如何提高计算性能

释放磁盘空间

通过释放磁盘空间，可以提高计算机的性能。磁盘清理工具是Microsoft Windows 附带的一个实用工具，可以帮助您释放硬盘上的空间。该实用工具先标识出可以安全删除的文件，然后允许您选择希望删除部分还是全部标识出的文件。

使用磁盘清理工具可以：

?删除Internet 临时文件。

?删除下载的程序文件（如Microsoft ActiveX 控件和Java applet）。

?清空回收站。

?删除Windows 临时文件。

?删除不使用的可选Windows 组件。

?删除已安装但不再使用的程序。

提示：通常情况下，Internet 临时文件会占据大多数的空间，因为为了加速以后的访问，浏览器会缓存您访问的每个页面。

使用磁盘清理工具

1. 单击“开始”，依次指向“所有程序”、“附件”、“系统工具”，然后单击“磁盘清理”。如果有多个驱动器，会提

示您指定要清理的驱动器。

“磁盘清理”工具计算您可以释放的磁盘空间量。

2. 在“(驱动器)的磁盘清理”对话框中，滚动查看“要删除的文件”列表的内容。

选择要删除的文件。

3. 清除不希望删除的文件所对应的复选框，然后单击“确定”。

4. 提示您确认要删除指定文件时，单击“是”。

几分钟之后，该过程完成，“磁盘清理”对话框关闭，这时您的计算机更干净、性能更佳。

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加快数据访问速度

磁盘碎片会降低系统的整体性能。如果文件存储在不同的碎片上，那么打开文件时，计算机必须搜索硬盘，以便将碎片重新拼凑在一起。响应时间可能明显变长。

磁盘碎片整理程序是一个Windows 实用工具，用于合并计算机硬盘上存储在不同碎片上的文件和文件夹，从而使这些文件和文件夹中的任意一个都只占据磁盘上的一块空间。将文件首尾相接整齐存储而没有碎片时，磁盘读写速度将加快。

何时运行磁盘碎片整理程序

除定期（最好每月一次）运行磁盘碎片整理程序外，在通常每月一次的惯例之外，如果发生了某些特定的事件也可以运行该实用工具。

在以下情况下，应该运行磁盘碎片整理程序：

?增加了大量文件。

?只有15% 左右的可用磁盘空间。?安装了新程序或Windows 的新版本。使用磁盘碎片整理程序：

1 . 单击“开始”，依次指向“所有程序”、“附件”、“系统工具”，然后单击“磁盘碎片整理程序”。

单击“分析”将启动磁盘碎片整理程序。

2 . 在“磁盘碎片整理程序”对话框中，单击要对其进行碎片整理的驱动器，然后单击“分析”按钮。分析完磁盘之后，将显示一个对话框，告诉您是否应该对所分析的驱动器进行碎片整理。

提示：对卷进行碎片整理之前，应该先进行分析，以便了解碎片整理过程大概需要多长时间。

3 . 要对选定的一个或多个驱动器进行碎片整理，请单击“碎片整理”按钮。完成碎片整理之后，磁盘碎片整理程序将显示整理结果。

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要显示有关经过碎片整理的磁盘或分区的详细信息，请单击“查看报告”。5

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要关闭“查看报告”对话框，请单击“关闭”。

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要关闭磁盘碎片整理程序实用工具，请单击窗口标题栏上的“关闭”按钮。

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检测和修复磁盘错误

除运行磁盘清理工具和磁盘碎片整理程序来优化计算机性能外，还可以运行错误检查实用工具来检查硬盘上存储的文件的完整性。

在使用硬盘驱动器时，可能会出现坏扇区。坏扇区会降低硬盘性能，有时还会导致难以甚至无法执行数据写入操作（如文件保存）。错误检查实用工具可以扫描硬盘驱动器中是否存在坏扇区，并扫描文件系统错误以了解是否某些文件或文件夹放错位置。

