6、高性能PC集群中的网络技术解析

高性能PC集群网络技术解析与选择

高性能PC集群中的网络技术解析

1. TCP/IP协议模拟

面向连接的局域网网络协议对于PC集群至关重要,关乎其商业可行性。大多数协议栈和通用的套接字API由PC或工作站的默认操作系统提供,许多使用这些协议和套接字接口的软件包也已存在。有项目的目标不仅是为计算化学、计算生物学或计算天文学等应用提供更廉价的每秒千兆浮点运算能力,还想将可并行化应用的范围从科学代码扩展到数据库和互联网服务器。对于商业分布式数据库或现有的对象存储中间件系统,将标准通信协议改为受限的高速消息传递并不可行。对于PC集群上的网络文件系统,如NFS或Sprite,必须同时提供UDP/IP和TCP/IP服务。通过千兆互连的高度优化的IP通信设施,PC集群能以最优价格为更多程序提供高计算性能,这是专用工作站集群无法比拟的。传统的工作站集群,如IBM SP/2,只为为消息传递通信重新编码的并行程序提供高通信速度。

TCP/IP协议套件主要为互联网通信设计,不太适合并行系统中的消息传递通信。不过,借助底层的IP消息传递机制,它可以通过将消息分割成IP数据报并根据IP地址方案进行传递,提供一些快速、不可靠、无连接的网络服务。像UDP和TCP这样的传输协议通过称为套接字的通用端口概念,将通信扩展到同一终端系统的不同进程。TCP通过使用滑动窗口协议实现流量控制和重传,进一步实现了可靠数据流上的全双工通信。在集群互连中,TCP的后一种功能不太重要(如果高速互连设置得当,交换机中不应有数据丢失),但其API非常常见。

由于该协议在实现时没有考虑所使用硬件的具体信息,假设使用的是像以太网或互联网这样不可靠的网络服务,IP的性能很少能与优化的MPI和直接存款协议相媲美。特别是TCP数据传输的延迟因连接建立而高很多,这对某些应用来说可

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值