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摘 要：随着科技的日益发展和互联网时代的飞速发展，计算机智能化分配算法的计算机负荷并行处理技术得到了高效稳定的发展，然而，计算机的负荷并行处理技术，主要运用智能分配算法。本文主要是围绕计算机智能化分配算法，计算机负荷并行处理技术的方面展开讨论和探究。
关键词：智能化分配的算法；计算机负荷；并行处理技术
中图分类号：TP338.6
计算机的软件和硬件是一种实现工具的网络技术，它们不仅相互联系和相互制约，并行处理的技术主要都是算法为核心的处理技术，并行语言为描述；得到了广大人民的开展的推广以及应用，所以有必要探讨对于基于智能化分配算法的计算机负荷并行处理。
1 研究计算机背景
如今计算机的网络技术发展不断的成为人们应用的热点，并行处理技术也随之成为广大用户的热点。主要并行处理有这几个方面：
1.1 对称性的并行处理技术。并行处理技术是以系统的结构组成，运用的总线作为一种对称的技术，然后与很多个处理机连接起来的，它的和系统中的软硬件都有一定对称性。
1.2 群机技术。将服务器和互联网系统组成，或者是工作站、大型机组成一起的构成，并且是能够构成良好的并行处理技术叫工作站的群机技术。
1.3 PP处理技术。MIMD与关键技术相互结合主要以主流技术的分布式的存储为主构成的互联网络和并行程序的相关规模，统称为大规模处理技术，简称为MPP处理技术。
1.4 并行数据库处理技术。良好的并行处理技术是以数据的查询和数据的管理为主，也就是说与那种虚拟的服务器的技术和多线的程序技术相结合得来的，并且进行查询和管理的数据，叫做并行数据库处理技术。
2 星型模型的构建
一般的星型某型都是以一个处理器的前端处理器和所有后端处理器，进行连接的跟处理器和通信链路处理器，就好比一个处理器的链路在运行中，到达一定程度，子处理器就会通过根部处理器的作用，传递到总处理器再进行分配，分配若干份，保留自己的一份，再传递给子处理器进行计算。最后会分配到的子处理器负荷被处理之后，就会下达指令。
由N+1个处理器、N个链路所组成的一个单级树形网络，通过通信链路根处理器M0与其他所有处理器互相连接，其主要线性的成本系数表现为C11、C12…C1N，以及CP0、CP1、CP2…CPN。比如当达到一定程度负荷时，根处理器就会把总是我处理负荷划分成为N+1个部分，保障其自身的部分为H，进而为子处理器分配的P1、P2、P3…PN部分为H1、H2、H3…HN，因此，在得到负荷的分配之后，所有的处理器立刻开始计算，直到分配负荷部分被完全分解处理。
根据公式分析得到，有两大模块是一系统的任务的总负载量，来进行完成任务的分配和执行；这两大模块分别为，发送者的模块和接受者的模块。通过假设处理负荷在分配任务时和做任务之后的数据量结果会有变化，在同一时间内和处理器在一起，停止计算根据公式就可以得出详细的模型构建。
3 算法
分配负荷的算法。假设由n个可以使用的节点组成服务器系统，其C={C1，C2…Cn}，并且C=C1 GS2 G，GCn。因此其主要的递推公式如图1所示，相似的根特图的时间分配图表可以表示负荷分配的过程，通信的时间在图1的时间轴上方，计算机时间在图1的时间轴下方。仔细观看时间图，并假设所有的处理器在同一时间进行停止计算，就可以得出主要的递推公式。
图1 时间分配图
4 构建模型的仿真分析
4.1 在选择节点完成一个任务或者是节点接收一个新的任务，我们把这个两个时刻用来作为任务分配的起点，描述出在这两种情况下的算法。例如：任务Mn达到节点Si，这个任务必须要访问数据的分片Do，为了验证这个算法的有效性，我们在同一个构成的单级树形网络中进行试验。根据情况来设计一个程序，让它随机产生一组数量的参数Mi、Zi、C11，CP1，To和Tm，Wi，Zi在[1，14]之间取一个值，C11，CP1在[1，32]之间取一个值，To，Tm在[1，10]之间取一个值。由此可见，在一个单级树形网络中，第一个要进行的就是一个根处理器、5个子处理器，互相运行的总次数显示为10次，而且，每一次的运行都将产生100组随机网络参数，从而使得算法会收敛到最优先排序；第二个要进行的就是改变网络处理器的数量，使其范围变为427。每一组树形网络大概会随机产生100组参数，然而当子处理器为7的时候，大概会随机产生200组参数，因此，根据研究显示，表明排列顺序的初始化与程序总收敛的排列总成本的最小值无关。
