超级计算机云计算(云计算高性能计算)

什么是云计算？通俗点

云计算是添加、使用和交付基于互联网的服务的范例，通常涉及通过互联网提供动态扩展且通常是虚拟化的资源。

美国国家标准与技术研究院(NIST)定义：云计算是一种按需付费的共享计算资源模式，提供可配置、便捷、按需的网络访问。（包括数据、网络、服务器、存储、应用软件、服务），可以通过最少的管理工作或与服务提供商的最少交互来快速交付。

XenSystem以及Intel、IBM在国外已经非常成熟，各种“云计算”应用服务的视野日益扩大，其影响力不可估量。

扩展信息：

云计算简化了对软件、业务流程和服务的访问。除此之外，超越传统模式正在帮助企业运营和扩大投资规模。这不仅仅是降低成本、高效的商业模式或更大的运营灵活性。许多公司正在加大对云计算的投资。与此同时，企业正在扩展其IT能力，使其更具创新性，这有助于企业带来更多商机。

企业使用云计算（私有和公共）来补充其本地基础设施和应用程序。专家预测这些服务将提高业务流程的性能。采用云服务是一种新发展的商业实践。在这些情况下，低估两者的好处已成为常见的做法。这只是意味着需要改善云体验的企业是云采用的优先事项。随着云计算扩展到不同行业，这一趋势预计将进一步增长。

参考：-云计算

超级计算机有什么用途？

超级计算机通常也称为高性能计算机或超级计算机。

超级计算机是指能够执行普通个人计算机无法处理的大量数据和高速运算的计算机，超级计算机也常被称为高性能计算机或超级计算机。从超级计算机和普通计算机的构成来看，组成部分基本相同，但在性能和规模上存在差异。超级计算机的主要特点包括两个方面：巨大的数据存储容量和极快的数据处理速度，使其能够执行人类或普通计算机无法执行的多种领域的任务。

超级计算机具有强大的计算和数据处理能力。其主要特点是速度快、容量大。它们配备了各种外部和外围设备以及丰富的高性能软件系统。超级计算机采用涡轮式设计，每个叶片都是一台服务器，可以协同工作，并可以根据应用需求随时增减。

超级计算机的发展前景

随着大数据时代的出现，超级计算机将在未来信息化的发展中大放异彩。首先，它与云计算、云存储相连接，保障大数据技术的发展。未来，超级计算机很可能演变成共享服务器云计算的形式，利用极其强大的计算速度和大容量的计算能力。

另一方面，超级计算机本身的架构和组件方式也可能发生很大变化，特别是在尺寸缩小、轻量化运行、降低成本方面。未来，它不仅会作为国家战略而存在，还将涉足商业领域，进一步激发发展。

云计算是什么？

知识驱动人工智能的基本思想简单描述如下：

机器学习，又称统计机器学习，是人工智能领域的一个分支。基本思想是建立基于数据的统计模型，并利用模型来分析和预测数据的学科。

云计算（云计算，台湾译为云计算）是分布式计算技术的一种。最基本的概念是通过网络自动将大型计算处理程序划分为无数较小的程序。小的子程序然后提交给由多个服务器组成的大系统进行搜索、计算和分析，然后将处理结果返回给用户。

通过这项技术，网络服务提供商可以在几秒钟内处理数千万甚至数十亿的信息，实现像“超级计算机”一样强大的网络服务。

云计算是一种资源交付和消费模式，是指通过网络获取应用程序所需的资源（硬件、平台、软件）。提供资源的网络称为“云”。“云”中的资源在用户看来是可以无限扩展并随时可用的。这一功能常常被比喻为使用硬件资源，如水和电，按需购买和使用。）

最简单的云计算技术在网络服务中随处可见，比如搜索引擎、在线邮箱等。用户只需输入简单的命令即可获取大量信息。未来，手机、GPS等移动设备可以通过云计算技术开发更多的应用服务。

进一步的云计算不仅可以执行数据搜索和分析功能，还可以执行诸如分析DNA结构、编制遗传图谱、分析癌细胞等计算。

随着云计算的不断成熟，越来越多的用户尝试使用“云”来解决传统线下场景中的问题；数以万计的中小企业企业家在数字化转型的十字路口登上了驶向“云”的“高铁”。

什么是云计算?什么是大数据?二者有何联系?

