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Archive for the '计算科学' Category

Computer model hints at how opinions evolve

Wednesday, March 14th, 2007

A computer model of the way opinions evolve in social networks has shown why two groups holding opposing views can quickly become reconciled or remain at odds.

The key, say European researchers, is how strongly the groups communicate with each other. The work could explain how language differences persist across geographic boundaries and how political thought can quickly become polarized.

To model the evolution of opinions, researchers led by physicist Renaud Lambiotte of the University of Liege in Belgium imagined two groups, initially isolated, whose members gradually begin to talk to members of the other group.

They supposed for simplicity that individuals hold one of two opinions, assigned randomly at the start. People then change their views by a “majority rule” – each person tends to adopt the opinion that is held by a majority of those with whom they are linked in the social network.

Solving their model mathematically, the authors found that when the two groups were isolated or nearly isolated, people within each group quickly came to share one opinion but the groups were as likely to agree as disagree with each other.

Tipping point

As Lambiotte and colleagues began adding social links between the groups. But they found no change, at first. The two groups continued to form opinions independently.

But rather than a gradual increase in the way opinions “leak” from one group to the other as more connections are added, the researchers found a surprise when the number of links between the groups reached a precise threshold. Suddenly, the final opinions of the two groups were always identical. Even a few extra links between groups were enough to “tip” their final opinions from a state of full polarization to full agreement.

“We didn’t expect such an abrupt transition,” says Lambiotte. “It implies that even a small change in network structure can lead to drastic consequences.”

Political poles

Lambiotte and colleagues suggest the results may help to explain why polarized communities can suddenly emerge rather than gradually appear. In the US, for example, researchers have noted an extreme and persisting polarization among bloggers expressing either Democratic or Republican political views. If most bloggers tend to read only those who agree with them, Lambiotte points out, groups associated with these differing positions can easily persist.

The work may also help explain why languages remain distinct across geographic borders rather than merging into a common tongue. The researchers argue that the same dynamic may preserve differences across boundaries where communications links are weak.

It may also help to account for the existence of small communities who use products different from the majority, such as Mac users in the graphic arts, Lambiotte suggests. But the model hints that the existence of these communities may be tenuous because even a small amount of interconnection could lead to their blending back into the majority.

The researchers hope to make more realistic models in the future, going beyond binary opinions and the strict majority rule. “There are still plenty of open questions,” says Marcel Ausloos, Lambiotte’s colleague at the University of Liege. “But we think the basic process is likely to remain the same.”

以下是参考译文(根据材料0605 40631143的翻译修改而成):

社会性网络解释观点的演化

为何持对立观点的两群人可以在短时间内意见统一或依然保持分立?一个基于观点在社会性网络中演化的计算机模型解释了其中的原因。

欧洲研究人员称,这里的关键是人群间交流的强度。这项成果可以解释语言差异是如何由地理界线而保持的,以及政治思想是如何在短时间内变得两极分立。

为了模拟观念的转变过程,由比利时国王大学(the University of Liege)物理学家Renaud Lambiotte领导的研究人员设想了最初相互隔离的两群人,其中的成员逐渐地开始进行和另一群成员的交流。

为了简化实验,他们假设每人起初均随机地被指定持两种观点之一。接下来人们按一个“多数决定原则”交换意见——每人都倾向于接受他们在社交网络中接触的人们中多数人的意见。

用数学方法分析模型时,研究人员发现当两群人是隔离的或近乎隔离时,每群人会很快地持有共同的观点,但是两组之间观点的一致与否却不一定。

临界点

随后Lambiotte及其同事开始在两群人之间增加社交联系。起初,他们并没有发生变化,这两群人依然互相独立地形成观点。

但令研究人员惊讶的是,两群人的观点并未随着其间联系的增多(观点的渗透)而逐渐趋同,而是在最终联系的数量达到某一特定的极限后,突然达成共识。甚至仅在两组间增加几个联系就足以将他们的最终观点由完全分立的状态颠覆至完全统一。

