超級計算機(jī)技術(shù)精選(九篇)

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第1篇：超級計算機(jī)技術(shù)范文

 

1 引言

 

信息內(nèi)網(wǎng)的建設(shè)——建設(shè)一套與信息外網(wǎng)隔離的網(wǎng)絡(luò)，作為信息化“SG186工程“業(yè)務(wù)應(yīng)用承載網(wǎng)絡(luò)和內(nèi)部辦公網(wǎng)絡(luò)。并部署相應(yīng)安全防范設(shè)備和措施，保障信息、數(shù)據(jù)的安全，避免可能的信息泄密、黑客、病毒等安全威脅。在工程項目的啟動和實施中，需要客戶啟動項目開工的時間和實施環(huán)境。

 

⑴首先是各節(jié)點的的光纜布設(shè)好，并測通，本項由我學(xué)校負(fù)責(zé)光纜布放，需要客戶各節(jié)點單位支持和協(xié)助;客戶需要提供新設(shè)備安裝位置和調(diào)試時間。

 

各節(jié)點負(fù)責(zé)本項目的技術(shù)人員的配合工作，才能滿足信息內(nèi)網(wǎng)系統(tǒng)集成建設(shè)的實施的條件和實施的環(huán)境，才能保證本項目的建設(shè)按照合同工期順利完工。

 

⑵為了高質(zhì)量地完成此項工程的實施，我學(xué)校將會派出具有豐富實施經(jīng)驗技術(shù)人員及原廠商技術(shù)人員進(jìn)駐現(xiàn)場，組織了一支高素質(zhì)的工程專業(yè)人員隊伍。

 

通過嚴(yán)密的組織部署和高水平的智能化技術(shù)以及科學(xué)的技術(shù)管理措施，嚴(yán)格按照有關(guān)系統(tǒng)集成工程的設(shè)計規(guī)范和標(biāo)準(zhǔn)，保質(zhì)保量地按時完成本項目合同中的各項任務(wù)。同時，希望客戶領(lǐng)導(dǎo)及技術(shù)人員在項目實施過程中提供相應(yīng)的幫助和支持。

 

2 實施方案

 

⑴實施組織框架;學(xué)校成立該項目實施的《超高壓檢修中心計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)集成項目管理部》，以下簡稱：項目管理部。⑵聯(lián)絡(luò)好各節(jié)點用戶及技術(shù)人員，協(xié)調(diào)好各節(jié)點實施規(guī)劃及時間安排。⑶根據(jù)工程項目實施各工序間的實施工期和進(jìn)度。

 

分別組織和管理各項目的實施人員的安排，項目小組根據(jù)實際情況分批進(jìn)場實施。⑷客戶方各節(jié)點負(fù)責(zé)本項目的負(fù)責(zé)人及技術(shù)人員必須全程配合科益學(xué)校的項目實施，以便項目能更好、更快地開展。

 

3 項目實施內(nèi)容

 

超高壓檢修中心計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)設(shè)備上架、安裝調(diào)試。⑴設(shè)備確定安裝位置、上架：滿足實施條件后，與用戶協(xié)商，確定檢修中心計算機(jī)機(jī)房網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)設(shè)備安裝位置，上架安裝;連接相關(guān)線纜。⑵超高壓檢修中心計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)設(shè)備自檢及調(diào)試：

 

①檢查設(shè)備線纜連接情況。

 

②通電自檢。

 

③超高壓檢修中心計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)設(shè)備配置相關(guān)操作。

 

④測試并調(diào)通與省電力學(xué)校機(jī)房。

 

⑤測試并保證各地市內(nèi)部能正常上網(wǎng)。

 

⑥配置相關(guān)功能，進(jìn)行調(diào)試，記錄數(shù)據(jù)。⑶測試及現(xiàn)場培訓(xùn)工作：

 

①搭建模擬測試環(huán)境，超高壓檢修中心計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)設(shè)備進(jìn)行基本操作。

 

②檢查超高壓檢修中心計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)設(shè)備配置及參數(shù)運行情況。

 

③保證測試的過程中，網(wǎng)絡(luò)可以正常運作。

 

4 超高壓檢修中心計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)設(shè)備項目整體概況說明

 

⑴超高壓檢修中心計算機(jī)機(jī)房。檢修中心計算機(jī)機(jī)房(1F)安裝2臺H3C 7506E交換機(jī)，做熱備冗余，通過SDH設(shè)備鏈路通道連接超高壓本部信息內(nèi)網(wǎng)。IPS作為入侵防御系統(tǒng)，主要對內(nèi)網(wǎng)各種服務(wù)器進(jìn)行數(shù)據(jù)保護(hù)。

 

⑵網(wǎng)絡(luò)建設(shè)拓?fù)鋱D。根據(jù)超高壓檢修中心計算機(jī)內(nèi)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)集成系統(tǒng)這一目標(biāo)而確定的信息系統(tǒng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)如下圖所示：

 

⑶網(wǎng)絡(luò)方案部署架構(gòu)說明。如上圖所示，使用H3C7500系列交換和S5500、S3600系列交換來構(gòu)成檢修中心計算機(jī)內(nèi)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，其中服務(wù)器區(qū)部署一臺入侵防御系統(tǒng)，以保證內(nèi)網(wǎng)服務(wù)器的數(shù)據(jù)安全。檢修中心1F機(jī)房主核心交換設(shè)備通過單模光纖連接烽火SDH設(shè)備，通過SDH設(shè)備鏈路上連到超高壓本部信息內(nèi)網(wǎng)核心網(wǎng)絡(luò)設(shè)備。實現(xiàn)兩地數(shù)據(jù)通信。

 

1)在檢修信息中心(1F)部署2臺H3C7506E交換機(jī)，之間起VRRP協(xié)議，形成設(shè)備主備冗余。2)檢修中心3F接入交換通過多模光纖雙鏈路連接1F核心交換機(jī)，以保證網(wǎng)絡(luò)的可靠性，與安全性，其它樓棟接入交換機(jī)通過單模光纖雙鏈路連接1F核心交換機(jī)。3)部署一臺IPS保證內(nèi)網(wǎng)服務(wù)器的安全。

 

在布置中要使用的一個協(xié)議VRRP優(yōu)點，這個協(xié)議的特點如下：

 

虛擬路由器冗余協(xié)議(VRRP)是一種選擇協(xié)議，它可以把一個虛擬路由器的責(zé)任動態(tài)分配到局域網(wǎng)上的VRRP路由器中的一臺?？刂铺摂M路由器IP地址的VRRP路由器稱為主路由器，它負(fù)責(zé)轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)包到這些虛擬IP地址。一旦主路由器不可用，這種選擇過程就提供了動態(tài)的故障轉(zhuǎn)移機(jī)制，這就允許虛擬路由器的IP地址可以作為終端主機(jī)的默認(rèn)第一跳路由器。使用 VRRP 的好處是有更高的默認(rèn)路徑的可用性而無需在每個終端主機(jī)上配置動態(tài)路由或路由發(fā)現(xiàn)協(xié)議

 

使用VRRP協(xié)議，不用改造目前的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，最大限度保護(hù)了當(dāng)前投資，只需最少的管理費用，卻大大提升了網(wǎng)絡(luò)性能，具有重大的應(yīng)用價值。

 

1)鏈路。準(zhǔn)備2對20米單模光纖跳線，從SDH設(shè)備光接口直連超高壓本部信息內(nèi)網(wǎng)核心網(wǎng)絡(luò)設(shè)備光接口。

 

2)模塊。由于超高壓本部信息內(nèi)網(wǎng)核心網(wǎng)絡(luò)設(shè)備為CISCO，需要其單獨的模塊支持，所以需要增加兩個CISCO-GLC-LH-SM光纖模塊。

 

3)路由.在超高壓本部信息內(nèi)網(wǎng)核心網(wǎng)絡(luò)設(shè)備上面添加到超高壓檢修中心網(wǎng)段的路由條目。使兩地之間數(shù)據(jù)正常通信。

第2篇：超級計算機(jī)技術(shù)范文

關(guān)鍵詞：配電網(wǎng)；線損；潮流法

0.前言

線損率是考核電力部門電能損耗水平的一項重要技術(shù)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)，也是電力系統(tǒng)規(guī)劃設(shè)計、生產(chǎn)運行、經(jīng)營管理和企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益水平的綜合體現(xiàn)。追求盡可能低的線損率是電力企業(yè)的目標(biāo)之一，也是提高企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益的重要手段，線損率的高低對企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益的影響很大。輸電企業(yè)應(yīng)精確計算各級電能損耗并制定相應(yīng)的降損措施。通過對現(xiàn)有理論線損計算方法分析，指出目前各種線損計算方法的局限性，提出采用電量潮流法計算線損的新方法。

1 配電網(wǎng)理論線損計算方法

1.1損失因數(shù)法

損失因數(shù)法是通過損失因數(shù)(F)，用最大負(fù)荷時的功率損失計算時段T內(nèi)的電能損耗值：

(1)

損失因數(shù) 等于線損計算時段內(nèi)(日、月、季、年)的平均功率損失 與最大負(fù)荷功率損失 之比：

(2)

