计算机并行处理技术

前言：想要写出一篇令人眼前一亮的文章吗？我们特意为您整理了5篇计算机并行处理技术范文，相信会为您的写作带来帮助，发现更多的写作思路和灵感。

计算机并行处理技术范文第1篇

关键词：电力系统分析计算并行处理分 布式处理

中图分类号：F470.6 文献标识码：A

引言：

并行处理是一种极有发展前途的技术。复杂故障计算是电力系统仿真计算中最重要、计算量最大的部分之一,己经成为大型电力系统实时仿真的瓶颈。由于求解故障端口间等值阻抗的复杂性, 传统方法不适用于并行处理。作者提出了一种可用于大型电力系统数字仿真的复杂故障并行计算方法。算法中采用了故障处理局部化、降维网络方程的构造和线性方程组并行处理等多种技术, 以减少并行计算量和通讯量。

1 并行处理技术概述

并行处理仅有不足20 年的历史, 是半个世纪来在微电子、印刷电路、高密度封装技术、高性能处理机、存储系统、设备、通信通道、语言开发、编译技术、操作系统、程序设计环境和应用问题等研究和工业发展的产物。并行处理已成为现代计算机的关键技术之一, 并以不同的方式, 在不同的级别上渗透到其他应用领域。

计算机应用可以归纳为向上升级的4 类: 数据处理、信息处理、知识处理和智能处理。无论是哪种处理, 都具有能同时进行运算或操作的特性, 称为并行性。并行性在不同的处理级别中可表现为多种形式, 如先行方式, 流水方式, 向量化、并发性、同时性、数据并行性、划分、交叉、重叠、多重性、重复、时间共享、空间共享、多任务处理、多道程序、多线程方式和分布式计算。开发并行性的目的是为了能用并行处理来提高计算机的求解效率。并行处理是通过两个或多个处理器以及处理器之间的通信系统的协作完成问题的求解。它着重于发掘被求解问题中的并行性, 使其达到较高的级别。

分布式处理是利用计算机网络来实现并行处理的一种技术。网络中各计算机以并行方式共同完成某项事务处理, 或将一个大处理流程分开由各点计算机处理, 在网络内各计算机彼此能相互存取信息和寻址, 多个计算机同时工作这一点对用户来说是透明的。

并行处理技术是硬件、软件、语言、算法、性能评价等多方面技术的综合。可以分为: 并行系统结构、并行算法、并行操作系统、并行语言及其编译系统等。

并行系统结构研究以何种方式将众多的处理机与存储系统、1/ 0 系统组成一个完整的并行处理系统的技术问题, 如硬件的器件和互联拓扑结构的选择, 同步通信机制的设置, 以及并行软件的配置等。并行操作系统用于支持并行处理, 实现进程(或线程) 间的通信和负载均衡等问题。目前并行操作系统主要有多处理机并行操作系统和多计算机操作系统。

2 并行处理技术在电力系统中的应用

2.1 在潮流问题中的应用

潮流问题描述了电力系统的稳态情况, 因而潮流公式或经过一些修改的潮流公式是优化潮流和暂态稳定等重要问题的基本成分。一个有效的潮流并行化方法同样也会有助于加快其它问题的求解, 因而早期关于并行处理在电力系统中应用的研究主要集中于并行化潮流问题的求解上。虽然问题并没有解决, 但近年来关于这方面的报道明显减少了。

潮流计算是求解一组由潮流方程描述的非线性代数方程。传统的串行解法充分利用了稀疏矩阵技术、三角分解前代/ 回代技术、节点优化编号技巧和快速分解法, 使得潮流计算已经能够在线运行, 从而大大减小了并行化潮流计算的动力。

已有的并行化潮流计算的许多工作都集中在并行化三角分解、前代/ 回代上, 如: 通过对矩阵的重新组合分块来发掘并行性; 降低由最大因子路径长度决定的顺序执行步数; 采用适合于向量机的向量化算法; 多重因子分解方案和稀疏逆因子方案; 基于电力系统运行模式及人工神经网络的潮流并行算法; 利用超立方体结构寻找稳态稳定大矩阵的特征值和特征向量。在超立方体结构并行机上的一个实践表明, 快速分解牛顿潮流法的并行算法可以获得近似10 的加速比。在B al a nc e 和A li a nt 共享内存并行机上, 松弛牛顿法也可以获得几乎相同的加速比脚。

2. 2 在电力系统暂态稳定中的应用

电力系统暂态稳定分析需要求解描述旋转运动的时变微分方程和描述电网的代数方程, 这组微分代数方程(D A E ) 具有多种非线性, 数值方法中的逐步积分法被用来获得时域解。如果通过并行处理技术, 能极大地提高速度, 在线暂态稳定分析也将具有很好前景。

