분산 컴퓨팅이란 무엇인가요?
분산 컴퓨팅은 중앙 집중식 컴퓨팅과 반대되는 컴퓨팅 방식입니다. 분산 컴퓨팅은 애플리케이션을 여러 개의 작은 부분으로 분해하여 처리를 위해 여러 컴퓨터에 할당합니다. 이는 전체 컴퓨팅 시간을 절약하고 컴퓨팅 효율성을 크게 향상시킬 수 있습니다.
분산 컴퓨팅 정의
넓은 정의
매우 막대한 컴퓨팅 성능이 필요한 문제를 여러 개의 작은 부분으로 나누고, 이 부분을 여러 컴퓨터에 할당하여 처리하는 방법에 대해 연구하고 최종적으로 이러한 계산 결과를 도출합니다. 결합하여 최종 결과를 얻습니다.
최근 분산 컴퓨팅 프로젝트는 인터넷을 통해 전 세계 수천 대의 자원 봉사 컴퓨터의 유휴 컴퓨팅 성능을 사용하여 우주의 전기 신호를 분석하고, 숨겨진 블랙홀을 검색하고, 외계 지적 생명체를 탐색하는 데 사용되었습니다. 천만 자릿수가 넘는 메르센 소수를 검색하고 HIV에 대한 더 효과적인 약물을 검색하고 발견할 수도 있습니다. 이러한 프로젝트는 매우 규모가 크며 엄청난 양의 계산이 필요합니다. 단일 컴퓨터나 개인이 허용되는 시간 내에 완료하는 것은 절대 불가능합니다.
중국과학원의 정의
두 개 이상의 소프트웨어가 서로 정보를 공유하는 경우 이러한 소프트웨어는 동일한 컴퓨터 또는 네트워크를 통해 연결된 여러 컴퓨터에서 실행될 수 있습니다. 분산 컴퓨팅은 다른 알고리즘에 비해 다음과 같은 장점이 있습니다.
1. 희귀한 리소스를 공유할 수 있습니다.
2. 분산 컴퓨팅을 통해 여러 컴퓨터에서 컴퓨팅 부하를 분산할 수 있습니다.
3. 실행에 가장 적합한 컴퓨터에 프로그램을 배치할 수 있습니다.
그 중 희귀한 자원을 공유하고 부하를 분산시키는 것은 컴퓨터 분산 컴퓨팅의 핵심 아이디어 중 하나입니다.
그리드 컴퓨팅
그리드 컴퓨팅은 분산 컴퓨팅의 한 종류입니다. 특정 작업이 분산되어 있다면 이는 단지 하나의 컴퓨터가 아니라 해당 작업과 관련된 컴퓨터 네트워크여야 합니다. 이러한 "개미 움직이는 산" 접근 방식은 강력한 데이터 처리 기능을 갖게 됩니다.
그리드 컴퓨팅의 본질은 자원을 결합하고 공유하며 시스템 보안을 보장하는 것입니다.
작동 원리
분산 컴퓨팅은 대규모 컴퓨팅 문제를 해결하기 위해 인터넷에 있는 컴퓨터 중앙 프로세서의 유휴 처리 능력을 사용하는 컴퓨팅 과학의 한 유형입니다. 아래에서 작동 방식을 살펴보겠습니다.
먼저, 해결하려면 엄청난 양의 컴퓨팅 성능이 필요한 문제를 찾으세요. 이러한 문제는 일반적으로 인간이 시급히 해결해야 하는 학제간, 극도로 도전적이고 과학적인 연구 주제입니다. 더 유명한 것들은 다음과 같습니다:
GIMPS(가장 큰 메르센 소수 찾기)와 같은 더 복잡한 수학적 문제를 풀어보세요.
RC-72(비밀번호 크래킹)와 같은 가장 안전한 비밀번호 시스템을 연구하고 찾으세요.
Folding@home(단백질 접힘, 오해, 응집 및 이로 인해 발생하는 관련 질병에 대한 연구)과 같은 생물병리학 연구.
