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百万个人电脑投入破解科学难题(转贴)
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[转帖]33万电脑高手斗法超级密匙
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计算机在药物虚拟筛选中的应用
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让你的计算机做义工 加入防癌研究计划
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网格计算对抗SARS
http://www.shangdixili.com/d2ol-cn.html

十万美元的悬赏——互联网梅森素数大搜索
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迅集计算挑战传统超级电脑
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网格计算的威力
http://www.chinabyte.com/ColumnA ... 30603/1704804.shtml

探密网格计算:一场雄心勃勃“标准之争”
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随选运算的现在与未来
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P2P技术的历史以及分布式计算与P2P技术的关系
http://www.51p2p.com/Article_Show.asp?ArticleID=21

大家一起来攻克SARS--分布式计算
http://forums.zdnet.com.cn/cgi-bin/view.cgi?forum=9&topic=774

分布计算产业协会称:P2P用户应当获得报酬
http://www.51p2p.com/Article_Show.asp?ArticleID=37

分布式计算显奇迹 全球合作发现最大素数
http://cn.tech.yahoo.com/031204/240/1x44m.html

架构高性价比的分布式计算机集群
http://www.d2grid.com/pr_win01.html
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全世界PC联合起来 网络上演超级计算
http://www.chip-china.com/1006.php?sid=1502

真有外星人?全球电脑“分布式计算”答案
http://www.gzitl.com/news/it_7.htm

保障QoS 的P2P 分布式VOD 系统的设计
http://www.gridhome.com/grid/paperppt/P2P%20VOD%20system.pdf

普罗计算运动
http://www.scitom.com.cn/report/critique/ctq173.html

Google实验分布式计算揭开基因之迷
http://www.se-express.com/news/news_0203.htm
(Google目前正测试通过其搜索工具条(Google Toolbar)实现分布式计算,借用个人计算机闲置的运算处理能力帮助揭开基因之迷。
分布式计算是近年比较热门的技术,通常被用来处理数据量大,单靠大型服务器无法完成的运算,其中最著名的是寻找外星生命计划SETI@Home。)

Xeon双重奏:L3缓存好在哪里?分布式计算:SETI(Text Client 3.04)
http://www.gb.tomshardware.com/cpu/03q3/030825/dual_xeon-10.html





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[转帖]网格计算:新的希望

《三思科学》电子杂志    2004年春季合刊     2004年6月1日
http://www.oursci.org/magazine/200403/0307.htm

网格计算:新的希望

  如果沃卓斯基兄弟不是在十多年以前,而是在几年前开始电影Matrix的策划,那么他们也许会用Grid这个更时髦的名字。  

  我轻轻移动了一下鼠标,打断了它那无休止的计算,开始本文的写作。作为一台个人电脑的完全拥有者,我却心甘情愿的把电脑一半以上的使用时间交给了大洋彼岸的一个研究机构,用于在茫茫的无线电波噪音海洋中寻找另一个文明发出的声音。在这个地球上还有几百万人和我的遭遇相同。


seti@home的运算界面

  你应该知道我在说什么。只要稍微有一点上网的经验,你或许就能接触到它:SETI@Home,一个由全世界数百万计算机用户共同完成的科学项目,同时也是一种新型计算机组织形式的雏形。


  积沙成塔

  一些热衷于搜寻地外文明的科学家认为,宇宙中的其他文明可能通过无线电信号表明自己的存在。每天,位于波多黎各的阿雷西博射电望远镜都会接受到大量来自宇宙深处的无线电信号。但是要从这些信号中剔除来自地球的无线电干扰,找到最有可能的地外文明信号,需要最先进的超级计算机一刻不停的运转。很显然,科学家没有那么多经费。1999年5月,加州大学伯克利分校的科学家们发布了一个新的屏幕保护程序SETI@Home(在家搜寻地外文明)。作为一个屏幕保护程序,它看上去并不十分讨人喜欢。但是它所担负的主要目的却十分重要:利用个人电脑用户闲置的计算机时间,为搜寻地外文明工作。

  尽管个人电脑的进化速度快得让人吃惊,超级计算机同样也在进化。选择前者而不是后者处理天文数字一般的无线电信号数据,看上去有点不可思议。但是科学家早已发现,大多数个人电脑在大多数时间都处于闲置的状态。一台电脑闲置的计算能力对于科学家而言可能是微不足道的,但是如果把计算能力乘以500万呢?


