算力和集群
❶ 常用哪一性能指標衡量hpc集群浮點計算能力
高性能計算(High performance computing， 縮寫HPC) 指通常使用很多處理器（作為單個機器的一部分）或者某一集群中組織的幾台計算機（作為單個計 算資源操作）的計算系統和環境。
有許多類型的HPC 系統，其范圍從標准計算機的大型集群，到高度專用的硬體。大多數基於集群的HPC系統使用高性能網路互連，比如那些來自 InfiniBand 或 Myrinet 的網路互連。
基本的網路拓撲和組織可以使用一個簡單的匯流排拓撲，在性能很高的環境中，網狀網路系統在主機之間提供較短的潛伏期，所以可改善總體網路性能和傳輸速率
與比特幣挖礦不同的是，IPFS挖礦對電費的要求不高，但對網路帶寬、穩定性有一定要求。因此，IPFS礦機要想發揮出全部機能，也需要配套「礦場」，大規模集群化挖礦。可以到人人礦場網官網了解一下IPFS挖礦。
❸ 集群礦場是什麼
集群礦場是一帶一路通證經濟商傢俱樂部生態下的一個挖礦場景，簡單來說就是將所有礦機集中到一起構建成新的礦池，讓更多礦工可以採取租賃礦機算力的方式參與挖礦。
❹ 華為發布全球最快 AI 運算集群 Atlas900，會對 AI 領域帶來什麼變化
9月18日，華為發布一款重量級的產品——Atlas 900，這款產品匯聚了華為幾十年的技術沉澱，是當前全球最快的AI訓練集群，由數千顆升騰處理器組成。在衡量AI計算能力的金標准ResNet-50模型訓練中，Atlas 900隻用了59.8秒就完成了訓練，這比原來的世界記錄還快了10秒。
「ImageNet-1k 數據集」 包含 128 萬張圖片，精度為 75.9%，在同等精度下，其他兩家業界主流廠家測試成績分別是 70.2s 和 76.8s，Atlas 900 AI 訓練集群比第 2 名快 15%。胡厚昆表示：Atlas 900 的強大算力，可廣泛應用於科學研究和商業創新。比如天文探索、石油勘探等領域，都需要進行龐大的數據計算和處理，原來可能花費好幾個月的工作，現在交給 Atlas 900，就是幾秒鍾的事情。Atlas 900 集成的數千顆升騰處理器，正是前段時間正式商用的升騰 910。
❺ HOIIFil與IPFS算力方舟兩者有什麼不同
Fellofil是技術輸出算力方舟全面運營，分工不同兩者合作共創雙贏
❻ 雲計算真的是集群機器越多計算能力越強嗎
理論是這樣的，具體CPU
❼ 目前常用哪一性能衡量hpc集群浮點計算能力
高性能計算(High performance computing， 縮寫HPC) 指通常使用很多處理器（作為單個機器的一部分）或者某一集群中組織的幾台計算機（作為單個計 算資源操作）的計算系統和環境。
有許多類型的HPC 系統，其范圍從標准計算機的大型集群，到高度專用的硬體。大多數基於集群的HPC系統使用高性能網路互連，比如那些來自 InfiniBand 或 Myrinet 的網路互連。
基本的網路拓撲和組織可以使用一個簡單的匯流排拓撲，在性能很高的環境中，網狀網路系統在主機之間提供較短的潛伏期，所以可改善總體網路性能和傳輸速率！
❽ 單機上跑多個虛擬機搭建hadoop集群可以提高計算能力嗎
首先，跑虛擬機就要損耗性能，和資源。
然後，hadoop平台本身調度再損失一些。
最後，才是你的程序能使用的部分。
所以，還不如單機性能好。
如果，單機想盡可能使用多核優勢，請使用openmp編程。
如果，你只是想體驗一下maprece編程模型，那麼推薦你幾個輕量級的庫。
❾ 如何評估hadoop集群計算能力
計算能力調度器介紹
Capacity Scheler支持以下特性：
(1) 計算能力保證。支持多個隊列，某個作業可被提交到某一個隊列中。每個隊列會配置一定比例的計算資源，且所有提交到隊列中的作業共享該隊列中的資源。
(2) 靈活性。空閑資源會被分配給那些未達到資源使用上限的隊列，當某個未達到資源的隊列需要資源時，一旦出現空閑資源資源，便會分配給他們。
(3) 支持優先順序。隊列支持作業優先順序調度（默認是FIFO）
(4) 多重租賃。綜合考慮多種約束防止單個作業、用戶或者隊列獨占隊列或者集群中的資源。
(5) 基於資源的調度。 支持資源密集型作業，允許作業使用的資源量高於默認值，進而可容納不同資源需求的作業。不過，當前僅支持內存資源的調度。
3. 計算能力調度器演算法分析
3.1 涉及到的變數
在capacity中，存在三種粒度的對象，分別為：queue、job和task，它們均需要維護的一些信息：
(1) queue維護的信息