将暂态稳定问题并行化有两个途径: 1. 将系统的变量分组, 称为( 变量) 空间并行化; 2.使几个时间段可以同时求解, 称为时间并行化。非常明显的空间并行化是将微分方程分解成每个发电机一组的多个方程组, 而由代数方程提供它们之间的藕合。时间上的并行是形成每个时间段的牛顿方程, 然后同时求解。龙格库塔法和隐式积分法也被并行化过, 但问题的分解和随之而来的松弛会产生许多新的变量, 使求解复杂化。有的先将网络方程分解, 然后在微分方程或差分化的方程组上实施松弛法, 如对微分方程实施的波形松弛法。有的将差分化的微分方程和代数方程一起, 对每一个系统变量在所有的时间段中通过皮卡德( Pi ca rd ) 松弛法分解并同时求解, 从而提供在时间和空间上最大程度并行化的方法。有的在频域中将暂态稳定问题向量化以获得并行性。上述方法的共同困难是收敛性较差, 通常要经过更多的迭代次数才能收敛, 有时甚至难以收敛。

对暂态问题的细粒度并行化, 也遇到了许多困难, 所获得的效果不很理想。为此粗粒度的并行化也被研究过, 如通过同时计算在不同节点上的故障来并行化, 当S Y R E IJ 稳定计算程序在一个16 节点的超立方体计算机上实现时, 可以获得一个数量级的加速比。与之相似的是在一个基于D O S 共享内存的多处理机上的实验也表明, 多区域可靠性计算、采用蒙特卡洛法的水电发电费用仿真和针对不同故障的矫正方案计算, 是可以被高效并行化的。

3 对并行处理在电力系统应用的若干看法

3.1 充分利用已有的分解/ 聚合技术

在并行处理成为一个研究热点之前, 已经从时间和存储角度出发, 针对电力系统的一些问题开发了分解/ 聚合的方法, 即将大问题分解, 在串行机上分别求解, 然后聚合得出整个问题的解。所以在并行处理中, 应充分利用这些已有的分解/ 聚合技术, 对所要求解的大问题进行合理的分解, 调节子问题间的祸合度、相关性, 使整个问题的求解效率最高。

3.2 结合问题本质选择合理的并行粒度

由以上分析可知, 在电力系统基本问题的数学结构中, 并没有显著的内在的并行性。开发细粒度的并行算法(如在潮流问题中和电磁暂态问题中), 难度很大。并行计算理论、并行处理系统(硬件、语言、编译器)等方面的不成熟, 也为开发细粒度的并行算法造成了障碍。而类似于在暂态稳定分析中, 对不同算例计算的并行; 能量管理系统中, 基于功能划分的并行; 系统规划中, 基于不同方案的并行等, 都是在粗粒度上的并行, 各并行子问题间的相关性很少或没有相关性, 从而可以获得很高的并行加速比, 并能充分利用现有的网络资源、计算机资源、软件资源,使系统的性能价格比较高。

3.3 加强测试与评估

以往的研究大部分都集中在并行算法的开发上, 算法在并行处理系统上的测试很少, 仅有的测试结果并不很理想, 在并行加速比的强壮性方面, 也并未提供有价值的信息。实际上, 计算的效率取决于并行算法对并行处理系统的适应程度。对于一个特定问题的一种并行化方案, 必须在实际的并行处理系统上对大量不同的算例进行测试、评估。

3.4 考虑生产的实际需要

并行处理的根本目的是以尽可能小的代价获得尽可能高的生产效率。并行处理的开发要依据生产需要, 并不是任何问题都需要或适合于并行处理。由于单个处理器能力的提高, 使得某些问题采用串行算法在一台计算机上也能满足要求, 因而对这些问题进行并行化研究的实用价值就很小。

4 结语：

并行处理技术的发展, 为解决电力系统问题提供了一个颇具吸引力的机会。但由于并行处理技术的研究刚刚起步, 并行处理的理论、软硬件技术和有关并行处理应用的实践经验, 都还在不断地完善之中, 如何有效地将并行处理技术同电力系统问题结合起来, 满足电力生产的需要, 需要认真考虑。本文首先简述并行处理及其分布式实现, 接着对并行处理在电力系统中的应用进行了分析。