該方法適用于負(fù)荷曲線難以獲得的情況，將變化的負(fù)荷用最大負(fù)荷來代替，用小于1的損失因數(shù) 乘以最大負(fù)荷時的功率損耗 ，可得平均功率損耗 ，從而求得線損。由式(2)可知采用損失因數(shù)法求電能損耗是最簡單的方法(只需知道時段內(nèi)平均電流和最大電流)。因而該方法的計算準(zhǔn)確度不高，只適用于電網(wǎng)的規(guī)劃設(shè)計(不宜對運行的電力系統(tǒng)進(jìn)行線損計算和降損措施分析)。

1.2 均方根電流法

均方根電流法通過對配網(wǎng)內(nèi)元件進(jìn)行代表日24 h負(fù)荷電流實測，得出階梯形負(fù)荷曲線，近似認(rèn)為在每小時內(nèi)負(fù)荷是不變的，按小時對各元件進(jìn)行線損計算。在進(jìn)行配電網(wǎng)線損計算時，需收集沿線各節(jié)點的負(fù)荷。由于配電網(wǎng)節(jié)點數(shù)多，負(fù)荷在不同時段的變化比較大，運行數(shù)據(jù)無法全面收集。為了盡量減少運行數(shù)據(jù)的收集量又不影響線損計算的精度，一般作如下假設(shè)。

a.各負(fù)荷節(jié)點負(fù)荷曲線的形狀與首端相同。

b.各負(fù)荷節(jié)點功率因數(shù)與首端相等。

c.忽略沿線電壓損失對能耗的影響。

d.負(fù)荷分配與負(fù)荷節(jié)點裝設(shè)變壓器的額定容量成正比(各變壓器的負(fù)荷系數(shù)相同)。

設(shè)配電網(wǎng)中某元件的電阻為 ，通過此元件的電流有效值為 ，則元件24 h內(nèi)的電能損失值 為

(kW•h)(3)

設(shè)代表日24 h負(fù)荷電流的實測值為 ， ，⋯， (A)，則式(3)變?yōu)?/p>

(kW•h) (4)

式中 為代表日電流均方根。如果配電網(wǎng)元件的代表日24 h實測記錄為有功功率(kW)、無功功率(kvar)和線電壓(kV)，在功率測量處電壓U的平均值為線電壓(kV)，則該元件電阻 的日損耗電量近似為

(kW•h) (5)

如果代表日24 h負(fù)荷實測記錄值為有功電量(kW•h)、無功電量(kvar•h)和配電網(wǎng)元件在記錄點平均線電壓(kV)，則：

(kW•h)(6)

利用電流均方根計算線損的方法是一種普遍的手算方法。對于局部電網(wǎng)、個別元件電能損耗計算，當(dāng)線路出口處僅安裝電流表時相當(dāng)有效。尤其是在0.4～10 kV配電網(wǎng)的電能損耗計算中，采用均方根電流法易于推廣和普及。但在實際運用中受各種條件限制，均方根電流法也存在不足。確定日均方根電流需要對各元件進(jìn)行24 h負(fù)荷電流實測，工作量大，并且實測數(shù)據(jù)的收集和整理相當(dāng)繁瑣，如果負(fù)荷電流是從準(zhǔn)確等級低的電流表中讀取，則誤差更大。

1.3等值功率法

等值功率法由準(zhǔn)確級別高的電能表讀數(shù)求取平均功率，通過將負(fù)荷曲線梯形化或查負(fù)荷曲線形狀系數(shù)的方式獲取節(jié)點等效功率，將電能損失的計算轉(zhuǎn)化為功率損失的計算，將計算時段內(nèi)隨時間變化的各節(jié)點注入功率處理為節(jié)點等值功率，用一次潮流計算來確定系統(tǒng)各項損耗電量。將線損計算問題轉(zhuǎn)化為潮流計算問題，在負(fù)荷功率變化幅度不大的情況下可得到較為滿意的結(jié)果。

與均方根電流法相比，等值功率法依據(jù)的數(shù)據(jù)主要是從準(zhǔn)確級別較高的電能表中讀取，并降低和簡化了對數(shù)據(jù)收集、整理的要求。

根據(jù)均方根電流法，若用均方根功率替代均方根電流，代表日配網(wǎng)元件 中的電能損耗等價為

(kW•h)(7)

式中 ――日配網(wǎng)元件R中的電能損耗；

――通過元件有功功率均方根(等效值)，kW；

――通過元件無功功率均方根(等效值)，kvar；

――端電壓均方根，kV。

均方根功率(等效功率)與平均功率 、 。的關(guān)系如式(8)所示。硨和如的大小與負(fù)荷曲線的形狀有關(guān)，所以稱之為負(fù)荷曲線的形狀系數(shù)，反應(yīng)了負(fù)荷平均值和均方根值之間的關(guān)系。平均功率可由準(zhǔn)確級別高的電能表讀數(shù)來求取。

（8）

式中AP――代表日的有功電量；

AQ――代表日的無功電量。

在實用計算中可設(shè)Kp=KQ=K，與平均負(fù)荷系數(shù)(負(fù)荷率) 和最小負(fù)荷系數(shù) 有如下關(guān)系：

（9）

式中Pmax――日負(fù)荷曲線最大值；

――日負(fù)荷曲線平均值；

Pmin――日負(fù)荷曲線最小值。

負(fù)荷曲線的形狀系數(shù)K計算如下。

當(dāng)平均負(fù)荷率， >0.5時：

(10)

當(dāng)平均負(fù)荷率

(11)

可由平均負(fù)荷率求等效功率，用等效功率作為各發(fā)電機(jī)的等效輸出功率或負(fù)荷節(jié)點的等效負(fù)荷功率，便可進(jìn)行配電網(wǎng)潮流計算，再按潮流計算求得全網(wǎng)等效功率損失乘以24，可得代表日全網(wǎng)的電能損失。與均方根電流法相比，等值功率法依據(jù)的數(shù)據(jù)主要是從準(zhǔn)確級別較高的電能表中讀取，并且降低和簡化了對數(shù)據(jù)收集、整理的要求。

1.4 回歸分析

概率統(tǒng)計中的回歸分析可以用于配電網(wǎng)線損的快速計算、分析和預(yù)測。該方法將有代表性的配電線的線損值和特征參數(shù)值(配電線的月有功供電量和月無功供電量)作為回歸分析的樣本，建立回歸方程，將回歸方程用于未經(jīng)計算線損的其余配電線路和已計算過線損的線路在結(jié)構(gòu)參數(shù)和運行參數(shù)發(fā)生變化時的線損快速計算。該方法利用盡可能少的原始數(shù)據(jù)使線損的計算達(dá)到一定的準(zhǔn)確度。但用于線損計算有一定的局限性：任何具體形式的回歸方程都不能精確表示出線損與特征參數(shù)間固有的、復(fù)雜的非線性關(guān)系，也不可能對任何配電網(wǎng)都適用；不同配電網(wǎng)需采用不同形式的回歸方程，每次建立回歸方程的工作量較大。

1.5 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法(ANN)

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法將影響配電線損的各種因素作為ANN的特征參數(shù)(電網(wǎng)結(jié)構(gòu)、線徑、變壓器效率、無功電源、負(fù)荷特征等)與配電網(wǎng)的線損共同構(gòu)成訓(xùn)練ANN的樣本，建立ANN模型進(jìn)行配電網(wǎng)線損分析計算。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由多個神經(jīng)元連接而成，用以模擬人腦行為的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)(與傳統(tǒng)計算方法不同的信息處理系統(tǒng))，通過學(xué)習(xí)獲得合適的參數(shù)，用以映射任意復(fù)雜的非線性關(guān)系。基于ANN的方法不需要確定回歸方程，只需將配電網(wǎng)各配電線損樣本提供給ANN學(xué)習(xí)，構(gòu)成模型，用于配電網(wǎng)的線損分析計算。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的常規(guī)算法(BP算法)與遺傳算法(GA)相結(jié)合用于計算配電網(wǎng)線損，可以克服常規(guī)BP算法易陷入局部極小及基本遺傳算法GA過早收斂的缺點。該算法在計算精度、收斂速度及計算穩(wěn)定性上較BP算法及基本遺傳算法有很明顯的提高。用ANN模型計算線損計算結(jié)果比較準(zhǔn)確。但所有這些模型在確定ANN的結(jié)構(gòu)和學(xué)習(xí)參數(shù)時，均是靠反復(fù)試驗確定，沒有系統(tǒng)的規(guī)則可循。

許多可靠有效的潮流算法被用于工程實踐中，此類算法以牛頓法和快速解耦法及其衍生而來的改進(jìn)算法為代表，由于配電網(wǎng)R／X較大，不滿足PQ解耦的條件，經(jīng)典的PQ解耦算法難以應(yīng)用于配電網(wǎng)潮流和線損計算中。對于牛頓法在配電網(wǎng)中的應(yīng)用各種文獻(xiàn)說法不一。牛頓法潮流以節(jié)點注入的有功、無功為變量，其算法具有二次收斂特性，在收斂速度和計算精度上具有優(yōu)勢，但為二階方法，其收斂性受初值影響較大，算法的穩(wěn)定性較差舊。