seti@home

  这就是今天的SETI@Home。将近500万注册用户贡献出的计算能力之和相当于世界上最快的超级计算机之一——每秒67万亿次浮点运算。从1999年开始,SETI@Home程序被运行的时间总计超过180万年。目前,SETI@Home是世界上最大、也是最著名的互联网分布式计算项目。尽管迄今为止SETI@Home还没有找到任何地外文明的迹象,它的成功在方法上证明了一种新的计算方式——网格计算(Grid Computing)——是有可能成功的。


  超级挑战

  SETI@Home的成功激励着一些后来者的加入。如今,在互联网上已经出现了许多类似的分布式计算项目。例如用屏幕保护程序筛选针对天花或者艾滋病的药物,或者计算某些蛋白质可能的折叠结构。但是,所有这些项目所面临的挑战都比不上欧洲核子研究中心(CERN)的科学家所面临的。

  在瑞士的日内瓦,CERN的科学家正在建立世界上规模最大的粒子对撞机——大型强子对撞机(LHC)。这个周长27公里的环形庞然大物可以把质子加速到接近光速,然后让它们迎面相撞。

  科学家希望在2007年建成的这台对撞机揭示出物质更深层次的秘密。但是这台超级对撞机既是粒子物理学家的美梦,也是计算机专家的噩梦:如果大型强子对撞机开始工作,那么就会从对撞机的探测器中涌出数以拍字节的数据。如果说“拍字节”(10的15次方字节)这样的概念比较抽象的话,那么它相当于填满数百个主流个人电脑的硬盘。

  没有什么单独的计算机能从容不迫的处理、储存大型强子对撞机产生的数据,更不要说让超过40多个国家和地区的科学家共享这些数据。CERN的科学家考虑使用一种新的计算机组织形式——网格计算。


大型强子对撞机(LHC)效果图

  从2000年开始,CERN的科学家着手建立这样一个和大型强子对撞机一样庞大的计算机系统。大型强子对撞机的计算网格类似于SETI@Home的做法,但是前者就不仅仅是一般个人电脑用户的消遣了。连接在这个计算网格上的计算机既有粒子物理学家的个人电脑,也有许多国家和地区研究机构的超级计算机。大型强子对撞机产生的天文数字数据会分布储存在这些计算机中,而不是某一台计算机单独负责存储数据。而这些数据的分析计算也是由网格中的所有计算机协作完成的。

  
  计算机的“电网”

  一旦CERN的这个计算网格开始工作,使用它的科学家将不会感到他所面对的是成千上万联网的计算机,而是一台虚拟的超级计算机。使用者不用关心数据储存在哪里,又是在哪里被分析和处理的。只要在一台联入计算网格的计算机上输入想要查找或者计算的内容,在很短时间内网格就会把结果返回给使用者。

  这就是网格计算。网格(Grid)在英语中可以指输电网。1990年代中期,美国阿冈国家实验室的一位科学家伊恩·福斯特(Ian Foster)最先把网格这个词从从输电网扩展到了计算机领域。

  在福斯特看来,计算机组成的网格类似于输电网:当我们使用电器的时候,从来没有关心电力来自哪个发电厂,以及经过了什么电压变换。我们只是简单的把电器插入墙壁上的电源插座。然而隐藏在插座后面的则是许多发电厂和把它们连接在一起的输电线路。计算机网格模仿了输电网。当你把一台电脑接入计算机网格的时候,就相当于寻求使用计算机网格的“计算力”。你不用关心数据是由什么计算机储存和计算的,正如你并不关心电源插座后面的故事。

  网格计算就如同建立计算机的输电网。一个发电厂多余的发电能力可以通过输电网传送给远方的城市用户,一台计算机多余的计算能力远可以通过计算网格,让远方的用户加以利用。正如加州大学伯克利分校的科学家所做的那样。他们只是把由射电望远镜接收到的信号简单的放在一台专门的计算机上(相当于给电器接上电源),然后就会有数一般万计的个人电脑(相当于发电厂)把这些数据分而治之(SETI@Home)。

  感受到网格巨大威力的不仅仅是科学家,从IBM到SUN这样的信息技术公司,都把目光和资金投向了这个正在兴起的概念。例如,IBM已经投资数十亿美元用于网格计算的研发。而各种专门从事网格计算的公司,也正在雨后春笋般地冒出来。

