頻、聲音、圖片等，在與計算機技術結合之后，使多媒體以一種新相貌展現在人們眼前。計算機技術本身應有很多抽象的知識和概念無法表現出來的，而與多媒體結合使用之后，可以利用多媒體的視屏、聲音、圖片等將計算機技術的抽象內容形象化的展現出來。在當今社會上，計算機技術與多媒體結合被應用到諸多領域，例如，教學、航天、通信、建設等，從發展形式上看，多媒體技術已成為新時期計算機技術中的重要組成部分。

2.2 數字處理的應用

計算機技術在數字處理中應用的也極為廣泛，計算機技術與數字處理技術是相輔相成的。并且計算機技術的應用會涉及到很多的數據、數字處理等功能，因此要與數據處理技術的結合應用才能實現數據、數字處理的功能，數字處理技術也可以說是新時期下計算機技術的基本，兩者結合的技術主要還表現在公式分析以及運算的能力。但是，在應用到數字處理技術時，對計算機的硬件技術以及CPU的使用率等結構的運算技術要求都是非常高的，同時這些結構也是計算機的重要組成部分。

2.3 半導體技術的應用

半導體技術主要是對半導體的集成度進行衡量的技術標準，而在新時期下的計算機技術的發展中，將逐漸的應用到半導體技術對半導體的集成進行衡量，有了計算機技術的加入使半導體的發展更加迅速，尤其是在儲存量較大的半導體生產中，表現的更為突出。

2.4 移動計算機技術的應用

計算機技術在移動計算機領域中也有所突破，與傳統的移動不便、受區域限制的計算機相比，現今的計算機不僅打破了區域的限制，在技術上也是傳統計算機遠遠達不到的，新時期計算機技術實現了計算機的微小化、靈活性等特點，是計算機領取發展中不可缺少的重要組成。

2.5 并行處理技術的應用

并行處理技能在與計算機技術結合之后，可以充分提高計算機的運行效率以及運行速度，可以實現計算機在同一時間內進行多種不同形式的運算。并行處理技術在科技中得到廣泛的應用，尤其是分布式計算機系統以及共享存儲器的出現，極大的推動了新時期計算機技術的發展。

3 新時期計算機技術的改革

3.1 教學模式改革

從教學角度上講，新時期計算機技術屬于一門新型的學科，不僅要求熟悉掌握相關的理論基礎知識，還需要達到相應的實踐審核標準，然后才能談新時期計算機技術的改革和創新的過程。但是，就目前來看，新時期計算機技術的教學模式還處于傳統的模式下，依舊存在很多問題，直接阻礙了計算機技術的發展創新與應用。因此，為實現新時期計算機技術的改革，需要從教學模式上進行改革，以理論性知識教學模式為教學基礎，在這個基礎上結合與互動式學習法進行新時期計算機技術多樣化的教學模式，實現最佳的效果。

3.2 管理模式改革

從管理的角度上講，新時期計算機管理技術主要包括機房的管理和人員的管理。在引用新時期計算機技術實現管理模式操作的過程中，需要將管理經驗擺在重要的位置，管理經驗是貫穿整個管理的核心內容是不容忽視的。另外，在機房管理中要對機房的數量、質量以及相關的管理模式等進行嚴格的監測，需保證各項都達到標準要求才可以。計算機技術的合理操作技術以及相關處理工作是管理模式中的重點，必須要保證有著現今的計算機管理技術的經驗，才能提高新時期計算機技術管理運行的效率。

3.3 虛擬現實技術改革

所謂虛擬現實技術就是將仿真技術與模擬技術進行結合后的新技術。虛擬現實技術的開發過程中主要依靠數據信息處理技術對現實的情況進行數據的分析和運算過程，將分析的信息數據復制以后，可以實現計算機自行對相關事物進行處理的過程。隨著科技的不斷發展，新時期計算機技術也在不斷的發展，促使虛擬現實技術中的仿真技術也越來越合理化，同時，虛擬現實技術也在我國各個領取都得以廣泛的應用，不管是從生產設計上，還是在科技發展上都在一定程度上降低了人力成本以及生產成本，新時期計算機技術的改革為我國各個發展做出了重大的貢獻，也相應的促進了我國社會經濟的不斷發展。

