CN103345463A - 一种超级计算机的构建方法 - Google Patents

一种超级计算机的构建方法 Download PDF

Info

Publication number
CN103345463A
CN103345463A CN201310238725XA CN201310238725A CN103345463A CN 103345463 A CN103345463 A CN 103345463A CN 201310238725X A CN201310238725X A CN 201310238725XA CN 201310238725 A CN201310238725 A CN 201310238725A CN 103345463 A CN103345463 A CN 103345463A
Authority
CN
China
Prior art keywords
computer subsystem
computer
subsystem
supercomputer
layer
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN201310238725XA
Other languages
English (en)
Inventor
郏惠忠
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Individual
Original Assignee
Individual
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Individual filed Critical Individual
Priority to CN201310238725XA priority Critical patent/CN103345463A/zh
Publication of CN103345463A publication Critical patent/CN103345463A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Landscapes

  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

本发明涉及一种超级计算机的构建方法，属于计算机系统，其目的是通过对计算机子系统的合理构建，建立一套更加合理的控制反馈体系；并通过赋予每个计算机子系统的特征地址，建立起一套具有等级结构的计算机系统，使计算机的计算不仅仅局限于有针对性的数据，也能使计算机的计算针对于计算机计算过程的中间状态，也就是说能够实现针对于计算机子系统的计算。通过这种计算控制方法，来试图达到强人工智能的目的。

Description

一种超级计算机的构建方法
技术领域
本专利涉及一种超级计算机的构建方法，属于计算机系统。
背景技术
超级计算机最初出现于上世纪四十年代，发展到现在，计算速度越来越快，截止到2012年中，最快的超级计算机就是由IBM研发的Sequoia，每秒能够完成1.6亿亿次运算。在超级计算机发展历程中，主要出现了五种并行体系结构：并行向量处理(Parallel Vector Processing，PVP)系统；对称式多处理(Symmetric Multi Processing，SMP)系统；分布式共享内存(DistributedShared Memory，DSM)系统；大规模并行处理(Massive Parallel Processing，MPP)系统；机群式超级计算机系统。这些计算机系统的特点是每一个计算节点几乎都是平行等价的，对计算节点没有分层区分的特点。
本专利技术和上面提到的五项基于并行计算技术的超级计算机完全不同，通过对计算节点的等级结构处理和特征身份处理，来达到加快运算速度的目的，而不是依靠提高处理器的速度，达到提高运算速度的目的。因为我们面对的是无限世界，仅仅依靠提高运算速度，依然无法处理无限的数据。
发明内容
本专利涉及一种超级计算机的构建方法，属于计算机系统，其目的是通过对计算机子系统的合理构建，建立一套更加合理的控制反馈体系；并通过赋予每个计算机子系统的特征地址，建立起一套具有等级结构的计算机系统，使计算机的计算不仅仅局限于有针对性的数据，也能使计算机的计算针对于计算机计算过程的中间状态，也就是说能够实现针对于计算机子系统的计算。通过这种计算控制方法，来试图达到强人工智能的目的。该专利产品具有结构简单、安装灵活、维护方便、实用性强，具有较大的市场前景。
本专利的目的参见附图电路框架图（图1）描述如下：一种超级计算机构建框架图。这个框架图的描述如下：
图中的编号11001，11002…t1001分别代表相同的或者不同的计算机子系统，这里的计算机子系统可以是一台普通的计算机，也可以是一台普通的服务器，也可以是任何类型的计算机系统，例如一台平行超级计算机系统。图1中，整个计算机系统是一种具有严格等级结构的系统：从底层向上，最底层的计算机子系统以1开始编号，第二层的计算机子系统以2开始编号，第三层的计算机子系统以3开始编号，依次类推到最顶层的编号是t1001，类似于一种金字塔形的结构。
为了更好地说明这种等级结构，图2给出了第一层计算机子系统的构建方法：图2中，第二层的计算机子系统21001管理着八个第一层的计算机子系统，编号是11001到11008。第二层子系统21001与其被管理的八个第一层子系统的连接通信方法可以通过总线的连接方式或者点对点的连接方式。图2 中，第二层的第k个计算机子系统2100k管理者八个第一层的计算机子系统，编号是1k001到1k008。在图1中，由第二层的计算机子系统21001管理的第一层的计算机子系统可以是任意数目，从11001到1100n，其中n是任意数；相同的，第二层的计算机子系统21002管理的第一层计算机子系统同样可以是任意数目的r;这对于2100k也同样成立。
图3给出了第二层的计算机子系统的构建方法：与第一层的构建方法相类似的，第三层的计算机子系统31001管理着八个第二层的计算机子系统21001到21008；第三层的计算机子系统3y00x，管理者八个第二层的计算机子系统2x001到2x008；和第一层的构建方法不同的是，第二层的每个计算机子系统下面都管理着第一层的计算机子系统。同样，被第三层的计算机子系统管理的第二层的计算机子系统的数目可以是任意数目；第三层的计算机子系统和被管理的第二层计算机子系统之间可以通过数据总线连接或者以点对点的方式连接。
按照图1和图2以及图3的方法，所有的计算机子系统构建成了一种具有等级结构的超级计算机系统，最顶层的计算机子系统如图1编号为t1001。每一个计算机子系统都具有一个唯一的身份识别编码，在超级计算机构建完成以后，这样的身份识别编码是唯一的，而且是不变的，这样有利于系统管理的编程。
图4给出了超级计算机的一种逻辑处理示意图：比如，在第一层某个计算机子系统1x0将计算所得的值上传给第二层的子系统2x0，2x0子系统得到数值后结果判断，一方面根据1x0的结果，启动第一层子系统1x1的计算程序，另一方面，将操作状态上传给第三层的计算机子系统3x0；第三层的计算机子系统3x0同样，一方面根据得到的数据，判断是否启动第二层子系统2x2的程序，第二层子系统2x2会同样去判断是否启动其下的第一层子系统；另一方面，将计算状态继续上传，按同样的方式，一直到顶层，到了顶层以后，也会以同样的方式去启动下一级的子系统，直到最底层为止（如图4中的虚线）。通过这种方式的计算，达到了控制和反馈的目的。
本专利与现有技术相比具有以下积极效果：
1、每个计算机子系统通过一个身份识别码识别出来，这样超级计算机的计算不再仅仅针对于数据，而且还针对于计算机子系统的状态，进行计算。
2、通过对于计算机子系统的等级制度管理，能够对计算的中间结果有效的控制，从而来判断是否对计算内容进行跳跃式的计算，达到加快计算速度的目的。
3、本专利产品装配调试简单，可扩转性和实用性非常强，非常适合于超级计算机的目标市场。
总之，本产品具有抗干扰能力强，安全性高、实用性强、结构简单、安装维护方便，符合国家标准，具有较大的市场前景。
附图说明
图1 一种超级计算机构建框架图。
图2超级计算机第一层构建示意图。
图3超级计算机第二层构建示意图。
图4超级计算机逻辑处理示意图。
具体实施方式
如图4所示。图4给出了超级计算机的一种逻辑处理示意图：比如，在第一层某个计算机子系统1x0将计算所得的值上传给第二层的子系统2x0，2x0子系统得到数值后结果判断，一方面根据1x0的结果，启动第一层子系统1x1的计算程序，另一方面，将操作状态上传给第三层的计算机子系统3x0；第三层的计算机子系统3x0同样，一方面根据得到的数据，判断是否启动第二层子系统2x2的程序，第二层子系统2x2会同样去判断是否启动其下的第一层子系统；另一方面，将计算状态继续上传，按同样的方式，一直到顶层，到了顶层以后，也会以同样的方式去启动下一级的子系统，直到最底层为止（如图4中的虚线）。通过这种方式的计算，达到了控制和反馈的目的。

