格線計算
概述
格線計算歷史
格線計算是伴隨著網際網路而迅速發展起來的，專門針對複雜科學計算的新型計算模式。這種計算模式是利用網際網路把分散在不同地理位置的電腦組織成一個“虛擬的超級計算機”，其中每一台參與計算的計算機就是一個“節點”，而整個計算是由成千上萬個“節點”組成的“一張格線”，所以這種計算方式叫格線計算。這樣組織起來的“虛擬的超級計算機”有兩個優勢，一個是數據處理能力超強；另一個是能充分利用網上的閒置處理能力。
實際上，格線計算是分散式計算(Distributed Computing)的一種，如果我們說某項工作是分散式的，那么，參與這項工作的一定不只是一台計算機，而是一個計算機網路，顯然這種“螞蟻搬山”的方式將具有很強的數據處理能力。今年年中，NTTData計畫與Intel和SGI聯合進行一項為期三個月的格線計算試驗，屆時將有包括家庭、企業和學術機構的100萬台計算機相聯，其總處理能力將比現有的最快的超級計算機還要快五倍。
充分利用網上的閒置處理能力則是格線計算的有一個優勢，格線計算模式首先把要計算的數據分割成若干“小片”，而計算這些“小片”的軟體通常是一個預先編制好的螢幕保護程式，然後不同節點的計算機可以根據自己的處理能力下載一個或多個數據片斷和這個螢幕保護程式。於是“演出開始了”，只要，節點的計算機的用戶不使用計算機時，屏保程式就會工作，這樣這台計算機的閒置計算能力就被充分地調動起來了。
格線計算格線計算不僅受到需要大型科學計算的國家級部門，如航天、氣象部門的關注，目前很多大公司也開始追捧這種計算模式，並開始有了相關“動作”。
“藍色巨人”IBM正在構築一項名為“Grid Computing”的計畫，旨在通過網際網路，向每一台個人電腦提供超級的處理能力。IBM公司副總裁、也是這項計畫的總設計師歐文·伯傑說，“Grid Computing”是一種整合電腦資源的新手段，它通過網際網路把分散在各地的個人電腦連線起來，不僅可使每台個人電腦通過充分利用相互間閒置的電腦能源，來提升各自的電腦處理能力，還可使成千上萬的用戶在大範圍的網路上共享電腦處理功能、檔案以及套用軟體。 正如網路技術總是從科學開發領域轉向企業商務領域一樣，我們也希望看到‘Grid Computing’能取得這樣的進展。
另一個業界巨人SUN也推出新軟體促進網路計算的發展。2001年11月，Sun推出了Sun Grid Engine企業版5.3版軟體的β版，繼續提升它的網路技術計算水平。該軟體自一年前推出以來， Sun Grid Engine 5.2.3版軟體的用戶已經增長了20倍。今天，全球有118000多顆CPU都是採用Sun Grid Engine軟體管理的。
除此之外，一批圍繞格線計算的軟體公司也逐漸壯大和為人所知並成為受到關注的新商機，如：Entropia、Avaki、Noemix、Data Synapse等等。有業界專家預測，格線計算將成為2002年網路市場發展的熱點。據《ForbesASAP》預測，格線技術將在2005年達到高峰，並帶來網際網路的新生。如果格線技術能促使市場按預期的17%年增長率持續成長的話，那么在2020年將會形成一個年產值20萬億美元的大產業。
現狀
現在，格線計算主要被各大學和研究實驗室用於高性能計算的項目。這些項目要求巨大的計算能力，或需要接入大量數據。
格線計算格線環境的最終目的是，從簡單的資源集中發展到數據共享，最後發展到協作。
資源集中 —— 使公司用戶能夠將公司的整個 IT 基礎設施看作是一台計算機，能夠根據他們的需要找到尚未被利用的資源。
數據共享 —— 使各公司接入遠程數據。這對某些生命科學項目尤其有用，因為在這些項目中，各公司需要和其他公司共享人類基因數據。
通過格線計算來合作 —— 使廣泛分散在各地的組織能夠在一定的項目上進行合作，整合業務流程，共享從工程藍圖到軟體應用程式等所有信息。
未來
格線計算技術可套用於很多業務和IT環境，包括如下幾個方面。
研究和開發。這類活動基本上是信息和計算密集型的，涉及到使用多種方法，如分析、深入計算、數據挖掘和數據抽取。格線計算可以幫助提高研究人員的工作效率，對於那些要求在開發過程中確保保密性和離散性的競爭性市場環境來說特別重要。
商業智慧型和分析。此類格線通常用於執行大型的數據挖掘、數據智慧型和數據研究項目。採用傳統方式，這些項目一般需要相對較長的時間（數天或數周）。格線計算技術能充分利用未用的計算資源，大大加快分析過程的速度，同時精度也高得多。
工程和產品設計。創建統一的產品開發格線，製造商們不僅能夠實現跨供應鏈的協作，而且還能夠利用擴展的計算功能來減少開發周期，降低開發成本和縮短進入市場所需的時間。
企業最佳化。利用格線，各類組織可以快速將不同的資源連線在一起，進行負載最佳化，從而能夠跨企業邊界以“不中斷運行（on thefly）”的方式提供計算和數據資源。
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