网格算法

㈠ 网格技术的计算方法

可能大家首先会问的是什么是云计算。 首先，我们可以从网格计算的作业调度方面来进行比较。作业调度是网格技术的核心价值，网格的目标，是想要尽可能地利用各种资源。它通过特定的网格软 件，将一个庞大的项目分解为无数个相互独立的、不太相关的子任务，然后交由各个计算节点进行计算。即便某个节点出现问题，没有能够及时返回结果，也不影响 整个项目的进程，甚至即便某一个计算节点突然崩溃，其所承担的计算任务也能够被任务调度系统分配给其他的节点继续完成。
而云计算也像网格汁算一样将所有的资源构筑成一个庞大的资源池，但是云计算向外提供的某个资源，是为了完成某个特定的任务。比如，某个用户可能需要从 资源池中申请一定量的资源来部署其应用，而不会将自己的任务提交给整个网格来完成。从这一点来看，网格的构建大多为完成某一个特定的任务需要，这也是会有 生物网格、地理网格、国家教育网格等各种不同的网格项目出现的原因。而云计算一般来说都是为了通用应用而设计的，没有专门的以某种应用命名的网格。其次，云计算将在三大方面产生影响：对互联网应用的影响、对产品应用模式的影响、对lT产品开发方向的影响。当然，所谓的改变并不是彻底的颠覆，而是 增加了新的特点。这一优势，是对网格技术提出的挑战。网格计算产生时同样具有以下优势：通过任何一台计算机都可以提供无限的计算能力，可以接人浩如烟海的 信息。这种环境将能够使各企业解决以前难以处理的问题，最有效地使用他们的系统，满足客户要求并降低他们计算机资源的拥有和管理总成本。但对于云计算来说，是对这些优势的更大扩展。今后通过云计算，更多地应用能够以互联网服务的方式进行。云计算将扩大软硬件应用的外延并改变软硬件产品 的应用模式。通过云计算，用户可以不必购买新的服务器和部署软件，就能得到应用环境或者应用本身。对于用户来说，软硬件不必是部署在自己身边的、专属于自 己的产品，而是可以变身为可利用的、虚拟的一种资源。而且，可以利用的软硬件资源也不仅限子自己企业内部的设备和软件，而是可以通过网络得到扩展的软硬件 资源。IT产品的开发方向也将发生变化，以适应上述两种情况 。

㈡ 网格算法有哪些

一种新的并行代数多重网格粗化算法 A NEW GRID-COARSENING ALGORITHM FOR PARALLEL ALGEBRAIC MULTIGRID METHOD <<计算数学 >>2005年03期 徐小文 , 莫则尧 , Xu Xiaowen , Mo Zeyao 近年来,受实际应用领域中大规模科学计算问题的驱动,在大规模并行机上实现代数多重网格(AMG)算法成为数值计算领域的研究热点.本文针对经典AMG方法,提出一种新的并行网格粗化算法--多阶段并行RS算法(MPRS).我们将新算法集成到了高性能预条件子软件包Hypre中.大量数值实验结果显示,新算法适合更广泛的问题,相对其他并行粗化算法,明显地改善了AMG并行计算的可扩展性.对三维27点格式有限差分离散的Poisson方程,在64个处理机上并行AMG求解,含8百万个未知量,新算法比RS3算法减少了近60的三维Poisson方程,近32万个未知量,在16个处理机上并行AMG-GMRES求解,新算法所需的迭代步数大约为其他粗化算法的一半,显示了很好的算法可扩展性.参考资料： http://www.ilib.cn/Abstract.aspx?A=jssx200503011

㈢ 网格计算的参与计算

参与分布式计算——一种能充分发挥您的个人电脑的利用价值的最有意义的选择——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？马上行动起来吧，你的微不足道的付出或许就能使你在人类科学的发展史上留下不小的一笔呢！