如果每天都使用计算机，那么应尝试每周运行一次此实用工具，以帮助您防止数据丢失。

运行错误检查实用工具：

重要：运行错误检查实用工具之前，确保关闭所有文件。

1. 单击“开始”，然后单击“我的电脑”。

2. 在“我的电脑”窗口中，右键单击要搜索是否存在坏扇区的硬盘，然后单击“属性”。

3. 在“属性”对话框中，单击“工具”选项卡。

4. 单击“开始检查”按钮。

5. 在“检查磁盘”对话框中，选中“扫描并试图恢复坏扇区”复选框，然后单击“开始”。

大多数情况下，请选中“扫描并试图恢复坏扇区”。

6. 如果发现有坏扇区，请选择进行修复。

提示：如果认为磁盘包含坏扇区，请仅选中“自动修复文件系统错误”复选框。

大数据与并行计算

西安科技大学 计算机科学与技术学院 实习报告 课程：大数据和并行计算 班级：网络工程 姓名： 学号：

前言 大数据技术(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的4V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。 特点具体有： 大数据分析相比于传统的数据仓库应用，具有数据量大、查询分析复杂等特点。《计算机学报》刊登的“架构大数据：挑战、现状与展望”一文列举了大数据分析平台需要具备的几个重要特性，对当前的主流实现平台——并行数据库、MapReduce及基于两者的混合架构进行了分析归纳，指出了各自的优势及不足，同时也对各个方向的研究现状及作者在大数据分析方面的努力进行了介绍，对未来研究做了展望。 大数据的4个“V”，或者说特点有四个层面：第一，数据体量巨大。从TB级别，跃升到PB级别；第二，数据类型繁多。前文提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。第三，处理速度快，1秒定律，可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息，这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。第四，只要合理利用数据并对其进行正确、准确的分析，将会带来很高的价值回报。业界将其归纳为4个“V”——Volume（数据体量大）、Variety（数据类型繁多）、Velocity（处理速度快）、Value（价值密度低）。 从某种程度上说，大数据是数据分析的前沿技术。简言之，从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力，就是大数据技术。明白这一点至关重要，也正是这一点促使该技术具备走向众多企业的潜力。 1.大数据概念及分析 毫无疑问，世界上所有关注开发技术的人都意识到“大数据”对企业商务所蕴含的潜在价值，其目的都在于解决在企业发展过程中各种业务数据增长所带来的痛苦。 现实是，许多问题阻碍了大数据技术的发展和实际应用。 因为一种成功的技术，需要一些衡量的标准。现在我们可以通过几个基本要素来衡量一下大数据技术，这就是——流处理、并行性、摘要索引和可视化。 大数据技术涵盖哪些内容? 1.1流处理 伴随着业务发展的步调，以及业务流程的复杂化，我们的注意力越来越集中在“数据流”而非“数据集”上面。 决策者感兴趣的是紧扣其组织机构的命脉，并获取实时的结果。他们需要的是能够处理随时发生的数据流的架构，当前的数据库技术并不适合数据流处理。 1.2并行化 大数据的定义有许多种，以下这种相对有用。“小数据”的情形类似于桌面环境，磁盘存储能力在1GB到10GB之间，“中数据”的数据量在100GB到1TB之间，“大数据”分布式的存储在多台机器上，包含1TB到多个PB的数据。 如果你在分布式数据环境中工作，并且想在很短的时间内处理数据，这就需要分布式处理。 1.3摘要索引 摘要索引是一个对数据创建预计算摘要，以加速查询运行的过程。摘要索引的问题是，你必须为要执行的查询做好计划，因此它有所限制。 数据增长飞速，对摘要索引的要求远不会停止，不论是长期考虑还是短期，供应商必须对摘要索引的制定有一个确定的策略。 1.4数据可视化 可视化工具有两大类。

大数据分析的六大工具介绍

大数据分析的六大工具介绍 2016年12月 一、概述 来自传感器、购买交易记录、网络日志等的大量数据，通常是万亿或EB的大小，如此庞大的数据，寻找一个合适处理工具非常必要，今天我们为大家分学在大数据处理分析过程中六大最好用的工具。 我们的数据来自各个方面，在面对庞大而复杂的大数据，选择一个合适的处理工具显得很有必要，工欲善其事，必须利其器，一个好的工具不仅可以使我们的工作事半功倍，也可以让我们在竞争日益激烈的云计算时代，挖掘大数据价值，及时调整战略方向。 大数据是一个含义广泛的术语，是指数据集，如此庞大而复杂的，他们需要专门设il?的硬件和软件工具进行处理。该数据集通常是万亿或EB的大小。这些数据集收集自各种各样的来源:传感器、气候信息、公开的信息、如杂志、报纸、文章。大数据产生的其他例子包括购买交易记录、网络日志、病历、事监控、视频和图像档案、及大型电子商务。大数据分析是在研究大量的数据的过程中寻找模式, 相关性和其他有用的信息，可以帮助企业更好地适应变化，并做出更明智的决策。 二.第一种工具:Hadoop Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是Hadoop是 以一种可黑、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop还是可伸缩的，能够处理PB级数据。此外，Hadoop依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。

