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摘要：科学技术发展水平的不断提升以及高速发展的互联网技术为计算及智能非配算法的发展提供了相对良好的发展空间和发展环境。但是，不可避免的是计算机的负荷并运行技术，主要依赖于职能分配算法得以实现。在本篇文章中，笔者特就计算机智能化分配算法以及计算机并运行的处理技术展开探析。
关键词：计算机；负荷并运行；智能化分配算法
在计算机的组成中，硬件设备和软件设备共同作用，才能够使网络技术得以实现。对于硬件和软件设备之间的关联可以用互相牵扯、互相制衡来形容。并行处理技术的核心是算法，语言则是描述的工具。这也使其受到了管饭的应用。因此，针对计算机基于智能算法的负荷并运行处理是十分必要的。
1 计算机负荷并行处理
当前阶段，网络技术的发展，为计算机负荷并行处理技术提供了广阔的发展空间。并行处理技术也逐渐成为焦点得到重视与关注。其主要涉及的层面从以下方面体现：
1.1对称并行
并行处理也是对称技术的一种，将系统结构作为基点，将总线和不同的处理机有机的结合，形成对称的特点。除此之外，在这整个系统中的硬件和软件也都是呈现对称分布特点的。鉴于硬件系统层面，存在是共享的，能力上相差不悬殊，并且不同CPU也都具备这样的能力。
1.2工作站群机
该技术是将MPP、工作站、服务器、巨型机等有机结合，同时同互联网系统也联系在一起，使他们形成一个运行稳定良好的处理系统。
1.3大规模处理技术
通常情况下，该技术都被称之为MPP，他的主流技术存在的方式是以MIMD存储的分布方式为主的。并同时和核心技术进行有机结合，例如，并行程序、高速互联网及其节点结构和开发环境的完善性。
1.4并行数据库
数据的管理和查询是该技术所具备的最主要的功能。具体而言，就是数据分区化处理和并行查询。与此同时，将其与多线程技术和虚拟服务器技术有机结合，进而使得并行处理技术较好的实现。
2 算法及模型构建
算法及模型构建主要包括算法概述、模型构建和仿真分析三个方面。
2.1算法概述
所谓的算法主要是指为了对某一个特定的问题进行解决所开展的确定的在计算机的辅助下得以完成的有限的步骤。算法通常都是对解题方案进行描述的最科学、最具说服力，同时也是最完整的描述，例如，算法中的数值和非数值型算法。在开展任何一项计算时，在开始前，都要对方案进行规划、计算步骤等进行拟定。
2.2模型构建
在本篇文章中，笔者主要将星型网络作为主要的案例展开进一步的说明，在网络结构中，在根部处理器的接口位置存在一个前端处理器，无论是任何处理器都要在通信链路的辅助下才能够完成与根部前端处理器的有效连接。以整个系统为例，与处理器的链路的成本系数，使用A1、A2......An进行标记，一旦系统处于运行的状态，就会将在整个系统的负荷提升带一定的高度值，而此时，在根部处理器的作用下，就会使总负荷被分散成A+1份，并且，还应该为自身存在的那一部分提供相应的保障。将其中的一部分一一的向子处理器进行划分，此时，子处理器在得到相应的负荷之后，就会在处理器对的辅助下完成计算，而直到最后，所有的被分配的负荷进行处理后，就会将指令下达。
也正是基于上述算法的存在，在模块的设计上，主要分成两个：其一就是发送者启动模块，而另外的一种就是接受者模块。其主要的依据是系统总负载量和任务等待量。分别选择不同的与之相对应的子模块，以便于为任务的科学有效完成创造良好的条件。任务执行后，在数据结果响应量上也会出现程度不一的改变。其中最主要的就是节点通讯。对相关的矩阵进行布置，分配负荷的过程中，整个过程于根特图的分配表相类似，主要的标准是时间轴的上方通信信息，并采用假设的方式完成处理。与处理器同时在同一时间内，将计算停止。
