Tính toán phân tán là gì? Các công bố khoa học về Tính toán phân tán
Tính toán phân tán là một công nghệ ngày càng phổ biến nhằm xử lý dữ liệu lớn và quản lý hệ thống phức tạp thông qua mô hình phân bổ thành phần trên nhiều máy tính. Điều này không chỉ tăng tốc độ xử lý song song mà còn cải thiện độ tin cậy và khả năng mở rộng. Nó được ứng dụng rộng rãi trong các hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu, xử lý dữ liệu lớn và điện toán đám mây. Tuy nhiên, các thách thức như đồng bộ hóa và bảo mật dữ liệu vẫn cần được giải quyết. Tính toán phân tán là một phần quan trọng trong phát triển công nghệ thông tin hiện đại.
Tính Toán Phân Tán: Khái Niệm và Lợi Ích
Tính toán phân tán là công nghệ ngày càng phổ biến trong thời đại kỹ thuật số, đặc biệt khi nhu cầu xử lý dữ liệu lớn và quản lý hệ thống phức tạp gia tăng. Tính toán phân tán không chỉ mang đến khả năng xử lý song song mà còn tăng cường độ tin cậy và khả năng mở rộng của hệ thống công nghệ thông tin.
Định Nghĩa Tính Toán Phân Tán
Tính toán phân tán là mô hình điện toán trong đó các thành phần của một hệ thống điện toán được phân bổ trên nhiều máy khác nhau. Các máy này giao tiếp và phối hợp hoạt động thông qua mạng để hoàn thành các nhiệm vụ xử lý dữ liệu. Tính toán phân tán giúp tăng tốc độ xử lý bằng cách chia nhỏ tài nguyên và nhiệm vụ để xử lý song song trên nhiều đơn vị.
Các Lợi Ích Chính của Tính Toán Phân Tán
- Xử Lý Song Song: Bằng cách phân tán công việc xử lý cho nhiều đơn vị tính toán, hệ thống có thể hoàn thành tác vụ nhanh hơn so với việc xử lý tuần tự.
- Khả Năng Mở Rộng: Tính toán phân tán cho phép dễ dàng mở rộng hệ thống chỉ bằng cách thêm các tài nguyên mới, chẳng hạn như máy tính hoặc máy chủ.
- Tăng Cường Độ Tin Cậy: Hệ thống phân tán có thể tăng cường độ tin cậy thông qua việc sao lưu và khôi phục dữ liệu trên nhiều máy tính, giảm thiểu rủi ro mất dữ liệu khi một phần hệ thống gặp sự cố.
- Tối Ưu Hóa Sử Dụng Tài Nguyên: Các hệ thống phân tán tối ưu hóa việc sử dụng tài nguyên bằng cách định tuyến công việc đến các máy tính dưới sử dụng hoặc không được sử dụng hết công suất.
Các Ứng Dụng Của Tính Toán Phân Tán
Tính toán phân tán có rất nhiều ứng dụng trong các lĩnh vực khác nhau, từ khoa học máy tính cơ bản đến các hệ thống dịch vụ công nghệ thông tin quy mô lớn. Một số ứng dụng phổ biến bao gồm:
- Hệ Thống Quản Lý Cơ Sở Dữ Liệu: Các cơ sở dữ liệu phân tán giúp chia sẻ và quản lý dữ liệu trên nhiều hệ thống một cách hiệu quả.
- Xử Lý Dữ Liệu Lớn: Hệ thống phân tán cho phép xử lý một lượng dữ liệu lớn trong thời gian ngắn nhờ áp dụng các thuật toán xử lý song song.
- Điện Toán Đám Mây: Cơ sở hạ tầng đám mây hoạt động dựa trên mô hình tính toán phân tán để cung cấp dịch vụ linh hoạt và an toàn cho người dùng.
Thách Thức Của Tính Toán Phân Tán
Mặc dù có nhiều lợi ích, tính toán phân tán cũng đối mặt với một số thách thức. Đầu tiên là vấn đề đồng bộ hóa giữa các máy tính trong hệ thống, đảm bảo tất cả hoạt động kết hợp hiệu quả. Bên cạnh đó, bảo mật và quyền riêng tư dữ liệu cũng là những mối quan tâm lớn khi dữ liệu được phân phối qua mạng.