Hadoop是一个能够让用户轻松架构和使用的分布式计算平台。用户可以轻松地 在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。它主要有以下儿个优点: ,高可黑性。Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。，高扩展性。Hadoop是 在可用的计?算机集簇间分配数据并完成讣算任务 的，这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中。 ，高效性。Hadoop能够在节点之间动态地移动数据，并保证各个节点的动 态平衡，因此处理速度非常快。 ，高容错性。Hadoop能够自动保存数据的多个副本，并且能够自动将失败 的任务重新分配。 ,Hadoop带有用Java语言编写的框架，因此运行在Linux生产平台上是非 常理想的。Hadoop上的应用程序也可以使用其他语言编写，比如C++。 第二种工具:HPCC HPCC, High Performance Computing and Communications（高性能计?算与通信）的缩写° 1993年，山美国科学、工程、技术联邦协调理事会向国会提交了“重大挑战项 U：高性能计算与通信”的报告，也就是被称为HPCC计划的报告，即美国总统科学战略项U ,其U的是通过加强研究与开发解决一批重要的科学与技术挑战 问题。HPCC是美国实施信息高速公路而上实施的计?划，该计划的实施将耗资百亿 美元，其主要U标要达到:开发可扩展的计算系统及相关软件，以支持太位级网络 传输性能，开发千兆比特网络技术，扩展研究和教育机构及网络连接能力。

生产性能指标计算

肉鸡繁殖技术 、生产性能指标计算 （一）生活力指标 1、雏鸡成活率（育雏率）指育雏期末成活雏鸡数占入舍雏鸡数的百分比。 雏鸡成活率（%）二育雏期末成活雏鸡数/入舍雏鸡数X 100 2、育成鸡成活率（育成率）指育成期末成活育成鸡数占育雏期末入舍雏鸡数的百分比。 育成鸡成活率（%）=育成期末成活的育成鸡数/ 育雏期末入舍雏鸡数X 100、3 母鸡存活率入舍母鸡数减去死亡数和淘汰数后的存活数占入舍母鸡数的百分比。 母鸡存活率（%）=入舍母鸡数-（死亡数+淘汰数）/入舍母鸡数X100 （二）繁殖力指标 1、种蛋合格率指种母鸡在规定的产蛋期内所产符合本品种、品系要求的种蛋数占产蛋总数的百分比。 种蛋合格率（%）=合格种蛋数/ 产蛋总数X 100% 2、种蛋受精率指受精蛋数占入孵蛋数的百分比。 种蛋受精率（%）=受精蛋数/入孵蛋数X100% 3、孵化率又叫出雏率，分以下两种。 （1 ）受精蛋孵化率。出雏数占受精蛋数的百分比。 受精蛋孵化率（%）二出雏数/受精蛋数X 100 （2）入孵蛋孵化率。出雏数占入孵蛋数的百分比。 入孵蛋孵化率（%）二出雏数/入孵蛋数X 100 4、健雏率指健康雏鸡数占出雏数的百分比。