2 電量潮流法計算線損

由于目前各種線損計算方法均存在局限性，因此提出采用電量潮流計算配電網(wǎng)線損的方法。首先應(yīng)繪出網(wǎng)損線路結(jié)構(gòu)圖和等效電路圖，然后利用變電站24h記錄的有功和無功電量，通過高斯一塞德爾法計算各節(jié)點電壓，迭代3次后，將其結(jié)果作為牛頓一拉夫遜法的初值，繼續(xù)迭代直到小于預(yù)先設(shè)定的誤差為止。利用計算所得各節(jié)點電壓值計算每條線路每小時的線損，通過累加得出日線損和年線損，根據(jù)計算結(jié)果和線損考核指標(biāo)提出降損措施。

2.1高斯一塞德爾法潮流計算

高斯一塞德爾法計算電力系統(tǒng)潮流方程為

（12）

將式(12)進(jìn)一步展開：

高斯一塞德爾法的迭代求解步驟如下。

a.根據(jù)已知網(wǎng)絡(luò)參數(shù)形成導(dǎo)納矩陣。

b.給出除平衡節(jié)點以外的所有節(jié)點電壓。

C.計算PQ節(jié)點電壓。把各節(jié)點電壓的初值代入式(13)，求出各PQ節(jié)點電壓。

d.計算PV節(jié)點無功功率。PV節(jié)點無功功率 是未知量，用式(13)求PV節(jié)點電壓需先計算無功功率 ,將電流用導(dǎo)納和電壓表示為

(14)

e.每次迭代完成后，應(yīng)根據(jù)給定的任意小數(shù) 占作收斂性檢驗：

(15)

由此可知，高斯一塞德爾法原理簡單，每次迭代的計算量比其它方法小，對初始值沒有特殊要求，但收斂速度慢。對于病態(tài)系統(tǒng)該方法往往難以收斂。因此，可將高斯一塞德爾法作為潮流計算的最初方法為牛頓一拉夫遜法(牛頓法)提供初始值。

2.2牛頓一拉夫遜法潮流計算

牛頓一拉夫遜法為數(shù)學(xué)上解非線性方程式的有效方法。其特點是把非線性方程式的求解轉(zhuǎn)變?yōu)閷ο鄳?yīng)線性方程式的求解。牛頓一拉夫遜法比高斯一塞德爾法具有計算速度快、收斂性好等優(yōu)點，是一種較好的計算潮流的方法。

牛頓一拉夫遜法計算潮流主要步驟如下。

a.先形成導(dǎo)納矩陣

b.設(shè)置除平衡節(jié)點外的各個節(jié)點的初始電壓 。

c.初始值代入功率誤差方程和電壓誤差方程，計算各節(jié)點功率及電壓偏移量

3結(jié)束語

第3篇：超級計算機(jī)技術(shù)范文

去老師家吃飯，做飯時，老師跟她老公吵了起來。

老師做蒜泥黃瓜，她把蒜放菜板上用菜刀摁扁了剝皮，她老公看到，說：“你別摁，拍多痛快啊?！崩蠋熣f：“蒜嫩，會拍碎?！?/p>

然后，兩人唇槍舌戰(zhàn)，就“蒜應(yīng)該摁還是拍”展開了辯論。最后的結(jié)論是：通常情況下，確實“拍”更便捷，但蒜很嫩、菜板空間有限時，“摁”是更好的選擇。所以，這次摁，以后盡量拍。

兩人意見達(dá)成一致后，很快又融洽地聊起別的事。

我目睹全程，刷新了對夫妻吵架這件事的認(rèn)識――原來吵架也能吵得這么賞心悅目。

同樣的架，換成平常夫妻，會怎樣吵呢？

多半是老婆說摁，老公說拍，然后老婆說：“你什么都不做，還管這么寬？”老公回嘴：“你這人就是固執(zhí)，油鹽不進(jìn)，從來不接受別人的正確意見?！崩掀呕鼐矗骸澳阕砸詾槭牵傁氚炎约旱南敕◤?qiáng)加于人！”老公氣惱：“我強(qiáng)加你什么了？你哪次聽我的了？”……

于是，雞毛蒜皮的小事，最后演變成一場大戰(zhàn)。你指責(zé)，我泄憤；你大力撻伐，我人身攻擊。不但事情沒解決，還牽扯出一大堆日積月累的問題，兩人白白生了一場氣，傷了一回感情。

吵架是件極有技術(shù)含量的事。會吵和不會吵，結(jié)果大不相同。

不會吵架的夫妻，多半都有個共同點：做不到就事論事。明明面對的是“怎么剝蒜皮更合理”的問題，卻非要上升到人格層面，東扯葫蘆西扯瓢，陳芝麻爛谷子的事兒拼命翻，使問題升級。

好好一場架，吵得面目全非。

很多夫妻，年輕時情比金堅，到晚年卻變成了怨偶，想必就是因為一路走來，有太多問題沒能及時合理解決，一樁樁一件件積壓在心里，腐蝕了感情。

其實吵架并不可怕，如果能就事論事，吵一次解決一個問題，這爭吵就有價值。怕的是一方或雙方腦子里一團(tuán)漿糊，胡說八道，胡攪蠻纏，不講是非，毫無邏輯。

你說他：“你媽做的菜太咸?！彼兀骸跋游覌屪龅牟瞬缓贸?，你自己做??！”

你說他：“今天要很晚才回來？”他回：“我又不是去花天酒地，你怎么老是不體諒我？”

他說你：“別給孩子吃太多零食?！蹦慊兀骸拔疫€不知道怎樣養(yǎng)孩子？”

他說你：“這件衣服這么貴？”你回：“不給我買就算了！別一副窮酸樣！”

回避根本問題，能吵出什么結(jié)果呢？肯定是誰也說服不了誰，最后都憋一肚子氣，事情不了了之。而積壓下來的問題，就成了雙方心里的疙瘩，越系越大。

怎么才算正確地吵架呢？

第一，對事不對人。只針對爭吵的事來爭論，不針對做這件事的人。因槭慮橥往簡單，而人是復(fù)雜的。一旦焦點轉(zhuǎn)移到人身上，雙方就會變得不客觀，就會鉚著勁兒想要吵贏，這樣既容易傷感情，又不能有效解決問題。

第二，要有邏輯，講道理。不能胡攪蠻纏，也不能Ta說東你說西，或者自己上一句說東，下一句說西，東一榔頭西一棒子的，到最后把自己都吵蒙了。

第4篇：超級計算機(jī)技術(shù)范文

阿爾法狗接連打敗李世石、柯潔，無人駕駛汽車從科幻慢慢變?yōu)楝F(xiàn)實，人工智能正在全世界如火如荼地“跑馬圈地”。我們正在被一個前所未有的以智能技術(shù)為核心驅(qū)動力的新型社會裹挾著前行。隨著智能時代的來臨，每個企業(yè)和個人都在經(jīng)受著前所未有的挑戰(zhàn)，但挑戰(zhàn)與機(jī)遇并存，我們要積極探索，緊跟前沿，才能在這波智能化浪潮中不致被淘汰。本書通過豐富鮮活的企業(yè)案例，幫助我們梳理分析人工智能及其相關(guān)的機(jī)器學(xué)習(xí)、超級計算、云端服務(wù)、網(wǎng)絡(luò)安全等前沿領(lǐng)域的發(fā)展現(xiàn)狀及方向，總結(jié)這些企業(yè)在智能時代下的應(yīng)對之策及成功經(jīng)驗，為之后企業(yè)的發(fā)展轉(zhuǎn)型等提供了很好的參考借鑒。

作者簡介

余來文，江西財經(jīng)大學(xué)應(yīng)用經(jīng)濟(jì)學(xué)博士后、博士生導(dǎo)師、創(chuàng)業(yè)導(dǎo)師、野文投資董事長、文字傳媒董事長，《商業(yè)智慧評論》和《創(chuàng)業(yè)管理評論》出品人，并任江西財經(jīng)大學(xué)、江西師范大學(xué)、江西理工大學(xué)、香港公開大學(xué)、澳門城市大學(xué)、亞洲城市大學(xué)等外聘MBA課程教授或創(chuàng)業(yè)導(dǎo)師。曾在海王集團(tuán)、遠(yuǎn)望谷股份、飛尚集團(tuán)等公司工作，歷任副總經(jīng)理、總經(jīng)理等職務(wù)，為大潔王集團(tuán)、南華西集團(tuán)、銅川礦務(wù)局、陜西煤業(yè)集團(tuán)等公司提供管理咨詢。先后在《管理科學(xué)》《北大商業(yè)評論》《銷售與管理》《中國經(jīng)營報》《CHINA DAILY》以及人大報刊復(fù)印資料轉(zhuǎn)載等雜志報紙200余篇。出版《智能革命：人工智能、萬物互聯(lián)與數(shù)據(jù)應(yīng)用》《分享經(jīng)濟(jì)：網(wǎng)紅、社群與共享》《共享經(jīng)濟(jì)：下一個風(fēng)口》《互聯(lián)網(wǎng)：商業(yè)模式顛覆與重塑》《商業(yè)模式創(chuàng)新》《互聯(lián)網(wǎng)思維2.0：物聯(lián)網(wǎng)、云計算與大數(shù)據(jù)》《企業(yè)商業(yè)模式：互聯(lián)網(wǎng)思維的顛覆與重塑》等30多本圖書。林曉偉，江西財經(jīng)大學(xué)管理學(xué)博士，現(xiàn)為閩南師范大學(xué)商學(xué)院副教授，福建省“新世紀(jì)”人才。先后在《系統(tǒng)管理學(xué)報》《經(jīng)濟(jì)管理》《國際貿(mào)易》《當(dāng)代財經(jīng)》《中國社會科學(xué)報》《中央財經(jīng)大學(xué)學(xué)報》《現(xiàn)代管理科學(xué)》等國內(nèi)核心刊物20余篇，出版專著1部，參與編寫《智能時代：人工智能、超級計算與網(wǎng)絡(luò)安全》《電子商務(wù)：分享、跨界與電商的融合》《互聯(lián)網(wǎng)思維2.0：物聯(lián)網(wǎng)、云計算與大數(shù)據(jù)》《企業(yè)商業(yè)模式運營與管理》《物流學(xué)》《財務(wù)管理》和《會計學(xué)》等圖書。主持福建省級課題4項，先后參與國家自然科學(xué)基金項目等省部級以上課題9項，參與詔安縣農(nóng)業(yè)和扶貧“十三五”規(guī)劃編制工作。主要研究方向為物流與供應(yīng)鏈管理、產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、企業(yè)商業(yè)模式。