㈣ 请问网格计算的具体意思

什么是网格？

网格是继传统因特网、Web之后的第三次互联网浪潮，可以称之为第三次因特网的应用。传统因特网实现了计算机硬件的连通，Web实现了网页的连通，而网格则试图实现互联网上所有资源的全面连通，其中包括计算资源、存储资源、通信资源、软件资源、信息资源、知识资源等。
简单地讲，网格是把整个因特网整合成一台巨大的超级计算机，实现各种资源的全面共享。当然，网格并不一定非要这么大，也可以构造地区性的网格，如中关村科技园区网格、企事业内部网格、局域网网格，甚至家族网格和个人网格等等。网格根本的特征不是它的规模，而面是资源共享，消除资源孤岛。
最“正统”的网格研究起源于美国政府过去十年来资助的高性能计算机科研项目。这类研究的目标是将跨地域的多台高性能计算机、大型数据库、贵重科研设备（电子显微镜、雷达阵列、粒子加速器、天文望远镜等等）、通信设备、可视化设备和各种传感器等整合成一个巨大的超级计算机系统，支持科学计算和科学研究。这方面的代表性研究工作包括美国国家科学基金资助的NPACI、“国家技术网络”（NTG）、分布式万亿次级计算设施（DTF），美国能源部的ASCI Grid，以及欧盟的Data Grid等。
作为一种新技术，目前研究人员对网格研究重点和内容的认识也不尽相同。有人把网格看成是未来互联网技术，称为“下一代因特网”、“Internet2”、“下一代Web”等；还有一类研究的侧重点是智能信息处理，它关注的是如何消除信息孤岛和知识孤岛，实现信息资源和知识资源的智能共享，常见的名词包括语义（Semantic Web）、知识管理（Knowledge Management）、知识本体（Ontology）、智能主体（Agents）、信息网格、知识网格、一体化智能信息平台等；企业界的研究大多集中尽量利用现有的Internet/Web技术，将因特网上的资源整合成一台超级服务器，有效地提供内容服务、计算服务、存储服务、交易服务、内容分发（Contents Delivery）、电子服务（e-service）、实时企业计算（Real-Time Enterprise Computing，简称RTEC）、分布式计算、Peer-to-peer Computing、万维网服务（Web Services）等名词都属于这一范畴。
企业界的网格相关研究开发工作中，最重要的就是Web服务。目前，一些业界巨头已经就几个底层标准协议达成共识，包括XML、SOAP、WSDL、UDDI等。与“正统”的网格研究不同，Web服务的重点是产品开发，其相关产品可望在今明两年在市场上开始普及。

作者：（中国科学院计算机所所长李国杰院士）

分析：什么是网格 它会产生20万亿的产业吗

《计算机世界》记者 高丽华 周蓉蓉

当产业界和学术界都在为网格而痴狂的时候，国内大多数计算机用户却对“网格”为何物都“真的不知道”，不少人甚至前所未闻。摆在中国IT产业面前的一个现实是，有着“突破性创新”和巨大商业前景的网格技术，在全球范围还处于起步阶段，大家的水平都差不多。为此，无论用户还是厂商，都不应当满足于已经熟悉了的“网络”，还应当关注“网
络”前头的“网格”。

11月8日，由中国人民大学信息学院主办、微软亚洲研究院协办的“网格主题日”研讨会上，一位用户代表上台说的第一句话就是“会前有人问我网格是怎么回事，我说我不知道，真的不知道”。台下顿时笑声一片。

这并非个别现象。在记者就网格计算(Grid Computing)进行采访的时候，发现相当多用户都“真的不知道”网格为何物。即或听说过这个概念的，也往往想当然地把它划进“高精尖”设备和精英业务的行列，与自己既无缘也不相干。一些媒体对网格的解释也“模模糊糊”，语焉不详，甚至说法不一。

与此形成鲜明对照的是， IT专家和厂商们说起网格来却激情燃烧、如数家珍、成胸在握。他们称网格是继Internet和Web之后的第三次信息技术浪潮，它的兴起将再次改写计算机应用的历史。有的还信誓旦旦，说这一变革是近在咫尺的事情，网格计算在2004～2005年就将形成气候。

如果情况真如专家们所说的那样，那么上述两支队伍——用户队伍和专家厂商队伍——就到了需要交流和碰撞的时候了，因为“网格最后是用户的，是由用户来决定的，不是由厂商来决定的”(中科院李国杰院士)。这种交流对用户队伍而言，将是一种“启蒙”和“激发”;对专家厂商队伍而言，则是实现网格产业化的必经之途。只有二者联起手来，才可能迎来中国网格发展的真正商机。

何为网格？

有趣的是，即便那些热切谈论着“上网”行将被“上网格”所取代的专家们，谈起“网格”这个问题来也缺少统一的“话语”。

接受采访的专家中，有说网格是一种技术的，有说网格是一种标准的，有说网格是一种方法(实现资源共享的方法)的，有说网格是一种中间件的，还有说网格是一种高级计算的……不一而足。专家们尚且如此，用户们对此“说不清楚”，自然更是情有可原的事情了。