Kết Luận
Tính toán phân tán là một trong những công nghệ quan trọng thúc đẩy sự phát triển của lĩnh vực công nghệ thông tin hiện đại. Với khả năng xử lý song song, mở rộng và tối ưu hóa tài nguyên, các hệ thống phân tán không ngừng được nâng cấp để đáp ứng nhu cầu ngày càng cao của thế giới số hóa. Dù đối mặt với nhiều thách thức, tiềm năng của tính toán phân tán trong việc giải quyết các vấn đề phức tạp là không thể phủ nhận.
Danh sách công bố khoa học về chủ đề "tính toán phân tán":
ClustalW-MPI: Phân tích ClustalW sử dụng tính toán phân tán và song song Dịch bởi AI Tóm tắt
Bioinformatics - Tập 19 Số 12 - Trang 1585-1586 - 2003
Tóm lược: ClustalW là một công cụ để căn chỉnh nhiều chuỗi protein hoặc nucleotide. Việc căn chỉnh này được thực hiện thông qua ba bước: căn chỉnh từng cặp, tạo cây hướng dẫn và căn chỉnh tiến dần. ClustalW-MPI là một triển khai phân tán và song song của ClustalW. Cả ba bước đều đã được thực hiện song song để giảm thời gian thực hiện. Phần mềm sử dụng một thư viện truyền thông điệp gọi là MPI (Giao diện Truyền thông Điệp) và chạy trên các cụm máy trạm phân tán cũng như trên các máy tính song song truyền thống.
Khả dụng: Mã nguồn được viết bằng ISO C và có tại http://www.bii.a-star.edu.sg/software/clustalw-mpi/. Một triển khai mã nguồn mở của MPI có tại http://www-unix.mcs.anl.gov/mpi/.
Liên hệ: [email protected]
#ClustalW #căn chỉnh chuỗi #tính toán phân tán #tính toán song song #MPI #protein #nucleotide
Tính toán phân tán hiệu năng cao Peer-to-Peer với ứng dụng cho bài toán chướng ngại vật Dịch bởi AI
2010 IEEE International Symposium on Parallel & Distributed Processing, Workshops and Phd Forum (IPDPSW) - - Trang 1-8 - 2010
Bài báo này đề cập đến các ứng dụng tính toán Peer-to-Peer hiệu năng cao. Chúng tôi tập trung vào việc giải quyết các vấn đề mô phỏng số quy mô lớn thông qua các phương pháp lặp phân tán. Chúng tôi trình bày phiên bản hiện tại của một môi trường cho phép giao tiếp trực tiếp giữa các nút ngang hàng. Môi trường này dựa trên giao thức giao tiếp tự thích ứng. Giao thức này tự động và động điều chỉnh cấu hình theo yêu cầu ứng dụng như là sơ đồ tính toán và các yếu tố ngữ cảnh như là cấu trúc liên kết bằng cách lựa chọn chế độ giao tiếp thích hợp nhất giữa các nút ngang hàng. Một loạt các thí nghiệm tính toán đầu tiên được trình bày và phân tích cho bài toán chướng ngại vật.
#tính toán ngang hàng #công nghệ tính toán hiệu năng cao #tính toán phân tán #mô hình song song tác vụ #giao thức liên lạc tự thích ứng #mô phỏng số #bài toán chướng ngại vật
Triển khai Bền bỉ của Các Thuật Toán Lặp Phân Tán Peer-to-Peer Dịch bởi AI
Harry N. Abrams - - 2012
Các vấn đề liên quan đến khả năng chịu lỗi trong việc triển khai các thuật toán lặp phân tán thông qua môi trường tính toán phân tán peer-to-peer P2PDC được xem xét. P2PDC là một môi trường phi tập trung dành riêng cho các ứng dụng song song nhiệm vụ. Nó đã được thiết kế đặc biệt cho giải quyết các bài toán mô phỏng số quy mô lớn thông qua các thuật toán lặp phân tán. Môi trường này cho phép giao tiếp thường xuyên và trực tiếp giữa các peer, tức là các máy tính. P2PDC dựa trên P2PSAP, một giao thức giao tiếp tự thích nghi. Chúng tôi trình bày những chức năng mới của P2PDC nhằm làm cho môi trường của chúng tôi trở nên bền bỉ hơn. Một cơ chế chịu lỗi thích nghi đảm bảo độ bền vững của việc tính toán để đối phó với các lỗi của peer. Chúng tôi cũng xem xét khả năng chịu lỗi từ quan điểm thuật toán: chúng tôi tập trung đặc biệt vào các thuật toán lặp phân tán không đồng bộ có thể chịu đựng một số mất mát tin nhắn. Một loạt các kết quả tính toán được trình bày và phân tích cho một bài toán mô phỏng số.