參考文獻

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計算機并行處理技術范文第5篇

GPU是圖形處理器，顯卡的處理中心，是中央處理器.CPU的浮點運算能力是關系到CPU的多媒體，3D圖形處理的效果。GPU是圖形處理器，顯卡的處理中心，是進行并行處理的，主要用于處理圖形方面的各種運算；CPU是電腦的處理中心，它與GPU工作的位置不一樣。CPU和GPU各有所長。CPU的資源多用于緩存，GPU的資源多用于數據計算。將融合得最佳情況來提高電腦的運行效率，提高更好的性價比，可以為我們帶來了新的選擇。

二、CPU的浮點運算技術

CPU的任務包括了3D顯示運算，浮點運算、內存管理、輸入響應等處理工作。電腦中所有的軟件都涉及浮點運算，包括操作系統的這些功能。我們的普通的小軟件比如記事本，繪圖工具，都會出現浮點運算。浮點運算能力是關系到CPU的多媒體，3D圖形處理的一個重要指標。當我們用不同的電腦計算圓周率時，有些電腦的計算更加精確：或者同樣的場面在一臺電腦上的表現可能會非常的呆板、做作；而在另外一臺電腦上就會非常生動形象，這些都源于CPU內部添加的“浮點運算功能”。浮點運算能力是關系到CPU的多媒體，3D圖形處理的一個重要指標。由于CPU的任務繁多，除了3D顯示之外，還要做內存管理、輸入響應等非3D圖形處理工作，所以，在實際運算的時候，經常出現顯卡等待CPU數據的情況，其運算速度遠跟不上今天復雜三維游戲的要求。隨著對圖像技術的要求不斷提高，CPU處理器的發展遇到了瓶頸，摩爾定律開始失效，然而計算機圖形學這個應用領域卻非常適合單指令多數據/線程（SIMD/SIMT）的并行化。因此，GPU在圖形及通用并行計算方面都取得了飛速的發展。

三、GPU的通用計算技術

GPU是圖形處理器一般說顯卡的處理中心，主要用于處理圖形方面的各種運算。GPU本身就是從CPU演變而來的分支。GPU是專門做T&L（光影轉換）運算的，同時也具備一定的浮點運算能力。原本奔騰4以前的時代，浮點運算一直都是CPU上在執行的，而現在的系統和軟件發展，使需求的硬件配置越來越高，將浮點運算從CPU中分離出來，單獨作為一個單元管理。GPU運行非圖形程序時，需要依靠極其復雜的算法和較為曲折的流程，GPU有很多SP單元，并行處理能力很強，一塊顯卡中可能會有上百甚至上千個計算器（ALU）和累加器。GPU相當于專用于圖像處理的CPU，在處理圖像時它的工作效率遠高于CPU。02年GPU出現伊始，其浮點運算性能和當時的CPU差別并不大，之后的將近十年， 相對于傳統CPU中單處理器支持單個硬件線程的架構，基于眾核架構的GPU采用一個處理器支持多個硬件線程的做法。

四、CPU浮點運算和GPU的通用計算的技術差異

造成GPU和CPU根本差別的原因在于不同的目標需求：GPU假設運行其上的工作都是高度可并行的，而CPU需要同時很好的支持并行和順序操作。于是，CPU需要大的片上緩存和復雜的控制邏輯，GPU則利用多線程并行運行節省了片上的大緩存，同時針對一簇線程執行同一套控制邏輯。因此，在高度并行化且數據規模巨大的應用下，GPU可以獲得很高的浮點運算性能，然而如果問題無法良好映射到某個合適的并行模型或當數據規模較小時，SIMT就無法發揮并行的優勢，CPU與GPU之間的數據交換也會大大降低運算效率。不過，在CUDA4.0中已經通過GPUDirect2.0得到了改進，CPU是中央處理器，計算機的核心，作為通用處理器，具有“全能性”，覆蓋的運算方面很廣，而GPU作為專門的圖形的核心處理器，具有非常強悍的單一運算能力，有高度的并行運算性。CPU是中央處理器，計算機的核心，作為通用處理器，具有“全能性”，覆蓋的運算方面很廣，而GPU作為專門的圖形的核心處理器，具有非常強悍的單一運算能力，有高度的并行運算性。

五、結束語

GPU已經將成為超級計算機的發展趨勢；并將曾經不可能實現的科學極限變為現實。GPU計算的發展前景一片光明。CPU和GPU各有所長。今后和未來，如果將二者組合，相互取長補短，將融合得最佳情況來提高電腦的運行效率，提高更好的性價比，為我們帶來了新的選擇。

參考文獻：

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