参考文献：

1.黄凯.高等计算机系统结构— 并行性、可扩展性、可编程性. 清华大学出版社, 广西科学技术出版社, 1 9 9 5

2.张德富. 并行处理技术. 南京大学出版社, 1 9 9 2

计算机并行处理技术范文第2篇

关键词：供应链软件模型；VMI架构；Map/Reduce；Agent

中图分类号：TP315

1 相关工作

1.1 云计算与Map/Reduce

随着互联网信息化和数据量的快速发展，各领域需要处理的数据规模已上升为海量级，同时对数据的处理效率也提出了更高的要求。在这种情况下，“云计算”应运而生。云计算是由大量计算机组成的集群，分布式资源虚拟化资源池模式，用户能够以并行通信的方式按需求获取计算能力、存储空间和网络服务，从而提供高性价比的商业计算模式。云计算的特点是海量的分布式数据，大量的并行处理任务，而传统的并行编程模型，如MPI在使用过程中具有一定的局限性，客观上需要一种新型并行编程框架。Map/Reduce正是一种使用方便的并行编程框架，可以很大程度上降低并行系统的设计难度，用户在处理大规模数据时可以把主要精力集中在Map函数和Reduce函数设计上，而不需要关注并行计算系统的底层实现问题。正是基于这些特性Map/Reduce已成为云计算平台上的主流编程模型[1，2]。

1.2 供应链与VMI库存管理

供应链管理是一个复杂的系统过程，通过控制企业之间资源的流动，完成物料的采购、物品的生产、库存管理到商品销售到终端销售者手中这一完整的工作流程。供应链管理通过对企业资源流动的控制，对降低企业成本、提高生产经营效益具有重要意义。库存管理是供应链管理的重要环节，是企业生产、计划和控制的基础。为降低企业库存成本各种库存管理模式应运而生，其中以供应商库存管理（Vendor Managed Inventory，VMI）最为普遍。VMI由用户和供应商共同协商制定库存控制协议，把用户库存的决策权交由供应商，客户从库存成本中解放出来；供应商根据零售商的反馈的销售信息以及现有库存水平预测市场的需求变化，以及时调整生产计划和采购计划，减少库存量积压问题，灵活的响应市场需求变化[3]。

1.3 工作流过程管理

工作流是一个综合的活动，指一类能够完全自动执行的经营过程，根据一系列过程规则，将文档、信息或任务在不同的执行者之间进行传递与执行[4，5]。工作流技术是工作流管理系统的核心，通过对业务过程的建模，实现工作流指令的自动执行，完成对工作流过程的控制。工作流管理技术能够实现对用户业务活动的管理，但是对于涉及多用户的交互活动缺少适应性，引入Agent技术则可以降低工作流耦合度，同时实现企业之间信息的灵活传递。

1.4 结合的必要性

供应链的本质是促进各类型企业之间资源利用的合理化以及业务流程的规范化，使用更低的成本满足供应链各节用户的需求。随着云计算服务的蓬勃发展，供应链的全球化运营已是大势所趋[6]。基于云平台，服务供应商不需要为每个商业伙伴开发独特的解决方案，用户能够以更低软硬件投资获得更高效的供应链服务，而且基于规模化效应，可以降低中小型企业供应链系统部署的门槛[7]。基于云计算平台的供应链软件架构研究是一个崭新的方向，具有重要的研究意义。库存管理是企业生产、计划和控制的基础，是供应链管理系统的重要子系统，目前常见的VMI解决方案是基于多Agent的工作流的库存管理，VMI库存系统的工作流程可以描述为通过订单驱动企业业务活动，而对多个用户订单处理具有一定的并行处理空间，因此可以结合Map/Reduce并行编程框架设计基于并行处理的VMI库存管理系统。

2 基于云计算的供应链系统架构

传统的供应链模型由原材料供应商、制造商、分销商、零售商和终端客户构成，物流、资金流和信息流在供应链上下游动态游动。供应链节点企业之间通常是异构的，企业的信息相对孤立，从云计算的角度来看这些构成了云服务的端需求。由传统供应链软件过渡到“云”端供应链的关键是传统资源如何抽象为云端资源，所以基于云服务的供应链系统的关键功能是分布式资源的抽象与虚拟化、云计算服务的封装与调度。从业务流程的角度来看供应链的云端转化应包括数据的采集、资源整合、服务的定制、资源的调度等功能模块。结合云计算与SOA架构模型，“云”端供应链系统架构自下而上可以描述为四层模型：物理资源层、虚拟资源池层、云服务层、SOA架构层，其中SOA架构层也可以分解为接口层与访问层。

