超级计算与云计算的不同点 - 云计算和超计算的介绍与比较

2.超级计算与云计算的不同点

可以看出，网格计算和云计算有相似之处，特别是计算的并行与合作的特点。但他们之间的区别也是明显的。主要有以下几点：

网格计算的思路是聚合分布资源、支持虚拟组织、提供高层次的服务，例如分布协同科学研究等。而云计算的资源相对集中，主要以数据中心的形式提供底层资源的使用，并不强调虚拟组织（VO）的概念；

网格计算的初衷是用聚合资源来支持挑战性的应用，因为高性能计算的资源不够用，需要把分散的资源聚合起来。2004年以后，适应普遍的信息化应用被逐渐强调。而云计算从一开始就支持广泛企业计算、WEB应用，普适性更强；

在对待异构性方面，二者的理念有所不同。网格计算用中间件屏蔽异构系统，力图使用户面向同样的环境，把处理异构部件的困难留给中间件来完成。而云计算实际上承认异构，用镜像执行，或者提供服务的机制来解决异构性问题。当然不同的云计算系统会存在差别，如Google一般用自己内部的专用平台来支持。

总之，云计算是以相对集中的资源，运行分散的应用（大量分散的应用在若干大的中心执行）；而网格计算则是聚合分散的资源，支持大型集中式应用（一个大的应用分到多处执行）。但从根本上来说，从应对Internet应用的特征来说，他们是一致的：为了完成在Internet情况下支持应用、解决异构性、资源共享等问题。

超级计算的分类

随着超级计算的不断发展，逐渐出现了新的应用。新应用在丰富了传统的网格计算种类的同时，也给网格计算带来了新的挑战。从网络的角度，将超级计算分为三大类：并行信息处理、分布式I/O处理和并行文件处理。

1.并行信息处理

并行信息处理指的是在所有计算节点并行执行应用，主节点管理各计算节点的输入处理，节点之间信息高速交互，通过"等-停"机制保证信息交互时序的正确性。通常是在追求最高计算性能的定制计算环境。这类应用就是通常所说的科学计算，包括：气候模型，材料科学，生物系统模型，核模拟和人工智能等等。

这类应用的共同特点是对信息交互时延极敏感。对网络的要求是高带宽、低时延（Top500高端计算应用IPC时延<10us）。

2.分布式I/O处理

分布式I/O处理指的是客户端请求通过主节点发送到所有计算节点进行并行处理，各节点的结果直接返回主节点，由主节点响应给客户端。时延要求不苛刻，但是所有计算节点以最快速度响应主节点，使得主节点网络位置短时会产生较大突发流量。这类计算的典型应用就是网站搜索引擎。有信息显示：Google 每天需要提供1.5亿次查询服务，平均每毫秒发生1.736次查询。举例来说，搜索"高性能计算"，得到3，250，000结果，用时0.20秒(第二次再搜0.05秒)。

这类应用的共同特点是对网络丢包敏感。对网络的要求是高带宽、不丢包。对设备带宽、包缓存大小及分配方式有要求，与应用的具体规模（服务器数量等) 相关。

3.并行文件处理

并行文件处理指的是将庞大的源数据文件通过主节点分割成多个小文件后，分发到各计算节点并行处理，处理完毕后返回主节点进行文件组装。这类计算的典型应用就是动漫渲染和影视动画制作。将影视文件有机分割，分发到集群内相应服务器进行渲染等工作，各部分完成后返回组合成新的文件。

这类应用的特点是节点之间信息交互少，但都是以大文件的形式完成。网络流量很大，且存在很强的并发性。对网络的要求是高带宽互联。