Lambiotte称:“我们没料到会有如此突然的转变。这表明社交网络中哪怕很小的改变都能得到极其不同的结果。”

政治民意

Lambiotte及其同事认为这一结果可以解释对立的政体为何能突然产生而非逐渐出现的原因。以美国为例,研究者们注意到网志作者们中代表民主党或共和 党观点的极端、持续两极对立的现象。Lambiotte指出,如果大多数网志作者倾向于仅阅读与其观点相同的文章时,与此两种不同观点相关的群体很容易持 续存在下去。

此项成果还可以解释为何在地理边缘的两侧语言可以保持截然不同的状态而非融为相同的语言。研究者们推断,同样的原因可以使交流沟通较弱的地区边界两侧保持差异。

Lambiott指出这项研究还有助于解释那些与大多数人使用不同物品的小团体的存在,比如创意工作者中Mac(苹果电脑)的使用者。但模型也揭示,这类团体的存在可能是十分脆弱的,因为仅仅很少的相互联系就能导致他们融合到大多数中去。

研究人员希望能在将来作出超越二元观点和严格“少数服从多数原则”的更加具有现实意义的模型。“仍有许多悬而未决的问题,”Lambiotte在国王大学的同事Marcel Ausloos说,“但我们认为基本的研究步骤将保持不变。”

注:在互联网上力挺百度和鄙视百度的博客们也是这样的例子,他们都倾向于阅读和自己观点相同博主的文章。

作者:Mark Buchanan, 原文网址
该研究发表在: Physical Review E (DOI: 10.1103/PhysRevE.75.030101)

小世界现象和分散式搜索

Saturday, March 10th, 2007

所 谓小世界现象,或称“六度分离(six degrees of separation)”,是社会网络(social networks)中的基本问题,即每个人只需要很少的中间人(平均6个)就可以和全世界的人建立起联系。在这一理论中, 每个人可看作是图(graph)的节点,并有大量路径连接着他们,相连接的节点表示互相认识的人。这是一个涉及社会学,数学和计算科学问题的多学科交叉问 题。该问题源于社会心理学家Stanley Milgram上世纪60年代作的实验:“追踪美国社交网络中的最短路径”。他要求每个参与者寄信给一个住在波士顿附近的“目标人物”,规定每个参与者只 能转发给一个他们认识的人。Milgram发现完整的链平均长度为6个人。那么为什么社会网络中只包含了如此短的路径呢?

图1.带有单个随机连接的二维格点网络
图1.带有单个随机连接的二维格点网络

最近,应用数学家Duncan Watts和Steve Strogatz提出利用小世界性质(small-world property)来研究网络:一个高度聚集的包含了“局部连接”节点的子网,连同一些随机的有助于产生短路径的长距离无规连接(random long-range shortcuts)。除了对社会、技术和生物网络的唯象研究(empirical studies),Watts和Strogatz还考虑了以下简单模型系统:以一个d维格点网络开始(d-dimensional lattice network),给每个节点添加一些少量随机长距离连接,把它们连接到随机选择的一些终点上。这样构建的网络将会有局域聚集(local clustering)现象及短的路径,如同现实世界中发现的大多数网络一样。(图1,2)


图2. 带有多个随机连接的二维格点网格(Watts-Strogatz模型)

Milgram 的研究有两大发现,社交网络中短路径的存在仅是其一,其二是社会中的人们,他们仅知道自己认识的人,就能很快地把信件转发到任何远方目标。用计算术语来 讲,就是关于路由算法(routing algorithm)的效率问题,这一算法可完全依靠本地信息来找到到达目的地的有效路径。这一分散路由方案也有力地揭示了社会网络中一些潜在的惊人特 点。