推动中国国家网格(China National Grid，简称CNGrid)的“863计划高性能计算机及其核心软件专项”组成员钱德沛教授就此认为，出现这种“混乱”并非坏事，也没什么可奇怪的。一方面，网格毕竟还是个成长中的事物，对它的认识尚需假以时日；另一方面，对于复杂的事物本来就可以从不同角度去审视，很难说哪一种看法绝对正确或错误。

问题或许可以倒过来：不说网格“是什么”，而说网格“不是什么”，或“不只是什么”。

钱德沛认为，把网格归结为一种标准或一种方法，至少是不全面的。与网络一样，网格作为一种资源共享的工具当然离不开标准，但网格本身却不宜定义为标准。比较起来，把网格看做一种如同水厂和电网那样的基础设施更为恰当——只不过网格是一种“无形的”信息基础设施而已。

具体说来，网格计算是利用互联网把分散在不同地理位置上的多个计算资源，通过逻辑关系组成一台“虚拟的超级计算机”。这台机器把每一台参与其中的、包括个人电脑在内的计算机都作为自己的一个“结点”，成千上万个这样的“结点”并联起来，就组成了“一张有超级计算能力的网格”。而每一位将自己的计算机连接到网格上的用户，也就“拥有了”这架超级计算机，可以随时随地调用其中的计算和信息资源，在获得一体化信息服务的同时，最大程度地实现资源共享。

如果认可上述看法，那么剩下的问题就是“网格”与“网络”有何区别了。因为“网络”已经成功地实现了计算机的联结和信息资源的共享，何须再上“网格”呢？

对此，中科院计算所副所长及“863计划高性能计算机及其核心软件专项”组成员徐志伟研究员的解释是：同是实现资源共享，“网格”与传统的“网络”完全不在一个层次上。“‘网络’实现了计算机硬件的连通，‘Web’实现了网页的连通，而‘网格’则将在应用层面上实现所有资源的全面连通，包括计算、存储、软件、数据、信息、知识，甚至还包括仪器设备和人才”。而且，“Web只能对HTML文件进行一致性的访问，网格却可以对所有资源进行柔性和高性能的访问，即时地创建强大的虚拟计算环境”。这是传统互联网无法比拟的。

举例来说，在传统互联网环境下，你要访问一个服务器或网站，必须知道路径才行。网格访问就不必顾及计算机在哪儿，也不用管是谁的计算机，你只要遵守协议，网格会把你需要的一切资源调到你面前，“就像用电，只要你的保险丝足够粗，你想用电做什么都可以”。如果你的计算机速度不够快或存储空间不够大，网格还会自动调资源，这意味着，你在网格上完全可以通过一台个人电脑终端，处理一批来自太空探索的海量数据。当然，“如果你的笔记本电脑的相关资源闲着，也有可能被别人调用”。

这种情形或许可以借用一家保险公司的广告语来描述：“平日注入一滴水，用时拥有太平洋”。

中科院计算所研究员、国家智能计算机研究开发中心主任孙凝晖谈及“网格”与“网络”的区别时，还打了个形象的比方，说“网络”环境下的计算机好比小电站，家家户户都有一台，杂乱无序且浪费严重，电力还难以集中使用。“网格”则好比大家共用一个电站，这个电站可以是全世界建一个，也可以是一个国家建一个，一个地区建一个或一个企业甚至个人建一个。与家家户户搞小电站的传统网络相比，网格最大的长处是集中有序，全面流通，可以最大限度地节省资源，提供多元信息服务。

当然，在此意义上，网格也可以说是全新的互联网，或“下一代的互联网”(IBM网格计划领导人Wladawsky-Berger语)。

后技术时代的平民应用

曾经担任过美国总统信息技术顾问委员会主席的Wladawsky-Berger，把行将到来的“网格时代”称为计算机技术的“广泛使用期”，相比之下，“网络时代”仅仅被看做是计算机技术的“公众认识期”。

不管确切与否，这种看法至少可以给我们一个启示，那就是被不少用户视为“高精尖”设备和“专业级”应用的网格技术，其实是一种最平民化的信息技术，而不可能是一种“塔尖上”的应用。当我们说网格可以连通每一台个人电脑的时候，意味着“高精尖”技术必须隐居后台，对用户而言的“后技术时代”也就到来了。

“网格最终应该是一种公共事业”——由网格应用服务商提供服务，这种服务与电话、电力、水、煤气并列，被称为“第五公用设施”——IBM中国研究及开发部总经理王玮博士如是说。