Claims (9)

1.一种超级计算机的构建方法，其特征在于：各个计算机子系统具有严格分层等级的构建结构。
2.根据权利要求1，所述的计算机子系统，其特征在于：可以是相同的，也可以是完全不同的计算机子系统，这里的计算机子系统可以是一台普通的计算机，也可以是一台普通的服务器，也可以是任何类型的计算机系统，例如一台平行超级计算机系统。
3.根据权利要求1，所述的计算机子系统，其特征在于：每一个计算机子系统都具有一个唯一的身份识别编码，在超级计算机构建完成以后，这样的身份识别编码是唯一的，而且是不变的，这样有利于系统管理的编程。
4.根据权利要求1，所述的超级计算机，其特征在于：这样超级计算机的计算不再仅仅针对于数据，而且还针对于计算机子系统的状态，进行计算。
5.根据权利要求1，所述的严格分层等级的构建结构，其特征在于：最底层，也就是第一层的计算机子系统被分类后被第二层的计算机子系统所管理，一个第二层的计算机子系统管理着多个第一层的计算机子系统；第二层的计算机子系统也被第三层的计算机子系统分类管理，同样，一个第三层的计算机子系统管理者多个第二层的计算机子系统；依次类推，最后最高层的计算机子系统管理着次高层的多个计算机子系统。
6.根据权利要求1，所述的严格分层等级的构建结构，其特征在于：上层的计算机管理子系统和下层的计算机被管理子系统的连接方式可以是总线方式连接，也可以是点对点的方式连接。
7.根据权利要求1，所述的严格分层等级的构建结构，其特征在于：被管理的下层子系统的数量可以是任意的。
8. 根据权利要求1，所述的超级计算机，其特征在于：高层的计算机子系统从底层的计算机子系统获取计算中间值，根据这些计算数值，指派任务给其所管理的计算机子系统；并把所有能得到的计算机状况信息传递给更上层的计算机子系统。
9. 根据权利要求8，所述的超级计算机，其特征在于：更上层的计算机子系统同样会分派任务给其所管理的计算机子系统，并把所有能得到的计算机状况信息传递给更上一层；依次类推，一直到最高层，以此达到控制和反馈的目的。
CN201310238725XA 2013-06-17 2013-06-17 一种超级计算机的构建方法 Pending CN103345463A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201310238725XA CN103345463A (zh) 2013-06-17 2013-06-17 一种超级计算机的构建方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201310238725XA CN103345463A (zh) 2013-06-17 2013-06-17 一种超级计算机的构建方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN103345463A true CN103345463A (zh) 2013-10-09

