加入星計劃，您可以享受以下權(quán)益：

  • 創(chuàng)作內(nèi)容快速變現(xiàn)
  • 行業(yè)影響力擴散
  • 作品版權(quán)保護
  • 300W+ 專業(yè)用戶
  • 1.5W+ 優(yōu)質(zhì)創(chuàng)作者
  • 5000+ 長期合作伙伴
立即加入

分布式計算

加入交流群
掃碼加入
獲取工程師必備禮包
參與熱點資訊討論

分布式計算是一種計算方法，和集中式計算是相對的。隨著計算技術(shù)的發(fā)展，有些應(yīng)用需要非常巨大的計算能力才能完成，如果采用集中式計算，需要耗費相當長的時間來完成。分布式計算將該應(yīng)用分解成許多小的部分，分配給多臺計算機進行處理。這樣可以節(jié)約整體計算時間，大大提高計算效率。

分布式計算是一種計算方法，和集中式計算是相對的。隨著計算技術(shù)的發(fā)展，有些應(yīng)用需要非常巨大的計算能力才能完成，如果采用集中式計算，需要耗費相當長的時間來完成。分布式計算將該應(yīng)用分解成許多小的部分，分配給多臺計算機進行處理。這樣可以節(jié)約整體計算時間，大大提高計算效率。收起