健雏率（%）二健雏数/出雏数X 100 5、种母鸡提供的健雏数指在规定产蛋期内，每只种母鸡提供的健康雏鸡数。 （三）产蛋力指标 1产蛋量指母鸡在统计期内的产蛋数量。是养鸡生产的重要经济指标。 （1 ）按母鸡饲养只日统计。一个母鸡饲养只日就是指一只母鸡饲养一天。 母鸡饲养只日产蛋量（枚/ 只）=统计期内总产蛋数/平均饲养母鸡只数（2）按入舍母鸡数统计。 入舍母鸡产蛋量（枚/ 只）=统计期内总产蛋数/入舍母鸡数 2产蛋率指母鸡在统计期内的产蛋百分率。 （1 ）饲养只日产蛋率（%）=统计期内总产蛋数/ 统计期内总饲养只日数X 10（2）入舍母鸡产蛋率（%）二统计期内总产蛋数/［入舍母鸡数＞统计期日数］X 100 3蛋重 （1）平均蛋重：个体记录者须连续称取3 个以上的蛋求平均值；群体记录时则连续称取3d总产蛋量，求平均值。平均蛋重以g为单位。 （2）总蛋重：总蛋重（kg） = （平均蛋重X平均产蛋量）宁1000 4蛋的品质测定蛋的品质应在蛋产出后24小时内进行，每次测量数量要求不少于50 枚。 （1 ）蛋形指数即蛋的长径与短径的比值。 蛋的正常形状为椭圆行，蛋形指数为1.30-1.35之间。 （2）蛋壳强度指蛋壳耐受压力的大小。测量用蛋壳强度测定仪。蛋的纵轴比横轴压力大，故装运以竖放为好。 （3）蛋壳厚度用蛋壳厚度测定仪。分别测定钝端、锐端和中腰三处蛋壳厚度，求平均值。

用于大数据处理高性能计算的4个实现步骤

用于大数据处理高性能计算的4个实现步骤如果企业需要采用处理其大数据的高性能计算，则在内部部署运营可能效果最佳。以下是企业需要了解的内容，其中包括高性能计算和Hadoop的不同之处。 在大数据领域，并非每家公司都需要高性能计算(HPC)，但几乎所有使用大数据的企业都采用了Hadoop式分析计算。 HPC和Hadoop之间的区别很难区分，因为可以在高性能计算(HPC)设备上运行Hadoop分析作业，但反之亦然。HPC和Hadoop分析都使用并行数据处理，但在Hadoop 和分析环境中，数据存储在硬件上，并分布在该硬件的多个节点上。在高性能计算(HPC)中，数据文件的大小要大得多，数据存储集中。高性能计算(HPC)由于其文件体积庞大，还需要更昂贵的网络通信(如InfiniBand)，因此需要高吞吐量和低延迟。 企业首席信息官的目的很明确：如果企业可以避免使用HPC并只将Hadoop用于分析，可以执行此操作。这种方式成本更低，更易于员工操作，甚至可以在云端运行，其他公司(如第三方供应商)可以运行它。 不幸的是，对于需要高性能计算(HPC)进行处理的生命科学、气象、制药、采矿、医疗、政府、学术的企业和机构来说，全部采用Hadoop是不可能的。由于文件规模较大，处理需求极其严格，采用数据中心或与采用云计算都不是很好的方案。 简而言之，高性能计算(HPC)是一个在数据中心内部运行的大数据平台的完美示例。正因为如此，企业如何确保其投资巨大的硬件完成需要的工作成为了一个挑战。 大数据Hadoop和HPC平台提供商PSCC Labs首席战略官Alex Lesser表示：“这是必须使用HPC来处理其大数据的许多公司面临的挑战。大多数这些公司都有支持传统IT 基础设施，他们很自然地采用了这种思路，自己构建Hadoop分析计算环境，因为这使用

AVL-Cruise整车性能计算分析流程与规范要点

AVL-Cruise计算分析整车性能的流程与规范 1 模型的构建要求 1.1 整车动力性、经济性计算分析参数的获取 收集和整理关于该车的整车配置组件参数数据。主要包括发动机动力性、经济性参数；变速箱档位速比参数；后桥主减速比参数；轮胎参数；整车参数等。具体参数项目见附录1。 1.2 各配置组件建模 1.2.1 启动软件 在桌面或程序中双击AVL-Cruise快捷图标，进入到AVL-Cruise用户界面， 点击下图所示工具图标，进入模型创建窗口。 进入模型创建窗口 1

1.2.2 建立整车参数模型 进入模型创建窗口后，将鼠标选中Vehicle Model，鼠标左键点击整车图标，按住左键将图标拖曳到建模区，如下图所示： 双击整车图标后打开整车参数输入界面，根据参数输入要求依次填写数据： Author：此处填写计算者,不能用中文，可以用汉语拼音和英文，该软件所有填写参数处均不能出现中文。