这个“公用设施”的第一大好处，是节省资源。

中科院高能所研究员许榕生举例说，当今世界大约有4亿台个人电脑，它们在大部分时间里是闲置的。假如能发明一种技术，自动搜索到这些电脑并将它们并联起来，由此形成的计算能力将会超过许多超级巨型机。“网格计算”就是这样一种技术。目前已有数百万台个人电脑加入到网格计算的行列，每天所形成的计算能力大约相当于数千台个人电脑满负荷地工作一年。

另有资料显示，目前我们的宽带利用率只有5%，软件也是5%，服务器是20%。一方面强调要降低成本，一方面却又是资源的巨大浪费。网格恰恰可以解决这个矛盾。

Sun(中国)公司客户经理蔡永介绍了一个网格应用的案例：福特公司要求它的IT部门既要保证高标准的计算能力，还要全面削减成本费用。可对于汽车设计中的有限元分析、流体动力学分析和试验设计仿真这类需要极高运算能力的应用环境来说，降低成本是极为困难的事情。采用了Sun ONE Grid Engine(网格引擎)软件之后，问题迎刃而解：白天让工作站中的一部分CPU用于交互作业，一部分用于计算作业，而在夜间和周末将所有的CPU都用于计算作业。福特工程师们只要通过原本熟悉的网络界面就可以把自己的计算任务提交给网格计算引擎软件，再由网格引擎软件自动把计算任务分配给空闲的计算机。只要在整个网格中还有空闲的计算资源，系统性能就不会感到明显降低。

对这种节省资源的好处，VeryE.com首席执行官张向宁描绘说，原始社会，大家都得出去打猎，打多少吃多少。社会发展以后，专门有人种粮食了，就不必每个人都去打猎了，你花钱就能买到粮食。而现在超市与便利店就在你家门口，你连粮食也不必储存了，随时可以到超市买，吃多少买多少。搞室内装修也是这个道理，你也没有必要为了装几间房子而专门养一个装修队，临时雇几个人就够了。所以对企业IT应用来说，有了网格后，实在没有必要再另建一套“自己的”IT系统，那样做既要养一批人，还得顾及系统的升级换代，“最经济的办法就是租，就是雇”。张表示他将来不会去做网格服务商，但他绝对会成为一个网格服务的用户。

第二个好处，是进行分布式计算。

网格是一种分布式计算模式，这种模式可获得负载平衡，避免网络的拥堵和宕机，把数据分别存储，还可容错容灾，就近服务。

据IBM大中华区网格计算总监朱明介绍，美国的医疗网格设在宾夕法利亚大学，它可将X光照片等医疗文件放在网格上，供1000多家医院共享。因为涉及到海量数据，所以这些数据都是分布存储，调用起来也很方便，通常几秒种即可获得病人当前与历史的全部诊断记录，从而将网格的力量用在每一个病人身上。Butterfly.net的在线游戏也借助网格技术来增强可靠性，在游戏用户数量剧增的情况下，可以通过网格实现计算能力和存储能力的自动配置，游戏总也不会宕机。

第三个好处，是打破信息孤岛，实现信息的多元一体化服务。

王玮博士举例说，如果我对某只股票感兴趣，那么我可以告诉计算机系统并对相应操作给出条件，条件符合时就通知我。如果股票的价格达到了一定的数值，传统的计算系统只会告诉你这只股票的市值，而网格系统则可以告诉你现在持有多少股，买进价是多少，建议购买还是卖出等等。总之，这样的网格应用“能够知道你所有的相关历史信息，并给出建议”。这就是打破信息孤岛，实现多元信息共享带给你的好处。

这一功能尤其为跨国公司所看好，因为它所创造的异地协同工作的信息环境，可以方便地把跨国公司遍布全球的分支机构组织起来。

孙凝晖接受采访时还表示，网格极有可能会成为解决信息安全的一个突破口：因为现在的网络安全措施基本是一种被动的防御，你无法知道黑客在什么位置，他用的是哪台计算机。而网格是一种“主动式的按需服务”，用户必须首先确定自己的身份才能获得服务，如同我们现在用的手机和有线电视，用户的身份与位置都可以查得到。这种模式对防范黑客肯定是有效的。

徐志伟认为，网格计算的普及将把我们带入信息技术的“后技术时代”(post-technology stage)，目前我们正处在从互联网(Internet与Web)时代向网格的按需计算时代演化的过程中，届时每个人都可以把自己装进网格，享受网格带来的好处。

20万亿美元的产业？

谈及网格技术的前景时，人们最津津乐道的无疑是美国《福布斯》杂志的下列预测：网格技术将在2004年至2005年出现一个高峰，推动信息产业市场的持续高速发展，在2020年将产生一个年产值为20万亿美元的大产业。