United Devices(암에 효과적인 약물 찾기)와 같은 다양한 질병에 대한 약물 연구.
신호 처리: SETI@Home(집에서 외계 문명 검색).
과거에는 이러한 문제를 슈퍼컴퓨터가 해결해야 한다고 생각했습니다. 그러나 슈퍼컴퓨터를 구축하고 유지하는 데 드는 비용은 매우 비싸며, 이는 일반 과학 연구 기관이 감당할 수 없는 수준입니다. 과학의 발전으로 저렴하고 효율적이며 유지 관리가 쉬운 컴퓨팅 방법이 등장했습니다. 바로 분산 컴퓨팅입니다!
컴퓨터의 인기로 인해 개인용 컴퓨터가 수천 가구에 보급되기 시작했습니다. 이와 함께 컴퓨터 활용 문제도 발생합니다. 점점 더 많은 컴퓨터가 유휴 상태로 있고 전원을 켜도 중앙 처리 장치의 잠재력이 완전히 활용되지 않습니다. 우리는 가정용 컴퓨터가 대부분의 시간을 "대기"하는 데 보낸다고 상상할 수 있습니다. 사용자가 실제로 컴퓨터를 사용하는 경우에도 프로세서는 여전히 많은 자동 작업(입력을 기다리지만 실제로는 아무것도 수행하지 않음)을 수행합니다. 인터넷의 출현으로 인해 제한된 컴퓨팅 자원으로 이 모든 컴퓨터 시스템을 연결하고 호출하는 것이 현실이 되었습니다.
그래서 그 자체로는 매우 복잡하지만 여러 개의 작은 컴퓨팅 조각으로 나누어지기에 적합한 몇 가지 문제가 제기되고, 연구 기관에서는 많은 노력을 통해 컴퓨팅 서버와 클라이언트를 개발합니다. 서버는 계산 문제를 여러 개의 작은 계산 부분으로 나누고, 이 부분을 네트워크에 참여하는 많은 컴퓨터에 할당하여 병렬 처리를 수행하고, 최종적으로 이러한 계산 결과를 통합하여 최종 결과를 얻는 역할을 담당합니다.
물론 원시적이고 어려워 보일 수도 있지만, 계산에 참여하는 참가자와 컴퓨터의 수가 계속 증가함에 따라 계산 계획이 매우 빨라지고 실제로 실현 가능한 것으로 입증되었습니다. 현재 일부 대규모 분산 컴퓨팅 프로젝트의 처리 능력은 세계에서 가장 빠른 슈퍼컴퓨터에 도달하거나 심지어 초과할 수 있습니다.
특정 프로젝트에 참여하여 CPU 코어 처리 시간을 기부할 수도 있으며, 제공한 CPU 코어 처리 시간이 프로젝트 기여 통계에 표시됩니다. 시간 기여도에 따라 순위를 매기기 위해 다른 참가자와 경쟁할 수도 있고, 기존 컴퓨팅 그룹에 가입하거나 직접 구성할 수도 있습니다. 이 접근 방식은 참가자에게 동기를 부여하는 데 좋습니다.
개인팀의 수가 점차 늘어나면서 많은 대규모 조직(회사, 학교, 각종 웹사이트 등)도 자체 팀을 구성하기 시작했습니다. 동시에 분산 컴퓨팅 기술과 프로젝트 토론을 주제로 하는 수많은 커뮤니티도 형성되었습니다. 이러한 커뮤니티의 대부분은 분산 컴퓨팅 프로젝트에 대한 사용 튜토리얼을 번역 및 제작하고 관련 기술 기사를 게시하며 필요한 기술 지원을 제공합니다.
그러면 누가 이 프로젝트에 참여할 수 있습니까? 물론 누구나 참여할 수 있습니다! 이미 프로젝트에 참여하고 컴퓨팅 그룹 가입을 고려하고 있다면 중국 분산 컴퓨팅 센터 및 포럼 홈에서 귀하의 그룹을 찾을 수 있습니다. 누구나 우리 사이트에서 형성된 분산 컴퓨팅 그룹에 가입할 수 있습니다. 중국지역본부와 포럼에서 즐거운 시간을 보내시기 바랍니다.
