雲計算是否需要數學模型，是否必須是細粒度並行的？

細粒度是指將非常瑣碎和細緻的操作分配給不同的處理器或處理單元並行工作，而粗粒度是指並行任務的相對完整的分布，即每個處理器或處理單元獲得乙個相對完整的計算任務物件。

相對完整的粗粒度並行可以盡可能地將資料塊和通訊協調的問題限制在乙個處理器上，因為不同處理器之間的資料交換和通訊協調並不適合雲計算，如果要做到這一點，最合適的平台是鬆散耦合或緊密耦合的大規模平行計算集群。

雲計算是基於 Internet 的服務的增長、使用和交付，通常涉及通過 Internet 提供動態可擴充套件且通常虛擬化的資源。 雲是網路、網際網絡的隱喻。 過去，雲通常用於在圖表中表示電信網路，後來它們也用於表示網際網絡和底層基礎設施的抽象。

因此，雲計算甚至可以讓您體驗每秒 10 萬億次操作，這非常強大，您可以模擬核能、氣候變化和市場趨勢。 使用者通過電腦、膝上型電腦、手機等方式訪問資料中心，並根據自己的需求進行計算。

雲計算最令人恐懼的是細粒度並行性，因為在雲計算環境中，細粒度並行性之間的資料交換和同步是乙個非常緩慢的過程。

雲計算適用於解決粗粒度的並行問題，尤其是“易並行問題”，例如，完全獨立且不相關的資料塊在獨立的處理器上處理，整個過程中不需要任何互動通訊。

雲計算是平行計算、分布式計算和網格計算的發展，或者是這些計算科學概念的商業實現。 雲計算是虛擬化、實用計算、基礎設施即服務、平台即服務和軟體即服務等概念的混合演進和飛躍的結果。

雲計算是一種新的IT資源供應模式，可以簡單地理解為乙個資料中心，在這裡，計算機可以自動管理和動態分配、部署、配置、重新配置和資源，軟體和應用程式也可以自動安裝。 雲計算的元件包括硬體、軟體和服務。 硬體主要是 x86 或動力機器。

軟體包括管理計算機自動化的軟體，以及管理的軟體。 服務是指雲計算中心的建設和後續運維。 雲計算中心為其使用者提供帶有軟體和應用程式的虛擬計算機，這些軟體和應用程式可以對應於物理機，並且可以具有對應物理機的多個虛擬機器。

終端使用者通過網路連線到虛擬機器，這意味著使用者擁有一台包含他需要使用的軟體的伺服器。 使用者有一定的許可權，當然他也可以安裝其他雲計算中心不提供的軟體。

分布式技術本質上是一種基於網路的計算機處理技術。 分布式系統是一組邏輯上和物理上相互連線的處理單元。 其本質是全系統分散控制資源，實現應用的協同執行。

這種型別的系統不需要一台計算機就非常強大。

所謂的並行性包括同時性和併發性。 同時性是指同時發生兩個或多個事件，併發性是指在同一時間段內發生兩個或多個事件。 也就是說，兩個或兩個以上性質相同或不同性質的功能同時或在同一時間段內完成，只要在時間上有重疊，就存在並行性。

並行性進一步分為兩類：粗粒度並行和細粒度並行。 粗粒度並行是指在多個處理器上執行多個程序，多個處理器協同完成乙個程式，一般由演算法實現。 細粒度並行是指處理器指令級和操作級的並行度。

來自美國的Tanjurd總結了這三者的區別：雲計算是平行計算、分布式計算和網格計算的發展，或者說是這些電腦科學概念的商業實現。 雲計算是虛擬化、實用計算、IaaS（基礎設施即服務）、PaaS（平台即服務）和 SaaS（軟體即服務）等概念混合演進和飛躍的結果。

總體而言，雲計算可以被認為是網格計算的商業演進。 雲儲存是一些公司提供的儲存服務，使用者將資料直接儲存在公司的集群中，例如網盤。 雲安全是一種技術，旨在防止提供雲服務的伺服器受到攻擊和資料洩露。

對於計算機來說，基本的英語知識是有幫助的，但不是必需的。 此外，對於英語水平，沒有必要像外國MBA那樣流利的溝通技巧。

根據我的經驗，只要你能正確地表達和理解它，你就能做到。

首先，雲計算屬於平行計算，平行計算的概念非常廣泛，包括傳統意義上的多台計算機和多處理器。 多處理器包括多核處理器、GPU等，多計算機包括集群、分布式等，雲計算是乙個分布式系統。 雲計算其實是商界提出的乙個概念，其實學術界早就有了它的原型，叫做“網格”，商界喜歡把這個概念做大，愚弄人。

雲計算的新加入可能是虛擬層，即在物理機上設定另一層虛擬機器，以方便管理等優勢。 現在比較流行的雲頂層是Hadoop，map-reduce模型的未來是光明的。 當然，低階軟體也不應該缺少，包括虛擬機器軟體。

至於平行計算的發展，它有50年的歷史，概念非常廣泛，沒有環境，你的CPU可以作為乙個並行平台使用。

希望對你有所幫助。

我個人理解，通常稱為平行計算的高效能計算與雲計算最大的區別在於，雲計算採用的是虛擬化技術，通過虛擬化軟體，單個任務的CPU佔用率可以根據任務的大小自動調整，因此乙個CPU可以執行多個程式， 一般來說，這些程式不是很大，但只佔CPU的一小部分。但是，高效能計算的研究領域決定了它的任務CPU佔用率不能低到雲計算中單個程式的CPU佔用率那麼低，一般來說，乙個任務會占用整個CPU甚至更多的CPU，這是兩者的本質區別，該技術的具體用途，必須根據研究物件來決定， 一般高校的科研或工程專案，計算量非常大，單個任務對CPU佔用率要求很高，會用高效能集群技術來解決。雲計算最近鬧得不可開交，但具體效果尚未實現，很多人都懷疑炒作，但其實是高效能計算，被打著“高效能計算”的名號。

雲計算高效能計算平台或雲高效能計算平台。 希望對你有所幫助。

雲計算和平行計算是完全不同的東西，雲計算其實就是像輸電一樣按需提供的計算機資源，使用者按需定製，不能稱為高效能計算。

平行計算用於資料計算等，一般在單台機器上，是研究乙個程式如何使用多個CPU進行計算。

您要做什麼？ 目前還有很多雲計算廠商，平行計算還沒做，一般都是科研院所或高校研究。

大資料和雲計算是未來發展趨勢的必要條件，它們足夠強大，可以擁有美好的未來。

它不是特別好理解，但兩者之間沒有特別大的差距。 如果非要選擇的話，大資料會更好。 如今，太多的公司需要資料分析師。 雲計算只對少數網際網絡公司可用。