3 仿真分析
通过上述模型开展仿真分析，在此处，笔者将择选一个全新的节点，对一个全新的任务进行完成和接收。鉴于在星型网络中的根部处理器接口存在一个前端处理器，所以在任务完成和接收的过程中，会存在作为任务分配起点的两个时刻。別切与此同时，任何一个处理器都会收到通信链的应不想，并在其影响下，与根部处理器连接，进而实现算法描述的具体性。详细的介绍可从以下几点中看出。算法描述的起点就是全新的任务出现的时间，站在整个系统的立场上来看，一旦任务到达节点，势必要对数据分片进行访问，同时，与处理器和链路成本系数标记处理，一旦系统运行，数值就会随之发生相应的改变，且负荷一旦达到一定值，就会因受根部处理器的影响和作用，使总的处理符合划分为A+1份，并且调用与之相关联的指令，使得不同的子模块全部启动，与此同时，还应该对自身部分进行充分利用，并向节点中介入，采取一系列的强制性的手段，将负荷信息向子系统划分，而自处理器在得到相应的负荷之后，就会通过处理器完成再次计算，最终，直到所有的处理器被分完成后，就会将指令下达，使子模块进行再次启动。
4 结束语
综上所述，基于智能化分配算法的计算机负荷并行处理技术是新出现的一种驱动程序，对该技术进行充分的运用，可使其发挥出AMD CPU的并行运算能力，并在软件计算加速以及复杂的大型科学运算中应用方，在实现节点进程科学选择的同时，也可以有效的促进整个系统执行效率的提升，时代的系统运行的稳定性得以实现和保证。也正是基于此，目前，关于该研究的报道逐渐增加。
参考文献：
[1]基于开销分析的智能化任务分配器的研究与实现[D]. 顾攀.电子科技大学 2005.
[2]LVS集群系统模型及其任务分配算法的研究[J]. 郑勇明，吴国才. 福建电脑. 2008（03）.
[3]云计算中一种高效的虚拟机在线动态分配算法[J]. 张丽敏. 电信科学. 2015（04）.
[4]TLSF算法在嵌入式系统中的研究与实现[J]. 屈庆琳，李良光. 计算机与信息技术. 2011（10）.
关键词：计算机；负荷并运行；智能化分配算法
在计算机的组成中，硬件设备和软件设备共同作用，才能够使网络技术得以实现。对于硬件和软件设备之间的关联可以用互相牵扯、互相制衡来形容。并行处理技术的核心是算法，语言则是描述的工具。这也使其受到了管饭的应用。因此，针对计算机基于智能算法的负荷并运行处理是十分必要的。
1 计算机负荷并行处理
当前阶段，网络技术的发展，为计算机负荷并行处理技术提供了广阔的发展空间。并行处理技术也逐渐成为焦点得到重视与关注。其主要涉及的层面从以下方面体现：
1.1对称并行
并行处理也是对称技术的一种，将系统结构作为基点，将总线和不同的处理机有机的结合，形成对称的特点。除此之外，在这整个系统中的硬件和软件也都是呈现对称分布特点的。鉴于硬件系统层面，存在是共享的，能力上相差不悬殊，并且不同CPU也都具备这样的能力。
1.2工作站群机
该技术是将MPP、工作站、服务器、巨型机等有机结合，同时同互联网系统也联系在一起，使他们形成一个运行稳定良好的处理系统。
1.3大规模处理技术
通常情况下，该技术都被称之为MPP，他的主流技术存在的方式是以MIMD存储的分布方式为主的。并同时和核心技术进行有机结合，例如，并行程序、高速互联网及其节点结构和开发环境的完善性。
1.4并行数据库
数据的管理和查询是该技术所具备的最主要的功能。具体而言，就是数据分区化处理和并行查询。与此同时，将其与多线程技术和虚拟服务器技术有机结合，进而使得并行处理技术较好的实现。
2 算法及模型构建
算法及模型构建主要包括算法概述、模型构建和仿真分析三个方面。