개인용 컴퓨터를 최대한 활용하기 위한 가장 의미 있는 선택인 분산 컴퓨팅에 참여하세요. 관련 프로그램을 다운로드하기만 하면 프로그램이 가장 낮은 우선 순위의 컴퓨터에서 실행되므로 도움이 됩니다. 일반적인 컴퓨터 사용. 컴퓨터에서 여가 시간을 활용하여 유용한 일을 하고 싶다면 왜 주저하시나요? 지금 행동하세요. 여러분의 미미한 기여가 인류 과학 발전사에 큰 족적을 남길 수 있습니다!
BOINC 분산 컴퓨팅 플랫폼
BOINC는 Berkeley Open Network Computing Platform인 Berkeley Open Infrastructure for Network Computing의 약자입니다.
BOINC는 다양한 분산 컴퓨팅에서 공유할 수 있는 분산 컴퓨팅 플랫폼입니다. 다양한 분산 컴퓨팅 프로젝트는 BOINC의 공개 업로드 및 다운로드 시스템, 통계 시스템 등을 직접 사용할 수 있으며, 이는 다양한 분산 컴퓨팅 간의 조정을 제공할 뿐만 아니라 분산 컴퓨팅의 관리 및 사용을 더욱 편리하고 쉽게 만듭니다.
BOINC 프로젝트는 University of California, Berkeley(U.C. Berkeley)에서 주최하고 시작합니다.
BOINC 프로젝트는 국립과학재단의 후원을 받습니다.
BOINC에는 자체 포인트 시스템이 있습니다. BOINC에서 실행할 수 있는 프로젝트가 매우 다양하기 때문입니다. 예를 들어 프로젝트 A의 작업 패키지(Workunit, 줄여서 WU)는 특정 시스템에서 완료하는 데 3시간이 걸리는 반면 작업은 완료됩니다. 프로젝트 B의 패키지는 여기에 있습니다. 하나의 머신에서 완료하는 데 30시간이 걸립니다. 당연히 WU 수로 작업량을 측정하는 것은 불가능합니다. 마찬가지로 머신 성능도 다양하며 CPU로 작업량을 측정하는 것은 더욱 불가능합니다. 시간. 적분 시스템은 특정 알고리즘을 통해 사용자가 실제로 완료한 계산량만을 얻을 수 있습니다. 이 글에서는 BOINC의 적분 계산 방법을 설명합니다.
중국의 분산컴퓨팅
중국인터넷정보센터(CNNIC)의 통계에 따르면 전 세계 중국 네티즌 수는 약 12%로 늘어났으며, 지금도 빠르게 증가하고 있습니다. 여기에 언급된 중국 네티즌에는 중국 본토와 홍콩, 마카오, 대만, 화교 등이 포함된다.
중국 인터넷의 급속한 발전에 비해 중국의 분산 컴퓨팅은 느리게 발전했습니다. 내 생각에는 인터넷 사용자 수에 대한 통계는 그 나라의 정보화 수준을 그다지 객관적으로 반영할 수 없지만, 분산 컴퓨팅에 참여하는 인터넷 사용자의 수나 비율은 이 나라의 과학 대중화 수준을 명확하게 보여줄 수 있습니다. 이 점에 있어서는 유럽과 미국 국가들이 매우 앞서 있다는 것은 의심의 여지가 없습니다. 북유럽 국가에서는 전체 컴퓨터의 거의 절반이 분산 컴퓨팅 프로젝트에 참여하고 있는데, 이는 엄청난 숫자입니다. 중국과 인도를 예로 들어보겠습니다. 최신 기술을 많이 보유하고 있고 네트워크 대중화 과정에서 좋은 성과를 거두고 있는 것처럼 보이지만 분산 컴퓨팅에는 매우 취약합니다. 몇 가지 예를 살펴보겠습니다.