但至少在目前，“网格还不是一个已经成熟的、有定论的技术”(徐志伟)。处于幼稚期的新技术固然最能给人以希望，可要预测十几年以后的事情，毕竟有些勉为其难了，现实中虎头蛇尾的技术并非个别。

不过，在不少人心目中，网格应该是个例外。首先，网格已经有了10多年的历史。12年前的分布式计算可以说就是网格的雏形(最初的分布式计算只是把一个任务分配给不同的CPU去做而已)，网格的概念在相关厂商和专家的圈子里也已热了两三年。

其次，一些发达国家和跨国公司已为此投下了巨资。IBM公司2001年就宣布投资40亿美元大规模进入网格计算领域，研制每秒13.6万亿次超级网络计算机;最近又宣布投入100亿美元，启动“按需计算”计划。日本文部科学省2002年5月决定投资700亿日元开发超大型网格计算机。相关的设备和软件技术也已经接受了一定范围的市场检验。

第三，人们对信息技术变革有信心。个人电脑和网络等意想不到的迅速崛起和大行其道，已经为这种信心奠定了基础。尼葛洛庞帝关于信息技术的发展“会超过我们最大胆的想象”的名言，可以看做是对这种信心的激情归纳。

的确，计算机技术的几次大的变革，都近乎于传奇甚至神奇。最早的时候，你想使用计算机，必须坐到大机房的终端前；有了网络后，你可以在家里使用了；有了Java等跨平台工具，你不再需要特定的机器和系统来支持……应用模式就在这样的演变中发生着天翻地覆的变化。IBM最早的大型机不存在通信交流问题，只供一个用户使用，今天却需要通过TCP/IP协议供上百人使用。数据库也一样，早期的数据库不可以共享，有了互联网之后才出现了共享数据库。网格计算就是随着这些变化而出现和发展的。王玮博士接受采访时说，既然曾预言“全世界大概只需要5台计算机”的IBM创始人Thomas Watson、预言“人们没有理由在家里需要计算机的”的Digital总裁Ken Olson、预言“640K应该是对任何人都足够了”的微软创始人Bill Gates都成了笑料，网格今后的发展“超过我们最大胆的想象”，当然也是可以预期的事情。

第四，是人们对一台推动世界经济发展的新引擎的需要。在一个信息技术大行其道的时代，这个引擎为什么不可以是正在崛起的网格技术呢？

网格最早形成气候是在高性能计算机领域，因为高性能计算机资源最稀缺，一般的企业用户现在只是刚刚发现。Platform亚太区副总裁郑志说，今天不仅有计算网格，还有数据网格、信息网格、GIS网格、基因网格……随着应用潜力的挖掘，还会有更多的网格冒出来。

Platform公司亚太区技术总监张福波博士和国家智能计算机研究开发中心主任孙凝晖告诉记者，网格技术不是排它性的，涉足网格应用无须从零开始，只要把网格标准与现有的应用资源结合起来就够了。譬如网格标准与高性能计算机结合会产生高性能计算机的核心技术，与中间件结合会产生中间件的核心技术，与应用软件结合又会产生应用软件的核心技术，如此等等。“与网格结合的东西越多，可供共享的资源也越多。”

随着网格向每一个人走近，人们对它所可能承担的推动世界经济发展的引擎作用也越来越看重，这是最自然不过的事情。

不过，作为一种尚不成熟的技术，网格的发展还存在障碍。钱德沛认为主要是标准问题——虽然有了国际公认的OGSA网格标准，但还只是一个大框架，相关的产品也不够丰富，用户和厂商的理解和观念也有许多分歧。钱德沛就此认为，网格较大规模的应用起码是3年以后的事情，说2004到2005会形成气候，那是过于乐观了。

“中国的网格活了”

这是IDG一篇文章的标题。发表于10月14日的这篇文章介绍，中国将建成世界最大的教育网格。

国内对网格的研究始于2000年，与国外相差几年的时间。但总体看，网格的研发在全球仍处于起步阶段，美国的医疗网格、英国的国家网格与中国的教育网格和国家863网格性质相似，都是研究性网格。“应该说大家的水平都差不多，这也正是中国的一个机会”。 王玮博士如是说。

而且中国虽然起步较晚，但由于政府的高度重视，“自上而下”的进展并不慢。有国内专家评论，网格计算一年前还有点遥远，现在感觉离我们越来越近了，“已经能用它来做些事情了”。

