14、大型强子对撞机计算服务与网格计算的现实

大型强子对撞机计算服务与网格计算的现实

1. 大型强子对撞机计算服务:从集群到网格

1.1 虚拟化的优势

在高能物理领域,使用特定版本的特定操作系统进行虚拟化具有诸多优势:
- 提高可移植性 :实验无需针对不同计算资源站点所使用的每个操作系统版本来调整、配置和测试其软件。随着网格站点数量的增加以及强大的个人系统为计算资源做出显著贡献,这一点变得愈发重要。
- 管理应用程序依赖 :物理应用在很大程度上依赖于通用软件包、共享库和操作系统本身提供的功能。随着这些组件的发展,应用程序开发人员必须将其程序与每个新版本重新集成。虚拟化使应用程序能够按照自己的节奏管理这一过程,避免因计算机服务升级到操作系统的新版本而导致依赖项发生变化的问题。反之,计算机服务可以自由安排对虚拟机管理器的升级(例如支持新硬件或解决安全问题),而不受应用程序时间尺度的限制。
- 提高硬件使用效率 :计算机服务提供商能够更高效地运行硬件,在同一台物理计算机上运行多个具有不同应用程序的虚拟机。这一直是虚拟化的主要驱动力之一,实际上所有商业云服务都采用了虚拟机模型。高能物理应用的计算需求相当大,因此通常一个应用程序就能填满一台机器。不过,如果出现具有大量核心的系统,这一点可能会变得更加重要。

1.2 移动设备与网格集成的挑战

大屏幕、多核处理器、高速无线连接和 1TB 或更多磁盘存储的高端笔记本电脑将广泛用于大型强子对撞机(LHC)数据分析,因为用户会在家庭、大学、欧洲核子研究组织(CERN)和其他地方之间移动。这些强大的系统将不仅仅是计算机中心服务的简单客户端,它们

六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法仿真方法拓展自身研究思路。
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