CN110225111A - 一种高性能计算及云计算混合算法系统及资源管理方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种高性能计算及云计算混合算法系统，包括模式切换模块、云计算系统和高性能计算系统，云计算系统和高性能计算系统均与功能系统实现双向连接，模式切换模块的输出端分别与待机模式和人机模式的输入端连接，待机模式和人机模式的输出端均与大数据储存模块的输入端连接，涉及算法技术领域。该高性能计算及云计算混合算法系统及资源管理方法，通过设置云计算系统和高性能计算系统两种计算系统，可由使用人员自行选择操作，云计算系统具有通用性和快速性的功能，切不用人工投入过多的精力，较为方便，但不能满足一些特殊的大数据计算，而利用高性能计算系统则可弥补这一缺陷，使该整体系统可满足所有的需求。

Description

一种高性能计算及云计算混合算法系统及资源管理方法
技术领域
本发明涉及算法技术领域，具体为高性能计算及云计算混合算法系统及资源管理方法。
背景技术
云计算是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。云是网络、互联网的一种比喻说法。过去在图中往往用云来表示电信网，后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。因此，云计算甚至可以让你体验每秒10万亿次的运算能力，拥有这么强大的计算能力可以模拟核爆炸、预测气候变化和市场发展趋势。用户通过电脑、笔记本、手机等方式接入数据中心，按自己的需求进行运算。对云计算的定义有多种说法。对于到底什么是云计算，至少可以找到100种解释。现阶段广为接受的定义是：云计算是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问，进入可配置的计算资源共享池(资源包括网络、服务器、存储、应用软件、服务)，这些资源能够被快速提供，只需投入很少的管理工作，或与服务供应商进行很少的交互。
现有的企业通常为达到较高的工作效率，习惯使用云计算方式来处理大数据，但云计算只是具有通用性，对于一些特殊的数据，云计算的算法可能出现无法识别和运算的问题，进而会出现失误，需要后期人为查找原因，仍然影响了工作效率。
发明内容
(一)解决的技术问题
针对现有技术的不足，本发明提供了高性能计算及云计算混合算法系统及资源管理方法，解决了对于一些特殊的数据，云计算的算法可能出现无法识别和运算的问题，进而会出现失误，需要后期人为查找原因，仍然影响了工作效率的问题。
(二)技术方案
为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：高性能计算及云计算混合算法系统，包括模式切换模块、云计算系统和高性能计算系统，所述云计算系统和高性能计算系统均与功能系统实现双向连接，所述模式切换模块的输出端分别与待机模式和人机模式的输入端连接，所述待机模式和人机模式的输出端均与大数据储存模块的输入端连接，所述大数据储存模块的输出端与数据划分模块的输入端连接，所述数据划分模块分别与云计算系统和高性能计算系统实现双向连接，所述功能系统包括系统交互单元、系统切换模块和模拟运算模块。
优选的，所述云计算系统包括算法搜索模块、算法分类储存模块、云计算收集模块、云计算修改模块和云计算使用模块。
优选的，所述算法搜索模块、云计算收集模块和云计算修改模块的输出端均与算法分类储存模块的输入端连接，所述算法分类储存模块的输出端与云计算使用模块的输入端连接。
优选的，所述高性能计算系统包括高性能算法修改模块、高性能算法编写模块、高性能算法储存模块和高性能算法使用模块。
优选的，所述高性能算法修改模块和高性能算法编写模块的输出端均与高性能算法储存模块的输入端连接，所述高性能算法储存模块的输出端与高性能算法使用模块的输入端连接。
优选的，所述系统交互单元包括云计算提取模块、云计算录入模块、高性能计算提取模块和高性能计算录入模块。
优选的，所述云计算系统的输出端与云计算提取模块的输入端连接，所述云计算提取模块的输出端与云计算录入模块的输入端连接，所述云计算录入模块的输出端与高性能计算系统的输入端连接。
优选的，所述高性能计算系统的输出端与高性能计算提取模块的输入端连接，所述高性能计算提取模块的输出端与高性能计算录入模块的输入端连接，所述高性能计算录入模块的输出端与云计算系统的输入端连接。