@ queueName：queue的名稱
@ ulMin：每個用戶的可用的最少資源量（所有用戶均相同），需用戶在配置文件中指定
@ capacityPercent：計算資源比例，需用戶在配置文件中指定
@ numJobsByUser：每個用戶的作業量，用以跟蹤每個用戶提交的作業量，並進行數量的上限限制。
該隊列中map 或rece task的屬性：
@ capacity：實際的計算資源量，這個隨著tasktracker中slot數目變化（用戶可能在添加或減少機器節點）而動態變化，大小為：capacityPercent*mapClusterCapacity/100
@ numRunningTasks：正在running的task數目
@ numSlotsOccupied：正在running的task佔用的slot總數，注意，在Capacity Scheler中，running task與slot不一定是一一對應的，每個task可獲取多個slot，這主要是因為該調度支持內存資源調度，某個task可能需要多個slot包含的內存量。
@ numSlotsOccupiedByUser：每個用戶的作業佔用slot總數，用以限制用戶使用的資源量。
(2) job維護的信息
priority：作業優先順序，分為五個等級，從大到小依次為：VERY_HIGH，HIGH，NORMAL，LOW，VERY_LOW;
numMapTasks/ numReceTasks ：job的map/rece task總數
runningMapTasks/ runningMapTasks：job正在運行的map/rece task數
finishedMapTasks/finishedReceTasks：job已完成的map/rece task數
……
(3) task維護的信息
task開始運行時間，當前狀態等
3.2 計算能力調度演算法
當某個tasktracker上出現空閑slot時，調度器依次選擇一個queue、（選中的queue中的）job、（選中的job中的）task，並將該slot分配給該task。下面介紹選擇queue、job和task所採用的策略：
（1） 選擇queue：將所有queue按照資源使用率（numSlotsOccupied/capacity）由小到大排序，依次進行處理，直到找到一個合適的job。
（2） 選擇job：在當前queue中，所有作業按照作業提交時間和作業優先順序進行排序（假設開啟支持優先順序調度功能，默認不支持，需要在配置文件中開啟），調度依次考慮每個作業，選擇符合兩個條件的job：[1] 作業所在的用戶未達到資源使用上限 [2] 該TaskTracker所在的節點剩餘的內存足夠該job的task使用。
（3） 選擇task，同大部分調度器一樣，考慮task的locality和資源使用情況。（即：調用JobInProgress中的obtainNewMapTask()/obtainNewReceTask()方法）
綜合上述，公平調度器的偽代碼為：
// CapacityTaskScheler:trackTracker出現空閑slot，為slot尋找合適的task
List<Task> assignTasks(TaskTrackerStatus taskTracker) {
sortQueuesByResourcesUsesage(queues);
for queue:queues {
❿ 華為發布全球最快AI運算集群Atlas900，會對AI領域帶來什麼變化
9月18日，上海，第四屆華為全聯接大會開幕，華為首次發布計算戰略，基於架構創新、投資全場景處理器族、有所為有所不為的商業策略、構建開放生態進行布局，計算產業新的大航海時代由此開啟。同時，華為重磅發布了全球最快AI訓練集群Atlas 900，加速科學研究與商業創新的智能化進程。
在計算的智能時代，我們認為有三個重要特徵。
第一個特徵，需要超強的算力。統計計算本身就是一種暴力計算，高度依賴於算力。舉個例子，為了讓計算機認識一隻貓，就需要數百萬圖片的訓練，這對算力的消耗是非常驚人的，面向自動駕駛、天文探索、氣象預測等更復雜場景，對算力的需求將會更大。
第二個特徵，計算和智能將會無處不在，而不僅僅是分布在中心側。從中心節點的暴力計算，到邊緣側的專業計算，如基因測序，以及端側的個性計算，如耳機、手機，一起構成了未來智能時代的計算形態。
第三個特徵，端邊雲之間需要高效的協同。中心側負責通用模型的計算，為端側的個性化計算和邊緣側的專業化計算，提供協同支撐。