模拟小世界现象的这一特点向人们提出了进一步的挑战:我们能找到可以证明Milgram式分散路由生成的短路径的模型系统吗?对 Watts-Strogatz模型及其变量的数学分析结果令人惊讶。首先,在一个带均匀随机连接(uniformly random shortcuts)的d-维网络中,没有找到关于搜索短路径的分散算法;第二,这是一个具体的例子,在网络中存在着短路径,但本地信息不足以构建这些路 径。

然而,更进一步研究,我们发现对Watts-Strogatz模型做一些微小改动就会使搜索更有效:不是均匀地加入长距离连接,而是 按某种分布率在网络结点间添加连接,即让在d-维空间中节点连接的几率随距离的增大以d次幂衰减。实际上,随距离的d-次幂几率衰减统一了所有距离的“尺 度”——与一个节点距离为1 - 10节点构成连接的数目大致和它与距离为10 - 100,100 - 1000等的节点构成连接的数目一样(图3)。


图3. 按d次幂衰减带有多个不同距离的随机连接生成的结点

在 互联网的点对点(P2P)文件共享系统中,这一利用连接几率随距离衰减的连接方式能够建立搜索得到了证明。在P2P中,文件内容需要通过一个节点以分散方 式检索另一节点。换句话说,结点执行搜索协议时就像是在参与Milgram的实验——令人惊奇地说明了在计算和社会科学中传递信息的方式。在计算世界里, 数学模型被转换为简易的设计原则。

作者Jon Kleinberg是康奈尔大学计算机系的副教授。(young译于2004年4月21日

原文The Small-World Phenomenon and Decentralized Search

网络计算预测全球气温升高

Saturday, March 10th, 2007

climategraphs.jpg迄今为止规模最大的气候模拟提出警告,未来气温可能会升高11℃。该项研究发表于最近的自然杂志(Nature)上。

根据世界最大的气候模拟研究,温室效应可能比气象专家们曾经预计的还要严重。在最坏的情形下,即二氧化碳含量加倍时,全球气温会比前工业时代增加超过11℃。该研究同时还预测发生气温变化的区域也会相应扩大。

该研究是通过climateprediction.net网站进行的。该网站的目的是利用全球个人电脑空闲的计算能力来进行气候模拟,目前已经有九万多人下载了模拟软件。

模拟显示二氧化碳含量增加会使全球升温,其范围在1.9℃到11.5℃之间,气温变化的不确定度比从前预测的2℃至5℃要大很多。

不确定度变大是因为climateprediction.net网站比从前的模拟考虑了更多因素。领导该研究的英国剑桥大学 David Stainforth教授解释说,以前的模拟只计算了几十次,而现在进行了2000多次。

目前研究者们对于未来温度升高的过程还不能给出一个准确的时间表,尽管他们认为极端的温室效应可能要经过几十年甚至是几个世纪。目前大气中二氧化碳含量为百万分之三百七十九,预计到本世纪中叶将达到前工业时代的两倍(前工业时代的含量仅为百万分之二百八十)。

全球气温升高的不确定性可能意味着无法确立一条安全的预警线,以前制定防止温室效应政策时可能忽略了这一点。剑桥大学的物理学家 Myles Allen是这样认为的,他说,“尽管如此,我们可以在未来的许多年里致力于降低造成温室效应的气体含量。危机并不是在将来的某个时刻,”他说,“我们现 在已经身处这个危险的过程中了。”

宏大的计划

该研究每一次模拟都是基于大气环流模型(general circulation model)模拟程序的各种特定的情况。该模型把全球分为上千个区域,然后依据云量、热流和雨量等特定的初始假设来预测未来温度。从前的研究只考虑了上述 参数的最可能取值,而现在 climateprediction.net网站允许研究者们通过更多(两至三套)参数设置来研究气候的变化。

