并行计算是iaas还是paas(并行计算定义)

并行计算定义

并行总线带宽 = 总线主频 \times 总线宽度

例：假设主板频率为150MHz，总线宽度为64位，则该总线宽度位1.2GB/s

计算机存储的单位换算：

1位 = 1比特（bit）=1b ：表示二进制位，是计算机内部数据存储的最小单位。

1字节（byte）= 1B = 8b ：是计算机数据处理的基本单位，计算机以字节为单位存储和解释信息。

1字（word）：在这个特定电脑中，字是其用来一次性处理事务的一个固定长度的位（bit）组。一个字的位数（即字长）是电脑系统结构中的一个重要特性。

1GB = 10^3MB = 10^6KB = 10^9 B

并行计算方法

简单的说，并行计算可以提高计算效率。

如果按照串行计算，算完一个再算下一个，即使一台计算机处理能力再高也是有极限的。为了提高计算效率，现在可以采用多核并行或者多CPU并行，将需要计算的数据分段，每个核或者CPU分担一部分计算任务，多个任务同时进行计算，极大的提高了计算速度。

目前主流的计算机都支持并行计算机，主流的操作系统也都支持并行。

并行算法的定义

并行计算（Parallel Computing）或称平行计算是相对于串行计算来说的。它是一种一次可执行多个指令的算法，目的是提高计算速度，及通过扩大问题求解规模，解决大型而复杂的计算问题。所谓并行计算可分为时间上的并行和空间上的并行。时间上的并行就是指流水线技术，而空间上的并行则是指用多个处理器并发的执行计算。

并行计算的解读

并行计算同时使用多种计算资源解决计算问题的过程，是提高计算机系统计算速度和处理能力的一种有效手段。它的基本思想是用多个处理器来协同求解同一问题，即将被求解的问题分解成若干个部分，各部分均由一个独立的处理机来并行计算。并行计算系统既可以是专门设计的、含有多个处理器的超级计算机，也可以是以某种方式互连的若干台的独立计算机构成的集群。通过并行计算集群完成数据的处理，再将处理的结果返回给用户。

并行计算可分为时间上的并行和空间上的并行。

并行计算算法

事业单位职级并行工作年限计算方式：十级管理岗位工作满一年后符合晋升九级管理岗位，九级管理岗位工作满四年符合晋升八级管理岗位，八级管理岗位工作满四年符合七级管理岗位，七级管理岗位工作满五年可以符合六级管理岗位。这个只是年限规定，最终能不能晋升要结合当地政府实际情况。

并行计算的三种主要类型

就业前景还比较好！

并行这一块其实是一个古老的方向，但是一直在快速发展，个人感觉有三个浪潮：

第一个浪潮：HPC和科学计算

伯克利提出了13个小矮人的并行模式

MPI、OpenMP、高性能算子库为代表基础软件

以解偏微分方程为主的，大量行业的HPC应用和科学计算，如气象、材料等等。

第二个浪潮：云计算和大数据

Google提出三架马车开始，在大规模资源调度、大规模数据ETL和处理、大规模数据分析、大规模图计算方面迅速发展，出现Spark/Hadoop/Flink/K8s等为代表的基础软件。

应用主要聚焦以数据处理和分析为主的企业计算

第三个浪潮：AI

深度学习出现后，出现张量计算，重点是大规模的张量计算和数据拟合，也出现大量的AI框架，应用聚焦于ML领域。

并行计算的定义

串行算法是单个处理器的运算并行算法，是将一个计算任务分摊到多个处理器上并同时运行的计算方法。比如双核CPU，从外部看起来是一个CPU，但是内部有两个运算核心。

并行计算定义是什么

SLP（Straight-Line Program）算法是一种基于树形结构的算法，用于将序列中的数列合并到一起，得到最小代价的操作序列。

该算法通常用于算法设计和分析领域，其中最典型的应用是在编译器和数值计算中的优化问题。其基本思想是使用树形结构将数列合并到一起，形成一棵二叉树。通过对该树进行遍历，可以得到最小代价的操作序列。

SLP算法在编译器中的应用非常广泛，可以通过将表达式表示为一棵树，使用SLP算法来对表达式进行优化，以达到减少计算代价和提高执行效率的目的。在数值计算领域中，SLP算法可以被用于并行计算和矩阵乘法等问题。