#tính toán phân tán #tính toán peer to peer #khả năng chịu lỗi #mô hình song song nhiệm vụ #mô phỏng số
Giải Pháp Hiệu Quả cho Phân Loại Naïve Bayes Duy Trì Tính Riêng Tư Trong Mô Hình Dữ Liệu Phân Tán Hoàn Toàn Dịch bởi AI
Hội thảo nghiên cứu ứng dụng Mật mã và An toàn thông tin - Tập 1 Số 15 - Trang 56-61 - 2022
Tóm tắt—Gần đây, việc bảo vệ tính riêng tư đã trở thành một trong những vấn đề quan trọng nhất trong khai phá dữ liệu và học máy. Trong bài báo này, chúng tôi đề xuất một bộ phân loại Naïve Bayes duy trì tính riêng tư mới cho kịch bản dữ liệu phân tán hoàn toàn, nơi mỗi bản ghi chỉ được giữ bởi một chủ sở hữu duy nhất. Giải pháp mà chúng tôi đề xuất dựa trên một giao thức tính toán bảo mật đa bên, vì vậy nó có khả năng bảo vệ an toàn tính riêng tư của từng chủ sở hữu dữ liệu, cũng như đảm bảo chính xác mô hình phân loại. Hơn nữa, kết quả thí nghiệm của chúng tôi cho thấy giải pháp mới đủ hiệu quả cho các ứng dụng thực tiễn.
#khai phá dữ liệu và học máy đảm bảo tính riêng tư; tính toán bảo mật nhiều thành viên; phân lớp Naïve Bayes; mã hóa đồng cấu; tính riêng tư của dữ liệu
Đề xuất hình ảnh dựa trên mô hình phân tầng mới lấy cảm hứng từ sinh học Dịch bởi AI
Multimedia Tools and Applications - Tập 77 - Trang 4323-4337 - 2017
Đề xuất hình ảnh đã trở thành một vấn đề ngày càng quan trọng gần đây, do nhu cầu mạnh mẽ trong việc nhanh chóng tìm ra những hình ảnh quan tâm từ khối lượng lớn thư viện hình ảnh. Chúng tôi mô tả một mô hình phân tầng lấy cảm hứng từ sinh học để đề xuất hình ảnh. Mô hình lấy cảm hứng từ sinh học (BIM) cho biểu diễn đặc trưng không thay đổi đã thu hút được sự quan tâm rộng rãi, mô phỏng gần giống như tổ chức của vỏ não thị giác. BIM là một kiến trúc tính toán với bốn lớp. Khi kích thước dữ liệu hình ảnh tăng lên, cấu trúc bốn lớp dễ bị hiện tượng quá khớp, điều này hạn chế ứng dụng của nó. Để giải quyết vấn đề này, chúng tôi đề xuất một mô hình phân tầng lấy cảm hứng từ sinh học (BIHM) cho biểu diễn đặc trưng, thêm hai lớp phân biệt vào cấu trúc bốn lớp truyền thống. Khác với BIM truyền thống mà mô phỏng vỏ não thái dương dưới, tương ứng với đặc trưng mức độ thấp, BIHM đề xuất thêm hai lớp nữa vào mô hình truyền thống để mô phỏng vỏ não gian dưới, khám phá tính không thay đổi và khả năng chọn lọc của đặc trưng mức độ cao hơn. Hơn nữa, chúng tôi lần đầu tiên ứng dụng BIHM trong việc đề xuất hình ảnh. Để chứng minh hiệu quả của mô hình này, chúng tôi sử dụng nó cho các nhiệm vụ phân loại và truy xuất hình ảnh và tiến hành thí nghiệm trên các tập dữ liệu CalTech5, Imagenet và CalTech256. Kết quả thí nghiệm cho thấy BIHM có hiệu suất tốt hơn so với mô hình truyền thống trong các nhiệm vụ và rất cạnh tranh với những kiến trúc hiện có.