物理资源层是整个软件体系架构中资源的物理实体，由供应链上异构的分布式数据源组成；通过各种扫描设备、传感器把物理资源信息汇集到云平台，实现供应链分布式物理资源的采集过程。资源池层是对物理资源的虚拟化封装过程，通过接口屏蔽技术、数据格式转换和语义解析将各种异构的物理资源封装为可供全局访问的云资源，并以透明一致的方式提供给平台的上一层使用。服务层是“云”供应链体系架构的核心部分，是实现服务定制与管理的功能模块，具体可以划分四大部分，用户管理、安全管理、资源管理、任务管理。其中任务管理是云端服务调度的核心，通过映射管理、任务调度、任务执行实现供应链管理的核心功能，包括供应链的流程管理、资源整合、工作流执行等核心服务。SOA架构层通过接口技术、服务技术降低软件的耦合度，其中接口层为各类用户提供统一的接口路径，屏蔽了硬件细节，为用户提供接入、格式转换服务。服务面向供应链上的企业用为，通过服务技术实现链上用户通过云平台各种服务请求。

3 基于并行系统的VMI库存管理系统

3.1 VMI库存管理工作流分析

随着面向Agent的软件工程的提出与进一步发展，Agent已经成为一种开发复杂软件的新方法。由于Agent是一个多线程的并发系统，每个是松散耦合的结构，是用Agent技术可以增加系统的灵活性与健壮性[8]。供应链的工作流管理通常包括订单管理、供需计划管理、生产计划管理、库存管理、销售管理和运输管理等活动。供应链上各企业之间的交互主要通过一系列的订单来衔接，如用户订单、采购订单、运输订单等。根据这些活动特点和过程特性，基于的多Agent的供应链工作流管理模型，通常有工作流管理与Agent组成，其中Agent分为两个逻辑层，工作流agent管理层、工作流Agent执行层，每一层由系列的子Agent的构成。管理层Agent主要负责对计划活动过程的控制，完成企业的计划任务、控制任务；而执行层Agent则是负责具体企业任务的执行。

VMI库存管理的特点是，补货策略由用户的请求及预测的消费需求共同决定，VMI的运作有两个重要组成部分，需求预测和补货策略。消费需求的预测需要供应商掌握用户的销售信息及库存信息，库存的实际决策者与拥有者转变为供应商；而补货策略则需要在供应商与用户共同制定协议下由供应商来执行。基于这些分析，可以得出VMI供应商库存管理系统领域需求框架可以展开为 ：库存协议维护、VMI库存台帐维护、库存控制参数维护、托付订单处理、连续补货处理、交货处理[9]。

VMI的主体工作流程可以描述为：托付订单――托付订单处理――连续补货计划――交货处理，这一工作流体现了用户需求的提出到供应商发货这一整个过程。供应链系统使用订单来推动供上下游各企业之间的业务流程，而供应链上具有多个用户，每个用户都会不同的订单请求，对这一系列订单的处理的过程具有一定的并行处理空间。因此，可以使用基于并行原理的Map/Reduce模型，降低用户的订单处理的复杂度，提高订单处理的效率。

3.2 VMI库存管理并行化分析

一个基于Agent工作流的VMI库存管理系统通常由系统层和实体层组成，实体层包括供应商实体Agent和零售商实体Agent。各零售商实体Agent会向服务器定期反馈销售信息，工作流服务器控制供应商实体Agent的生产计划，名字服务器用于实体Agent的注册、初始化，供应商Agent和零售商Agent相互协商制定具体的库存控制参数，Agent工作流服务器处理需求预测和补货计划。其中零售商实体的托付订单请求数据以及供应商实体生产计划的分发数据给都需要通过并行工作单元处理。

以用户的托付订单为例，用户对商品需求的托付订单的形成是通过连续或定期检查VMI台帐系统来确定是否需要对用户库存进行补货，同时也会依据用户库存的历史消耗数据以及库存控制参数来预测用户对物品的需求，形成预测需求量，同时用户也可以主动向供应商发出补货订单。零售商实体Agent通过托付订单提出对某件商品的需求信息，工作流服务器处理托付订单之后会根据商品信息将生产订单分发给适合的供应商实体Agent，多个供应链实体之间的托付订单请求与生产订单分发的处理过程为并行化工作提供了天然的契合条件。供应链实体通过并行处理单元向Agent工作流服务器传递订单信息，而并行处理单元则是使用Map/Reduce并行编程框架屏蔽了并行处理的底层细节。托付订单的格式可以描述为以下形式：

