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视频来源：新竹清华大学：并行计算与并行编程课程
概念： 相比常规计算机 超级计算机 具有高层次的计算能力。 计算能力性能的评估标准 FLOPS, 每秒处理的浮点操作数。
快的原因：（1）最新的硬件技术 （2）软件库的优化 (3) 定制系统的配置 （4）资源及金钱的消耗
通信主要用 infiniband, 计算能力的目标：达到 1EFlop(10^18)/s 即 exascale computing。
CPU的限制：卡之间的交流及数据的划分也会有性能延时。
GPU架构如下（向量做计算）
每个processor独有内存，不同processor之间的内存只有通过global memory 进行shared。但二者之间不同内存速度差距很大。
CPU架构如下（element做计算）
TPU(矩阵做计算)
并行计算的网络技术：并行计算性能大部分卡在网络沟通的部分。同时，同步十分棘手。
网络拓扑：
需要进行考虑的因素：规模，性能，弹性，花费
物理底层：网络设备（Cable,Switch,Adapter）带宽：每秒传输的比特。Latency:打包，解包，发送消息所需的时间。Scalability:adapter及switch的接口。
软体网络拓扑：Network diameter，节点最远传输距离（最糟情况），砍掉某个节点后系统的稳定性。每个节点的fan-in 及fan-out。
应用：MPI 交流模式及protocol。
由于Hypercube的cost耗费过多，目前，用的最广的仍是Mesh形态。
Dragonfly Topology：局部连接更密集，类似蜻蜓的翅膀，纹路密集，局部性能较好，通过单个线与全局进行联系。
InfiniBand:目前最好的 high throughout low latency传输资料的技术。
InfiniBand比Ethernet快的原因：二者prototcal 十分不一样，Ethernet传资料时，直接向channel扔，而channel只有一个，易发生冲突，冲突后将资料扔掉，浪费了资源，随着冲突增加，性能降低。而InfiniBand首先是开辟一个空间， 再传资料，没有冲突发生，因此效率会高。同时，可以绕过CPU/OS将资料一次写入远端，节省了中间很多的复制工作。
二者比较图如下
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原文地址：https://www.cnblogs.com/fourmi/p/11922666.html