  当然,作为一种正在兴起的概念,网格并非已经完美无缺。计算机科学家面临的挑战包括,如何让不同型号、使用不同软件的计算机在同一个网格中协同作战;如何防止网格中病毒和黑客的威胁,等等。

  20多年以前,CERN的一位计算机专家为了让互联网更容易使用,发明了划时代的万维网(WWW)技术。20多年过去了,现在我们把WWW一种普通的技术。也许有一天,计算机网格就像电网一样,会成为我们生活中最平淡无奇的组成部分之一。

  “网络就是计算机”的概念似乎已经落后了,网格才是。


(LHC,大型强子对撞机   http://lhc-new-homepage.web.cern.ch/lhc-new-homepage/)





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[转帖]搜寻费马数因子

《三思科学》电子杂志   2004年春季合刊   2004年6月1日
http://magazine.oursci.org/200403/0316.htm
说明一下,文中所有的22n+1均应为

搜寻费马数因子


  2003年10月10日,一个网络计算小组宣布找到了一个费马数因子:3×22478785+1 ,由此人们得到了截止目前为止最大的费马合数F2478782 。或许有人要问:这个不可思议的大数是通过什么方法证明是合数的?人们又是如何找到它的这个具有746190位数的因子的?或许还有人要问更基本的问题:什么是费马数?什么是费马素因子?

  为了回答这些疑问,让我们从费马开始。


  费马:业余数学家之王

  费马,1601年8月出生在法国一个皮革商人家中,逝世于1665年1月。费马最初的职业是律师,后来以图卢兹议会议员的身份终其一生。他的一生过得极其平凡,没有任何传奇经历。然而这个度过平静一生,性情淡泊的人,却谱写出了数学史上最美妙的故事之一。

  费马在年近三十开始认真研究数学,并且只是利用业余的时间从事这种研究。然而这并不妨碍他在数学上取得累累硕果。他在几何学、概率论、微积分和数论等众多数学领域都留下了自己的足迹。

  和R.笛卡儿同时或较早,费马得到了解析几何的要旨,因而与笛卡尔分享着创立解析几何的荣誉;他与帕斯卡在一段有趣的通信中一起奠定了古典概率论的基础,因而与帕斯卡被公认为是概率论的创始人;他提出光学的“费马原理”,给后来变分法的研究以极大的启示;他是创建微积分学的杰出先驱者。

  任何人,即便只是完成了上述工作中的某一项,就足以使自己在数学史上留下不朽的名声,更不用说能同时拥有这众多的成果了。然而,费马的成就尚不止于此,他将更多的业余时间与精力奉献给了自己最喜爱的消遣:数论。在这方面的研究中,他显示出自己过人的才华,完成了自己最伟大的工作。可以说,近代数论是从费马真正开始的,他是数论发展史上一个承前启后的人物。他提出了为数可观的数论定理,奠定了近代数论的基础,因而他被当之无愧地称之为“近代数论之父”。事实上,在高斯名著《算术研究》出版之前,数论的发展始终是跟费马的推动联系在一起的。如数学史家E.T.贝尔所评价的:费马是一个第一流的数学家,一个无可指摘的诚实的人,一个历史上无与伦比的算术学家。


  费马数猜想:大师的失误

  1640年,在数论领域留下不可磨灭足迹的费马思考了一个问题:式子22n+1 的值是否一定为素数。当 n取0、1、2、3、4时,这个式子对应值分别为3、5、17、257、65537,费马发现这五个数都是素数。由此,费马提出一个猜想:形如22n+1的数一定为素数。在给朋友的一封信中,费马写道:“我已经发现形如22n+1的数永远为素数。很久以前我就向分析学家们指出了这个结论是正确的。”费马同时坦白承认,他自己未能找到一个完全的证明。

  费马所研究的22n+1这种具有美妙形式的数,后人称之为费马数,并用Fn 表示。费马当时的猜想相当于说:所有费马数都一定是素数。费马是正确的吗?

  进一步验证费马的猜想并不容易。因为随着n的增大, Fn 迅速增大。比如对后人来说第一个需要检验的F5 =4294967297已经是一个十位数了。非常可能的是,由于这一数太大,所以费马在得出自己的猜想时并没有对它进行验证。那么,它到底是否如同费马所相信的那样是一个素数呢?