托付订单：（订单号，物品编号，订货数量，优先级，交货日期，交货地点……）。

对于Map/Reduce并行处理单元来说物品编号是关键字，商品数量可以作为的统计。订单数据在Map/Reduce中均匹配为对的形式，即，K表示商品编号，V表示商品数量或者交货日期等数据。对供应链订单数据的处理流程可以按如下所示：

Map： list

Reduce： list

输入数据块的分割Split可以按照零售商的地理位置区域来划分，分割后的数据块经过等数量的Map工作机按商品编号关键字统计订货数量产生中间结果List表，再经过Reduce工作机对中间结果进行规约产生归约后的订单，最后把处理后的托付订单交由Agent工作流服务器处理，由工作流服务器现有库存信息以及控制控制参数确定后续的库存管理计划。

4 总结

企业信息化的发展必然会导致供应链软件迁移到云平台上，本文提出基于云服务平台的供应链软件架构模型具有一定的前瞻性，在基于多Agent工作流管理的VMI库存管理系统中引入Map/Reduce编程框架为云计算在供应链中的具体应用提供了一种可选方案，在以后的研究中具有很大的参考意义。

参考文献：

[1]梁爽.基于SOA的云计算框架模型的研究与实现[J].计算机科学与应用.2011，47（35）

[2]李成华，张新访，金海，向文. Map/Reduce：新型的分布式并行并行计算机编程模型[J].计算机科学与工程，2011（33）

[3]杜昆.供应商库存管理运作模式初探[J].物流管理与工程，2010（9）.

[4]徐琪，徐福缘.面向过程的供应链工作流管理研究[J].计算机集成制造系统，2003，9（2）.

[5]罗海滨，范玉顺，吴澄.工作流技术综述[J].软件学报，2000，11（7）：899-907.

[6]Holger Schr?dl.Adoption of cloud computing in supply chain management solutions：a SCOR-aligned assessment，Web Technologies and Applications [C]，2012：233-244.

[7]秦桂英，刘宇熹.基于云计算的供应链运营模式研究[J].上海理工大学学报，2013（3）.

[8]张庆福.基于SOA的库存管理软件架构研究[D].南京航空航天大学，2010.12.

[9]袁立罡.VMI软件架构及XUML研究[D].南京航空航天大学，2005，12.

[10]刘鹏.云计算[M].电子工业出版社，2010.

[11]王鹏.云计算的关键技术与应用实例[M].人民邮电出版社，2010

[12]田芳.工作流运行和调度算法研究[J].青海大学学报（自然科学版），2004（1）：40-42.

计算机并行处理技术范文第3篇

在物联网环境下，随着各种异构网络的接入，产生了各种异构的数据，使物联网应用程序开发变得更加困难，基于以上问题提出一种面向异构网络的中间件，采用缓存机制实现对物联网海量异构数据的存储，同时引入过滤和并行处理的方法，有效地屏蔽了物联网数据的异构性。

【关键词】物联网 中间件 缓存 过滤 并行处理

物联网是一种建立在互联网上的泛在网络，物联网技术的重要基础和核心依然是互联网，在物联网上的传感器采集的数据需要通过各种有线和无线的网络准确地传递出去。随着物联网及其应用的发展，网络系统环境的复杂性也随之增加，物联网应用程序开发变得更加困难和复杂。由于物联网技术与其应用密切相关，所以为满足分布式异构环境的应用要求，实现各应用间的互操作和互通信，为物联网提供一个统一的技术架构和标准体系显得尤为重要。

中间件可以将数据过滤和处理等通用功能从所有的上层应用中分离出来，同时为上层应用提供一组通用的应用程序接口用于连接，为上层应用屏蔽底层因使用不同技术而带来的差异，使得上层应用可以集中于服务层的开发。为了解决物联网异构网络与应用层的交互问题，提出利用物联网中间件将异构网络组件细节屏蔽起来，为物联网应用程序开发人员提供一个透明捷径的开发环境。

1 物联网中间件模型

物联网中间件实现异构网络与应用系统之间数据传输、过滤、数据格式转换，位于物联网的网络层与应用层之间。

物联网中间件由网络、数据总线和数据处理三个部分构成。网络获取各异构网络的信息包括网络协议、数据格式和网络配置。数据总线实现对数据的解析以及数据的传输。数据处理层实现对异构数据的处理和过滤。如图1所示。

1.1 海量数据缓存

物联网的显著特点是数据具有海量性，通过网络传输的大量数据如果不进行缓存处理，可能会导致信息丢失。为了实现对异构网络数据的缓存设计网络层，同时采用树形结构解决数据异构问题。

异构网络在连入物联网时，对各个异构网络的网络协议，数据格式进行记载，由网络层实现对异构网络信息的管理。数据解析模块实现对异构网络数据的解析，识别异构数据来自哪种类型的网络，同时采用树形结构对数据进行存储。