2002年6月，我国政府在“863”计划中设立了网格专项：研制中国国家网格。总体目标是研制一台每秒4万亿次运算能力、面向网格的高性能计算机；建设一个具有5万至7万亿次聚合计算能力的高性能计算环境；开发一套具有自主知识产权的网格软件；建设2至3个事关国计民生的应用网格；形成若干网格技术的国家标准，参与制定国际标准；培养一批高素质的网格研究和应用人才。

与此同时，联想和中科院计算所分别推出了深腾6800高性能计算机和曙光4000A超级服务器；地质、气象、航空、基因、森林资源与林业生态等七大行业的应用网格项目建设先后启动；建成了中科院、上海、清华大学等7个网格结点；中科院计算所围绕网格路由器、网格操作系统、工具软件包、信息网格平台、知识网格以及安全系统进行系列研发，形成了“织女星网格”品牌；联想推出了“关联应用”的网格发展战略，已有部分产品面世。

最有气候的是中国教育网格。这项“迄今世界上最大的教育网格”由12所大学联合推出，可实现全国100所重点大学资源共享。工程建成后将大大简化和方便全国教育系统的资源配置，应用将涵盖生命科学、图像处理、远程教育等众多领域。

钱德沛和张福波认为发展网格产业从教育抓起是非常明智的一步，因为网格发展的基础是人才。“不能说目前的教育网格完全是实验性的，因为这个网格已经让师生共享到了全国校园网的资源，它还让师生在使用网格中熟悉了网格，实现了培养网格人才的目的。” IBM朱明也认为教育网格“部分地进入了实用阶段”，如清华大学的生命计算应用、北京大学的教育课件，“虽然是科研项目，但实际上已经有很多人在受益了”。

政府推动网格应用方面，走在最前面的城市是上海。11月5日在上海市政府主办的“数字城市与城市网格”论坛上，上海宣布启动“城市网格”建设以整合全市的信息资源，消除信息孤岛，实现资源共享与协同工作，推动全市信息化再上一个台阶。朱明评价“上海是全球范围内第一个在政府报告中将网格计算纳入城市发展规划的有远见政府”。

国内目前存在的问题是厂商和企业用户行动相对缓慢。据介绍，推动网格计算最积极的IBM非常希望与中国厂商合作，响应者却不多。国内网格软件开发力量薄弱，服务器厂商也还没有把网格当做一个主攻方向。相比较而言，应用面的研发要好一些。

Sun公司的蔡永告诉记者，国内企业用户使用网格产品的很少，目前Sun的网格引擎软件的用户大都是国外企业，国内用户则全是外企。“其实国内企业也应该有这方面的需求，只是观念上滞后，还停留在‘什么都要自己有’的阶段上”。

据徐志伟研究员分析，网格认识上的误区在国内科技界也存在着，其中最糟糕的是“只习惯于跟踪”，缺乏“我们也是网格技术创造者”的强烈使命感，这会错过最佳创新时期。他呼吁“网格的关键创新阶段会出现在2003～2005年，我们一定要有危机感和紧迫感”。

新一轮洗牌

作为继网络之后计算机技术领域又一次“最重要的突破性创新”，网格计算必定会给IT应用带来“突破性变化”，并由此引发相关产业的新一轮洗牌——中国国家网格“863”计划专家组成员钱德沛说。

他认为，从用户角度来看，网格对资源共享模式的全新开发，将推动IT应用再上一个大的台阶。在“共享、协同、服务”的网格应用模式中，应用与服务的界限甚至会模糊起来：你在网格中得到了别人的服务，你自己的应用也会加入到网格中去，成为服务的一部分，你调用别人的东西，别人也能调用你的东西。这使得应用能够动态地自我复制，并在应用与服务的互动中成为“服务模块”，从而把应用与服务都推向一个更高的层次。

从厂商角度来看，网格这种“用电用水”式的服务机制与传统的IT服务机制也有很大差异，需要尽快调整主动适应。不用说，任何一次大的市场调整过程，都意味着厂商之间的新一轮角逐，新一轮洗牌。好在业界普遍认同“网格服务业的兴起会给厂商带来更多机会”的看法。Platform郑志认为“洗牌”过程中的机遇大于挑战，因为网格作为公用设施是分层次的：资源层、系统层、中间件层、应用层等，没有哪个厂商能够把网格技术全部覆盖，市场空间和合作机会都增大了许多。