  1729年12月1日,哥德巴赫(哥德巴赫猜想的提出者)在写给欧拉的一封信中问道:“费马认为所有形如22n+1的数都是素数,你知道这个问题吗?他说他没能作出证明。据我所知,也没有其他任何人对这个问题作出过证明。”

  这个问题吸引了欧拉。1732年,年仅25岁的欧拉在费马死后67年得出F5 =641×6700417,其中641=5×27+1这一结果意味着 是一个合数,因此费马的猜想是错的。

  在对费马数的研究上,费马这位伟大的数论天才过分看重自己的直觉,轻率地做出了他一生唯一一次错误猜测。更为不幸的是,研究的进展表明费马不但是错的,而且非常可能是大错特错了。

  此后人们对更多的费马数进行了研究。随着电子计算机的发展,计算机成为数学家研究费马数的有力工具。但即使如此,在所知的费马数中竟然没有再添加一个费马素数。迄今为止,费马素数除了被费马本人所证实的那五个外竟然没有再发现一个!因此人们开始猜想:在所有的费马数中,除了前五个是素数外,其他的都是合数。如果这一结论被证实,那么对于费马的草率猜想来说,恐怕不会有更为糟糕的结局了。


  费马数与尺规作图:出人意料的结合

  二千多年前,古希腊数学家曾深入研究过一类作图问题,即:如何利用尺规作内接正多边形。早在《几何原本》一书中,欧几里德就用尺规完成了圆内接正三边形、正四边形、正五边形,甚至正十五边形的作图问题。然而,似乎更容易完成的正7、9、11……边形却未能做出。让后来数学家尴尬的是,欧几里德之后的2000多年中,有关正多边形作图仍停留在欧几里德的水平上,未能向前迈进一步。因此,我们可以想象得到,当1796年年仅19岁的高斯宣布他发现了正十七边形的作图方法时,会在数学界引起多么巨大的震憾了。

  不过,高斯的结果多少显得有些奇怪。他没有完成正七边形或正九边形等的作图,却偏偏隔下中间这一些直接完成了正十七边形。为什么第一个新做出的正多边形是正十七边形而不是正七、九边形呢?在高斯的伟大发现之后,问题仍然存在:正七边形或正九边形等是否可尺规完成?或者更清楚地阐述这个问题:正多边形的边数具有什么特征时,它才能用尺规做出?

  在经过继续研究后,高斯最终在1801年对整个问题给出了一个漂亮的回答。高斯指出,如果仅用圆规和直尺,作圆内接正n边形,当n满足如下特征之一方可做出:

  1) n=2m;( 为正整数)

  2) 边数n为素数且形如 n=22t(t+1=0 、1、2……)。简单说,为费马素数。

  3) 边数 n具有n=2mp1p2p3...pk ,其中p1、p2、p3…pk为互不相同的费马素数。

  由高斯的结论,具有素数p条边的正多边形可用尺规作图的必要条件是p为费马数。由于我们现在得到的费马素数只有前五个费马数,那么可用尺规作图完成的正素数边形就只有3、5、17、257、65537。进一步,可以做出的有奇数条边的正多边形也就只能通过这五个数组合而得到。这样的组合数只有31种。而边数为偶数的可尺规做出的正多边形,边数或是2的任意次正整数幂或与这31个数相结合而得到。

  就这样,正多边形作图问题与费马数极其密切地联结在一起了!数学的一大魅力在于:看似全然无关的领域竟能以出人意料的方式彼此联系在一起。透过“数学王子”高斯的杰出发现,人们确实可以从中充分领略到数学的这种魅力。事实上,正是两者这种出乎意料的神秘结合,使人们对费马数有了更为持续不断的兴趣。


  费马数研究的回顾与现状

  如上所述,在对费马数的研究中,费马迈出了第一步。他给出正确的结论:前5个费马数都是素数。然后,他做出猜想:所有的费马数都是素数。

  1732年,欧拉给出F5的素因子分解式:F5=641×6700417,从而否定了费马的推断。为了得出这一结果,欧拉还研究了费马数的性质,证明了一个重要结论:当n≥2时,费马数F5若有素因子,那么这一因子具有k×2n+1+1 的形式。这样在寻找F5的因子时,就可直接排除掉许多不必进一步检验的无关的数值,从而大大减轻的运算量。正是以此为依据,欧拉只对可能的因子进行试除。最终找到了F5的第一个因子641,最终把F5进行了完全分解。