目

錄

1 第1章 智能時代

2 開章案例

6 1.1開啟智能時代

7 1.1.1 Mr Smart——我的智能生活

13 1.1.2智能時代之認(rèn)知顛覆

18 1.1.3人工智能——工作“終結(jié)者”

19 1.1.4新產(chǎn)業(yè)的催生——“智”家?guī)偷呐d起

25 1.2迎接嶄新的智能社會

25 1.2.1“數(shù)字化”——智能社會的“快引擎”

26 1.2.2“信息化”——智能社會的“大動脈”

27 1.2.3“網(wǎng)絡(luò)化”——智能社會的“高速路”

28 1.2.4“集成化”——智能社會的“點金石”

29 1.2.5“公共化”——智能社會的“新時代”

32 1.3智能生態(tài)——智能時代的終極奧義

32 1.3.1傳統(tǒng)工業(yè)邏輯的顛覆式創(chuàng)新

36 1.3.2人人創(chuàng)造，智能時代新分子

37 1.3.3用戶“雙力”：參與力創(chuàng)造力

38 1.3.4“智”之大器之智能整合

39 1.3.5未來人工智能生態(tài)圈

42 1.4智能時代的內(nèi)核

42 1.4.1人工智能之先發(fā)“智”人

45 1.4.2超級計算之千手“算”音

46 1.4.3云端服務(wù)之無上“云”法

47 1.4.4網(wǎng)絡(luò)安全之“安全”衛(wèi)士

51 章末案例

56 第2章 人工智能

57 開章案例

62 2.1人工智能：讓機(jī)器更聰明

62 2.1.1人機(jī)大戰(zhàn)：阿爾法狗與柯潔

64 2.1.2人工智能與智能機(jī)器人

67 2.1.3機(jī)械思維向左，智能思維向右

68 2.1.4人機(jī)融合：超人類智能時代

72 2.2人工智能新認(rèn)知

75 2.2.1解密人工智能

76 2.2.2重要的是數(shù)據(jù)，而非程序

77 2.2.3淘汰的不僅是工作，更是技能

80 2.2.4超人工智能時代

82 2.3大數(shù)據(jù)與人工智能

82 2.3.1數(shù)據(jù)驅(qū)動智能革命

85 2.3.2數(shù)據(jù)挖掘：從大數(shù)據(jù)中找規(guī)律

86 2.3.3大數(shù)據(jù)的本質(zhì)：數(shù)據(jù)化

89 2.3.4大數(shù)據(jù)——人工智能的永恒動力

90 2.4人機(jī)融合：連接未來

93 2.4.1人工智能之“星際迷航”

95 2.4.2機(jī)器學(xué)習(xí)與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

96 2.4.3超越未來：人工智能之深度學(xué)習(xí)

101 2.4.4 人工智能之前世今生

102 2.4.5 人機(jī)融合：未來ING

104 章末案例

109 第3章 超級計算

110 開章案例

114 3.1大話超級計算機(jī)

114 3.1.1 超級計算知多少

115 3.1.2 從數(shù)據(jù)到超級計算的飛躍

117 3.1.3 大千世界，“數(shù)”在掌握

119 3.1.4 數(shù)據(jù)流——“超算流體”

122 3.2時代新寵——超級計算機(jī)

123 3.2.1 超級計算，未來國之重器

124 3.2.2 超算之不得不懂

126 3.2.3 大國超算之超常發(fā)展

132 3.3超級管理

132 3.3.1 數(shù)據(jù)收集——“超管”之“核基礎(chǔ)”

132 3.3.2 數(shù)據(jù)存儲——“超管”之“核聚變”

133 3.3.3 數(shù)據(jù)處理——“超管”之“核爆炸”

136 3.3.4 超級計算安全

137 3.4表演時間：超算之應(yīng)用舞臺

137 3.4.1 互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用：“互聯(lián)”的二次方

140 3.4.2 電子政務(wù)應(yīng)用：政務(wù)“超算”跨時代

141 3.4.3 精準(zhǔn)醫(yī)療應(yīng)用：超算醫(yī)療，快，準(zhǔn)，狠

145 3.4.4 智能交通應(yīng)用：數(shù)據(jù)出行，悠哉，享哉

146 3.4.5 金融投資應(yīng)用：“超算”致富經(jīng)

149 3.4.6 新零售應(yīng)用：“超”未來，“算”零售

153 章末案例

159 第4章 云端服務(wù)

160 開章案例

164 4.1云服務(wù)——“云”上境界

164 4.1.1 走進(jìn)“云”化時代

168 4.1.2 享受云生活

172 4.1.3 幕后英雄——云計算推動“團(tuán)隊”

173 4.2直擊云計算

174 4.2.1 云計算為何物

178 4.2.2 云計算從哪里來

179 4.2.3 虛擬化，一切皆有可能

181 4.2.4 云計算未來規(guī)模

183 4.3雙重界：云計算與虛擬網(wǎng)絡(luò)

183 4.3.1 云計算與虛擬網(wǎng)絡(luò)關(guān)系

184 4.3.2 云服務(wù)之“虛化”技術(shù)

189 4.3.3 虛擬服務(wù)器——“虛化”技術(shù)承載終端

193 4.3.4 多云大融通——云存儲設(shè)備

195 4.3.5 有備無患——云資源備份

198 4.4“三云”家族：公有云私有云混合云

199 4.4.1 公有云——“云”家必爭之地

201 4.4.2 私有云——私享“云端”之上

203 4.4.3 混合云：公私合并——“云端”最強(qiáng)音

207 4.5云應(yīng)用——“云端”的機(jī)智強(qiáng)大

207 4.5.1 云應(yīng)用：極致“云”風(fēng)暴

210 4.5.2 云應(yīng)用、云服務(wù)與云計算

211 4.5.3 AI云運用=“云端”最強(qiáng)音

212 章末案例

218 第5章 網(wǎng)絡(luò)安全

219 開章案例

223 5.1直擊網(wǎng)絡(luò)安全

223 5.1.1 計算機(jī)安全——21世紀(jì)的重點“安全區(qū)”

224 5.1.2 網(wǎng)絡(luò)安全：居安思危，嚴(yán)陣以待

227 5.1.3 安全攻擊之“四面”埋伏

228 5.2不得不知的網(wǎng)絡(luò)安全

229 5.2.1 網(wǎng)絡(luò)安全之認(rèn)知“大充電”

232 5.2.2 網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險之危機(jī)四伏

236 5.2.3 網(wǎng)絡(luò)安全的“威脅危邪”

241 5.2.4 安全管理“六板斧”

242 5.3網(wǎng)絡(luò)“歪腦筋”：犯罪與黑客

243 5.3.1 網(wǎng)絡(luò)犯罪——犯罪“新境界”

246 5.3.2 黑客攻擊：高智商罪犯的攻擊

247 5.3.3 黑客攻擊“六”手段：智、快、狠

250 5.4無處不在的安全管家——網(wǎng)絡(luò)安全管理

250 5.4.1 網(wǎng)絡(luò)安全“密匙”：加密安全

254 5.4.2 保密系統(tǒng)：守口如瓶，從一而終

256 5.4.3 智能防火墻——安全防護(hù)之智能乾坤

260 5.4.4 網(wǎng)絡(luò)安全未來式：量子通信

264 章末案例

270 參考文獻(xiàn)

第5篇：超級計算機(jī)技術(shù)范文

世界金融危機(jī)充分暴露了美國經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的弱點：重虛擬而輕實體?；蛞舱虼?，在經(jīng)濟(jì)遭到重創(chuàng)后，美國金融產(chǎn)業(yè)很快恢復(fù)元氣。2010年前3季度，銀行連續(xù)盈利，第三季度凈利145億美元，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過上年同期的20億。尤其是股票大經(jīng)紀(jì)公司，炒股規(guī)?？涨芭蛎洬@得豐盈。其主要玄機(jī)之一是投資公司利用超級計算機(jī)以光速高頻自動處理股市交易，以微小的差價購進(jìn)、出手海量股票，瞬息之間巨額利潤入賬。