该研究的最终结果是在对目前气候的2017次模拟的基础上得出的。每一次模拟都预测温度会升高,大部分大约升高3.4℃,这正好是以前预测的气温升高的平均值。

研究者们计划改进他们的模拟,包括热量是如何穿越海洋的细节、区域性数据和本世纪气温变化的精确细节。“尽管我们已经拥有如此巨大的数据,但仍很难说我们已经对其进行了哪怕是肤浅的利用。” 研究小组成员Mat Collins这样认为。

climateprediction.net还希望有更多的计算机用户无偿提供他们计算机的空闲计算能力来运行他们的模拟软件。Stainforth教授说:“还有许多许多事情等着我们去做呢。”(李天喜 译自news@nature, 2005年2月02日

原文Internet project forecasts global warming

参考文献:
Stainforth, D. A. et al Nature 433, 403−406 (2005).

球体填充问题

Saturday, March 10th, 2007

物体的形状对它们能填充到给定容积中密度有很大影响.(左)球体只能被周边的球体移动而不能转动,因此它们没有转矩.(中)椭圆体可以被周边物体转动而失去限制.(右)所以对椭圆体来说,需要比球体更多的数目来保持力的平衡.

【David A. Weitz 文,young 译】你喝咖啡时装糖的口袋里有多少颗糖?你加到咖啡里的糖有多少颗?你用了多少咖啡豆来制作咖啡?这些看似很傻的问题实际上是非常重要的.答案会 告诉我们如何用尽可能少的空间,高效的包装物品.对批发商,包装工人及托运者来说,这是至关重要的.物理学家,材料学家和数学家也已研究这个问题好几个世 纪了.最近,这些问题的解似乎变得明了起来.物理学家曾用最简单逼近所有物体,即球体,来解决这个问题.然而,正如Donev等人论述的那样,球体的表现 显然是一个例外而不是一种准则.一旦物体形状变得不是球体,包装效率的增长大得令人吃惊.

咋看起来,包装问题似乎很简单:你能往一个罐子里装多少弹球?为求简单,你用绝对圆的弹球,而且为了使答案严谨,你会去衡量弹球占的 体积, φ.如果你是非常小心的放这些弹球进去,相对小数目的球就会填满,大约占罐体积的60%.如果你接着轻轻晃动罐子,让它们尽量的压缩距离,但仍是处于完全 无序状态,那么占有的体积会达到约φ=64.这是球体随机填充所能达的最大体积了.因此被称作紧随机填充, 记为φRCP.所有的球挤在一起,都不能移动.这一结果是从对随机包装取得最大体积的大量实验研究中获得的.几种不同的计算机模拟算法也给出了同样的值.

还有两种方法可以用来装这些弹球.一种是你拼命的摇罐子,让它们完全重排.这样,弹球形成六边行的格子层.这种结构近乎结晶体,并达到球体填充的最大体积 约达φ=74.第二种方式是你比紧随机填充方法更小心地放置弹球;实际上,你首先得把它们放到液体种,由于浮力抵消重力作用,使得它们之间不再有挤压.当 球放好时,就得到最小的填充体积,约占了φ=56.这称作随机填充.

尽管球体填充问题很有趣也很重要,但我们希望包装的物体大多不是球形的,而是不规则的.新的结果基于一个重要的问题: 如果你用M&M’s(在普林斯顿物理系一些角落随处可见的一种物体),你能往一个大桶里装多少糖粒?Donev等人发现的结果令人吃惊:在保持糖 块完全无序的状态下,最大的填充体积仍接近φ=72,比用同方法球体填充时大多了.

重复的实验,不同大小的椭圆体M&M’s,都得到了最大的填充体积.这些实验导致了仔细的数值研究,在这研究中,椭圆体的形状被系统的变换试验.结果显示,实际上,不规则物体最大填充的更一般的值应是φ=0.74.