  1877年,数学家佩平得出一个重要的判据结果:费马数Fn是素数,当且仅当F5整除3(Fn-1)/2+1 。这个结论对于检验费马数的素性是很有效的。

  1878年,卢卡斯改进了欧拉的成果,证明费马数Fn若有素因子,那么这一因子具有k×2n+1+1 的形式。通过这一加强后的结论寻找Fn的素因子,从而判断它是否是素数就更为简捷了。实际上,正是这一结论奠定了人们寻找大的费马合数的理论基础。

  1880年,著名数学家朗道给出F6的素因子分解式:F6=247177×67280421310721。

  1905年,莫瑞汉德与韦斯坦证明F7是合数。1908年,这两位数学家利用同样的方法证明F8是合数。证明中使用了上述佩平检验法则。1957年,罗宾逊找到F1945的一个因子:5×21947+1 ,从而证明它是合数。1977年,威廉姆找到F3310 的一个因子:5×3313+1 ,从而证明它是合数。1980年,人们找到F9948的一个因子:19×29450+1 ,从而证明它是合数。1980年,哥廷汀证明 F17是合数。1987年,杨和布尔证明F20是合数。1980年,开勒证明了F9448是个合数,它有因子19×29450+1 。1984年,开勒找到F23471 的一个因子:5×223473+1,从而证明它是一个合数。作为最大的费马合数这一纪录保持了近十年。1992年,里德学院的柯兰克拉里和德尼亚斯用计算机证明了F22 是合数,这个数的十进制形式有100万位以上。这一证明曾被称为有史以来为获得一个“一位”答案(即“是-否”答案)而进行的最长计算,总共用了1016次计算机运算。

  在对费马数的素因子分解方面,进展要缓慢得多。

  1971年,布里罕德和莫利逊用连分数法,借助于电子计算机花了一个半小时的机时把F7分解为两个质因子的乘积,这两个质因子一个17位,一个22位。1981年,布瑞特和普拉德利用蒙特卡罗方法花两小时机上时间,对F8进行了分解,求得 F8=1238926361552897与一个62位素数的积。1990年美国加州伯克莱分校的林斯特拉等人利用数域筛法(nFS)(并借助计算网络)分解了 F9。它是2424833与一个148位数的积。同年,澳大利亚国立大学的布瑞特用ECM算法(椭圆曲线法)分解了F10和F11 。迄今为止,F5 ~F11 ,是人们已经完成标准素因子分解式的费马合数。n=12、13、15、16、17、18、19、21、23时,对应的费马数已找到部分因子。因此,最小的尚未完全分解的费马数是 F12,它还有一个1187位的因子尚需要分解。 n=14、20、22、24时已经证明是合数,但还没有找到任何因子。尚未判定是合数还是质数的最小费马数是 F33。


  费马数因子网络搜寻计划

  随着计算机的普及,个人电脑开始进入千家万户。与之伴随产生的是电脑的利用问题。越来越多的电脑处于闲置状态,即使在开机状态下CPU的潜力也远远不能被完全利用。而另一方面,需要巨大计算量的各种问题不断涌现出来。鉴于此,随着网络普及,在互联网上开始出现了众多的分布式计算计划。所谓分布式计算是一门计算机学科,它研究如何把一个需要非常巨大的计算能力才能解决的问题分成许多小的部分,然后把这些部分分配给许多计算机进行处理,最后把这些计算结果综合起来得到最终的结果。可以说,这些计划的出现恰好为人们充分发挥个人电脑的利用价值提供了一种有意义的选择。

  费马数因子网络搜寻计划是这种分布式计算计划之一。在这项计划中,人们打算借助网络加速对费马数的研究。从比较小的费马数 F12~ F23到一般大小的 F24~ F1000再到巨大的费马数F1000 ~F50000 都包含在这一庞大的研究计划之内。正是通过这一网络合作计划,人们得出费马数的许多新发现。仅在2003年,人们就找到了8个费马因数。2003年10月10日,通过这一研究计划人们找到了具有746190位数的费马素因子:3×22478785+1 ,由此人们得到了截止目前为止最大的费马合数 F2478782。2003年11月1日这一研究又宣布了一项最新成果:一个新的费马素因子1054057×28300+1被发现。这同时意味着又一个费马合数F8293的产生。计算机出现之前,在近三百年的时间中,人们仅仅找到了16个费马素因子。而借助于计算机,借助于费马数因子网络搜寻计划,在短短的近半个世纪,人们已经找到了234个费马素因子!

