超大型计算机尖端建模

关键的外卖

• 超大型计算机和数字革命的关系。
• 为什么自动化和其他尖端需要超大型计算模型。
• 云计算作为超大型的经济模型。

超大型计算机连接多个站在同一个网络来提高系统的总处理能力。

在回应一个年轻学生的信,阿尔伯特·爱因斯坦著名的说:“不要担心你的数学困难;我可以向你保证,我的是更大的。“虽然这评论吸引了某种程度的哲学沉思,爱因斯坦是玩笑的而不是数学家工作面临的现实。虽然愚蠢和即兴演讲,引用背后的想法仍然在现代计算科学。虽然设备变得更快更强大,他们的工作预期急剧增加了。这是可以预料到的:技术反馈开发硬件的一部分来分析和构建是计算上不可测试。

即使如此,现代计算模型可以迅速压倒甚至最强大的工作站,然而,许多的这些模型是必要的尖端设计,推动技术的发展。超大型计算机似乎使公有化的计算能力在一个系统,系统地结合多个机器的资源来解决最紧迫的设计问题。

背景和介绍超大型计算

20世纪的无数数字革命颠覆传统商业模式和服务作为一个劳动力出现在计算机系统的设计(硬件,软件,等等),以及企业现在仅仅通过新接口进行他们的业务。的原因是显而易见的:电脑可以执行分钟和重复性任务都准确,煽动他们的底线业务设置。当然,太阳下捕捉到每一个行业,但起草(及其后来的缩写适应型)代表一个特定点感兴趣的这个博客的读者。

增加技术进步允许设计师新的复杂性在数字空间更好地规划和开发板制造。共同与摩尔定律是更好的半个世纪,一致的和可预测的增长速度,内存大小,和其他关键计算元素导致新的软件功能技术限制慢慢脱落。

然而,近年来进步的步伐有所放缓。罪魁祸首:持续微型化的死似乎刷牙对混凝土物理现实。而发展,并仍在继续,提高效率变得越来越具有挑战性。也就是说,数学和其他相关学科不直接依赖于技术突破,推动创新在这一领域继续不断。结果在技术上可以实现的和抽象的合理了海湾,可能没有完全克服,直到下一个技术革命。

虽然这看起来可能瞬间击败,好消息是,设计团队塑造一个工作区使用今天的技术。超大型计算功能,某些参与过程可能是不切实际的使用今天的体系结构可以有困难的问题解决了使用多个工作站或服务器结合起来的能力。超大型的有利元素的概念是,它可以利用现有的硬件协作数据运算。集中资源还允许过程被分解成更基本的版本,允许合并后系统速度显著提高的纬度以及处理的方法。

超大型计算机可以应用于任何计算量问题,但通常认为使用这些应用程序:

• 数据网络,特别是那些与大规模系统或要求的重要分析物联网获取的数据。的纯粹的数据的大小足以压倒较小的系统,但是超大型保持核心功能相同的不牺牲速度导航数据。
• 集群文件系统在某些方面是一个超大型的逆转:而后者试图解决问题能力之外,CFS创建一个大规模的计算机存储和构建超大型的数据通过网络而不是本地计算机。
• 云计算,问题太复杂单个系统利用的综合能力和存储分散的网络解决方案。

自动化是发展的关键

在产品开发生命周期,达到新的自动化关键里程碑在生产的速度以及准确性。技术已迅速扩充或完全reenvisioned劳动实践,现代工业可以没有它不存在。虽然总是不断发展机械和过程驱动效率,这一点大部分的关注集中在后来,有形的生产阶段而不是更抽象的设计步骤。毕竟,少很容易简化“良好定义的过程”,所以,当工作要做在本质上是完全的概念。

最近,自动化的范围已经扩大。曾经以为太过基础输入自动设计的领域已经在很短的时间内看到明显的进步。更强大、丰富和廉价的计算技术已经开始开门自动化设计:

• 效率——效率的下伏基岩自动化,这是没有什么不同的时候设计步骤。董事会可以更有效地利用空间和能量优化和快速迭代新的可行的叉子在设计速度远远超过人类。自主软件可以并行运行与设计师的常规工作流程作为探索性或增加评估工作。
• 灵活性——一个训练有素的学习模式不需要持续的监督,因此它可以与人类设计师或完全分开,根据不同的项目需求。
• 错误检测——学习模型的阶段和自动化还为时过早,完全消除设计师作为监督者的角色,但仍有增长空间系统设计规则比活性预测方法。

自动化的使用需要大量的计算能力,充分利用它的算法。不同的学习形式和模型可能需要更多或更少的资源筹备期间内的已知数据抽样或活跃的决策模型的一部分。在这两种情况下,更强大的系统的共同努力下,最终的结果就越好学习和实践在当前的算法设计与智能的选择。

自动化设计将成为未来主要的革命产品开发,但目前抑制增长的重要因素。而如神经网络算法仍然是一个进展中的工作数据科学继续创新自主学习的过程,一个隐藏的基础设施元素是被忽视了。自主设计需要强烈的计算能力来解决复杂的数学模式,和公司不得拥有原始的资源或能力奉献他们的硬件的大部分的时间在人类用户做出自动建模可行的。升级或直接购买新的硬件成本和空间过高,尤其是对小中型公司。为了解开自动化和其他强大的工具,可能是有用的一种新范式。

自动化的设计变得更真切实际计算能力的增加。

云计算的好处,积极扩展

在设计过程自动化的讨论之后,重点必须回到的物流系统。增加计算能力系统并不复杂,但变量和可伸缩的计算有点棘手。计算机能力在一个奇异的感觉是二进制,简单地使用或忽视技术的选择。静态模型可以满足特定设计的一系列操作,但没有更包罗万象的框架开发敏捷是阻碍。传统方法的扩展包括购买新硬件的永久锁定,减去较小的调整在软件方面。

进入云计算,其目的是为了解决许多标准问题固有的标准做法采购物理硬件升级。

• 虚拟存储——云计算的形象可能是一个简单的在线备份文件存储,这是一个有用的功能,但这也可以从硬件的镜头。简单地说,高级自动化和其他工具,需要使用可伸缩的网络积极解决问题需要现实世界的基础设施。这是服务器机房的形式精心设计来最大化性能和长期可靠性。云计算外包物理因素与相关特性必要硬件运行保持在高水平。
• 适应性——的行为扩展硬件设计需要一个简单的过程,但这也可以追溯到硬件可伸缩性。一个物理服务器农场需要公司倾向于系统过于全面,而不是缺乏力量,因为后者的情况下将彻底破坏原始实现的目的。这意味着更大的承诺,这项技术的长期利益,增加支持的时候购买。然而,离开网络功能允许团队专注于云计算服务的最终使用而不是系统设计和维护。
• 专家管理,正如简要提到的,一个集成的计算网格需要一个专用的方法比简单地将新硬件插入电网。明显的大小的一个系统需要考虑热负荷,这可以降低性能,成为另一个物理系统的一个方面,必须正确地占。

云计算为设计团队提供了一个短期或长期的解决方案,硬件升级,大大降低了门槛的行业新人,给予他们一些老牌企业的技术能力在爬起来购买物理系统开销。它代表一些前沿领域,必要的最低架构产生有意义的工作。

基于云的设计提供了潜在的效率收益,否则可能不是那么容易可以实现与其他方法的发展。

超大型计算是一个替代解决困难的标准模式和命令模式在电子发展更大的准确性。设计团队寻求合并功能更强大的解决方案,包括那些利用基于云的解决方案,应该无非是节奏的目录PCB设计和分析软件。建模时已经满足和发展制造或进一步测试是必要的,OrCAD PCB设计者为设计师提供了一个强大的,却又简单易用的工具,布局。