#đề xuất hình ảnh #mô hình phân tầng #sinh học #biểu diễn đặc trưng #thị giác #kiến trúc tính toán #vỏ não thị giác #học máy
Tính nhạy cảm thông tin trong việc tính toán phân tán với lời khuyên: Tô màu đồ thị Dịch bởi AI
Distributed Computing - Tập 21 - Trang 395-403 - 2009
Chúng tôi nghiên cứu vấn đề về lượng thông tin (lời khuyên) cần thiết phải cung cấp cho các nút của một đồ thị để thực hiện các phép tính phân tán nhanh chóng. Kích thước cần thiết của lời khuyên cho phép đo lường độ nhạy cảm thông tin của một vấn đề mạng. Một vấn đề được coi là nhạy cảm thông tin nếu một ít lời khuyên cũng đủ để giải quyết vấn đề một cách nhanh chóng (tức là nhanh hơn nhiều so với việc không có lời khuyên), trong khi đó, nó được coi là không nhạy cảm thông tin nếu cần phải cung cấp một lượng thông tin lớn cho các nút để đảm bảo sự tính toán nhanh chóng của giải pháp. Trong bài viết này, chúng tôi nghiên cứu tính nhạy cảm thông tin của việc tô màu đồ thị phân tán.
#tính toán phân tán #lời khuyên #nhạy cảm thông tin #tô màu đồ thị #đồ thị
Bộ nhớ đệm vĩnh cửu trong Công cụ Tìm kiếm Hợp tác Dịch bởi AI
Proceedings 22nd International Conference on Distributed Computing Systems Workshops - - Trang 182-187
Công cụ Tìm kiếm Hợp tác (CSE) là một công cụ tìm kiếm phân tán, có khả năng cập nhật chỉ mục trong thời gian rất ngắn nhằm mục đích thu thập thông tin mới. Trong CSE, hiệu suất truy xuất phụ thuộc vào nội dung bộ nhớ đệm vì độ trễ giao tiếp xảy ra tại thời điểm truy xuất. Tuy nhiên, bộ nhớ đệm sẽ bị vô hiệu hóa ngay khi chỉ mục được cập nhật. Do đó, chúng ta cần một bộ nhớ đệm vĩnh cửu có thể giữ dữ liệu hợp lệ trước và sau khi cập nhật. Trong bài báo này, chúng tôi mô tả nguyên lý và đánh giá về bộ nhớ đệm vĩnh cửu.
#Công cụ tìm kiếm #Thu thập thông tin #Tìm kiếm kết hợp #Máy chủ mạng #Thu thập dựa trên nội dung #Khả năng mở rộng #Hệ thống quy mô lớn #Tính toán phân tán #Ảnh hưởng độ trễ #Internet
Hợp nhất hệ thống phân tán từ các khía cạnh hành vi sử dụng lại Dịch bởi AI
Proceedings 22nd International Conference on Distributed Computing Systems Workshops - - Trang 481-486
Nghiên cứu về lập trình hướng khía cạnh và các đặc tả đã làm nổi bật nhu cầu giải quyết các mối quan tâm cắt ngang mà liên quan đến hơn một thành phần ở cấp độ triển khai. Các hệ thống phân tán là một lĩnh vực ứng dụng quan trọng, nơi các mối quan tâm cắt ngang thường xuất hiện. Chúng tôi trình bày một cách tiếp cận mới để hợp nhất hành vi phân tán từ các bước thượng tầng có thể sử dụng lại. Các bước này được mô tả thông qua một ký hiệu hành động chung, cho phép đưa vào các dữ liệu và thao tác có liên quan logic trong nhiều thành phần ở cấp độ triển khai cùng một lúc. Một bước thượng tầng chứa một mô tả về ngữ cảnh mà nó có thể áp dụng và cấu trúc bổ sung để thêm vào các đặc tả. Các khía cạnh của hành vi tập thể có thể chồng chéo nhau ở cấp độ triển khai. Để có thể tách các khía cạnh một cách rõ ràng ở cấp độ đặc tả, phương pháp đặc tả của chúng tôi cho phép các thực thể được hợp nhất trong thành phần, cho phép một thực thể ở cấp độ triển khai đảm nhận nhiều vai trò ở cấp độ đặc tả.
