Cell BE高性能计算实验平台设计与实现

Cell BE为一个异构多核并行处理架构,具有超高速通信能力,能够有效地提供超级计算机的性能。在分析与研究Cell BE的硬件架构、并行编程环境与模型的基础上,选取PS3为主机,构建一个CellBE高性能计算实验平台。通过选取相关的硬件设备,在构建好硬件平台的基础上,构建系统与软件平台。通过在实验平台上运行高性能计算应用程序,来对平台进行实验测试。以求解多体问题的计算为平台实验应用程序,将四叉树计算初始化过程算法在Cell BE实验平台上实现,并进行运行测试。在不同的粒子数实验规模下的计算时间结果表明,在Cell BE平台上获得了较高的对CPU的加速效果。     

实现高性能计算资源“云共享”

北京大学计算机科学技术研究所是一家在信息领域致力于技术创新研究并推进技术应用,为我国计算机技术研究培养优秀人才、促进我国相关行业实现跨越式进步的研究机构。近年来,随着网络化、数字化技术与产业的发展,该所开拓了网络出版技术、数字化视音频应用技术、网络与信息安全技术等九大研究方向。北京大学计算机科学技术研究所副所长郭宗明介绍说,     

高性能短消息发送平台的设计与实现

为了解决当前短信网关发送平台资源利用率低,数据维护成本高的问题,研发设计了一种新型短消息发送平台,采用集群计算提供服务,能承载大量客户的并发操作,同时达到实时数据发送、数据存储与数据查询的要求。系统实际上线运行结果表明可以满足高性能的短信网关数据处理业务。     

企业云平台存储资源池设计与实现

针对某运营商增值业务平台纷繁复杂的现状和新形态下业务平台与合作类业务快速增长的要求,提出通过虚拟化技术将闲置服务器和新购刀片服务器组进行池化整合,同时将多个大容量磁阵的存储资源虚拟化,部署统一的存储资源池,从而构建增值业务统一云平台,实现云平台虚拟机和存储资源的灵活分配或回收。在充分利用计算、网络和存储资源的前提下,不仅满足各类新业务平台的快速部署需求,更有利于业务平台的统一整合和大数据挖掘。     

高职院校教学资源云平台的设计与实现

高职院校教学资源云平台是云计算及大数据技术与教学模式深度结合的产物。本文在阐述高职院校教学资源云平台建设现状和意义的基础上,提出高职教学资源云平台建设的内容与方案,搭建了符合学院实际特点的教学资源云平台,可以实现优质教学资源共享、互动学习和教学评价,为高职教学资源云平台建设提供参考方案。     

基于云平台的教学系统的设计与实现

为适应现代教学方式的多元化,进行直观教学,实现邮政网络学院各专业建设资源共享,设计并实现了网络学院在线教学系统。该系统通过私有云+公有云,为学生和教师提供稳定可靠的服务,方便进行课程的教学和管理。通过视频解码技术满足PC和移动设备多渠道点播课件,并采取点播自动上云技术保证课件点播的流畅性。测试表明,该系统能显著提高学生的学习效率,发挥学生的学习主动性。     

中国农大高性能计算平台建设与思考

<正>当前,高性能计算（简称“高算”）与大数据、人工智能等新兴技术融合加深,应用场景不断丰富,不再限于专业计算领域,还延伸至商业领域及日常生活,影响日益深远。作为科学研究和人才培养重地,高校对高算的需求尤为迫切。2021年,工业和信息化部印发的《新型数据中心发展三年行动计划（2021—2023年）》,明确提出要加快高性能、智能计算中心部署,推动新型数据中心算力供应多元化。在此背景下,高校投资建设校级高算平台的趋势愈发明显。然而,高算所需技术与高校信息化部门已有技能储备存在较大差异,团队上手参与建设存在一定门槛。     

普通话课程云空间仿真教学平台设计与实现

将仿真教学平台运用到普通话教学中,既拓宽了学生的思维空间,激发了学生的学习兴趣,提升了学生的自主学习能力和实际解决问题的能力,对提高普通话课程的教学效果和效益,培养学生的创新精神和解决问题的能力都起到了较好的促进作用。     

基于云架构的网络教学平台设计与实现

基于远程教育和终身教育理论,通过相关文献及研究的查阅,首先分析了现有网络教学平台普遍存在的四个问题,主要包括:学习课程单向性、教学方式缺乏互动性、学习评价缺乏真实性、学习方式缺乏灵活性;设计了一个适合各种学习终端接入、适应不同教学情境的实时互动网络教学平台,主要由内容运营平台、实时服务平台和终端服务三个子系统组成的,然后对教学节目单管理、协作平台、版权保护三个关键技术的实现进行了阐述,提出了学习者身份确认、学习注意力监测、插播测试及评价的功能模块,为开放课程学习的学分认证和认可做好技术准备,最后探讨了平台的应用情境与方式。     