僅以設(shè)于新澤西州紅岸市的Tradeworx對沖基金和金融技術(shù)公司為例，它利用預(yù)先編制的算法(algorithms)和超級計算機(jī)，一般每天自動高頻進(jìn)出6000萬到8000萬股股票。大量交易在下午三至四點之間進(jìn)行，盈利多達(dá)上億美元。公司主管馬諾杰?納倫說，公司可在1秒鐘之內(nèi)做成數(shù)千筆交易，一般情況下，股票只保留數(shù)分鐘即出手。納倫說，該公司屬于美國50家高頻交易大公司中的中等水平。公司同時利用超級計算機(jī)及時收集全國股市信息，分析行情趨勢，以作出正確對策。它也可以把海量交易化整為零，分化成多筆300到500股小筆交易，用以迷惑競爭對手，使其難以摸透公司意向。

在Tradeworx總部，靜謐異常，員工總共僅12人，他們都是拔尖院校的高才生，擁有理、工科和數(shù)學(xué)學(xué)位。每天上午一上班，就可處理1500萬股交易，而無需動口，這里同喧囂的紐約證券交易所相比真是兩重天，堪稱運籌帷幄，日進(jìn)斗金。

5年前自動股市交易約占市場的30％，交易速度也慢得多，現(xiàn)在已占到61％，交易速度由于超級計算機(jī)技術(shù)升級而倍增，紐約證券交易所處理的股市交易量已由2005年的80％下降到現(xiàn)在的40％。現(xiàn)在在股市取勝之道主要依靠虛擬技術(shù)水平和超級計算機(jī)的功能。為此紐約證券交易所已于2010年春遷移至新澤西州馬沃市，它在該市修建了有40萬平方英尺的數(shù)據(jù)中心，配置的超級計算機(jī)運算速度達(dá)400億次／秒，每秒可處理100萬條信息，足以解決全球所有股市的每筆交易結(jié)算。另據(jù)報道，設(shè)在新澤西州東塞托凱特市的復(fù)興技術(shù)對沖基金公司宣稱，它的計算能力堪同美國主要核武器研制中心之一的勞倫斯?利弗莫爾國家實驗室的超級計算機(jī)比肩。要知道，為了模擬核爆炸，美國速度最陜的超級計算機(jī)首先可是部署在該所。

隨著計算機(jī)性能的提高，10年前股民做500股高頻交易需要付費150美元，現(xiàn)已降為10美元。自動高頻交易成為了股市交易方式的主流，但股市已為少數(shù)大戶所操縱。據(jù)咨詢公司Tabb集團(tuán)估計，美國全國交易所每日處理10多億股票，其中自動高頻交易于2009年頭蚧月盈利80億美元。高頻股市交易明顯助長了炒股大戶在股市興風(fēng)作浪的不法行為。參議員愛德華?考夫曼擔(dān)心“美國股市正被少數(shù)大投機(jī)商利用政策的空子盈利”。國會證券交易委員會正在研究如何限制“閃電股票交易”。

第6篇：超級計算機(jī)技術(shù)范文

丘腦出血是高血壓腦出血患者中相對較重的類型，患者有明顯的偏癱、偏身感覺減退、偏盲（三偏）癥狀，如優(yōu)勢半球出血還可出現(xiàn)失語，致殘率較高。由于出血部位深在，開顱手術(shù)損傷較大，且需全麻，對病前有心、肺、腎等嚴(yán)重疾患者多不適合。隨著計算機(jī)輔助立體定向手術(shù)的發(fā)展，采用血腫單純抽吸、血腫破碎吸引以及注藥溶解血腫等方法，清除丘腦血腫已變得簡單易行、創(chuàng)傷小 ，在局麻下即可施行。且早期治療可以減輕腦組織損害，減少功能障礙及并發(fā)癥，提高生存質(zhì)量。本組采用計算機(jī)輔助立體定向手術(shù)治療超早期高血壓丘腦出血50例，觀察其臨床效果及預(yù)后。

1 資料與方法

1.1 一般資料：本組患者男37例，女13例，年齡37～75歲，平均52歲。患者均有高血壓病史，有丘腦出血明顯“三偏”體征。GCS

1.2 方法：全部手術(shù)均在局麻下進(jìn)行，采用日本立體定向儀，由螺旋CT引導(dǎo)，以血腫中心為靶點，利用立體定向技術(shù)確定穿刺點、穿刺深度及方向。穿刺點選在血腫距頭皮最近、無大血管或重要功能區(qū)處。采用常規(guī)頭皮切口、乳突拉鉤牽開，用顱鉆鉆孔。電灼硬腦膜后十字切開，以10號硅膠管穿刺血腫成功后，直接抽吸、血腫破碎吸除、尿激酶注入引流。其中6例呈醬油血腫一次排凈，44例凝血塊血腫粉碎排出>75％32例，排出50％～70％12例。術(shù)后復(fù)查頭CT并對殘余血量15 ml以上19例均行尿激酶注入，注入后根據(jù)患者臨床表現(xiàn)閉管4～8小時后開放引流管引流，CT動態(tài)觀察血腫清除及腦組織受壓情況，血腫消失即拔管，連續(xù)引流2～5天，平均3.1天。血腫一次排凈和術(shù)后殘余血量

2 結(jié)果

術(shù)后再出血2例（占4％），考慮由于躁動、情緒激動致血壓升高有關(guān)，通過應(yīng)用止血藥、控制血壓等方法得以控制。合并肺炎3例，消化道出血5例，腎功能衰竭1例，腦梗死、心肌梗死各1例。死亡2例，其中1例死于心肌梗死，1例死于腎功能衰竭，死亡率4％。術(shù)后隨訪6～48個月，以日常生活能力（ADL）分級法：ADLⅠ級12例，Ⅱ級23例，Ⅲ級10例，Ⅳ級3例。Ⅰ~Ⅲ級45例，占90％。

3 討論

3.1 CT引導(dǎo)立體定向手術(shù)是降低死亡率及致殘率、提高生存質(zhì)量的有效方法。我們采用此方法治療高血壓丘腦出血50例，死亡率4％，術(shù)后隨訪ADL分級法為Ⅰ~Ⅲ級者占90％，表明這一手術(shù)是降低死亡率及致殘率的較有效的方法。手術(shù)適應(yīng)證：（1）對于3～24小時內(nèi)丘腦出血意識清或進(jìn)行性意識障礙者；（2）伴有神經(jīng)系統(tǒng)定位體征者；（3）出血量在20～60 ml、腦室受壓，中線結(jié)構(gòu)移位>0.5 cm、環(huán)池受壓變形者。

3.2 手術(shù)時機(jī)的選擇：腦出血時血腫腔內(nèi)的壓力比整個顱內(nèi)壓要高，其血腫周圍腦組織的損害亦重于高顱壓所造成的全腦性損害，血腫壓迫時間越長，周圍腦組織不可逆損害越重，致死、致殘率就越高。從病理生理變化方面看，腦出血后6～7小時，血腫周圍開始出現(xiàn)腦水腫、腦組織壞死，而且隨時間增長而加重。一組205例腦出血尸檢資料表明，80％患者死于24小時內(nèi)。另一組死亡病例中，24％死于24小時內(nèi)，44％死于48小時內(nèi)；70％死于1周內(nèi)。由此可見，大部分死亡病例都在出血后早期死亡。對腦出血患者采用顱內(nèi)壓監(jiān)測，證實顱內(nèi)壓確有一過性增高。因此，支持早期手術(shù)，以解決高顱壓問題。本組均在24小時內(nèi)行手術(shù)治療，再出血2例，僅占4％，因此，我們認(rèn)為7～24小時內(nèi)或CT發(fā)現(xiàn)腦出血，超早期清除血腫，可迅速解除血腫對周圍腦組織的壓迫，打破出血后一系列繼發(fā)性改變所致的惡性循環(huán)，從而提高治愈率及生存質(zhì)量。

3.3 尿激酶的應(yīng)用：尿激酶是一種纖溶酶直接激活劑，有較強(qiáng)的溶解血腫作用，達(dá)到足夠的局部溶解效果。動物實驗表明，狗的蛛網(wǎng)膜下腔注入尿激酶達(dá)2 400萬U/kg不引起不良反應(yīng)。所以腦內(nèi)血腫腔及腦室內(nèi)使用尿激酶是安全有效的。

第7篇：超級計算機(jī)技術(shù)范文

1 作用機(jī)理

1.1 增產(chǎn)機(jī)理

在多種生理指標(biāo)測定中發(fā)現(xiàn)，噴區(qū)較對照葉綠素含量增加0.0086%；光合強(qiáng)度每小時單位干重增加12.485毫克的干物質(zhì)積累量；植株含糖量增加0.0038%，增產(chǎn)效果明顯。