本发明还公开了高性能计算及云计算混合算法系统的资源管理方法，其特征在于，其资源管理方法具体包括以下步骤：
步骤一、使用前，需将购买的不同云计算算法通过云计算收集模块录入到算法分类储存模块中进行储存，对于高性能计算，可通过高性能算法编写模块人工编入算法至高性能算法储存模块中，也可通过系统交互单元将云计算的算法与高性能计算的算法交互更新。
步骤二、使用者可根据需要处理的大数据选择不同的工作模式，若大数据较为简单，只需平时的简单算法便能处理，此时可选择云计算系统，将大数据划分到云计算系统，通过算法搜索模块检索需要的算法，利用云计算方式对该数据进行计算处理；若选择高性能计算，数据划分模块可将数据传输到高性能计算系统，通过高性能算法使用模块提取高性能算法储存模块中储存的算法进行计算处理。
步骤三、使用者临时离开岗位时或剩下的数据无需人工处理时，可切换至待机模式，同时系统切换模块将未处理的数据及结果切换到云计算系统中，由计算机自动完成计算过程，在高性能计算结束后的结果，还可通过模拟运算模块，将数据转移至云计算系统中进行高速的模拟运算，以检测运算是否错误。
步骤四、编写高性能算法时，可全部由人工编写，也可通过云计算提取模块从云计算系统中提取云计算算法，并通过云计算录入模块录入到高性能计算系统中，通过高性能算法修改模块进行修改后使用，高性能算法编写完成后，还可通过高性能计算提取模块和高性能计算录入模块配合，将高性能算法更新到云计算系统中进行存档。
(三)有益效果
本发明提供了高性能计算及云计算混合算法系统及资源管理方法。与现有技术相比，具备以下有益效果：
(1)、该高性能计算及云计算混合算法系统及资源管理方法，通过在云计算系统和高性能计算系统均与功能系统实现双向连接，其特征在于：模式切换模块的输出端分别与待机模式和人机模式的输入端连接，待机模式和人机模式的输出端均与大数据储存模块的输入端连接，大数据储存模块的输出端与数据划分模块的输入端连接，数据划分模块分别与云计算系统和高性能计算系统实现双向连接，通过设置云计算系统和高性能计算系统两种计算系统，可由使用人员自行选择操作，云计算系统具有通用性和快速性的功能，切不用人工投入过多的精力，较为方便，但不能满足一些特殊的大数据计算，而利用高性能计算系统则可弥补这一缺陷，使该整体系统可满足所有的需求，且可灵活切换，使用方便。
(2)、该高性能计算及云计算混合算法系统及资源管理方法，通过在云计算系统的输出端与云计算提取模块的输入端连接，云计算提取模块的输出端与云计算录入模块的输入端连接，云计算录入模块的输出端与高性能计算系统的输入端连接，高性能计算系统的输出端与高性能计算提取模块的输入端连接，高性能计算提取模块的输出端与高性能计算录入模块的输入端连接，高性能计算录入模块的输出端与云计算系统的输入端连接，通过设置云计算提取模块与云计算录入模块配合，可将云计算的算法提取到高性能计算系统中，便于修改后使用，而利用高性能计算提取模块与高性能计算录入模块配合，可将高性能计算的算法提取到云计算系统中用于储存备份，便于下次需要使用该人工编写的算法时，可直接通过云计算的方式进行运算，不需要再次人工操作运算，使用方便，提高了工作效率。
(3)、该高性能计算及云计算混合算法系统及资源管理方法，通过在算法搜索模块、云计算收集模块和云计算修改模块的输出端均与算法分类储存模块的输入端连接，算法分类储存模块的输出端与云计算使用模块的输入端连接，通过设置云计算收集模块与算法分类储存模块配合，可将不同的云计算算法自动进行分类，并设置算法搜索模块使需要进行云计算时，可快速检索出需要的算法，提高了工作效率，且可适用于更多的大数据运算方式。
附图说明
图1为本发明系统的原理框图；
图2为本发明云计算系统的原理框图；
图3为本发明高性能计算系统的原理框图；
图4为本发明系统交互单元的原理框图。
图中，1-模式切换模块、2-云计算系统、21-算法搜索模块、22-算法分类储存模块、23-云计算收集模块、24-云计算修改模块、25-云计算使用模块、3-高性能计算系统、31-高性能算法修改模块、23-高性能算法编写模块、33-高性能算法储存模块、34-高性能算法使用模块、4-功能系统、5-待机模式、6-人机模式、7-大数据储存模块、8-数据划分模块、9-系统交互单元、91-云计算提取模块、92-云计算录入模块、93-高性能计算提取模块、94-高性能计算录入模块、11-系统切换模块、12-模拟运算模块。