  加入这项搜索计划,只需要下载有关程序。然后这个程序会以最低的优先度在计算机上运行,这对平时正常使用计算机几乎没有影响。如果你想利用计算机的空余时间做点有益的事情,还犹豫什么?马上行动起来,加入“费马因子搜寻计划”吧。你的微不足道的付出或许就能使你找到一个独一无二的费马素因子,从而使你在数学史上留下小小的一笔呢!

  (本文经编辑删节修改后以“数学大师费马的失误”为题发表于《科学画报》2004年第4期)





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Distributed Search for Fermat Number Divisors,费马因子网络搜寻计划
http://www.fermatsearch.org/





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全世界PC联合起来
网络上演超级计算  

你可能不相信,一项搜寻地外文明的全球计划SETI@home,利用联网的成千上万台PC,获得了比目前任何一台超级计算机更强的处理能力,其运算速度比ASCI White还快。

2000年6月底,IBM在美国发布了世界上最快的超级计算机。这台名为“ASCI White”的计算机每秒钟能执行12.3万亿次运算,将用于保障美国核武器的安全,售价高达1.1亿美元。

不过,你可能不相信,一项搜寻地外文明的全球计划SETI@home,利用联网的成千上万台PC,获得了比目前任何一台超级计算机更强的处理能力,其运算速度比ASCI White还快。

实际上,SETI@home这台“网络计算机”已经稳定地运行了很长一段时间。它主要是利用联网PC的闲置能力分析世界上最大的射电望远镜获得的数据,以帮助科学家探索外星生物。

现在,整个计划耗资略高于50万美元,却拥有不凡的威力,秘密就在于其分布式计算结构。

     超级设计

     超级计算机并非依靠一个高速处理器运行,而是使用多个处理器。例如,英特尔公司最快的计算机ASCI Red就配备了9632个处理器。IBM公司的ASCI White也不只是一台计算机,而是由并行设计的512个独立的RS6000服务器组成,共有8192个处理器。一种特殊的操作系统——IBM开发的专用Unix系统——AIX管理着各处理器之间的分布式任务,以实现最佳的系统效能。
    
     SETI@home等基于Internet的分布式计算项目运作机理与此类似。执行任务时,也是由软件负责将一项工作分配到联网的各台计算机去执行。差别在于,组成ASCI White的512台服务器摆放在同一个房间内,数千颗处理器之间用高速线缆连接,一支专门的工程师队伍负责维护,以确保它的顺畅运行。而SETI@home的计算机则分布在全球各地,彼此之间的连接速度慢几千倍。ASCI White的处理器可以互相对话和共享内存,速度达每秒千兆比特,而SETI@home及类似项目则通过调制解调器(Modem)互相联系。

    这种差别意味着,基于Internet的分布式计算只能处理易于分割成独立小块的一组问题。最理想的情况是,这项工作需要在一个相对较小的数据集上进行大量处理。SETI@home计划比较理想,它把射电望远镜获得的数据分割成只需一整天就可处理完毕的小型数据包,每个数据包大小仅为300KB。同样,蛋白质分子行为的计算和微生物表面毒物的分析也适合分布式计算。

    不过,计算密集度很高的天气预报则不行。因为计算地图上一个微小地区的天气需要有关邻近地区的信息,而这反过来又需要与之相邻地区的信息,如此等等。这就涉及到大量进程间的通信,这种计算有可能会吞掉你的全部带宽,耗费掉你的全部计算资源。

     计算高手

     SETI@home并不是惟一的大规模Internet计算项目,最早的Internet计算项目是网上搜索最大质数。这是一项巨大的计算任务,虽然没有实用价值,但对计算机爱好者和数学迷来说却是饶有兴趣的挑战。

     1999年1月1日,一名日本爱好者发现了目前人类已知的最大质数——26972593-1。学术组织电子前沿基金会(Electronic Frontier Foundation)还悬赏10万美元,奖给第一个发现1000万位质数的团体或个人。

    追根溯源,分布式计算的前身,诸如Creeper(爬行者)和Reaper(收割者)起源于20世纪70年代美国国防部ARPAnet网络研究项目。稍后,在施乐公司的实验室,一种研究人员在工作之余开发的蠕虫程序出现在以太网上,这种程序在计算机闲置的时候可以利用CPU的处理能力进行额外的操作。这些尝试带动了后来基于局域网的分布式计算项目的发展。