1.2 速效機(jī)理

通過原子示蹤圖像研究表明，噴灑1小時已有相當(dāng)?shù)奈者\轉(zhuǎn)，48小時莖葉吸收率達(dá)到最高峰，然后開始大量運轉(zhuǎn)，集中到穗部，4天基本吸收完畢。

1.3 抗倒伏、耐寒防凍機(jī)理

養(yǎng)分在短期內(nèi)吸收完畢，植株葉片角質(zhì)層、稈腔壁變厚，其它各部增厚，節(jié)間韌性增強(qiáng)，使植物液濃度增加，冰點降低，增加耐寒防凍功能。

1.4 抗病蟲害機(jī)理

養(yǎng)分的葉面吸收，阻止蚜蟲等刺吸式害蟲和病原菌的侵入，并產(chǎn)生大量抑制性或抗性物質(zhì)，合成植物抗毒素，提高作物的抗病性。

1.5 抗干熱風(fēng)、抗旱，減少森林、牧草、作物失火概率的機(jī)理

經(jīng)儀器測定，噴區(qū)作物的蒸騰強(qiáng)度較對照每小時單位減少482.8毫克的水分蒸發(fā)量；組織含水率、自由水和束縛水含量分別增加10.795%、14.59%和0.48%。因能保持相當(dāng)?shù)乃?，就能抵抗干熱風(fēng)和旱情，減少森林、牧草、作物失火概率。

2 施用技術(shù)

2.1 小麥超常量施用方法

拌種：用磷酸二氫鉀100克對水500～600毫升溶解，然后與5千克種子攪拌均勻，堆悶5小時左右晾干（不粘手為宜）播種。

越冬期噴灑防凍：大凍期間，每667平方米每次用400克對水30升均勻噴灑；返青、拔節(jié)、孕穗期各噴1次，每667平方米每次用400克對水30升；灌漿期每667平方米每次用400克對水30升，收割前10天，都是噴施時間。

2.2 玉米超常量施用方法

每667平方米種子用200克磷酸二氫鉀對水適量拌種，晾干后播種。在定苗后、拔節(jié)期、大喇叭口期各噴1次，每667平方米用量400克對水30升。還可在抽雄或灌漿期澆水時沖施1次，用量為每667平方米每次3千克左右。表現(xiàn)為植株健壯、少倒伏、少病害、穗大、頂滿、粒飽。

2.3 花生超常量施用方法

每667平方米種子用200克磷酸二氫鉀對適量水拌種晾干后播種。苗期噴施1次，每667平方米200克對水30升。在初花期、結(jié)莢期、飽果成熟期各噴1次，每667平方米每次用400克對水30升。表現(xiàn)為病害少、秧茁壯，結(jié)實早，果實多且飽滿，抗早衰，增幅在40%以上。

2.4 大豆超常量施用方法

每667平方米種子用200克磷酸二氫鉀對適量水拌種晾干后播種，在苗期、初花期、盛花期、結(jié)莢期、鼓粒期各噴1次，用量為每667平方米每次用400克對水30升。表現(xiàn)為莖稈粗壯、枝多、莢多、粒多飽滿，少病害，少倒伏，增幅大。

2.5 棉花超常量施用的方法

苗期（2～3葉時）每667平方米200克磷酸二氫鉀對水30升均勻噴施1次，現(xiàn)蕾時，每667平方米用400克對水30升均勻噴施1次；始花至蓋頂前后各噴施1次；視具體情況也可多次，每667平方米每次用800克對水60升。表現(xiàn)為稈壯，結(jié)果早、桃大、桃多、減少花蕾鈴脫落，增加抗病蟲害能力，纖維長，產(chǎn)量高，抗早衰，增幅高的可在40%以上。

2.6 水稻超常量施用的方法

在水稻育苗期，用1%濃度的磷酸二氫鉀水溶液噴施1～2次。在分蘗期、拔節(jié)期、孕穗期各噴施1次，灌漿期噴灑1次以上，每667平方米每次用400克對水30升?？纱蠓鶞p少病蟲害的發(fā)生，增幅高達(dá)40%。

2.7 紅薯、土豆超常量施用的方法

第8篇：超級計算機(jī)技術(shù)范文

關(guān)鍵詞：超級計算；CAE集成平臺；架構(gòu)設(shè)計；第1個原型

中圖分類號：TP311.52 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

Architectural Design of CAE Integration

Platform Based on Super Computation

DENG Ziyun1，2 ， ZHANG Jing1，BAI Shuren2，LIU Zhaohua2，CHEN Lei2，ZHANG Wei2

（1.College of Electrical and Information Engineering， Hunan Univ， Changsha， Hunan 410082， China；

2.National Supercomputing Center in Changsha， Changsha， Hunan 410082， China）

Abstract：CAE Integration Platform based on Super Computation can solve some problems in industrial products design， such as CAE software integration， calculation speed and parallel computer using. This paper proposed the overall structure and the overall architecture of the platform for development. The platform consists of 5 layers and 7 subsystems. The front end system adopts SSH architecture， ESB bus and middleware uses Spring， Hibernate and Tuscany combination. Cluster system is mainly on the “Tianhe No.1” super computer scheduling system improvements. According to the overall architecture design， the prototype platform was developed.

Key words： super computation； CAE integration platform； architectural design； first prototype

1 問題提出

企業(yè)在應(yīng)用CAE（Computer Aided Engineering，計算機(jī)輔助工程）軟件進(jìn)行工業(yè)領(lǐng)域產(chǎn)品設(shè)計的過程中普遍發(fā)現(xiàn)存在以下問題：

1）CAE軟件集成問題

CAE軟件的品種有許多種，如CATIA，ABAQUS，ANSYS，LSDYNA，F(xiàn)luent，SINOVATION等，行業(yè)應(yīng)用、軟件功能各有側(cè)重，相互孤立，需要將這些軟件通過接口統(tǒng)一集成起來，從而可以共同工作[1-2]，如能以云計算形式供企業(yè)共享使用則更為節(jié)約資源和成本.

2）計算速度問題

一個模型從初始建模、計算到優(yōu)化處理，最終成型，要進(jìn)行各種環(huán)境條件、材質(zhì)、載荷下的仿真與計算，往往需要反復(fù)調(diào)整參數(shù)、計算、評估許多次，而CAE仿真需要進(jìn)行大量的計算，現(xiàn)有計算機(jī)單機(jī)性能仍然存在瓶頸[3]，需要使用超級計算機(jī)來支持大規(guī)模的并行計算來縮短工業(yè)設(shè)計仿真的計算時間.

3）并行計算機(jī)使用問題

使用超級計算機(jī)的技術(shù)門檻較高，需要操作人員掌握的專業(yè)技術(shù)知識較多，比如Unix或Linux操作系統(tǒng)、應(yīng)用行業(yè)專業(yè)知識、并行計算，甚至系統(tǒng)分析設(shè)計及程序開發(fā)[3].超級計算機(jī)的計算資源如能以Web的方式提供給公眾用戶使用則更為便利.

解決這些問題的根本辦法就是研發(fā)出一個“基于超級計算的CAE集成平臺”（以下簡稱“超算CAE平臺”）.要研發(fā)出“超算CAE平臺”首先要考慮的問題就是根據(jù)業(yè)務(wù)需求來理清平臺的構(gòu)成，搭建起先進(jìn)而又穩(wěn)定的平臺總體架構(gòu)，再進(jìn)行下一步的設(shè)計和編碼.

2 研究現(xiàn)狀與趨勢

“超算CAE平臺”是工業(yè)設(shè)計領(lǐng)域的新興發(fā)展趨勢，國內(nèi)國際的研究水平差距較小，但我國在超級計算機(jī)系統(tǒng)和CAE軟件的無縫集成技術(shù)方面，尚缺乏研究基礎(chǔ)和工程應(yīng)用經(jīng)驗[4-5].

大型工程和復(fù)雜產(chǎn)品，例如盾構(gòu)機(jī)、火星著陸器、飛機(jī)、輪船等，結(jié)構(gòu)及其仿真都很復(fù)雜，依靠PC機(jī)、普通工作站無法完成其結(jié)構(gòu)、功能與可靠性一體化的優(yōu)化設(shè)計，這就必須依靠超級計算機(jī)技術(shù)來解決問題[6-8].

以第三方軟件為平臺集成CAD（Computer Aided Design，計算機(jī)輔助設(shè)計）/CAE軟件是構(gòu)建集成設(shè)計系統(tǒng)平臺的一種趨勢.適應(yīng)于超級并行計算機(jī)和機(jī)群的高性能CAE求解技術(shù)，多種專業(yè)領(lǐng)域的CAE計算分析軟件的集成化及其聯(lián)合仿真，建立多物理場、多場耦合、不確定性的大型工程和復(fù)雜產(chǎn)品的計算模型，實現(xiàn)對大型工程和復(fù)雜產(chǎn)品的全面仿真分析和優(yōu)化設(shè)計，是解決其多目標(biāo)優(yōu)化設(shè)計問題的必然途徑[4-5].

3 主要業(yè)務(wù)過程描述

“超算CAE平臺”的主要用戶是工業(yè)設(shè)計中的設(shè)計人員，其目的是利用該平臺實現(xiàn)工業(yè)設(shè)計中各類產(chǎn)品的設(shè)計、分析、計算、仿真和試驗，并且讓用戶可以通過互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境使用該平臺.“超算CAE平臺”中的主要業(yè)務(wù)流程有三種：

1）針對各種CAE商業(yè)軟件的求解器應(yīng)用.