高性能计算平台建设的探索与实践

清华信息科学与技术国家实验室(筹)建立高性能计算平台,为信息及其他相关科研领域提供平台支撑。高性能计算平台建设既是开展技术创新的过程,也是探索开放共享服务体系和机制创新的过程。文章从建设实践出发,围绕"开放、共享"的平台建设原则,从平台建设的必要性、资源管理、开放服务、机制创新等方面阐述高性能平台建设的做法和经验。     

面向汽车工业的HPC仿真云平台设计与实现

随着汽车市场规模的日益扩大,各种设计、仿真软件所需的计算量也成倍增长。为给用户提供按需使用高性能服务并解决用户应用部署的依赖性问题,提升行业整体计算能力,结合汽车行业特点,设计并实现了一种面向汽车工业、基于分布式架构的高性能仿真云平台。该平台在充分利用硬件资源的基础上,通过集成各项业务所需的仿真软件,为用户提供云化的高性能租用服务,解决了高性能计算资源建设周期长、成本高以及资源闲置等问题。     

基于云服务的虚实结合实验平台设计与实现

针对实验器材数量不足、实验成本高等问题导致的实验教学质量下滑,构建虚实结合实验平台对提高实验教学质量意义重大。该实验平台采用B/S架构,在对实验平台工作流程分析的基础上,基于云服务技术,设计并实现了机器人虚拟结合实验平台的仿真与实物实验。所设计的实验平台实现了机器人的模式展示、拆解、写字、小物体抓取等功能,对学生深入了解机器人具有重要的价值,提升了机器人课程实验教学的质量。     

大数据驱动的智慧云教学服务平台的构建与实现

通过分析目前国内传统教学模式所存在的现实问题,探讨了云计算和大数据技术应用于在线教育服务的突出优势,从而提出基于大数据驱动的智慧云教学服务平台的构建方案。该方案以大数据和云计算技术为基础,设计智慧云教学平台总体框架、功能模块、服务模式等。平台的实现创新了在线教育服务模式,为教师与学生之间搭建起一座桥梁,实现在线服务与学习者需求的双向平衡。     

北京工业大学：高性能云平台服务学科交叉

高性能计算已成为科学技术发展和重大工程设计中具有战略意义的研究手段,以高性能云平台服务于创新的行业应用,是互联网应用创新平台项目和推进科研信息化的重要内容之一。     

大数据算法库教学实验平台设计与实现

为使学生能够亲身体验大数据研究及实践流程,并改进传统数据分析课程相对陈旧的实验内容,文章以该校大数据研究所的研究成果为基础,为学生构建了基于Hadoop的大数据算法库教学实验平台。该平台适用于数据高并发场景,能够适应复杂大数据处理及计算需求。并在平台基础上实现了土地大数据教学案例,通过友好的界面化操作,为学生提供了一套全生命周期的大数据处理解决方案。     

基于容器技术的机器学习计算平台设计与实现

针对机器学习实验对环境的高要求,设计实现了适用于普通高校的公用计算平台架构。该平台通过LXC容器技术配置,既能实现硬件资源的共享,也能实现实验环境的隔离,并按需提供计算资源,确定平台实现的具体方法和维护管理流程。该平台具有易于管理,资源利用率高,界面直观,开放性较好等特点。通过对该平台进行测试,验证了其良好的管理效率,为后续该平台的进一步优化奠定了良好的基础。     

高等农业院校高性能计算平台的建设与实践

针对当前高等农业院校科学研究和学科发展对高性能计算资源需求日益激增的实际状况,以山东农业大学高性能计算平台建设为例,分析了高性能计算平台的建设背景与意义,介绍了平台建设概况和应用情况,提出了思考与建议,为高校高性能计算平台建设提供了有益借鉴.     

高性能计算平台开放服务的探索与实践

清华信息科学与技术国家实验室(筹)高性能计算公共平台为清华大学校级公共服务平台。高性能计算平台以用户服务为宗旨,为用户提供高性能计算资源及专业技术服务。文章以平台开放服务为主要内容,从服务用户、人才培养、科研创新等方面阐述大型公共服务平台对外开放的做法和经验。     

基于FPGA的SPOE实践教学云平台的设计与实现

为了使SPOC教学模式能在对实践有较强要求的课程中得到推广,在对SPOE进行系统分析的基础上,以虚拟仿真、云计算和FPGA为切入点,从技术角度阐述了SPOE实践教学云平台所需的关键技术、平台架构、仿真模型及平台运行模式,设计并实现了基于FPGA和云计算技术、SPOE模式下的实践教学云平台,并将该实验教学平台应用到重庆理工大学相关课程实验教学中,取得了良好的效果。     

高性能计算平台预付费管理系统的研制与应用

研制高性能计算平台预付费系统是平台建设和管理的重要内容之一.从平台建设实际需要出发详细阐述了预付费系统研制的必要性、系统构建及功能实现.目前,预付费系统已经应用于清华大学的“探索100”百万次超级计算系统,实现了用户计费管理、费用查询及权限控制的自动化.