4.2 通过星型模型的分析，可以了解到，如果用某一新的节点，去像子处理器一样去完成任务，并且是完成某一个任务的同时接受另一个新的任务进行处理；但是这样就会有两个时间段分配任务的起点，因为在星型网络中，会有根部处理器和前段处理器的相接，同时处理任务与接收。当总处理器的负荷划分配给每一个子处理器时，相应的值会在系统运行时会发生一些变化，并且到达一定那个程度的数据值，成本系数标记与处理器和链路就会进行处理。以上这是在新任务达到一定数据值的时间起点的并行计算法的描述的情况下而言，不过同时，新任务还要利用本身加进节点中同时处理，有了强制调，就会传给子处理器进行负荷，这样将负荷的信息传递到子处理器进行计算后，会启动子模块，在子处理器的所有负荷处理后的指令情况下。然后就是相对于硬件系统那个而言的话，对称性能够使系统数据资源共享，一般情况下CPU具有的能力硬件系统也会共同拥有，所以在运行时，当并行处理技术通过总线的运用，和N多个子处理机以及总处理机的链接形成得来的，硬件系统和CPU都有的能力基本长完全相等。然而在科学选择节点的进程中执行任务中，工作站群机的技术，能够充分的优化任务的智能化分配的算法所需要的需求。在某些情况下，要想更好的满足系统的开销需求和计算的需求，在任务的执行过程中与互联网系统组合在一起，这种数据的需求将会与服务器、群机工作站、大型机和MPP系统的组成为一体的良好的并行处理技术。因此才能够实现更好的满足系统的通信，开销的需求和计算的需求。
4.3 最后就是，为实现良好的并行处理技术，在计算机中，一种叫做图形处理器的并行计算机技术，简称为GPU。这种推出的通用计算机技术和关键技术相互结合在基础之上，能够开发并行数据技术；利用图形处理的并行处理计算技术能够充分的发挥美国AMD闪存芯片公司，所生产的CPU的并行运算能力，主要用在对计算机软件进行加速的运算。然而这种新型的驱动程序主要的技术，还是以分布式存储多指令交流多数据流，简称为MIMD，它能够使用N个控制器来不同的控制多个处理器，并且实现空间上的并行性和网络的拥塞。这种技术相结合的高速互联网络和并行处理程序。因此，开发并行数据技术，跟虚拟服务器技术等多种技术相结合起来，成为一种良好的并行处理。
5 结束语
总的来说，基于智能化分配算法的计算机负荷并行处理技术的探究，作为一中计算机中新型的驱动程序而言，运用这种新型的驱动程序可以将AMD公司的CPU的并行运算能力发挥出重大的作用。
参考文献：
[1]方雷.基于云计算的土地资源服务高效处理平台关键技术探索与研究[D].浙江大学，2011.
[2]李杰.计算机负荷并行处理技术的智能化分配算法[J].电子制作，2013（08）：98.
作者简介：王玉萍（1979-），女，河南孟州人，讲师，主要研究方向：计算机软件。
作者单位：郑州科技学院信息工程学院，郑州 450064
关键词：智能化分配的算法；计算机负荷；并行处理技术
中图分类号：TP338.6
计算机的软件和硬件是一种实现工具的网络技术，它们不仅相互联系和相互制约，并行处理的技术主要都是算法为核心的处理技术，并行语言为描述；得到了广大人民的开展的推广以及应用，所以有必要探讨对于基于智能化分配算法的计算机负荷并行处理。
1 研究计算机背景
如今计算机的网络技术发展不断的成为人们应用的热点，并行处理技术也随之成为广大用户的热点。主要并行处理有这几个方面：
1.1 对称性的并行处理技术。并行处理技术是以系统的结构组成，运用的总线作为一种对称的技术，然后与很多个处理机连接起来的，它的和系统中的软硬件都有一定对称性。
1.2 群机技术。将服务器和互联网系统组成，或者是工作站、大型机组成一起的构成，并且是能够构成良好的并行处理技术叫工作站的群机技术。
1.3 PP处理技术。MIMD与关键技术相互结合主要以主流技术的分布式的存储为主构成的互联网络和并行程序的相关规模，统称为大规模处理技术，简称为MPP处理技术。
1.4 并行数据库处理技术。良好的并行处理技术是以数据的查询和数据的管理为主，也就是说与那种虚拟的服务器的技术和多线的程序技术相结合得来的，并且进行查询和管理的数据，叫做并行数据库处理技术。
2 星型模型的构建
一般的星型某型都是以一个处理器的前端处理器和所有后端处理器，进行连接的跟处理器和通信链路处理器，就好比一个处理器的链路在运行中，到达一定程度，子处理器就会通过根部处理器的作用，传递到总处理器再进行分配，分配若干份，保留自己的一份，再传递给子处理器进行计算。最后会分配到的子处理器负荷被处理之后，就会下达指令。
由N+1个处理器、N个链路所组成的一个单级树形网络，通过通信链路根处理器M0与其他所有处理器互相连接，其主要线性的成本系数表现为C11、C12…C1N，以及CP0、CP1、CP2…CPN。比如当达到一定程度负荷时，根处理器就会把总是我处理负荷划分成为N+1个部分，保障其自身的部分为H，进而为子处理器分配的P1、P2、P3…PN部分为H1、H2、H3…HN，因此，在得到负荷的分配之后，所有的处理器立刻开始计算，直到分配负荷部分被完全分解处理。