2.1算法概述
所谓的算法主要是指为了对某一个特定的问题进行解决所开展的确定的在计算机的辅助下得以完成的有限的步骤。算法通常都是对解题方案进行描述的最科学、最具说服力，同时也是最完整的描述，例如，算法中的数值和非数值型算法。在开展任何一项计算时，在开始前，都要对方案进行规划、计算步骤等进行拟定。
2.2模型构建
在本篇文章中，笔者主要将星型网络作为主要的案例展开进一步的说明，在网络结构中，在根部处理器的接口位置存在一个前端处理器，无论是任何处理器都要在通信链路的辅助下才能够完成与根部前端处理器的有效连接。以整个系统为例，与处理器的链路的成本系数，使用A1、A2......An进行标记，一旦系统处于运行的状态，就会将在整个系统的负荷提升带一定的高度值，而此时，在根部处理器的作用下，就会使总负荷被分散成A+1份，并且，还应该为自身存在的那一部分提供相应的保障。将其中的一部分一一的向子处理器进行划分，此时，子处理器在得到相应的负荷之后，就会在处理器对的辅助下完成计算，而直到最后，所有的被分配的负荷进行处理后，就会将指令下达。
也正是基于上述算法的存在，在模块的设计上，主要分成两个：其一就是发送者启动模块，而另外的一种就是接受者模块。其主要的依据是系统总负载量和任务等待量。分别选择不同的与之相对应的子模块，以便于为任务的科学有效完成创造良好的条件。任务执行后，在数据结果响应量上也会出现程度不一的改变。其中最主要的就是节点通讯。对相关的矩阵进行布置，分配负荷的过程中，整个过程于根特图的分配表相类似，主要的标准是时间轴的上方通信信息，并采用假设的方式完成处理。与处理器同时在同一时间内，将计算停止。
3 仿真分析
通过上述模型开展仿真分析，在此处，笔者将择选一个全新的节点，对一个全新的任务进行完成和接收。鉴于在星型网络中的根部处理器接口存在一个前端处理器，所以在任务完成和接收的过程中，会存在作为任务分配起点的两个时刻。別切与此同时，任何一个处理器都会收到通信链的应不想，并在其影响下，与根部处理器连接，进而实现算法描述的具体性。详细的介绍可从以下几点中看出。算法描述的起点就是全新的任务出现的时间，站在整个系统的立场上来看，一旦任务到达节点，势必要对数据分片进行访问，同时，与处理器和链路成本系数标记处理，一旦系统运行，数值就会随之发生相应的改变，且负荷一旦达到一定值，就会因受根部处理器的影响和作用，使总的处理符合划分为A+1份，并且调用与之相关联的指令，使得不同的子模块全部启动，与此同时，还应该对自身部分进行充分利用，并向节点中介入，采取一系列的强制性的手段，将负荷信息向子系统划分，而自处理器在得到相应的负荷之后，就会通过处理器完成再次计算，最终，直到所有的处理器被分完成后，就会将指令下达，使子模块进行再次启动。
4 结束语
综上所述，基于智能化分配算法的计算机负荷并行处理技术是新出现的一种驱动程序，对该技术进行充分的运用，可使其发挥出AMD CPU的并行运算能力，并在软件计算加速以及复杂的大型科学运算中应用方，在实现节点进程科学选择的同时，也可以有效的促进整个系统执行效率的提升，时代的系统运行的稳定性得以实现和保证。也正是基于此，目前，关于该研究的报道逐渐增加。
参考文献：
[1]基于开销分析的智能化任务分配器的研究与实现[D]. 顾攀.电子科技大学 2005.
[2]LVS集群系统模型及其任务分配算法的研究[J]. 郑勇明，吴国才. 福建电脑. 2008（03）.
[3]云计算中一种高效的虚拟机在线动态分配算法[J]. 张丽敏. 电信科学. 2015（04）.
[4]TLSF算法在嵌入式系统中的研究与实现[J]. 屈庆琳，李良光. 计算机与信息技术. 2011（10）.