云计算的关键词是“集成”。无论是使用现在已经非常成熟的传统虚拟机分段技术，还是Google后来使用的海量节点集群技术，都是通过整合海量服务器资源，通过网络进行整合，调度分发给用户，从而解决存储和计算资源不足引起的用户问题。

大数据是数据爆发式增长引发的新课题，如何存储当今互联网时代产生的海量数据，如何有效利用和分析这些数据等。

这样就可以理解两者的关系了。云计算技术是一个容器，大数据就是这个容器里储存的水。大数据依靠云计算技术进行存储和处理。计算器。

扩展信息：

云计算经常与网格计算、效用计算和自主计算相混淆。

网格计算：分布式计算的一种，由一组松散连接的计算机组成的超级虚拟计算机，常用于执行大规模任务；

服务核算：IT资源打包和计费的方法，例如像电力等传统公共设施一样，通过计算和存储分开计量成本；

自主计算：具有自我管理功能的计算机系统。

事实上，很多云计算的部署都依赖于计算机集群（但在网络的组成、架构、用途和工作方式上有很大不同），同时也吸收了自主计算和服务计算的特点。

人们普遍接受的云计算特点如下：

（一）规模极其庞大

“云”具有规模巨大谷歌云计算已经拥有超过100万台服务器，亚马逊、IBM、微软、雅虎等的“云”也都拥有数十万台服务器。企业私有云一般拥有数百或数千台服务器。云可以为用户提供前所未有的计算能力。

（2）虚拟化

云计算支持用户在任何地点、使用不同的终端获取应用服务。所需的资源来自云而不是固定的有形实体。应用程序运行在云中的某个位置，但用户实际上不需要知道或担心应用程序运行的具体位置。只需一台笔记本电脑或一部手机，我们需要的一切都可以通过网络服务来实现，甚至是超级计算之类的任务。

（三）高可靠性

“云”通过数据多副本、容错、计算节点同构互换等措施保证高服务的可靠性。使用云计算比使用本地计算机更可靠。

（4）通用性

云计算不针对特定应用。借助云支持，可以构建不断变化的应用程序。同一个“云”可以同时支持不同的应用。应用程序正在运行。

（5）高扩展性

云规模可动态扩展，满足应用需求和用户规模增长。

（6）按需服务

“云”是您按需购买的大量资源；云可以像自来水、电和煤气一样计费。

大数据的特点：

1数据量：数据的大小决定了所考虑数据的价值和潜在信息；

类型2（Diversity））：数据类型的多样性；

3速度：指接收数据的速度；

4可变性（Variability）：阻碍了数据过程的有效处理和管理。

5真实性：数据的质量

6复杂性：大量数据来自多个渠道

7价值：合理利用大数据创造高价值低成本

如果想要系统地了解大数据，就需要全面、仔细地分解它，从三个层面开始：

第一个层面是理论。理论是唯一的认识途径，也是广为人知和共享的基础。在这里，我们将从大数据特征的定义来了解行业的一般描述以及大数据的特征；我们将从大数据价值的探讨中深入剖析大数据的价值；我们将洞察大数据的发展趋势，从大数据隐私这个特殊而重要的问题出发，从一个角度审视人与数据之间的长期博弈。

第二个层次是技术。技术是大数据价值体现的载体，是进步的基石。这里将从云计算、分布式处理技术、存储技术和感知技术的发展角度来阐述大数据从采集、处理、存储到形成结果的整个过程。

第三个层次是实践，实践是大数据最终价值的体现。在这里，我们将从互联网大数据、政府大数据、企业大数据和个人大数据四个方面来描述大数据所展现的美好景象以及未来实现的规划。

参考资料：-大数据-云计算