大数据与云计算考试资料：提升计算速度与并行计算系统类型详解,教学提升网站建设思路
#网络推广 发布时间： 2024-11-28
第一章：大数据处理技术简介 前言：这些关于大数据和云计算的文章是我一天根据课本整理出来的考试材料。另外还附上我个人的理解（我有一定的理解）。非常重要），记下来方便我以后看。1、提高单处理器计算机系统运算速度常用的技术手段包括：
(1).增加计算机处理器的字长————>CPU寻址位数越多，计算能力越强
（2）。提高处理器芯片集成度—>增加芯片中晶体管的数量
（3）。提高处理器主频————>主频越高，每秒运算次数越多
(4).改进处理器微架构————>改进处理器策略
2、根据并行计算系统的类型，并行计算可分为以下几种类型：
(1).多核并行计算系统————>这是多核CPU并行计算
（2）。对称多处理系统——————>这里是多个CPU的并行计算
（3）。大规模并行处理系统————>由一组处理器通过专用内网连接而成的并行计算系统
(4).集群——>由一组普通商用计算机通过网络连接组成的并行计算系统
（5）。网格——>由一组通过网络连接、远距离分布的异构计算机组成的并行计算系统。
（PS：这里不知道该说啥了……我在博客里看了分布式计算、并行计算与集群、网格、云计算的区别，想了想就记住了现在）
3、根据应用的计算特点，并行计算可分为以下几种类型：
(1).数据密集型并行计算：即数据量巨大但计算量相对简单的并行计算。
(2)计算密集型并行计算：即数据量相对较少但计算量相对复杂的并行计算。
（3）。数据密集型和计算密集型混合并行计算：具有数据密集型和计算密集型双重特征的并行计算，例如3D电影渲染等。
4、并行计算的主要技术问题：
(1).多处理器/多节点网络互连技术
(2).存储访问架构
(3).分布式数据及文件管理
（4）。并行计算的任务划分与算法设计
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