并行计算的典型应用

这个好象难度不小 首先，你要运行的软件，必须本身支持并行计算机处理，或者服务器群集运算的功能，否则一切都没意义； 其次，不同操作系统，需要有不同的工具；

1、windows系统下，罕有并行计算软件，一些CAD、3D软件有这个功能，自带的，这个时候只需要超快的局域网即可，也就是说网线要好、交换机要好就够了；

2、Linxu下很多这种软件，网上一找一大堆，开源免费的都有，问题是你的软件要能在Linux下运行才行，否则没意义；

3、Nvdia公司有K20、K40的这种硬件卡，插在多台计算机上，用数据电缆互联，就能组成并行处理计算机阵列，或者服务器群集阵列，问题也是不支持windows系统，这种是效果最好的解决方案。

并行计算例子

Skoltech的新闻办公室报道，斯科尔科沃科学技术研究所和莫斯科物理与技术研究所(MIPT)的研究人员开发了一种用于质谱仪的装置，用于研究选定的物质，以确定其成分从“四个角度”。

这种新装置使人们可以同时从“四个角度”研究选定的物质，同时在一个质谱仪上同时使用几种物质。一个经典的质谱仪意味着不同物质的工作必须按顺序进行。研究结果发表在《分析化学》杂志上。

质谱法的原理。

确定未知混合物成分的最有效的方法是在其组成中包含的分子离子(带电分子)被称重。利用电场和磁场，科学家可以控制带电分子的运动，并将它们与质量和电荷值分开。该装置使用这种方法来测定分子质量，称为质谱仪。

现在，质谱法用于测定制药工业、冶金、石油和天然气、核能和食品工业以及美容学中混合物的组成。此外，所有的掺杂控制探针都用质谱仪进行分析。

这个装置通常由三个主要元素组成:一个离子源，在那里中性分子被转化成离子，一个质量分析器，离子被它们的质量和电荷分类，以及一个探测器，在那里记录被排序的离子的信息。

有几种电离方法可能适用于各种各样的物质，但同时，每种方法都适用于某些物质。一个经典的质谱仪假设一个离子源的选择，它减少了一组正在调查的分子。

全面分析物质

为了解决这一问题，俄罗斯研究人员、俄罗斯科学院院士Evgeny Nikolaev和物理和数学科学的候选人Yuri Kostyukevich建议将四种电离方法融合到一个质谱仪中:通常和完整的电喷雾(ESI)，放射性电离，以及大气压力(APPI)的光致电离。

“电离阶段是最成问题的阶段，因为正是在这一点上，物质经历了从自然状态到气相的转变。各种电离方法提供了分析样品各部分的方法。有史以来第一次，我们成功地将五种不同的方法(四种电离技术和一种热离解方法)组合成一个单一的质谱仪。这样的装置将能够对正在研究的一种物质进行最完整的分析。”尼古拉耶夫评论道。

此外，科学家们不仅将4个电离粒子组合成一个质谱仪，还将它们分散在空间中，以确保不同的部分不会相互影响。新设备的设计非常灵活——通过添加新的电离工具可以很容易地修改它。此外，它还可以用于同时进行独立的实验。

“从长远来看，我们的发展将使我们能够在分析化学中实现并行分析的概念，并与计算科学中著名的并行计算进行类比。”在我们的例子中,每个电离工具代表了一个独立的核心进行计算(电离的一定比例的混合物),而质谱计从各种来源收集的数据传送到一个侦探,”尤里Kostyukevich说,研究助理Skoltech和初期的离子和分子物理实验室。

在未来，该装置不仅在科学实验室，而且在工业的各个部门都有广泛的应用。研究人员已经测试了他们的装置，以同时分析石油和生物分子。

并行计算的原理

AI（人工智能）神经网络是一种仿生学技术，其目的是使机器能够像人类一样学习、推理和决策。其算法原理是学习一组样本并自动绘制出模型，从而可以根据新数据进行推理和预测。以下是AI神经网络算法原理的基本步骤：

1. 数据预处理：首先需要对训练数据进行清洗、整理和转换等预处理操作，从而使其符合神经网络输入的特征要求。

2. 神经网络设计：设计合适的神经网络架构和层数，选择激活函数、权重和偏差值及其他参数。

3. 训练神经网络：利用训练数据集，反复调整网络的权重和偏差值，使神经网络学习输入数据之间的相关性。

4. 测试和验证：利用测试集验证神经网络的准确性、精度和性能等指标，并针对测试结果进行模型优化。

5. 部署和应用：完成神经网络模型的训练和测试，并将其部署到实际应用中，例如图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。

总的来说，AI神经网络算法的思想是模拟人类大脑神经元的工作原理，运用数学、统计学和计算机科学等多门学科，通过反向传递算法和优化算法来获得最优的结果。