1.2 数据过滤

数据处理与过滤被一致公认为是物联网中间件的核心功能之一。因为从异构网络获得的数据十分巨大，真正对用户有意义的数据却不多。如果不将那些冗余的数据过滤掉，则会带来三个方面的负担：

（1） 网络带宽方面的负担，因为需要传输大量的数据。

（2）数据处理方面的负担，因为处理器需要处理大量的数据。

（3）数据存储方面的负担，因为数据库需要存储大量额外的数据。

中间件接收来自异构网络的数据，这些数据会存在冗余和错误。所以要对数据进行过滤，消除冗余数据。

1.3 数据并行处理

连入物联网中的网络多种多样，网络传输协议和数据格式各不相同，采用并行处理的方法，对不同网络中的数据分开处理，根据网络中的信息，对各异构网络的数据处理器进行设置，将异构数据转换成格式统一的数据。

2 结论

本文通过对物联网异构网络的分析，提出了面向异构网络的物联网中间件，基于物联网数据的海量特性引入缓存机制，采用数据过滤的方法，有效地减少了无用数据的处理，同时采用并行处理策略，实现对异构数据的并行处理。

参考文献

[1]WHITE S，ALVES A，RORKE D.Web logic event server：a lightweight，modular application server for event processing [C]//Proceedings of the Second International Conference on Distributed Event-based Systems.New York：ACM Press，2008：193-200.

[2]EMMERICH W.Software engineering and middleware：a roadmap [C]//Proceeding of the Conference on the Future of Software Engineering.New York：ACM Press，2008：117-129.

[3]秦滔.物联网与RFID中间件探讨[J].电脑与信息技术，2010.

[4]郑树泉，王倩，丁志刚.基于Web服务以物为中心的物联网中间件的研究与设计[J].计算机应用，2013.

[5]沈苏彬，范曲立，宗平，毛燕琴，黄维.物联网的体系结构与相关技术研究[J].南京邮电大学学报，2009.

[6]谭云松，韩建军.一种面向服务的物联网中间件模型[J].计算机科学，2011.

[7]杨慧，丁志刚，郑树泉，黄卓.一种面向服务的物联网中间件的设计与实现[J].计算机应用与软件，2013.

计算机并行处理技术范文第4篇

【关键词】计算机技术 改革 结构 空间

1 新时期计算机技术的发展趋势

1.1 结构化

随着科技的不断发展，计算机技术也有所突破，从第一代电子管结构的计算机到第二代元件结构的计算机，一直到我们现在所有的计算机，计算机经过了很多改革，当然，现今使用的计算机也不是最终的计算机结构，计算机技术的发展与应用还需要从计算机的结构上进行不断的改革和发展。结构化是今后计算机改革必走之路，计算机的结构化主要包括计算机系统升级结构和计算机智能化结构等。由于计算机智能化的生产几乎脱离了人为技术，因此在发展过程中要注意科学研究，尤其是计算机一些辅助设备更应该做到整体相融，这样才能保证计算机技术以及与其相关的行业的发展。

1.2 空间化

计算机技术的发展属于另一个空间的发展，展现出计算机技术的空间性是计算机发展的趋势。因此，就计算机技术空间化的发展形态进行拓展，应对各个发展因素进行全面的分析，将技术进行更新以及简化，进一步对计算机技术进行创新，使计算机技术不但要具有空间化，还具有技术操作的灵活性。

2 新时期下计算机技术的应用

2.1 多媒体的应用

多媒体主要包括视频、声音、图片等，在与计算机技术结合之后，使多媒体以一种新相貌展现在人们眼前。计算机技术本身应有很多抽象的知识和概念无法表现出来的，而与多媒体结合使用之后，可以利用多媒体的视屏、声音、图片等将计算机技术的抽象内容形象化的展现出来。在当今社会上，计算机技术与多媒体结合被应用到诸多领域，例如，教学、航天、通信、建设等，从发展形式上看，多媒体技术已成为新时期计算机技术中的重要组成部分。

2.2 数字处理的应用

计算机技术在数字处理中应用的也极为广泛，计算机技术与数字处理技术是相辅相成的。并且计算机技术的应用会涉及到很多的数据、数字处理等功能，因此要与数据处理技术的结合应用才能实现数据、数字处理的功能，数字处理技术也可以说是新时期下计算机技术的基本，两者结合的技术主要还表现在公式分析以及运算的能力。但是，在应用到数字处理技术时，对计算机的硬件技术以及CPU的使用率等结构的运算技术要求都是非常高的，同时这些结构也是计算机的重要组成部分。

