Pr-1st-1.1-m01-Slajd19: Różnice pomiędzy wersjami
Z Studia Informatyczne
Przejdź do nawigacjiPrzejdź do wyszukiwania
Nie podano opisu zmian |
Nie podano opisu zmian |
||
(Nie pokazano 1 pośredniej wersji utworzonej przez tego samego użytkownika) | |||
Linia 1: | Linia 1: | ||
==Klasy | ==Klasy zastosowań== | ||
[[Image:pr-1st-1.1-m01-Slajd19.png|Klasy | [[Image:pr-1st-1.1-m01-Slajd19.png|Klasy zastosowań]] | ||
Wyróżniamy następujące klasy zastosowań | |||
* Aplikacje wykorzystujące przetwarzanie rozproszone na wielu jednostkach obliczeniowych (ang. ''distributed supercomputing''): bardzo duże i skomplikowane obliczeniowo problemy, wymagające dużej mocy CPU, pamięci, itd. ... | |||
* Aplikacje wymagające dużej przepustowości (ang. ''high throughput''): technika wykorzystywania zasobów, które są dostępne w celu zwiększenia przepustowości | |||
* Aplikacje „na żądanie” (ang. ''on demand''): zdalne zasoby zintegrowane z lokalnym przetwarzaniem, często przez ograniczony okres czasu | |||
* Aplikacje intensywnie przetwarzające dane (ang. ''data intensive''): synteza nowych informacji z dużych wolumenów danych pochodzących z różnych źródeł | |||
* Aplikacje umożliwiające współpracę (ang. ''collaborative''): wspieranie pracy grupowej umożliwiającej szybsze osiągnięcie założonych celów badawczych. | |||
[[pr-1st-1.1-m01-Slajd18 | << Poprzedni slajd]] | [[pr-1st-1.1-m01-toc|Spis | |||
[[pr-1st-1.1-m01-Slajd18 | << Poprzedni slajd]] | [[pr-1st-1.1-m01-toc|Spis treści ]] | [[pr-1st-1.1-m01-Slajd20 | Następny slajd >>]] |
Aktualna wersja na dzień 18:02, 1 wrz 2006
Klasy zastosowań
Wyróżniamy następujące klasy zastosowań
- Aplikacje wykorzystujące przetwarzanie rozproszone na wielu jednostkach obliczeniowych (ang. distributed supercomputing): bardzo duże i skomplikowane obliczeniowo problemy, wymagające dużej mocy CPU, pamięci, itd. ...
- Aplikacje wymagające dużej przepustowości (ang. high throughput): technika wykorzystywania zasobów, które są dostępne w celu zwiększenia przepustowości
- Aplikacje „na żądanie” (ang. on demand): zdalne zasoby zintegrowane z lokalnym przetwarzaniem, często przez ograniczony okres czasu
- Aplikacje intensywnie przetwarzające dane (ang. data intensive): synteza nowych informacji z dużych wolumenów danych pochodzących z różnych źródeł
- Aplikacje umożliwiające współpracę (ang. collaborative): wspieranie pracy grupowej umożliwiającej szybsze osiągnięcie założonych celów badawczych.