    一个典型应用是Beowulf群集——通过快速交换以太网线路把多台PC连接在一起。这种松散耦合的方式既增强了计算能力,又降低了系统的价格。

     走向市场

     对高性能计算的渴求推动着分布式计算项目的发展。以前,克雷(Cray)超级计算机主宰着质数领域。如今,四种最大的质数都是通过网络计算发现的。而SETI@home在各台PC上的运行时间累计已达数十万年。它的成功促使更多的公司投身分布式计算领域,开拓新市场。

   网上搜索质数、SETI@home计划是用户自愿参加、义务服务的,而新成立的一些分布式计算公司则采取有偿服务的方式——如果你同意这些公司在你的计算机闲置时运行他们的程序,也就是说,只要你的PC承担一部分计算工作,就会得到报酬。当然,你不能指望发大财——所有这一切都是以价格便宜为前提的。

    在加拿大设有研发中心、总部在美国的分布式科学公司(Distributed Science)认为,有偿服务的前景非常乐观。公司新闻发言人阿姆茵·勒孜指出:“目前上网的计算机有2亿台,其中约有1000至1500万台PC已经可用于分布式计算领域。” 据了解,该公司的分布式计算软件已在10万台计算机上安装运行,目前正在实验一项模拟核武器稳定性的计算任务。该计划是公益性的,但它的商用计划将是赢利性质的。
     由卢卡斯电影公司互联网部负责人马克·汉朗等人于去年1月创立的大力(Popular
Power)公司也在执行一项分布式计算项目——对医学上复杂的流感接种免疫反应进行计算机模拟,其结果将有助于加快流感疫苗的研制。

    两家公司希望,全球各地的计算机用户都能够参与到这些非赢利性的计划中来,同时许诺向客户提供付费服务的方式。它们预计,很快网上将出现廉价出租计算能力的巨大市场。
事实的确如此。一方面,超级计算机价格昂贵,一般的公司、研究人员和学生用不起;另一方面,互联网的普及带来了PC“大爆炸”,为CPU缺乏者提供了一个巨大的宝库。这种潜在的计算需求无疑将产生巨大的商机。

    像研究机构和银行,往往在短时间内(一到两个月)需要巨大的计算能力,其余时间则不需要。对它们来说,购买和维护一台超级计算机不仅费事,而且经济上也很不合算。总部在美国弗吉尼亚州、致力于高性能计算服务的帕拉班(Parabon)公司认为,采用分布式计算、通过网络来解决不失为一种好办法。

    不过,由于这种计算方式要在用户的计算机上执行未知的程序,因此信息安全问题就显得非常重要,银行、商业等部门对此持慎重态度也就不足为奇了。这可能是分布式计算商业化运作要解决的头等大事。

     未来发展

     目前,人们若希望享用商业公司提供的分布式计算服务,就不得不自己编写程序专门解决诸如管理和协作等低层次的问题。而美国旧金山市从事下一代智能数据中心开发的森达塔(Centrata)公司正在研制一种崭新的分布式计算机,这种计算机可自动管理进程,对程序员来说就像一台大型计算机,交给它的工作任务将被自动分解,并被合理安排时间执行。

    分布式科学公司也表示,它将进一步更新客户机程序,向渴望超级计算的客户提供类似的界面。而一项名为Cosm的开放源代码计划旨在研制一种分布式操作系统,这种操作系统在执行任务时可自动提取基础硬件的详细数据。

    森达塔公司想得更远,它打算利用从网上租来的存储空间创建一个巨大的虚拟硬盘。而这种网络存储的概念已经在美国麻萨诸塞州曼高软件公司(Mangosoft)的产品中实现。该产品利用众多网络用户的硬盘空间创建了一个虚拟的文件服务器。对用户来说,这个虚拟服务器的操作就像读写C盘、D盘一样简单,但是数据存储的位置并不固定,而是散布在全球各地。

    在网络带宽有限的情况下,网络存储实现起来可能会相当困难。不过,你的计算机最终将会成为一个巨大的24小时连续运转的网络机器的一部分——每天它都在把成千上万台PC闲置下来的小能力汇集成超级计算,并以此改善着我们的生活。
     
    也许,不久的将来我们就会在路上与可爱的外星人不期而遇。

[ Last edited by 碧城仙 on 2005-1-22 at 11:08 AM ]





快是快乐的一半,快乐才是计算的全部。
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