16、计算机集群并行计算技术与超级计算机案例剖析

计算机集群并行计算技术与超级计算机案例剖析

1. 并行计算工具与操作系统

在计算机集群环境中,有许多实用的工具和操作系统可用于实现高效的并行计算。

1.1 lsmake 实用工具

lsmake 是 UNIX make 实用工具的并行版本,它允许在多个节点上同时处理 makefile。通过这种方式,可以显著提高处理效率,尤其适用于需要大量计算资源的任务。

1.2 LSF 在计算机集群中的应用

假设一个集群由 8 个昂贵的服务器节点和 100 个廉价的客户端节点(工作站或 PC)组成。服务器节点因拥有更好的硬件和软件(包括应用程序软件)而价格昂贵。有一个许可证可用于安装 FORTRAN 编译器和 CAD 模拟包,这两个软件最多可供 4 个用户使用。

使用像 LSF 这样的作业管理系统(JMS),服务器节点的所有硬件和软件资源可以透明地提供给客户端。用户坐在客户端终端前,会感觉客户端节点本地拥有服务器的所有软件和速度。用户只需输入 lsmake my.makefile ,就可以在多达 4 个服务器上编译源代码。LSF 会选择负载最小的节点。此外,使用 LSF 还能提高资源利用率。例如,想要运行 CAD 模拟的用户可以提交一个批处理作业,LSF 会在软件可用时立即安排作业运行。其操作步骤如下:
1. 确保集群中的服务器节点安装了 FORTRAN 编译器和 CAD 模拟包,并获得相应许可证。
2. 在客户端节点上安装 LSF 作业管理系统。
3. 用户在客户端终端输入 lsmake my.makefile 命令。
4. LS

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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