|
16. Taqsimlangan xotirali kompyuterlarni yoritib bering. Misollar keltiring
|
| bet | 1/16 | | Sana | 10.02.2024 | | Hajmi | 138.52 Kb. | | #154398 |
Bog'liq answers 16-45, 76-100 menejment fanidan kurs ishini bajarish boyicha uslubiy korsatma, Data Mining Nima
16.Taqsimlangan xotirali kompyuterlarni yoritib bering. Misollar keltiring.
Taqsimlangan xotirali kompyuterlar parallel hisoblash arxitekturasining bir turi bo'lib, bunda har bir protsessor o'z lokal xotirasiga ega va protsessorlar bir-biri bilan tarmoq orqali bog'lanadi. Bir nechta protsessorlar umumiy xotira hovuziga kiradigan umumiy xotira tizimlaridan farqli o'laroq, taqsimlangan xotira tizimlari protsessorlar o'rtasida ma'lumot almashish uchun xabarlarni uzatishga tayanadi. Bu tizimga qo'shimcha protsessorlarni osonlik bilan qo'shish mumkin bo'lganligi sababli kengayishni ta'minlaydi.
Bu yerda taqsimlangan xotirali kompyuterlarning qisqacha tushuntirishlari va misollar:
1. **Izoh:**
- taqsimlangan xotira tizimlarida har bir protsessor mustaqil ishlaydi va o'zining lokal xotirasiga ega.
- Protsessorlar bir-biri bilan tarmoq orqali xabarlar jo‘natish yo‘li bilan bog‘lanadi.
- Ma'lumotlar kichikroq bo'laklarga bo'linadi va har bir protsessor ma'lumotlarning o'z qismida mustaqil ishlaydi.
2. **Misollar:**
- **Message Passing Interface (MPI):** MPI taqsimlangan xotira tizimlarini dasturlash uchun mashhur standartdir. U parallel hisoblash muhitida protsessorlar o'rtasidagi aloqa uchun tartiblar to'plamini taqdim etadi. MPI yuqori unumli hisoblash (HPC) dasturlarida keng qo'llaniladi.
- **Hadoop:** Hadoop - bu katta ma'lumotlar to'plamlarini taqsimlangan saqlash va qayta ishlash uchun ochiq manbali ramka. U kompyuterlar klasterida ma'lumotlarni qayta ishlash va tahlil qilish uchun taqsimlangan fayl tizimi (Hadoop Distributed File System - HDFS) va MapReduce nomli dasturlash modelidan foydalanadi.
- **Apache Spark:** Spark — maʼlumotlarni qayta ishlash vazifalarini qoʻllab-quvvatlaydigan boshqa taqsimlangan hisoblash tizimi. U ham ommaviy ishlov berish, ham real vaqtda ma'lumotlarni qayta ishlash bilan shug'ullanishi mumkin. Spark tarqatilgan ma'lumotlarni qayta ishlash uchun Resilient Distributed Datasets (RDDs) dan foydalanadi.
- **Beowulf klasterlari:** Beowulf klasterlari yagona, integratsiyalashgan tizim sifatida birgalikda ishlash uchun bir nechta tovar kompyuterlarini bog'laydigan taqsimlangan hisoblash arxitekturasining bir turi. Ushbu klasterlar ko'pincha ilmiy va muhandislik dasturlari uchun ishlatiladi.
- **Google TensorFlow:** TensorFlow — Google tomonidan ishlab chiqilgan ochiq manbali mashina o‘rganish kutubxonasi. Bu bir nechta protsessorlar yoki tugunlar bo'ylab mashinani o'rganish modellarini taqsimlash imkonini beradi.
- **Amazon EC2 nusxalari (klasterda):** Amazon EC2 kabi bulutli hisoblash platformalari taqsimlangan tizimlarni yaratish uchun ishlatilishi mumkin bo‘lgan nusxalarni taqdim etadi. Foydalanuvchilar ilovalarni bir nechta misollarda joylashtirishlari mumkin va bu misollar tarmoq orqali muloqot qilishi mumkin.
Taqsimlangan xotira tizimlari, ayniqsa, katta hajmdagi hisoblash vazifalari va katta ma'lumotlarni qayta ishlash uchun foydalidir, chunki ular ish yukini bir nechta protsessorlar yoki tugunlar bo'ylab samarali taqsimlashi mumkin.
|
| |