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1-4，本发明实施例提供技术方案：高性能计算及云计算混合算法系统及资源管理方法，包括模式切换模块1、云计算系统2和高性能计算系统3，云计算系统2包括算法搜索模块21、算法分类储存模块22、云计算收集模块23、云计算修改模块24和云计算使用模块25，算法搜索模块21、云计算收集模块23和云计算修改模块24的输出端均与算法分类储存模块22的输入端连接，算法分类储存模块22的输出端与云计算使用模块25的输入端连接，通过设置云计算收集模块23与算法分类储存模块22配合，可将不同的云计算算法自动进行分类，并设置算法搜索模块21使需要进行云计算时，可快速检索出需要的算法，提高了工作效率，且可适用于更多的大数据运算方式，高性能计算系统3包括高性能算法修改模块31、高性能算法编写模块32、高性能算法储存模块33和高性能算法使用模块34，高性能算法修改模块31和高性能算法编写模块32的输出端均与高性能算法储存模块33的输入端连接，高性能算法储存模块33的输出端与高性能算法使用模块34的输入端连接，云计算系统2和高性能计算系统3均与功能系统4实现双向连接，模式切换模块1的输出端分别与待机模式5和人机模式6的输入端连接，待机模式5和人机模式6的输出端均与大数据储存模块7的输入端连接，大数据储存模块7的输出端与数据划分模块8的输入端连接，数据划分模块8分别与云计算系统2和高性能计算系统3实现双向连接，通过设置云计算系统2和高性能计算系统3两种计算系统，可由使用人员自行选择操作，云计算系统2具有通用性和快速性的功能，切不用人工投入过多的精力，较为方便，但不能满足一些特殊的大数据计算，而利用高性能计算系统3则可弥补这一缺陷，使该整体系统可满足所有的需求，且可灵活切换，使用方便，功能系统4包括系统交互单元9、系统切换模块11和模拟运算模块12，系统交互单元9包括云计算提取模块91、云计算录入模块92、高性能计算提取模块93和高性能计算录入模块94，云计算系统2的输出端与云计算提取模块91的输入端连接，云计算提取模块91的输出端与云计算录入模块92的输入端连接，云计算录入模块92的输出端与高性能计算系统3的输入端连接，高性能计算系统3的输出端与高性能计算提取模块93的输入端连接，高性能计算提取模块93的输出端与高性能计算录入模块94的输入端连接，高性能计算录入模块94的输出端与云计算系统2的输入端连接，通过设置云计算提取模块91与云计算录入模块92配合，可将云计算的算法提取到高性能计算系统3中，便于修改后使用，而利用高性能计算提取模块93与高性能计算录入模块94配合，可将高性能计算的算法提取到云计算系统2中用于储存备份，便于下次需要使用该人工编写的算法时，可直接通过云计算的方式进行运算，不需要再次人工操作运算，使用方便，提高了工作效率。
本发明还公开了高性能计算及云计算混合算法系统的资源管理方法，其特征在于，其资源管理方法具体包括以下步骤：
步骤一、使用前，需将购买的不同云计算算法通过云计算收集模块23录入到算法分类储存模块22中进行储存，对于高性能计算，可通过高性能算法编写模块32人工编入算法至高性能算法储存模块33中，也可通过系统交互单元9将云计算的算法与高性能计算的算法交互更新。
步骤二、使用者可根据需要处理的大数据选择不同的工作模式，若大数据较为简单，只需平时的简单算法便能处理，此时可选择云计算系统2，将大数据划分到云计算系统2，通过算法搜索模块21检索需要的算法，利用云计算方式对该数据进行计算处理；若选择高性能计算，数据划分模块8可将数据传输到高性能计算系统3，通过高性能算法使用模块34提取高性能算法储存模块33中储存的算法进行计算处理。
步骤三、使用者临时离开岗位时或剩下的数据无需人工处理时，可切换至待机模式，同时系统切换模块11将未处理的数据及结果切换到云计算系统2中，由计算机自动完成计算过程，在高性能计算结束后的结果，还可通过模拟运算模块12，将数据转移至云计算系统2中进行高速的模拟运算，以检测运算是否错误。
步骤四、编写高性能算法时，可全部由人工编写，也可通过云计算提取模块91从云计算系统2中提取云计算算法，并通过云计算录入模块92录入到高性能计算系统3中，通过高性能算法修改模块31进行修改后使用，高性能算法编写完成后，还可通过高性能计算提取模块93和高性能计算录入模块94配合，将高性能算法更新到云计算系统2中进行存档。
需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。

Claims (9)