SETI@home은 세계 최대의 분산 컴퓨팅 프로젝트입니다. 중국 내 참여자 수 측면에서 가장 유명한 프로젝트이기도 하다. 네트워크로 연결된 컴퓨터를 사용하여 전파 망원경에서 수신한 신호를 분석하는 프로그램을 다운로드하여 외계 생명체의 징후를 검색합니다.
중국이 분산 컴퓨팅 분야에서 진전을 이루었음에도 불구하고 중국의 국제 순위는 29위에서 24위로 올랐지만, 우리 중국 사용자는 여전히 일본 사용자가 완료한 작업의 10분의 1만 완료하고 있으며, 일본은 선진국이므로 인터넷 사용자가 적습니다. 중국보다. 인터넷 사용자의 질을 향상시키고 과학의 대중화를 높이는 것도 매우 중요한 일인 것 같습니다. 인도와 일부 중동 국가들도 비슷한 문제를 안고 있으며, 많은 CIS 국가들이 완성한 데이터의 양은 러시아 연방의 전체 양을 초과했습니다.
Folding@home은 단백질 접힘, 오해, 응집 및 이로 인해 발생하는 관련 질병을 연구하는 분산 컴퓨팅 프로젝트입니다. 네트워크 컴퓨팅과 대량의 분산 컴퓨팅 성능을 사용하여 단백질 접힘 과정을 시뮬레이션하고 접힘으로 인해 발생하는 질병에 대한 일련의 연구를 안내합니다.
중국에서 이 프로젝트에 참여하는 사람들의 수는 지속적으로 증가하고 있습니다. 2011년 3월 말 기준으로 China 3213 팀의 사용자 수는 3,025명에 달하며 약 190명의 활성 사용자가 있습니다.
프로젝트에 참여해 보세요 기후 예측 프로젝트는 최신 기후 예측 모델을 사용하여 가정, 학교, 사무실의 컴퓨터에서 계산을 수행합니다. 이러한 계산 결과는 세계 최대의 날씨 예측 모델을 형성하게 됩니다. 기후는 변화하고 있으며 이에 대응하기 위해 우리가 하는 일은 전 세계적으로 중요한 주제입니다. 이는 인간의 농업 생산, 수자원, 생태계, 에너지 수요, 보험 비용 및 인간과 밀접하게 관련된 기타 여러 측면에 영향을 미칠 것입니다. 앞으로 몇 세기 동안 지구가 더 따뜻해질 것이라는 확실한 과학적 증거가 있지만, 그 변화가 얼마나 클지 예측할 수 있는 방법은 없습니다. 여러분이 참여하시면 21세기 기후과학 예측을 알리는 데 도움이 될 것입니다.
중국에는 이미 많은 컴퓨터가 있으며 그 중 다수는 성능이 매우 뛰어납니다. 그리고 대부분은 슬라이드를 입력하고 재생하기만 합니다. 이는 자원낭비라고 할 수 없다.
다른 각도에서 보면 선진국과 개발도상국의 격차를 찾는 것은 어렵지 않습니다. 우리는 이러한 현상을 디지털 격차라고 부릅니다. 또 다른 현상은 똑같이 고통스럽습니다. 모든 분산 컴퓨팅 프로젝트는 미국, 독일, 영국, 일본 등 선진국에서 시작됩니다. 이러한 측면은 과학적 격차도 심화시킵니다. 스탠포드 대학 화학과의 Gorham Richard Chelman 교수는 분산 컴퓨팅이 인류 전체의 과학적 과정을 가속화할 것이라고 말했습니다. 과학자들은 이전에는 결코 완료할 수 없다고 생각했거나 완료하는 데 수십 또는 수백 년이 걸렸을 계산 작업을 수행할 수 있습니다. 이는 사실이지만, 이 계산은 선진국의 과학 독점에 어느 정도 기여합니다.
중국 관련 학과에서도 분산 컴퓨팅의 중요성을 인식하기 시작했으며, 일부 대학 교수와 과학자들도 중국과학원 CAS@HOME 및 "Clear Water Project"와 같이 분산 컴퓨팅 과학에 대해 탐구하기 시작했습니다. "청화대학교.
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위 내용은 분산 컴퓨팅이란 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!