计算

什么是计算？

计算基础包括：

• CPU（中央处理器）架构和功能：CPU 是计算机的核心组件，负责执行指令和计算。它由控制单元、算数逻辑单元 (ALU)、寄存器和高速缓存等元件组成。要想了解 CPU 如何处理指令、执行计算，需要先了解 CPU 的架构和功能。
• 指令执行和处理阶段：指令执行和处理步骤：指令是发送给计算机的指示，其会告知计算机执行哪些操作。指令执行过程往往涵盖很多步骤，如获取、解码、执行和存储结果。这些步骤可确保计算机准确、有效地理解指令并执行必要操作。

• 内存层次结构和存储系统：内存层次结构是指计算机中的内存排列，由缓存、主内存 (RAM) 和辅助存储设备（如硬盘或固态硬盘）等多个层组成。由于不同等级的内存速度和容量不同，因此，只有了解内存层次和存储系统，才能优化数据访问和存储。

先了解这些原理，才能了解计算机如何处理信息、执行命令、存储数据和检索数据。它们是计算的基石。

计算技术和范式包括一系列用于执行计算的方法和模型。以下是部分示例：

• 传统计算模型包含单线程处理（指令按顺序执行）和多核处理器支持的多线程处理（并行处理指令）。对称多处理 (SMP) 涉及多个处理器或内核协同工作，通过同时执行任务提升性能。
• 并行和分布性计算包括同时处理多个数据的 SIMD 架构和在不同数据集上执行不同指令的 MIMD 架构。群集计算通过连接多个计算机提升计算能力，而网格计算则通过连接分布的资源创建虚拟超级计算机。

• 高性能计算 (HPC) 包括用于解决问题的超级计算机和群集、用于高效计算的加速器（如 GPU 和 FPGA）和新兴量子计算领域，量子计算可利用量子力学以比常规计算机更快的速度解决问题。

这些计算技术和范式提供了多种方式来提升计算能力、改进性能，应对复杂的计算挑战。

物联网 (IoT) 中的“计算”是指物联网设备和系统的计算能力和处理能力。以下是物联网计算的重要方面：

• 物联网设备中的嵌入式系统是资源有限的专用计算设备，针对低功耗环境中的特定任务进行了优化。

• 物联网中的边缘计算可使计算能力更接近设备，支持本地处理、减少延迟，并克服带宽和隐私方面的挑战。

• 物联网通常要结合边缘与云计算，边缘设备负责本地处理，而云资源则负责为存储、计算和分析提供可扩展性。

通过边缘和云计算的结合，可以满足物联网部署的计算需求，进行集成处理、数据分析和决策。

HPE 提供丰富多样的解决方案来满足各类企业需求，同时提供尖端技术、可扩展性和安全性。以下是 HPE 的主要计算解决方案：

• HPE ProLiant 服务器：这款行业领先、适应性强且安全的服务器支持多种工作负载，可扩展性和可靠性俱佳。HPE ProLiant 服务器通过加强管理优化小型公司和大型数据中心的性能。
• HPE Superdome Flex：提供关键业务任务所需的高性能计算。HPE Superdome Flex 可以利用其纵向和横向扩展功能处理金融、医疗保健和研究领域的复杂计算任务。
• HPE Apollo：HPE Apollo 解决方案为 HPC 和大数据提供高效节能的可扩展基础设施。科学研究、AI 和机器学习对处理能力要求非常高，因此这些系统非常出色。
• HPE Edgeline：HPE 边缘计算解决方案通过在更接近数据源的位置执行计算来实现实时分析和决策。这些设备非常适合物联网、工业和边缘 AI 应用。
• HPE GreenLake：HPE GreenLake 为本地环境提供即用即付的云服务，这样，公司便能够有效地增加计算资源，同时掌控数据和基础设施。
• HPE SimpliVity：一种简单的超融合基础设施架构，融合了计算、存储和网络。HPE SimpliVity 通过提升数据经济性、可扩展性和管理能力，简化 IT 并加速创新。
• HPE Moonshot：适用于高性能计算、云和数据中心应用的高效节能、可扩展服务器平台。对于大型并行处理组织，HPE Moonshot 提供了出色的计算能力密度。
• HPE AI 和 ML 可扩展计算解决方案：HPE Machine Learning Operations (MLOps) 适用于要求苛刻的 AI 工作负载。这些基于 GPU 的计算解决方案加速了 AI 模型训练和推理，帮助组织借助 AI 进行变革。

企业可以选择 HPE 的各种计算产品来满足当前和未来的需求。HPE 计算解决方案为高性能计算、边缘计算以及可扩展的 AI 和大数据基础设施提供动力、安全性和灵活性。