这种现象还未完全被理解, 但可能会用仍有争议的松随机填充来解释. 每个填充的微粒(particle)都有几个邻近的接触物,它们施加力在微粒上.但由于每个微粒都是静止的,或说拥塞在一处的,所有的力的和肯定是零.因 此,不会有力使得它们移动,没有转矩使得它们转动.对一个完美对称的物体,如球体来说,它的邻近微粒施加的力只会让它移动,而不会旋转.在球体上可以没有 转矩.不同的是,对椭圆体来说,它邻近微粒施加的力既能引起移动有可引起转动.这样就使得,令椭圆体受合力为零所需的邻近微粒数多与球体所需数目.这也使 得观察到的填充体积增大了.

(球填装问题属于数学的一个重要部分,可应用于差错检测码和纠错码的研究.这两种码被广泛应用于在压缩盘内存储信息,以及用于压缩信息以在世界范围内传送,在今天的信息社会中,很难再找到比这更重要的应用.)

推动计算为科学前沿服务

Saturday, March 10th, 2007

  【DOE科技办公室,Young译,有删节, 2004-03-16】美 国能源部科技办公室(DOE’s Office of Science)在2004年2月12日发布了它的未来20年基础研究展望战略计划,该计划描绘了未来二十年知识与科学成就巨大增长的前景。计划主要要加 强在新材料、先进的计算模拟和制造能源的新方法的研究。该计划建立了7个短期(5-10年)科研优先发展领域,另还建立了7个长期(10-20年)科研目 标。本文是该计划的第6章。

1.能源自立的高级基础科学; 下载
2.利用我们居住世界的能量; 下载
3.从外星球开采回能源; 下载
4.探索能源,物质和太空的根本相互影响; 下载
5.探索核物质――从夸克到星球; 下载
6.推动计算为科技前沿服务; 下载
7.为大型科学提供资源基础; 下载

基 于计算机的模拟使得我们能预测复杂系统的行为,那些系统超出了我们所拥有的最强大的探测器的能力所及或者超过了我们最高深的理论。计算模型已经大大地增强 了我们对自然基本过程的理解力,如流体和湍流或者分支结构和交互作用。通过建模和模拟,我们将能探索星球的内部并知道蛋白质机器是如何在细胞内工作的。我 们将能设计新颖的催化剂和高效的能源。计算科学正逐渐成为几乎所有科学理论前沿和我们最具挑战性的工程技术的中心。

科学的未来要求我们以超越我们当前计算能力式地前进。相应地,我们必须解决以下问题带来的挑战:

  • 需要什么样的新数学来进行有效的系统建模?例如地球气候或者是活细胞的行为,它们都涉及到发生在相当大差异的时间和/或空间规模上的过程。
  • 什么样的计算体系结构和平台会为科学的现在和未来带来最大的好处?
  • 需要计算机科学和算法上的何种进步,来增加超级计算机求解科学办公室的问题的效率?
  • 需要什么样的操作系统,数据管理,分析,模型开发和其他工具,来有效使用下一代的超级计算机?
  • 有无可能克服地理距离的障碍,使得科学家们无论是在一所大学,国家实验室,还是工业部门,都能快速获得科技资源,而不再受阻碍?


    图左:超新星爆炸模型 图右:等离子体微湍模拟

    科 学办公室将提出模型、工具和计算平台来极大地增加有效的计算能力,用于核聚变、纳米科技、高性能能源核核物理、气候与环境科学、生物学。我们将开发新的数 学和计算方法用于复杂系统建模;我们将同科学团体及商业主协作开发针对模拟和建模的计算体系结构,开发改进的网络资源;并且支持交叉学科组的学者、数学家 和计算机学家,来建立精良的尽其所能的计算模型。

    作为战略计划的一部分,我们已经意识到实现我们的先进科学计算研究设想的三个所需的措施。这三项措施都是近期目标:UltraScale科学计算能力(USSCC),能源科学网络升级(ESnet)和国家能源研究科学计算中心升级(NERSC)。