2.3 半导体技术的应用

半导体技术主要是对半导体的集成度进行衡量的技术标准，而在新时期下的计算机技术的发展中，将逐渐的应用到半导体技术对半导体的集成进行衡量，有了计算机技术的加入使半导体的发展更加迅速，尤其是在储存量较大的半导体生产中，表现的更为突出。

2.4 移动计算机技术的应用

计算机技术在移动计算机领域中也有所突破，与传统的移动不便、受区域限制的计算机相比，现今的计算机不仅打破了区域的限制，在技术上也是传统计算机远远达不到的，新时期计算机技术实现了计算机的微小化、灵活性等特点，是计算机领取发展中不可缺少的重要组成。

2.5 并行处理技术的应用

并行处理技能在与计算机技术结合之后，可以充分提高计算机的运行效率以及运行速度，可以实现计算机在同一时间内进行多种不同形式的运算。并行处理技术在科技中得到广泛的应用，尤其是分布式计算机系统以及共享存储器的出现，极大的推动了新时期计算机技术的发展。

3 新时期计算机技术的改革

3.1 教学模式改革

从教学角度上讲，新时期计算机技术属于一门新型的学科，不仅要求熟悉掌握相关的理论基础知识，还需要达到相应的实践审核标准，然后才能谈新时期计算机技术的改革和创新的过程。但是，就目前来看，新时期计算机技术的教学模式还处于传统的模式下，依旧存在很多问题，直接阻碍了计算机技术的发展创新与应用。因此，为实现新时期计算机技术的改革，需要从教学模式上进行改革，以理论性知识教学模式为教学基础，在这个基础上结合与互动式学习法进行新时期计算机技术多样化的教学模式，实现最佳的效果。

3.2 管理模式改革

从管理的角度上讲，新时期计算机管理技术主要包括机房的管理和人员的管理。在引用新时期计算机技术实现管理模式操作的过程中，需要将管理经验摆在重要的位置，管理经验是贯穿整个管理的核心内容是不容忽视的。另外，在机房管理中要对机房的数量、质量以及相关的管理模式等进行严格的监测，需保证各项都达到标准要求才可以。计算机技术的合理操作技术以及相关处理工作是管理模式中的重点，必须要保证有着现今的计算机管理技术的经验，才能提高新时期计算机技术管理运行的效率。

3.3 虚拟现实技术改革

所谓虚拟现实技术就是将仿真技术与模拟技术进行结合后的新技术。虚拟现实技术的开发过程中主要依靠数据信息处理技术对现实的情况进行数据的分析和运算过程，将分析的信息数据复制以后，可以实现计算机自行对相关事物进行处理的过程。随着科技的不断发展，新时期计算机技术也在不断的发展，促使虚拟现实技术中的仿真技术也越来越合理化，同时，虚拟现实技术也在我国各个领取都得以广泛的应用，不管是从生产设计上，还是在科技发展上都在一定程度上降低了人力成本以及生产成本，新时期计算机技术的改革为我国各个发展做出了重大的贡献，也相应的促进了我国社会经济的不断发展。

参考文献

[1]翟希仁.论企业教育培训中的计算机技术应用[J].现代商业，2008（09）.

[2]安双一.计算机科学与现代教育技术[J]. 漯河职业技术学院学报，2007（04）.

[3]李雪燕，朱倩.浅谈计算机关键技术和移动技术的发展[J].电脑知识与技术，2010（04）.

[4]钟鹏.计算机的发展现状和未来趋势[J]. 科技风，2009（20）.

[5]张蕾.全国首次计算机技术应用水平考试举行[J].中国审计，2011（02）.

[6]严智晶.论新时期技师院校计算机专业中创新人才的培养[J].科技经济市场， 2012（11）.

计算机并行处理技术范文第5篇

GPU是图形处理器，显卡的处理中心，是中央处理器.CPU的浮点运算能力是关系到CPU的多媒体，3D图形处理的效果。GPU是图形处理器，显卡的处理中心，是进行并行处理的，主要用于处理图形方面的各种运算；CPU是电脑的处理中心，它与GPU工作的位置不一样。CPU和GPU各有所长。CPU的资源多用于缓存，GPU的资源多用于数据计算。将融合得最佳情况来提高电脑的运行效率，提高更好的性价比，可以为我们带来了新的选择。