這種應(yīng)用的主要過程要經(jīng)歷用戶作業(yè)生成、作業(yè)提交、作業(yè)監(jiān)控、結(jié)果運用4個階段[9].

2）針對各種CAE商業(yè)軟件的前后處理的應(yīng)用.

該流程有前處理和后處理.前處理流程包括CAD模型的導(dǎo)入、相關(guān)參數(shù)的設(shè)置、前處理結(jié)果的導(dǎo)出、網(wǎng)格的劃分、載荷的施加等.在擁有超級計算機(jī)的情形下，可將網(wǎng)格劃分較細(xì)以得到更加優(yōu)質(zhì)和精確的計算結(jié)果[10].后處理流程包括計算結(jié)果的導(dǎo)入和計算結(jié)果的展示，即將求解的結(jié)果導(dǎo)入到CAE軟件中，查看并進(jìn)一步分析計算結(jié)果，計算結(jié)果可以圖形化的方式來展現(xiàn).

3）多種CAE軟件的綜合應(yīng)用.

這種應(yīng)用主要是復(fù)雜業(yè)務(wù)流程的組合，例如機(jī)電液一體化聯(lián)合仿真、流固耦合、CAE參數(shù)的迭代優(yōu)化等復(fù)雜過程.

4 平臺總體構(gòu)成

“超算CAE平臺”由5層7個子系統(tǒng)構(gòu)成，如圖1所示.

表現(xiàn)層為“超算CAE平臺”門戶網(wǎng)站；應(yīng)用層為作業(yè)提交與監(jiān)控系統(tǒng)、計算資源管控系統(tǒng)；表現(xiàn)層和應(yīng)用層合為平臺的前端系統(tǒng)部分.

ESB（Enterprise Service Bus，企業(yè)服務(wù)總線）層為服務(wù)構(gòu)件裝配與復(fù)雜業(yè)務(wù)流程組合系統(tǒng)；中間件層為“超算CAE平臺”中間件系統(tǒng)；ESB層和中間件層合為平臺的ESB總線與中間件系統(tǒng)部分.

HPC（Hign Performance Computing，高性能計算）層則分別在Linux集群（“天河1號”超級計算機(jī)）和Windows集群中駐留研發(fā)的軟件，比如完成作業(yè)調(diào)度的功能、資源監(jiān)控的功能，以供中間件層進(jìn)一步整合資源，形成共同和相對獨立且機(jī)制靈活的任務(wù)調(diào)度；HPC的兩個集群駐留軟件系統(tǒng)合為平臺的集群端系統(tǒng)部分.

安全管控系統(tǒng)貫穿于其它系統(tǒng)之中，但各個系統(tǒng)中有關(guān)安全的部分又能組合形成一個綜合的解決方案.

5 平臺總體架構(gòu)設(shè)計

5.1 平臺總體架構(gòu)

“超算CAE平臺”的總體架構(gòu)設(shè)計如圖2所示.下面針對該平臺的總體架構(gòu)各層分別描述如下.

1）門戶層

可針對不同的用戶類型和用戶對界面進(jìn)行個性化配置；可對集成的應(yīng)用系統(tǒng)，包括作業(yè)提交與監(jiān)控系統(tǒng)、計算資源管控系統(tǒng)進(jìn)行界面集成、信息集成，形成統(tǒng)一的Portalets；可對不同的用戶類型做出不同的權(quán)限配置；子系統(tǒng)集成可實現(xiàn)單點登錄，用戶登錄時應(yīng)當(dāng)使用USB Key進(jìn)行身份認(rèn)證.

2）應(yīng)用層

應(yīng)用層的系統(tǒng)主要包括作業(yè)提交與監(jiān)控系統(tǒng)和計算資源管控系統(tǒng).用戶在使用作業(yè)提交與監(jiān)控系統(tǒng)時可生成作業(yè)、提交作業(yè)、監(jiān)控作業(yè)、監(jiān)控作業(yè)的執(zhí)行過程、獲取作業(yè)結(jié)果、進(jìn)行作業(yè)的前處理和后處理，展現(xiàn)計算結(jié)果和查看作業(yè)的計費情況；計算資源管控系統(tǒng)可查看執(zhí)行的作業(yè)的情況，進(jìn)行能耗管理，生成資源熱圖和資源統(tǒng)計報表，進(jìn)行必要的賬務(wù)處理，如針對不同的用戶設(shè)置賬戶預(yù)留資金、對賬戶進(jìn)行充值等，可查看平臺生成的各種日志，可查看Linux集群（“天河1號”超級計算機(jī)）和Windows集群的網(wǎng)絡(luò)狀況，可對用戶的作業(yè)進(jìn)行必要的干預(yù)，可對用戶的類型、信息、賬戶數(shù)據(jù)進(jìn)行適當(dāng)?shù)膶徟驼{(diào)整.

3）ESB總線

ESB總線即服務(wù)構(gòu)件裝配與復(fù)雜業(yè)務(wù)流程處理系統(tǒng)，利用開源的Tuscany SOA（ServiceOriented Architecture，面向服務(wù)的架構(gòu)）軟件對各種服務(wù)構(gòu)件在協(xié)議解藕的基礎(chǔ)上進(jìn)行統(tǒng)一的封裝，形成與其它系統(tǒng)集成與通信的接口[11-12]；在通信上統(tǒng)一采用XML（Extensible Markup Language，可擴(kuò)展標(biāo)記語言）報文，支持使用XML Schema進(jìn)行數(shù)據(jù)校驗；可將XML報文利用路由配置接收來自其它系統(tǒng)的報文，再根據(jù)報文處理的需求和情況發(fā)送到目標(biāo)系統(tǒng)；采用Spring開源軟件對各種構(gòu)件使用AOP（AspectOriented Programming，面向切面的

程序設(shè)計）編程技術(shù)進(jìn)行前置、后置等增強(qiáng)處理，形成不同業(yè)務(wù)的處理流程，支持復(fù)雜業(yè)務(wù)流程的處理.

4）中間件

中間件主要功能是屏蔽Windows集群和Linux集群（“天河1號”超級計算機(jī)）之間的差異，根據(jù)目標(biāo)集群來生成不同的指令或腳本，提交目標(biāo)集群執(zhí)行，并獲取到中間結(jié)果和最終結(jié)果；可獲取集群的結(jié)點狀態(tài)，CPU/GPU、License等資源的分配情況和使用情況；作業(yè)執(zhí)行的情況，以及對作業(yè)可進(jìn)行干預(yù)；支持在一個作業(yè)中執(zhí)行多個任務(wù)或作業(yè)步，從而可在一個作業(yè)中進(jìn)行協(xié)同作業(yè).

5）HPC層

在Windows集群和Linux集群（“天河1號”超級計算機(jī)）中會裝有各種CAE大型商業(yè)行業(yè)應(yīng)用軟件，可執(zhí)行結(jié)構(gòu)力學(xué)、流體力學(xué)、電磁學(xué)等學(xué)科的有限元分析與計算，通過集群內(nèi)的調(diào)度軟件來進(jìn)行大規(guī)模分布式計算作業(yè)；改進(jìn)集群端的調(diào)度軟件，以支持優(yōu)先級調(diào)度、CAE行業(yè)應(yīng)用軟件License管理等功能.

5.2 前端系統(tǒng)架構(gòu)

前端系統(tǒng)主要包括門戶、作業(yè)提交與監(jiān)控系統(tǒng)、計算資源管控系統(tǒng)，各層次劃分及功能描述如圖3所示.

1）展示層

展示層負(fù)責(zé)處理與操作者的交互，收集操作數(shù)據(jù)提供給應(yīng)用服務(wù)者，并根據(jù)應(yīng)用服務(wù)者的反饋將返回的數(shù)據(jù)通過一定的形式在界面上展示.展示層包括客戶端界面邏輯和應(yīng)用服務(wù)端數(shù)據(jù)表示邏輯.

2）業(yè)務(wù)層

業(yè)務(wù)接口層對上層傳遞來的數(shù)據(jù)進(jìn)行解析并分別送入不同的邏輯處理，向用戶返回底層邏輯處理結(jié)果.