目前看，IBM是这一轮竞争中表现最为积极的一家，也是少有的能够实际地为网格计算提供解决方案的商家之一。Sun、惠普、甲骨文、戴尔、SGI、Cray等厂商也纷纷加入到推广网格计算的行列中来。IBM的合作伙伴Platform则把自己定位于网格基础软件与系统开发商，声称“我们希望别人踩在我们的肩膀上往前走”(Platform张福波称)。

联想等国内厂商的态度也相当积极。联想认为，在网格计算的世界标准还不成熟之前，网格对中国是一个重要的机遇，中国厂商在应用层面可做的事情很多。

众多力量中，微软的态度耐人寻味。尽管微软也是OGSA的成员之一，但微软认为自己的产品原本就可以实现网格的功能——所有基于Windows的平台都可以实现资源共享。

但IBM不这么看。IBM认为网格的价值是“实现不同平台、不同专有系统的互连互通”，而不仅仅是Windows。

这无疑是一种新的声音，一种与封闭系统对抗的声音。看来，围绕网格计算，已经隐约出现了两个阵营。这是否意味着，网格的出现将在开放与封闭两大阵营的对垒中，又辟出了一块抗衡的新阵地？

㈤ 网格计算是什么主要用来干什么

网格计算其实也就是我们经常接触到的——分布式计算的一个分支，只是另一个别名而已。而分布式计算是利用互联网上的计算机的 CPU 的闲置处理能力来解决大型计算问题的一种计算科学。
你要了解网格计算，首先就要知道什么是“网格”。在这里，我引用中国科学院计算技术研究所的所长、中国科学院院士李国杰的话：
网格是继传统因特网、Web之后的第三次互联网浪潮，可以称之为第三次因特网的应用。传统因特网实现了计算机硬件的连通，Web实现了网页的连通，而网格则试图实现互联网上所有资源的全面连通，其中包括计算资源、存储资源、通信资源、软件资源、信息资源、知识资源等。
简单地讲，网格是把整个因特网整合成一台巨大的超级计算机，实现各种资源的全面共享。当然，网格并不一定非要这么大，也可以构造地区性的网格，如中关村科技园区网格、企事业内部网格、局域网网格，甚至家族网格和个人网格等等。网格根本的特征不是它的规模，而面是资源共享，消除资源孤岛。
最“正统”的网格研究起源于美国政府过去十年来资助的高性能计算机科研项目。这类研究的目标是将跨地域的多台高性能计算机、大型数据库、贵重科研设备（电子显微镜、雷达阵列、粒子加速器、天文望远镜等等）、通信设备、可视化设备和各种传感器等整合成一个巨大的超级计算机系统，支持科学计算和科学研究。这方面的代表性研究工作包括美国国家科学基金资助的NPACI、“国家技术网络”（NTG）、分布式万亿次级计算设施（DTF），美国能源部的ASCI Grid，以及欧盟的Data Grid等。
作为一种新技术，目前研究人员对网格研究重点和内容的认识也不尽相同。有人把网格看成是未来互联网技术，称为“下一代因特网”、“Internet2”、“下一代Web”等；还有一类研究的侧重点是智能信息处理，它关注的是如何消除信息孤岛和知识孤岛，实现信息资源和知识资源的智能共享，常见的名词包括语义（Semantic Web）、知识管理（Knowledge Management）、知识本体（Ontology）、智能主体（Agents）、信息网格、知识网格、一体化智能信息平台等；企业界的研究大多集中尽量利用现有的Internet/Web技术，将因特网上的资源整合成一台超级服务器，有效地提供内容服务、计算服务、存储服务、交易服务、内容分发（Contents Delivery）、电子服务（e-service）、实时企业计算（Real-Time Enterprise Computing，简称RTEC）、分布式计算、Peer-to-peer Computing、万维网服务（Web Services）等名词都属于这一范畴。
企业界的网格相关研究开发工作中，最重要的就是Web服务。目前，一些业界巨头已经就几个底层标准协议达成共识，包括XML、SOAP、WSDL、UDDI等。与“正统”的网格研究不同，Web服务的重点是产品开发，其相关产品可望在今明两年在市场上开始普及。

㈥ 网格计算是什么意思

网络计算就是将一个计算量庞大的，一台或几台计算机无法在短时间内完成的工作，分解成若干个小的可以在一台计算机上短时间内完成的工作，通过网络发送到联网的计算机中，让联网的计算机都帮着进行计算，最后汇总得到结果。

㈦ 网格法的理论计算

用此法测定试件的位移和应变分布时，须分别拍摄试件在受载前后的网格图（图3a、3b），用负片测出网格交点在受载前后的坐标。根据各点受载前后的x、y坐标的差值，分别求出x方向和y方向的位移u和v的分布，再对坐标求导数，得出偏导数
，然后按下列公式分别求出各点在x方向和y方向的线应变,和角应变。