1.一种高性能计算及云计算混合算法系统，包括模式切换模块(1)、云计算系统(2)和高性能计算系统(3)，所述云计算系统(2)和高性能计算系统(3)均与功能系统(4)实现双向连接，其特征在于：所述模式切换模块(1)的输出端分别与待机模式(5)和人机模式(6)的输入端连接，所述待机模式(5)和人机模式(6)的输出端均与大数据储存模块(7)的输入端连接，所述大数据储存模块(7)的输出端与数据划分模块(8)的输入端连接，所述数据划分模块(8)分别与云计算系统(2)和高性能计算系统(3)实现双向连接，所述功能系统(4)包括系统交互单元(9)、系统切换模块(11)和模拟运算模块(12)。
2.根据权利要求1所述的一种高性能计算及云计算混合算法系统，其特征在于：所述云计算系统(2)包括算法搜索模块(21)、算法分类储存模块(22)、云计算收集模块(23)、云计算修改模块(24)和云计算使用模块(25)。
3.根据权利要求2所述的一种高性能计算及云计算混合算法系统，其特征在于：所述算法搜索模块(21)、云计算收集模块(23)和云计算修改模块(24)的输出端均与算法分类储存模块(22)的输入端连接，所述算法分类储存模块(22)的输出端与云计算使用模块(25)的输入端连接。
4.根据权利要求1所述的一种高性能计算及云计算混合算法系统，其特征在于：所述高性能计算系统(3)包括高性能算法修改模块(31)、高性能算法编写模块(32)、高性能算法储存模块(33)和高性能算法使用模块(34)。
5.根据权利要求4所述的一种高性能计算及云计算混合算法系统，其特征在于：所述高性能算法修改模块(31)和高性能算法编写模块(32)的输出端均与高性能算法储存模块(33)的输入端连接，所述高性能算法储存模块(33)的输出端与高性能算法使用模块(34)的输入端连接。
6.根据权利要求1所述的一种高性能计算及云计算混合算法系统，其特征在于：所述系统交互单元(9)包括云计算提取模块(91)、云计算录入模块(92)、高性能计算提取模块(93)和高性能计算录入模块(94)。
7.根据权利要求6所述的一种高性能计算及云计算混合算法系统，其特征在于：所述云计算系统(2)的输出端与云计算提取模块(91)的输入端连接，所述云计算提取模块(91)的输出端与云计算录入模块(92)的输入端连接，所述云计算录入模块(92)的输出端与高性能计算系统(3)的输入端连接。
8.根据权利要求6所述的一种高性能计算及云计算混合算法系统，其特征在于：所述高性能计算系统(3)的输出端与高性能计算提取模块(93)的输入端连接，所述高性能计算提取模块(93)的输出端与高性能计算录入模块(94)的输入端连接，所述高性能计算录入模块(94)的输出端与云计算系统(2)的输入端连接。
9.根据权利要求1-8中任一项所述的一种高性能计算及云计算混合算法系统的资源管理方法，其特征在于，其资源管理方法具体包括以下步骤：
步骤一、使用前，需将购买的不同云计算算法通过云计算收集模块(23)录入到算法分类储存模块(22)中进行储存，对于高性能计算，可通过高性能算法编写模块(32)人工编入算法至高性能算法储存模块(33)中，也可通过系统交互单元(9)将云计算的算法与高性能计算的算法交互更新。
步骤二、使用者可根据需要处理的大数据选择不同的工作模式，若大数据较为简单，只需平时的简单算法便能处理，此时可选择云计算系统(2)，将大数据划分到云计算系统(2)，通过算法搜索模块(21)检索需要的算法，利用云计算方式对该数据进行计算处理；若选择高性能计算，数据划分模块(8)可将数据传输到高性能计算系统(3)，通过高性能算法使用模块(34)提取高性能算法储存模块(33)中储存的算法进行计算处理。
步骤三、使用者临时离开岗位时或剩下的数据无需人工处理时，可切换至待机模式，同时系统切换模块(11)将未处理的数据及结果切换到云计算系统(2)中，由计算机自动完成计算过程，在高性能计算结束后的结果，还可通过模拟运算模块(12)，将数据转移至云计算系统(2)中进行高速的模拟运算，以检测运算是否错误。
步骤四、编写高性能算法时，可全部由人工编写，也可通过云计算提取模块(91)从云计算系统(2)中提取云计算算法，并通过云计算录入模块(92)录入到高性能计算系统(3)中，通过高性能算法修改模块(31)进行修改后使用，高性能算法编写完成后，还可通过高性能计算提取模块(93)和高性能计算录入模块(94)配合，将高性能算法更新到云计算系统(2)中进行存档。
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