查看更多
  • 特斯拉新四化研究：特斯拉大轉(zhuǎn)型折射的行業(yè)趨勢
    特斯拉新四化研究：特斯拉大轉(zhuǎn)型折射的行業(yè)趨勢
    2024年以來，特斯拉發(fā)布了一系列的戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型舉措，包括：推遲Model 2的發(fā)布：特斯拉原計劃2024年發(fā)布的廉價車型Model 2，推遲到2025年發(fā)布。而在《2023年影響力報告》中，特斯拉不再提及到2030年時每年交付2000萬輛汽車的目標。這再次表明特斯拉正在調(diào)整其汽車業(yè)務(wù)目標，將重點轉(zhuǎn)向自動駕駛出租車。
  • Spark基于DPU的Native引擎算子卸載方案
    1.背景介紹 Apache Spark（以下簡稱Spark）是一個開源的分布式計算框架，由UC Berkeley AMP Lab開發(fā)，可用于批處理、交互式查詢（Spark SQL）、實時流處理（Spark Streaming）、機器學(xué)習(xí)（Spark MLlib）和圖計算（GraphX）。Spark?使用內(nèi)存加載保存數(shù)據(jù)并進行迭代計算，減少磁盤溢寫，同時支持 Java、Scala、Python?和
  • 混合鍵合3D小芯片集成技術(shù)為摩爾定律降本提效
    混合鍵合3D小芯片集成技術(shù)為摩爾定律降本提效
    在2023年第一屆Chiplet峰會上，Yole表示，基于小芯片（Chiplet）的處理器市場將從2022年的620億美元增長到2027年的1800億美元，復(fù)合年增長率約為24%（圖1）。在IP和/或互連指南的供應(yīng)鏈內(nèi)實現(xiàn)進一步標準化的承諾給行業(yè)帶來了樂觀情緒。
    1111
    05/21 16:32
  • RDMA技術(shù)在Apache Spark中的應(yīng)用
    在當今數(shù)據(jù)驅(qū)動的時代，Apache?Spark已經(jīng)成為了處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集的首選框架。作為一個開源的分布式計算系統(tǒng)，Spark因其高效的大數(shù)據(jù)處理能力而在各行各業(yè)中廣受歡迎。無論是金融服務(wù)、電信、零售、醫(yī)療保健還是物聯(lián)網(wǎng)，Spark的應(yīng)用幾乎遍及所有需要處理海量數(shù)據(jù)和復(fù)雜計算的領(lǐng)域。它的快速、易用和通用性，使得數(shù)據(jù)科學(xué)家和工程師能夠輕松實現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)分析、實時處理等任務(wù)。
  • ChatGPT如何驅(qū)使上千顆GPU為你工作
    一周之內(nèi)，由人工智能實驗室OpenAI發(fā)布的對話式大型語言模型ChatGPT在全世界掀起“AI狂潮”，數(shù)十億次請求從全世界各個角落匯總到ChatGPT服務(wù)器。作為“新晉網(wǎng)紅”，ChatGPT “知無不言”，“有求必應(yīng)”，許多人就身邊遇到的問題對它進行提問，雖然回答不一定準確，但也出現(xiàn)了相當多有意思的問題。 ChatGPT是怎樣做到無所不答的？我們知道，訓(xùn)練AI算法需要用到大量GPU算力資源。而作為
    6853
    2023/02/09
  • DPU持續(xù)推進傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心轉(zhuǎn)型，AI與安全是兩大動力
    面向數(shù)字化的未來，IT基礎(chǔ)設(shè)施軟硬件供應(yīng)商、設(shè)備商正在繼續(xù)優(yōu)化分布式基礎(chǔ)設(shè)施的性能、效率和安全特性，以通過軟硬件的協(xié)同創(chuàng)新，進一步為數(shù)據(jù)的處理和利用創(chuàng)造更大價值。
  • 開支散葉滿十年 松山湖論壇聚焦新基建
    今年8月，芯原微電子成功在科創(chuàng)板掛牌上市，為今年這場因疫情延遲至9月的會議帶來喜氣，而今年松山湖論壇的主題——發(fā)展“新基建”最需要的創(chuàng)新國產(chǎn)IC，呼應(yīng)時勢，讓大家對參會企業(yè)的產(chǎn)品技術(shù)充滿期待。從大會主辦方提供的統(tǒng)計數(shù)據(jù)看，本屆會議出席的117位嘉賓中，IC設(shè)計公司占42%，系統(tǒng)廠商占8%，投資機構(gòu)占19%。
  • 英偉達的“GPU共享抗疫法”，為什么沒能走進中國方案？
    它來了它來了，它帶著AI方案走來了！
    63
    2020/03/20
  • 分布式計算
    分布式計算是指將一個計算問題拆分成多個部分，由不同的處理單元進行計算，以達到更高效、更快速地解決問題的方法。這些處理單元可以是多臺計算機或者是同一臺計算機上的多個進程。
  • 什么是分布式計算?它的優(yōu)缺點有哪些?
    隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，數(shù)據(jù)量和計算負載變得越來越大。傳統(tǒng)的計算模式已經(jīng)無法滿足需求，因此分布式計算逐漸成為一種新的計算模式。分布式計算是指將一個大任務(wù)分解成多個小任務(wù)，在不同計算節(jié)點上并行執(zhí)行，最終將結(jié)果合并返回給用戶。相對于傳統(tǒng)的集中式計算，分布式計算具有更高的可靠性、靈活性和可擴展性。
  • 分布式計算框架有哪些 分布式計算的核心技術(shù)是什么
    分布式計算是一種計算機技術(shù)，它將任務(wù)分解成多個子任務(wù)，并將這些子任務(wù)分配給不同的計算機進行處理。通過利用多臺計算機的并行處理能力，分布式計算可以極大地提高計算效率和速度。分布式計算被廣泛應(yīng)用于科學(xué)計算、商業(yè)數(shù)據(jù)分析、社交網(wǎng)絡(luò)等領(lǐng)域，其優(yōu)勢包括可擴展性強、安全性高、容錯能力強等。下面將從分布式計算框架有哪些、分布式計算的核心技術(shù)是什么兩個方面介紹分布式計算的相關(guān)情況。
  • 分布式計算和并行計算的區(qū)別 分布式計算的優(yōu)點有哪些
    隨著互聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展，計算資源的需求越來越高。傳統(tǒng)的集中式計算模式已經(jīng)不能滿足現(xiàn)代大規(guī)模計算和數(shù)據(jù)處理的需求，因此分布式計算逐漸成為一種新的計算模式。分布式計算是指將計算任務(wù)分解成多個子任務(wù)，并將這些子任務(wù)分配到不同的計算節(jié)點上進行計算和處理，最終將結(jié)果匯總后返回給用戶。相較于傳統(tǒng)的集中式計算，分布式計算具有更大的靈活性、可擴展性和魯棒性。
  • 分布式計算是什么意思 分布式計算與云計算的區(qū)別
    分布式計算是一種基于網(wǎng)絡(luò)的計算機技術(shù)，它將任務(wù)分割成多個子任務(wù)，并且將這些子任務(wù)分配給不同的計算機進行處理。這樣，每臺計算機只需要處理一小部分任務(wù)，從而大大提高了計算效率和速度。分布式計算被廣泛應(yīng)用于科學(xué)計算、商業(yè)數(shù)據(jù)分析、社交網(wǎng)絡(luò)等領(lǐng)域，其優(yōu)勢包括可擴展性強、安全性高、容錯能力強等。下面將從分布式計算是什么意思、分布式計算與云計算的區(qū)別兩個方面介紹分布式計算的相關(guān)情況。
  • 并行計算是什么意思 并行計算與分布式計算的區(qū)別有哪些
    并行計算指的是在同一時刻，多個處理器或計算機同時處理不同部分的同一個問題，從而提高計算效率。
  • 什么是分布式計算? ?它的優(yōu)缺點有哪些?
    分布式計算是指將一個大型計算任務(wù)拆分成許多小的子任務(wù)，在多臺計算機上并行執(zhí)行，最后將結(jié)果合并。這種方式可以提高計算速度和效率，同時也增強了系統(tǒng)的可靠性和容錯能力。但是，分布式計算也存在一些挑戰(zhàn)和限制，例如通信延遲、數(shù)據(jù)一致性、安全性等。

正在努力加載...