浅析E级超级计算机故障预测的数据采集方法

随着社会不断的发展,我国现代化技术水平逐渐提高,然而超级计算机在发过程中仍面临着许多的挑战,其安全性、可靠性问题成为了影响整个超级计算机系统性能发展问题之一。而E级超级计算机主要由数十个万的部件组成,由于其中的部件较多,在实际运行期间会因为多种原因出现故障问题,如果这一问题不能及时解决就会导致超级计算机整个系统处于被被动停止的状态并重新开始运行。要想从根本上解决这一问题,就需要对其中存在的故障进行预测,只有这样才能保证超级计算机的使用安全,提高其稳定性。基于此,本文对E级超级计算机故障预测的数据采集方法进行了简单的研究。

探究E级超级计算机故障预测的数据采集方法

超级计算机最早主要是为了满足科学研究和军方的需要;这让它们显得“高深莫测”。随着人类科技的全方位发展使得需要超级计算机的领域日渐增多;超级计算机的商业价值也因此变得重要。超级计算机可分两类;采用专用处理器或者采用标准兼容处理器。前者可以高效地处理同一类型问题;而后者则可一机多用;使用范围比较灵活、广泛。

互连网络的模p剩余类加群的笛卡尔积模型

许多应用领域对系统的计算密度有很高的要求,这里的计算密度指的是系统在一定体积或面积内的计算能力,这也是网格计算和云计算等大量分布式计算不能完全代替超级计算的原因。超级计算机在新兴领域也有大量应用。陈左宁院士指出,美国正在研制一台具有新型先进体系结构(很可能不是经典的体系结构)的E级超级计算机,中国也在积极研制自己的E级超级计算机。互连网络是超级计算机体系结构的重要组成部分,陈国良院士指出,互连网络对系统的性能价格比有决定性的影响。文中设计了互连网络的模p剩余类加群的笛卡尔积模型。超立方体和折叠立方体等著名的互连网络都可用这种模型表征,更为重要的是,利用此模型还设计出了多种新的互连网络。这些新的互连网络都有它们各自的特点,也极大地丰富了互连网络的种子库。