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第9篇：超級計算機(jī)技術(shù)范文

計算機(jī)基礎(chǔ)課程已成為高等教育必須開設(shè)的一門通識性課程，在高校教育中有著極其重要的基礎(chǔ)性地位。然而從各類計算機(jī)水平考試和大學(xué)生計算機(jī)等級考試中，以及從畢業(yè)生就業(yè)招聘時所展現(xiàn)出來的計算機(jī)操作能力來看，大學(xué)生的計算機(jī)實際應(yīng)用能力無法令人滿意[1]。“計算機(jī)基礎(chǔ)”課程對學(xué)生的信息技術(shù)能力，特別是提高學(xué)生的信息實踐和新技術(shù)創(chuàng)新及應(yīng)用能力具有重要作用，而一種好的實驗教學(xué)模式對增強(qiáng)學(xué)生的計算機(jī)技術(shù)素養(yǎng)有著意想不到的效果。

1 云計算的內(nèi)涵及核心理念剖析

云計算是技術(shù)上的發(fā)展更是技術(shù)理念的跨越，它的概念由美國人克里斯托弗?比希利亞提出。2006年，克里斯托弗?比希利亞者受雇傭于國際互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的巨頭Google公司擔(dān)任高級工程師。云計算是現(xiàn)今為止技術(shù)含量最高的網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用技術(shù)，它把傳統(tǒng)的計算機(jī)技術(shù)和當(dāng)今最新的信息技術(shù)相互融合，通過網(wǎng)絡(luò)互聯(lián)互通的方式把多個相互獨立的計算機(jī)進(jìn)行整合，將大量數(shù)據(jù)資源用網(wǎng)絡(luò)連接并進(jìn)行統(tǒng)籌性調(diào)配，構(gòu)成一個巨大的資源庫，再通過從客戶終端收集來的信息按要求提供給客戶，這樣就實現(xiàn)了資源的最大范圍內(nèi)的統(tǒng)籌、共建、互聯(lián)和分享。

云計算的中心指導(dǎo)思想，就是通過互聯(lián)網(wǎng)的高速的信息交換技術(shù)，將分布在世界各地的計算機(jī)中的信息和資源迅速的集中到一起，再通過具有超級計算能力的超級計算中樞集中起來計算和處理，改變了以往個人計算機(jī)各自為戰(zhàn)的局面[2]。一般來說，云計算的架構(gòu)主要可以分為三個方面：（1）個人層次，它是主要基于全世界無數(shù)臺個人計算機(jī)終端，云計算是將這些計算機(jī)中的資源整合起來，最終它的服務(wù)對象也是統(tǒng)歸與每一個向他提供資源的微型計算機(jī)終端。（2）計算中樞，它建立在滿足云計算要求的高速網(wǎng)絡(luò)通道和具備大數(shù)據(jù)迅速處理能力的超級計算機(jī)基礎(chǔ)之上。高速的信息通道可以使云計算中心迅速的獲得信息并將處理結(jié)果反饋給用戶，超級計算機(jī)的數(shù)據(jù)處理能力能夠滿足對迅速集中的海量數(shù)據(jù)的分類、計算和處理的要求，是實現(xiàn)云計算的關(guān)鍵。（3）應(yīng)用軟件，云計算處理中心無論是搜集用戶數(shù)據(jù)還是將處理后的結(jié)果傳送給用戶都不是雜亂無序的，要通過事先設(shè)計好的應(yīng)用程序即終端應(yīng)用程序，分門別類有序的搜集數(shù)據(jù)，同時也需要專門的終端程序?qū)蛻籼峁┓诸悅€性化的服務(wù)?？偠灾?，云計算服務(wù)就是改變傳統(tǒng)計算機(jī)終端的各自為戰(zhàn)，將數(shù)據(jù)統(tǒng)合起來集中處理。

2 云計算對計算機(jī)基礎(chǔ)實驗教學(xué)的具體影響

2.1 教學(xué)硬件的配備

大學(xué)在計算機(jī)機(jī)房建設(shè)中，傳統(tǒng)的軟件硬件的配置已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿足學(xué)生云計算環(huán)境下計算機(jī)基礎(chǔ)實驗教學(xué)的需要，計算機(jī)配置過低，軟件配備等問題凸顯，由于傳統(tǒng)的教學(xué)資源配置慣性思維的存在，許多學(xué)校機(jī)房里計算機(jī)已經(jīng)是六七年前購置的，操作系統(tǒng)都還停留在windows xp甚至更低，許多新的軟件都因為機(jī)器配置不夠或是系統(tǒng)不支持而無法使用。所以，必須首先提升計算機(jī)實驗室的硬件和軟件的配置。其次要提供滿足云計算教學(xué)環(huán)境下的軟硬件設(shè)施，要設(shè)置足夠的帶寬，滿足大數(shù)據(jù)傳輸?shù)囊?，要建立起與云數(shù)據(jù)庫的鏈接。再者是要建立云計算教學(xué)與學(xué)習(xí)平臺，要使教師和學(xué)生熟悉這一環(huán)境下的教學(xué)和學(xué)習(xí)程序。就要對師生尤其是老師進(jìn)行專門的培訓(xùn)。

2.2 教學(xué)內(nèi)容的設(shè)定

傳統(tǒng)的計算機(jī)基礎(chǔ)實驗課在內(nèi)容上以微機(jī)上傳統(tǒng)的幾個應(yīng)用軟件的實際操作為主，學(xué)生主要做一做例題再輔之以一些實驗驗證，教學(xué)模式基本上就是教師通過教學(xué)系統(tǒng)示范操作一遍，學(xué)生再依樣畫葫蘆再來一遍，創(chuàng)造性和探索性的實驗很少，或根本沒有，這樣不利于學(xué)生探索精神和創(chuàng)新能力的培養(yǎng)。而云計算帶來的改變，學(xué)生學(xué)習(xí)的時間不必浪費在很多復(fù)雜而又機(jī)械性的操作上，這些事情都可以交給云計算中樞解決。學(xué)生和教師的主要任務(wù)應(yīng)當(dāng)轉(zhuǎn)移到探索和創(chuàng)造性上來。

2.3 教學(xué)理念的革新

目前，大部分高校中計算機(jī)實驗教學(xué)處于從屬地位，學(xué)生學(xué)習(xí)計算機(jī)技術(shù)課程只是作為其他課程的輔課程而已。在學(xué)校來說，教學(xué)生學(xué)習(xí)計算機(jī)基本上也只是立足于教會學(xué)生熟練使用幾款常見的辦公軟件，充其量在介紹一點稍微深一點的譬如編程語言類的知識。而在云計算的時代，很多繁瑣卻沒有技術(shù)含量的事情我們不需要再親力親為，分工更加的細(xì)致和專業(yè)化。那么此時對學(xué)生計算機(jī)操作能力的要求便轉(zhuǎn)化為對學(xué)術(shù)立足于計算機(jī)進(jìn)行探索和創(chuàng)新的能力，換句話說不再是對學(xué)術(shù)實際操作能力的要求而是思維擴(kuò)散和突破精神的培養(yǎng)。這時候，老師也不再是僅僅為學(xué)生做示范，他們更重要的是引導(dǎo)學(xué)生，啟發(fā)他們的思想，為學(xué)生的創(chuàng)造性思維的發(fā)散提供廣闊的天地。

3 基于云計算環(huán)境下的自主學(xué)習(xí)實驗教學(xué)模式

在基于云計算環(huán)境下的自主學(xué)習(xí)實驗教學(xué)模式下，老師和學(xué)生分別完成各自相應(yīng)的工作。

3.1 教師的工作

教師根據(jù)教學(xué)的具體要求和本門課程的教學(xué)目的，設(shè)計課程內(nèi)容和試驗項目，然后將信息到基于云計算建立的學(xué)習(xí)平臺上。同時將課堂教學(xué)的內(nèi)容制作成視頻或其他相關(guān)類型的教學(xué)資源。教師首要的也是最重要的作用是設(shè)計實驗項目，實驗項目設(shè)計的成功與否將直接決定課程教學(xué)的目的能否達(dá)到。教師設(shè)計的實驗項目必須與教育目的相匹配，實驗項目的設(shè)計應(yīng)具有研究性、科學(xué)性、合理性和可操作性等特點和優(yōu)點。實驗的內(nèi)容要有所創(chuàng)造、要有一定的可研究性，同時實驗難度應(yīng)當(dāng)難易適中。教師設(shè)計好實驗項目之后應(yīng)當(dāng)將它轉(zhuǎn)化并置于云計算網(wǎng)絡(luò)中，使學(xué)生可以自主地選擇和練習(xí)[3]。學(xué)生的練習(xí)結(jié)果及時反饋到教師平臺上，這樣老師可以及時分析結(jié)果，了解教學(xué)活動的總體情況從而指導(dǎo)教學(xué)內(nèi)容的調(diào)整。

3.2 學(xué)生的工作

學(xué)生進(jìn)入云計算學(xué)習(xí)平臺，自主地查看教學(xué)信息。當(dāng)學(xué)生對需要學(xué)習(xí)的內(nèi)容及要求有了具體的了解之后便可以自主地對教學(xué)中需要完成的實驗項目進(jìn)行分析而且學(xué)生也可以進(jìn)入云資源庫，利用云平臺資源自己進(jìn)行學(xué)習(xí)，也可以對學(xué)習(xí)的成果進(jìn)行自我測試。在完成學(xué)習(xí)的效果的測試之后再針對自己學(xué)習(xí)中暴露出的不足進(jìn)行強(qiáng)化鞏固和強(qiáng)化訓(xùn)練。在測試中反饋的結(jié)果，使我們可以及時了解自己是否符合教師對該課程的要求，在遇到自己無法解決的困難時，也同樣可以進(jìn)行云計算學(xué)習(xí)環(huán)境下的資源查詢，查找可利用的資源進(jìn)行參考，也可以進(jìn)入云計算環(huán)境下的交流平臺，詢問自己的老師或其他同學(xué)。