㈧ 关于网格遍历的算法

floodfill..说白了就是bfs

㈨ 如何用网格法计算土方量

开挖前按照10米或者5米、15米建立方格网，（方格网间距看你工程面积大小与监理业主协商），测量出每个方格网的高程，计算时候比如5米方格网，挖方量就是25平米乘以（四个角高程平均值-基础底标高高程），然后把每个方格网累计起来既可以了。也可以算出总面积乘以（所以点的高程-基础底标高高程）。当然，我这些说的前提是只有挖方，没有填方；若有填方就比较复杂了。再不明白，咨询我的qq：85703451

㈩ 什么是网格算法

网格化是解释流程中构造成图的比较重要的一步，算法种类也比较多。在SMT中就列出了许多种算法供选择，当然每种算法有自己的特点和适应性，所以在真正网格化操作时为了提高预测的精度需要选择合适的算法。如下为SMT中提供的几种算法简单对比。

Collocated Cokriging
协克里金算法
层位、断层、网格、XYZ数据、层段属性、钻井分层（较好用于井数据与地震属性匹配）

Cubic Spline
样条插值
三维的层位、网格、断层、XYZ数据

Flex Gridding
弹性网格化
层位、断层、网格、XYZ数据、层段属性、钻井分层

Gradient Projection
梯度投影
二维、三维的层位、网格、断层、等值线、XYZ数据（较好用于构造数据）

Inverse Distance to a Power
反距离加权
二维、三维的层位、网格、断层、等值线、XYZ数据、层段属性、钻井分层（较好用于速度成图）

Natural Neighbor
自然邻点插值
XYZ数据、层段属性、钻井分层（较好用于非地震类数据）

Ordinary Kriging
普通克里金插值
XYZ数据、层段属性、钻井分层（较好用于渗透率成图）

Simple Kriging
简单克里金插值
XYZ数据、层段属性、钻井分层（较好用于渗透率成图）

Universal Kriging
广义克里金
XYZ数据、层段属性、钻井分层（较好用于渗透率图件和有整体变化趋势的数据）

这里对两种算法做个介绍：

1、SMT8.2版本中新出现的Flex Gridding 弹性网格化算法

该算法利用差分方程系统原理，产生的网格节点处数值需要满足以下两种原则：

. 内插面与实际数据产生的趋势面一致或者很接近；

. 该面的RMS曲率值尽可能小。

如果在一个节点处应用每一种方程都计算差分的话，而且将邻近点都考虑在内的话，其结果会形成一个组合，但越远的点影响越弱、越不直接。因此，在计算时都假设邻近节点为常数，每个方程就会得到一个网格数值。如此重复应用于其它节点处。这样可以解决单个节点的问题，我们将方程称为“调和器”。该方法产生的曲率面会趋于最小，而且逼近实际数据。

由于每个节点在进行调和滤波计算时都需要一个局部的调和器，网格节点多时就会有许多次迭代计算过程。迭代次数差不多为N的e次方（N为数据列/行数）。因此初始网格一般时非常小的。

2、Collocated Cokriging 协克里金插值

协克里金插值与克里金算法原理基本一样，都是通过差异比较来计算网格数值，同时产生方差图，但是该方法假设事件都是多属性的，可以利用第二种协数据（如层位）辅助第一种主数据进行稀疏数据点（如井控制点）的内插。

协克里金插值利用第二种协数据指导主数据的网格化，可以提高克里金插值的准确性。该算法中断层可以参与运算。在使用时用稀疏数据（如井数据）作为主数据，另外一种密集分布数据作为协数据。

在具体计算中网格点处主数据有值的地方都用主数据的值，如果网格点处没有值时则用协数据作为辅助进行计算。并且会同时产生一个方差模型。

最终的协方差网格结果为主数据进行克里金插值，同时受协数据影响。

因此，如果主数据为密集分布的数据，计算产生的网格也会接近主数据。例如，数据中包括测井解释的孔隙度数据（稀疏分布），从地震属性中预测的伪孔隙度数据（密集分布）。数据单位是一致的，但来源可能不一样。

对于这种情况下协克里金插值就是一种很好的网格算法，还可以建立起振幅与孔隙度之间的关系。

在应用时有以下注意事项：

1）在主数据为稀疏分布，协数据伪密集分布时应用效果最好。

2）如果主数据与协数据之间有一定联系的话效果最好。

3）数据类型最好一致。