二、CPU的浮点运算技术

CPU的任务包括了3D显示运算，浮点运算、内存管理、输入响应等处理工作。电脑中所有的软件都涉及浮点运算，包括操作系统的这些功能。我们的普通的小软件比如记事本，绘图工具，都会出现浮点运算。浮点运算能力是关系到CPU的多媒体，3D图形处理的一个重要指标。当我们用不同的电脑计算圆周率时，有些电脑的计算更加精确：或者同样的场面在一台电脑上的表现可能会非常的呆板、做作；而在另外一台电脑上就会非常生动形象，这些都源于CPU内部添加的“浮点运算功能”。浮点运算能力是关系到CPU的多媒体，3D图形处理的一个重要指标。由于CPU的任务繁多，除了3D显示之外，还要做内存管理、输入响应等非3D图形处理工作，所以，在实际运算的时候，经常出现显卡等待CPU数据的情况，其运算速度远跟不上今天复杂三维游戏的要求。随着对图像技术的要求不断提高，CPU处理器的发展遇到了瓶颈，摩尔定律开始失效，然而计算机图形学这个应用领域却非常适合单指令多数据/线程（SIMD/SIMT）的并行化。因此，GPU在图形及通用并行计算方面都取得了飞速的发展。

三、GPU的通用计算技术

GPU是图形处理器一般说显卡的处理中心，主要用于处理图形方面的各种运算。GPU本身就是从CPU演变而来的分支。GPU是专门做T&L（光影转换）运算的，同时也具备一定的浮点运算能力。原本奔腾4以前的时代，浮点运算一直都是CPU上在执行的，而现在的系统和软件发展，使需求的硬件配置越来越高，将浮点运算从CPU中分离出来，单独作为一个单元管理。GPU运行非图形程序时，需要依靠极其复杂的算法和较为曲折的流程，GPU有很多SP单元，并行处理能力很强，一块显卡中可能会有上百甚至上千个计算器（ALU）和累加器。GPU相当于专用于图像处理的CPU，在处理图像时它的工作效率远高于CPU。02年GPU出现伊始，其浮点运算性能和当时的CPU差别并不大，之后的将近十年， 相对于传统CPU中单处理器支持单个硬件线程的架构，基于众核架构的GPU采用一个处理器支持多个硬件线程的做法。

四、CPU浮点运算和GPU的通用计算的技术差异

造成GPU和CPU根本差别的原因在于不同的目标需求：GPU假设运行其上的工作都是高度可并行的，而CPU需要同时很好的支持并行和顺序操作。于是，CPU需要大的片上缓存和复杂的控制逻辑，GPU则利用多线程并行运行节省了片上的大缓存，同时针对一簇线程执行同一套控制逻辑。因此，在高度并行化且数据规模巨大的应用下，GPU可以获得很高的浮点运算性能，然而如果问题无法良好映射到某个合适的并行模型或当数据规模较小时，SIMT就无法发挥并行的优势，CPU与GPU之间的数据交换也会大大降低运算效率。不过，在CUDA4.0中已经通过GPUDirect2.0得到了改进，CPU是中央处理器，计算机的核心，作为通用处理器，具有“全能性”，覆盖的运算方面很广，而GPU作为专门的图形的核心处理器，具有非常强悍的单一运算能力，有高度的并行运算性。CPU是中央处理器，计算机的核心，作为通用处理器，具有“全能性”，覆盖的运算方面很广，而GPU作为专门的图形的核心处理器，具有非常强悍的单一运算能力，有高度的并行运算性。

五、结束语

GPU已经将成为超级计算机的发展趋势；并将曾经不可能实现的科学极限变为现实。GPU计算的发展前景一片光明。CPU和GPU各有所长。今后和未来，如果将二者组合，相互取长补短，将融合得最佳情况来提高电脑的运行效率，提高更好的性价比，为我们带来了新的选择。

参考文献：

[1] 吴恩华.图形处理器用于通用计算的技术、现状及其挑战[J].软报，2004，15（10）：1493-1504.

[2] Buyya， Rajkumar； Chee Shin Yeo， Srikumar Venugopal. Market-Oriented Cloud Computing： Vision， Hype， and Reality for Delivering IT Services as Computing Utilities （PDF）. Department of Computer Science and Software Engineering， The University of Melbourne， Australia. 9. [2008-07-31].

[3] Nadathur Satis. Designing Ef cient Sorting Algorithms for Manycore GPU [J].IEEE International Parallel and Distributed Processing Symposium， May 2009，23（2） 655-660.

[4] Nadathur Satis. Designing Ef cient Sorting Algorithms for Manycore GPU [J].IEEE International Parallel and Distributed Processing Symposium， May 2009，23（2） 655-660.