根据公式分析得到，有两大模块是一系统的任务的总负载量，来进行完成任务的分配和执行；这两大模块分别为，发送者的模块和接受者的模块。通过假设处理负荷在分配任务时和做任务之后的数据量结果会有变化，在同一时间内和处理器在一起，停止计算根据公式就可以得出详细的模型构建。
3 算法
分配负荷的算法。假设由n个可以使用的节点组成服务器系统，其C={C1，C2…Cn}，并且C=C1 GS2 G，GCn。因此其主要的递推公式如图1所示，相似的根特图的时间分配图表可以表示负荷分配的过程，通信的时间在图1的时间轴上方，计算机时间在图1的时间轴下方。仔细观看时间图，并假设所有的处理器在同一时间进行停止计算，就可以得出主要的递推公式。
图1 时间分配图
4 构建模型的仿真分析
4.1 在选择节点完成一个任务或者是节点接收一个新的任务，我们把这个两个时刻用来作为任务分配的起点，描述出在这两种情况下的算法。例如：任务Mn达到节点Si，这个任务必须要访问数据的分片Do，为了验证这个算法的有效性，我们在同一个构成的单级树形网络中进行试验。根据情况来设计一个程序，让它随机产生一组数量的参数Mi、Zi、C11，CP1，To和Tm，Wi，Zi在[1，14]之间取一个值，C11，CP1在[1，32]之间取一个值，To，Tm在[1，10]之间取一个值。由此可见，在一个单级树形网络中，第一个要进行的就是一个根处理器、5个子处理器，互相运行的总次数显示为10次，而且，每一次的运行都将产生100组随机网络参数，从而使得算法会收敛到最优先排序；第二个要进行的就是改变网络处理器的数量，使其范围变为427。每一组树形网络大概会随机产生100组参数，然而当子处理器为7的时候，大概会随机产生200组参数，因此，根据研究显示，表明排列顺序的初始化与程序总收敛的排列总成本的最小值无关。
4.2 通过星型模型的分析，可以了解到，如果用某一新的节点，去像子处理器一样去完成任务，并且是完成某一个任务的同时接受另一个新的任务进行处理；但是这样就会有两个时间段分配任务的起点，因为在星型网络中，会有根部处理器和前段处理器的相接，同时处理任务与接收。当总处理器的负荷划分配给每一个子处理器时，相应的值会在系统运行时会发生一些变化，并且到达一定那个程度的数据值，成本系数标记与处理器和链路就会进行处理。以上这是在新任务达到一定数据值的时间起点的并行计算法的描述的情况下而言，不过同时，新任务还要利用本身加进节点中同时处理，有了强制调，就会传给子处理器进行负荷，这样将负荷的信息传递到子处理器进行计算后，会启动子模块，在子处理器的所有负荷处理后的指令情况下。然后就是相对于硬件系统那个而言的话，对称性能够使系统数据资源共享，一般情况下CPU具有的能力硬件系统也会共同拥有，所以在运行时，当并行处理技术通过总线的运用，和N多个子处理机以及总处理机的链接形成得来的，硬件系统和CPU都有的能力基本长完全相等。然而在科学选择节点的进程中执行任务中，工作站群机的技术，能够充分的优化任务的智能化分配的算法所需要的需求。在某些情况下，要想更好的满足系统的开销需求和计算的需求，在任务的执行过程中与互联网系统组合在一起，这种数据的需求将会与服务器、群机工作站、大型机和MPP系统的组成为一体的良好的并行处理技术。因此才能够实现更好的满足系统的通信，开销的需求和计算的需求。
4.3 最后就是，为实现良好的并行处理技术，在计算机中，一种叫做图形处理器的并行计算机技术，简称为GPU。这种推出的通用计算机技术和关键技术相互结合在基础之上，能够开发并行数据技术；利用图形处理的并行处理计算技术能够充分的发挥美国AMD闪存芯片公司，所生产的CPU的并行运算能力，主要用在对计算机软件进行加速的运算。然而这种新型的驱动程序主要的技术，还是以分布式存储多指令交流多数据流，简称为MIMD，它能够使用N个控制器来不同的控制多个处理器，并且实现空间上的并行性和网络的拥塞。这种技术相结合的高速互联网络和并行处理程序。因此，开发并行数据技术，跟虚拟服务器技术等多种技术相结合起来，成为一种良好的并行处理。
5 结束语
总的来说，基于智能化分配算法的计算机负荷并行处理技术的探究，作为一中计算机中新型的驱动程序而言，运用这种新型的驱动程序可以将AMD公司的CPU的并行运算能力发挥出重大的作用。
参考文献：
[1]方雷.基于云计算的土地资源服务高效处理平台关键技术探索与研究[D].浙江大学，2011.
[2]李杰.计算机负荷并行处理技术的智能化分配算法[J].电子制作，2013（08）：98.
作者简介：王玉萍（1979-），女，河南孟州人，讲师，主要研究方向：计算机软件。
作者单位：郑州科技学院信息工程学院，郑州 450064