7、SCI、Myrinet和SGI/Cray网络互连技术对比分析

SCI、Myrinet和SGI/Cray网络互连技术对比分析

1. 千兆以太网的局限性

千兆以太网具有低成本优势,但在高性能计算领域,它面临着一些限制。其交换机大多采用存储转发方式,而Myrinet交换机采用虫孔路由。先进交换产品的最大延迟并非降低而是有所增加,在我们所使用的最先进交换机中,最大延迟被设定为20微秒。16端口交换机背板的交换容量被指定为32 GBit/s,这使得交换机几乎不可能达到其带宽限制。此外,新安装的千兆以太网主机适配卡基于PCI,与本章讨论的所有商用互连设备一样。在进入市场的第一年,其成本就已远低于Myrinet和Dolphin SCI的适配卡。

2. 数据传输模式概述

在描述可能的数据传输模式时,我们主要关注数据移动的性能,而忽略不同技术在本地或全局缓存一致性方面的差异。因为目前这三种技术都无法在硬件层面直接提供自动完全一致的共享内存,以支持标准化的共享内存编程(如OpenMP)。直接实现编程模型仍然是扩展性较差或成本较高的系统(如基于总线的SMP或基于目录的CC - NUMA)的特权。

不同网络互连拓扑的影响是一个研究充分的话题,因此我们假设使用足够数量的交换机为所讨论的机器提供全二分带宽,这在大多数小型系统中是常见的情况。显然,所有到远程内存的数据传输都必须进行流水线处理并聚合为大消息,以实现报告中给出的最佳性能。对于使用不同传输模式的不同应用程序所体验到的可持续端到端吞吐量的比较而言,单字数据传输的纯乒乓延迟意义不大。

直到最近,网络互连设备很少能达到内存和I/O系统的最大性能。因此,I/O总线设计的性能和通用系统软件的性能都没有得到足够的优化,以与千兆网络良好配合。这两个因素是当今PC集群的主要瓶颈。此

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先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础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。
内容概要:本文介绍了福建亘川科技有限公司及其研发的“亘川管网降雨量智能监测系统”。该公司专注于智慧水务领域,融合物联网、大数据、云计算人工智能技术,打造了覆盖“水库、水厂、管网、泵站、排口、河湖”的“六位一体”智慧水务监测运维系统。该降雨量监测系统采用高精度传感器,支持总降雨量、瞬时降雨量24小时累积雨量的实时监测,具备多维度数据采集、联动预警、太阳能绿色供电4G稳定通信等功能,广泛应用于城市内涝、山洪、水库及边坡等灾害预警场景。系统依托“亘川智慧云”平台,实现远程数据监控、历史数据查询、多设备接入自动报警,提升城市排水管理智能化水平。; 适合人群:从事智慧水务、城市防汛、环境监测等相关领域的技术人员、市政管理人员及系统集成商;具备一定物联网或水务行业背景的专业人员。; 使用场景及目标:①用于城市合流管网区域的降雨实时监测,评估排水能力,预防内涝;②在山洪、水库、边坡等场景中实现灾害早期预警;③通过云端平台实现多设备统一管理与数据可视化分析,提升运维效率。; 阅读建议:本资料侧重系统功能与应用场景介绍,建议结合实际项目需求,进一步了解设备参数、平台接口及定制化服务能力,以便更好地应用于智慧城市建设与应急管理中。
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