    我们的战略

    6.1 通过计算机科学和所需的应用数学预测和理解复杂系统的研究,进行高级科学发现。

    需 要有新的计算方法,使得模拟最复杂的物理和生物系统成为可能,使得能从多处理器tera级计算机获得高的效率。对超级计算机的有效使用要求成熟的、可升级 的操作系统;大规模数据管理工具;还有其他计算机科学工具。我们将支持个人投资者和他团体来开发新方法和工具,并鼓励他们转到高级计算科学应用中去。

    我们的战略强调以下几点:

  • 开发新的和改进数学方法来解决多尺度问题。
  • 创造方法和能力来解决大规模数据管理。
  • 开发和应用中间件工具,使得研究者能在获得高效计算能力的同时专注于科研。

    6.2 通过新一代计算模型,扩展科学模拟的前沿。模型充分利用了高级计算机和相应的软件的能力。这些软件令科学资源随时随地都可获得。

    在众多领域的科学发现需要这样的计算模型,它们包含了更多的对现象的完整和实际的描述,而且今天对这些现象建模也是可能的。
    我们的战略强调以下几点:

  • 创新,建立以下的合作关系:科学办公室,核聚变的新一代模型,生物学,纳米科技,物理,化学,气候学,以及提供了高精确度描述的基础科学的相关领域。
  • 在科学模拟软件中加入新的模型,使得我们能从今天所拥有的超级计算机上获得更好的性能。
  • 在SciDAC(注)项目成功的基础上实现(6.2)。

    6.3 通过支持针对科学的超级计算机体系的发展、评估和应用,来给科学计算带来巨大进展

    科 学模拟和分析的主要进步可以通过在超级计算机体系的进步来获得。今天大多超级计算机都为商业应用而设计。然而,计算科学对超级计算机提出了严格的要求,这 些要求常与商业应用中提出的要求是大不相同的。我们将支持新的高端计算体系的评估、安装和应用,以配合100teraflop或更高的计算性能的效能。

    我们的战略强调以下几点:

  • 在近期同美国工业部门发展合作关系,以使当前和下一代产品完全地适应计算科学的梦想。
  • 同国防部和国防高级研究项目中心(the Defense Advanced Research Projects Agency ,DARPA)和其他联邦机构发展关系,并在科学办公室计算所需的范围内来评估长期体系开发。
  • 推动性能和可靠性、易管理性及易用性大幅增长的系统软件研究和开发。

    6.4 提供千兆级或更高的计算资源,以及网络基础设施和工具,以使计算科学和科技合作成为可能。

    在科研最前沿工作要求最先进的超级计算机能长时间地服务。此外,有可能超级计算机设计上的差异,至少有那么点差异,会为不同类型问题带来巨大好处。

    我们的战略强调以下几点:

  • 为科技前沿中要求最高的应用提供稳定持久的、高带宽的接入的计算机,并使之性能达尽可能高。
  • 升级网络和数据管理基础设施,支持这些资源,从而使得计算科学家能管理这些超大量的数据,它们通常是大规模科学计算和现代实验产生的。
  • 创造支撑资源、网格节点以及使得科学小组远程高效合作的工具。


    橡树岭国家实验室(Oak Ridge National Laboratory)

    注:通过高级计算进行科学发现(Scientific Discovery Through Advanced Computing (SciDAC))

    SciDAC 是一个目标为通过计算机模拟取得科学进步的研究项目。SciDAC已建立起了科学理论,计算机科学家和数学家之间合作的新的模式。SciDAC项目正在创 造新一代的科学模拟代码并在开发协作软件,它将使得在地理上分隔的科学家远程地使用科学设备和计算机,使得远端的同事能像在一个小组内一样,分享数据和功 能。
    当前的项目涉及能源部13个实验室以及超过50所学院和大学,在广泛范围内的合作,例如:

  • 气候模拟和预测
  • 量子化学和流体力学
  • 推动聚变能源科学的等离子体系统
  • 高能物理和核物理
  • 软件基础构架
  • 集成了应用数学的软件基础构架中心
  • 集成了计算机科学的软件基础构架中心
  • 国际合作,中间件和网络研究