#Ngôn ngữ đặc tả #Tính toán phân tán #Hội nghị #Tính toán đồng thời #Mã xen kẽ
Tính Toán Quang Phổ UV và Các Vị Trí Phản Ứng Điện Li Dựa Trên Phân Tử Fentanyl Dựa Trên Lý Thuyết Hàm Mật Độ Dịch bởi AI
Pleiades Publishing Ltd - Tập 94 - Trang 2586-2593 - 2020
Việc tính toán lý thuyết của phân tử fentanyl dựa trên lý thuyết hàm mật độ (DFT) có ý nghĩa to lớn trong việc hiểu các thuộc tính của nó. Các cấu hình ban đầu đã được tìm kiếm bằng phần mềm molclus và hai cấu hình hợp lý được lựa chọn. Tiến hành tối ưu hóa cấu trúc của fentanyl bằng phương pháp DFT/B3LYP/6-311+G(d,p) qua phần mềm Gaussian16. Dựa trên điều này, 50 trạng thái kích thích đầu tiên được tính toán bằng cách sử dụng TD-DFT với methanol làm dung môi. Multiwfn 3.6 được sử dụng để tính toán các thông số điện lý như thế năng tĩnh điện, năng lượng ion hóa trung bình cục bộ, hàm Fukui và đặc trưng đôi, đồng thời vẽ quang phổ UV. Từ quang phổ UV, đỉnh hấp thụ tối đa được xác định ở 188 nm, chủ yếu được hình thành bởi chuyển tiếp σ → σ* của liên kết C–C và C–H. Từ việc phân tích các thông số điện lý, nguyên tử nitơ (N18) trên vòng piperidine là một vị trí phản ứng điện li, dễ dàng bị tấn công bởi một tác nhân điện li, dẫn đến việc nhóm phenethyl bị thay thế bởi một nguyên tử hidro để hình thành norfentanyl.
#fentanyl #lý thuyết hàm mật độ #quang phổ UV #phản ứng điện li #TD-DFT
Một phương pháp WENO không tách lưu lượng với độ phân tán số thấp Dịch bởi AI
Science in China Series E: Technological Sciences - Tập 53 - Trang 3365-3378 - 2010
Bài báo này phát triển một phương pháp WENO mà không thực hiện quy trình tách lưu lượng. Phương pháp được suy ra bằng cách lấy các hệ số tối ưu, vốn là hằng số trong bất kỳ phương pháp WENO nào có tách lưu lượng, để thay đổi theo các trị riêng trong không gian đặc trưng. Kết quả là, các trọng số được liên kết với cả trị riêng và các phép đo độ mịn. Phương pháp này được xây dựng để tránh việc thực hiện quy trình tách lưu lượng thông qua việc tính toán trọng số của các stencil WENO và có khả năng giảm thiểu sự phân tán số. Các thí nghiệm số cho thấy rằng phương pháp mới ít phân tán hơn so với phương pháp WENO có tách lưu lượng, và có độ phân giải cao hơn khi sử dụng cùng một lưới. Các tính toán của các trường hợp thử nghiệm cũng chứng minh rằng phương pháp mới này có hiệu suất tính toán cao hơn một cách tương đối. Đặc biệt, đối với các vấn đề liên quan đến sốc, cắt mạnh và tiến hóa lâu dài, các giải pháp được tính toán bằng phương pháp phát triển hiện tại mà không có tách lưu lượng và các phương pháp hiện có khác có tách lưu lượng khác biệt rõ rệt nhau, và phương pháp mới đã được chứng minh là một cách hiệu quả để kiểm soát sự phân tán số và giữ lại các ảnh hưởng thực sự của độ nhớt vật lý.
#WENO #tách lưu lượng #phân tán số #độ phân giải #hiệu suất tính toán #sốc #độ nhớt vật lý
Tổng số: 42
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5