Family

ID=49280260

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201310238725XA Pending CN103345463A (zh) 2013-06-17 2013-06-17 一种超级计算机的构建方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN103345463A (zh)

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20040123291A1 (en) * 2002-12-12 2004-06-24 Jack Ambuel Deterministic real time hierarchical distributed computing system
CN101453398A (zh) * 2007-12-06 2009-06-10 怀特威盛软件公司 一种新型分布式网格超级计算系统及方法
CN102067098A (zh) * 2008-06-13 2011-05-18 惠普开发有限公司 分层策略管理

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20040123291A1 (en) * 2002-12-12 2004-06-24 Jack Ambuel Deterministic real time hierarchical distributed computing system
CN101453398A (zh) * 2007-12-06 2009-06-10 怀特威盛软件公司 一种新型分布式网格超级计算系统及方法
CN102067098A (zh) * 2008-06-13 2011-05-18 惠普开发有限公司 分层策略管理

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Weyland A critical analysis of the harmony search algorithm—How not to solve sudoku
US9489622B2 (en) Event-driven universal neural network circuit
CN106796540A (zh) 用于分布式计算的主动故障恢复模型
Singh Big data, industry 4.0 and cyber-physical systems integration: A smart industry context
CN105577440B (zh) 一种网络故障时间定位方法和分析设备
JP2014524175A5 (zh)
Elsayed et al. Self-adaptive differential evolution incorporating a heuristic mixing of operators
CN106796667A (zh) 动态空间目标选择
Tripathy et al. A dynamic programming approach for layout optimization of interconnection networks
Pholdee et al. Hybrid real-code population-based incremental learning and approximate gradients for multi-objective truss design
Crawford et al. Binarization methods for shuffled frog leaping algorithms that solve set covering problems
DE102019126788A1 (de) Beschleunigter zugriff auf aus in speichervorrichtungen gespeicherten daten erzeugte rechenergebnisse
CN109656236A (zh) 一种基于周期性预测神经网络的工业数据故障预测方法
CN103345463A (zh) 一种超级计算机的构建方法
Kotlar et al. A survey of deep neural networks: Deployment location and underlying hardware
Andrzejak et al. Parallel concept drift detection with online map-reduce
CN103778220A (zh) 一种基于云计算的决策支持方法和装置
Yoo et al. Nanophotonic computing: scalable and energy-efficient computing with attojoule nanophotonics
Larkin et al. «Concurrency» in ML-Parallel Semi-Markov Process
Tan et al. A fast and stable forecasting model to forecast power load
Shan et al. Path planning of robot based on ant colony optimization algorithm
Nguyen A hybrid SFL-Bees algorithm
Vijay et al. A detailed investigation on conventional and meta-heuristic optimization algorithms for economic power scheduling problems
Wen et al. Challenges and Opportunities of Building Fast GBDT Systems.
WANG et al. Modeling of high-density crowd emergency evacuation based on floor-field particle swarm optimization algorithm

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
C53 Correction of patent of invention or patent application
CB02 Change of applicant information

Address after: 310022 Longmen apartment 590, staff Road, Hangzhou, Zhejiang, Gongshu District 1406

Applicant after: Jia Huizhong

Address before: Hangzhou City, Zhejiang province Binjiang District 310052 Xipu Road No. 1569 Blue Bay fashion 2-510

Applicant before: Jia Huizhong

SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
C02 Deemed withdrawal of patent application after publication (patent law 2001)
WD01 Invention patent application deemed withdrawn after publication

Application publication date: 20131009