    相关网址:www.science.doe.gov

  • 玩视频游戏可以提升视力

    Saturday, March 10th, 2007

      ——超人可能有助于飞行员的训练和弱视患者的治疗。

    玩视频游戏对视觉有好处。一项新的研究结果显示,动作游戏可能有助于恢复受损的视力,甚至用于训练军事人员。

    纽 约州罗彻斯特大学(the University of Rochester)的肖恩·格林(Shawn Green )和达芙妮·贝弗利尔(Daphne Bavelier)发现,那些半年之内每星期玩好几次驾驶和射击游戏的男性大学生,他们在视觉测试中要明显优于不玩游戏的人。

    贝弗利尔解释说,玩游戏的人对快速移动的物体反应很快,而且能同时追踪5个物体——比不玩游戏者多了30%。“随着时间的推移,他们能处理更多的信息。”她说。

    贝弗利尔推测,这些能力可能对人们更加安全地驾驶有益。这些能力还能使飞行员和空中交通管理员更加有效地监控视频显示器。

    麻省波士顿哈佛医学院的视觉研究专家杰里米·乌尔夫(Jeremy Wolfe)同意:“电脑游戏能从好几个方面充分训练你的视觉注意力。”他说,它们毕竟不会“把你变成一个懒散迟钝的人”。

    格林和贝弗利尔开始时只研究男性,因为他们俩找不到在大学校园里找不到对电脑游戏很热衷的女性。但是,后来的对初学者的测试显示,只要玩10小时的射击游戏就能提高视觉注意力。

    “训练的结果是大脑改变了。”德国不来梅大学的神经生物学家曼弗雷得·法利(Manfred Fahle)解释道。他说,神经细胞末梢的形状改变了,以便它们之间能更加有效地传递信息。这些快速的改变暗示,玩类似的游戏对那些从白内障康复过来的视觉削弱的患者是有益的。

    然而,训练程序需要仔细地编写。有些游戏对测试效果改善并没有作用。

    在游戏中,射击和杀人都是常见的事情,这往往成为游戏受到批评的原因。乌尔夫推测,在游戏中你是在保卫你自己生命的这个事实会让这些游戏变得多少可以接受。(Ian, 译自news@nature, 2003/10/28)

    相关网址:
    Video games boost visual skills

    网格计算,酝酿下一次IT革命

    Saturday, March 10th, 2007

      【史蒂夫.劳埃德 文】今 年夏天,部署在三大洲不同实验室内的大型强子对撞机计算网格(LCG)原型机启用,这标志着科学计算开始了新篇章。LCG计划是为满足欧洲粒子物理研究中 心(CERN)的大型强子对撞机(LHC)的空前计算需求而设计的。LHC将于2007年开始运作,所产生的数据将被全世界数以万计的科学家用于研究粒子 物理的基本问题,如:超对称,寻找希格斯玻色子等。

    LHC中的巨型实验探测器每年将产生一千万G的数据量,这相当于两千万张光盘的存储量。如果用现在最快的个人电脑来分析这些数据,需要七万多台。LCG计划的目的就是将几百个参与该计划的研究机构的计算资源整合为一个世界范围的计算网格。

    计算的力量

    “网 格”这个名字来源于电力网,即通过标准供电系统给全国供电这个概念。在计算资源已经越来越成为一种公共资源的今天,有朝一日我们也会象通过电力网使用电一 样来使用计算能力。LCG的“发电站”就是电脑集群或者电脑农场,输电线就是互联网的光纤。上世纪90年代末,美国用几台超级电脑建立了第一个网格作为运 算大型程序的单个资源,但是这些程序对一部超级电脑来说实在太大也太复杂了。相对而言,今天的网格系统构建于大量现成的个人电脑和存储器上。除了比较便宜 以及易于集成外,标准硬件的使用将使得网络变得具有扩展性,网格可以逐渐扩充变得庞大而复杂。用户可以通过万维网登陆并使用网格提供的功能,如银行系统或 者购物系统等,而连接在网格上的个人电脑将贡献它的计算和储存能力。

    分布式运算已经被使用很多年了。如“家庭探索外星人 (SETI@home)”计划就允许家庭电脑参与分析用于寻找外星人的数据库。然而,网格的不同之处在于被称为中间件的特殊软件的开发。以前当一个科学家 想在大型的数据工作站运行分析程序时,可能需要有好几个国际研究机构的计算机帐号。研究者们要到一个特定的工作站上递交工作申请,将文件手工传输到工作站 上,他们必须了解这个过程中的所有细节。

    原则上,网格的中间件允许你递交一个工作申请给整个网络。这种软件——包含资源中介 (resource brokers),复件管理器(replica managers)和运行于几台网络电脑上的信息服务系统决定哪里最适合开展某项工作。在返回结果给用户之前,它自动拷贝或者转移所需的数据文件,而用户 根本就不知道这些结果来自何处也不需要知道。因此,对于用户来说,整个网格看上去就是一个庞大的分布式个人电脑,它的操作系统就是中间件。在这样的一个系 统中,安全性是至关重要的,用户通过一个类似于通行证的公共钥匙数码证书(public-key digital certificate)得到认证。用户也可以有不同级别的认可,由虚拟会员系统授予,就好象是护照上的签证一样。

    目前建立的网格模型使 用的中间件主要来自美国,如Globus Toolkit和Condor系统,和基于欧洲数据网格项目(European DataGrid project)开发出的成果。这些网格的挑战在于它们是否能够将规模从少数几台电脑扩展到未来所需的庞大数量。这一点正是LCG计划所要测试的。

    当然,还有一些“社会学”问题需要解决。如何协调局域资源所有者使他们能够将资源对更广泛的公众开放,如何克服由于授予非当地用户可以匿名登陆所带来的安全隐患等。

    进入e-科学时代

    网格计算的出现不仅仅是为了解决粒子物理学家面临的计算需求,网络和网格技术在科学的每一个领域都有重要应用,在工业和商业上也是如此。在英国,使用广泛分布的计算机处理系统,如为大型实验室的科学研究所建立网格,已成为大家所称的e-科学(e-science)。

    今 年九月,在英国诺丁汉的“e-科学会议”上展示了几项网格方案。如,天文学家建立的虚拟天文台,其资料库内包含来自许多实验室及不同波段的数据。这样,网 格用户就可以同时使用全波段观看一个天体,而不需要在一个中心观看红外波段观测结果,再到另一个实验室看可见光波段的观测结果。在医疗保健方面,也有一些 方案可供远程用户共享资料,比如交流于顾问医生和放射线技师之间的乳房X线图片。化学家们运用网格来模拟并且构建分子的三维结构。在美国国家航空航天局 (NASA)的“信息能力网格创新项目(Information Power Grid initiative)”,集成了NASA位于美国各地分支机构的电脑,数据库和仪器设备,使得美国的大企业可以有效地利用这些资源。在金融业,一个典型 的风险运算需要一台个人电脑计算几个小时,使用网格计算则只需几分钟。这使得证券经纪人能当场做出精明的决定:是买还是卖。

    然而,至今还 没有出现基于网格的杀手级应用程序(killer application),而大众使用网格如同使用互联网那样自如恐怕还需很长一段时间。但是任何需要用到海量计算能力和存储能力的应用程序,如游戏或视 频,都将从网格计算中获益匪浅。那么我们就视目以待是否网格计算真的会带来下一次IT革命。不过,对现在的物理学家和工程师而言,网格只是为了达到未来计 算需求的唯一经济的解决方法。(arc, 根据PhysicsWeb内容翻译, 2003/10/12

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