3 Comment ：此处填写分析的车型号。 Notice1、Notice2、Notice3：此处填写分析者认为需要注意的事项，比如特殊发动机型号等，没有可 以不填。 1.2.2.1 整车参数数据填写规则 进入模型创建窗口后，将鼠标选中Engine Model ，鼠标左键点击发动机图标，按住左键将图标拖曳到建模区，如下图所示： 作者名称、注解说明，可以不填 注解说明，可以不填 油箱容积 内外温差：0 试验台架支点高度：100 内外压差：0 牵引点到前轴距离 轴距 空载、半载、满载下整车重心到前轴中心距离、重心高度、鞍点高度、前轮充气压力、后轮充气压力 整备质量 整车总重 迎风面积 风阻系数 前轮举升系数 后轮举升系数

2014罗斯308生产性能指标

B R O I L E R 罗斯308商品代肉鸡 生产性能指标2014308

g 第一部分lb 第二部分介绍 本手册包含罗斯308商品代肉鸡生产性能指标。该手册应与罗斯308商品代肉鸡饲养管理手册结合使用。 .生产性能 本手册的生产性能指标表示在良好的饲养管理与环境条件下，按照罗斯308商品代肉鸡营养标准所推荐的营养水平进行饲喂，可以达到或超过这些生产性能指标。生产场也许会发现当地的某些因素可能会阻碍这些生产性能的发挥，例如： ?某些原料的供应会限制营养成分和营养摄取 ?极端气候条件会降低生产性能 ?经济方面的因素会限制生产体系的选择 因此，实际平均生产性能可能会低于所给出的生产性能标准。 为了符合全球出版的要求，本生产性能指标包含两个部分：为了中文版的要求本手册省略英制系统。 生产指标采用公制形式， 采用英制形式。 表格中的数据为四舍五入。如用其计算其它一些统计数据可能会出现一些微小偏差。 产肉率会因各屠宰加工厂所使用的设备种类（如胴体冷却技术，自动去骨还是人工取骨等）以及所要加工的具体部位而有所差异。 如需进一步了解罗斯308商品代肉鸡饲养管理方面的信息，请与安伟捷育种公司当地技术服务经理或技术 服务部门联系。

目录 02饲养管理要点 03公母混养生产性能 04公鸡生产性能 05母鸡生产性能 7-8屠宰性能g 公制g 公制g 公制饲养管理要点 罗斯308是具有适应性强，生长速度快，饲料转换率好而且具有良好产肉性能的优良品系。培育该品系的目的在于满足客户对于产品具有持续稳定的生产性能以及满足终端产品范围广、功能多等方面的需求。鸡肉产品生产的成本效益取决于能否获得肉鸡良好的生产性能，要想获得罗斯308商品代肉鸡最佳的生产性能，应注意下列几项重点：?加强孵化、储存以及运输方面的管理，使雏鸡质量达到最佳状态。 做好育雏准备工作，确保雏鸡入舍后便于采食和饮水。在 4-5日龄时使雏鸡平稳地从辅助饲喂与饮水设备过渡到自动饲喂与饮水系统。提供雏鸡消化吸收能力强的高质量育雏料。密切观察雏鸡行为，使雏鸡保持在最佳的温暖舒适的区域，但是要特别注意鸡舍内的相对湿度不要过低（相对湿度不能低于 50%）。从一日龄起应采用最小通风程序。注意观察雏鸡的嗉囊充盈度、采食与饮水行为以及7日龄体重，以便日后进一步改进育雏的准备工作。整个饲养阶段都应使鸡群保持在舒适的热平衡区域。快速生长的肉鸡会产生大量的热能，尤其是在生长期的后半阶段。 21日龄以后使鸡舍环境温度保持在21°C 以下有助于提高鸡群的生长速度。 确保高标准的生物安全和卫生消毒程序，将疾病危害的可能性降到最低。?? ???

一、国家高性能计算中心(合肥)—大数据挖掘与计算研究室二、研究方向

欢迎希望成为我的学生们阅读，包括本科生毕业设计、推免硕士研究生、统招硕士研究生和直博研究生。下面先介绍我们的情况，然后提出对新学生的要求和期望。本材料共4页，成稿于2018年8月14日。 一、国家高性能计算中心（合肥）—大数据挖掘与计算研究室 本实验室隶属于安徽省重点实验室—国家高性能计算中心（合肥），从事高性能计算与应用方向，是计算机学院的重点方向。实验室由陈国良院士创建并领衔负责，现有100多名博士后、博士生和硕士生。上图为实验室位于东区科研楼五楼一角。 现在本实验室共有1名博士后（与讯飞联合培养）、5名博士生、11名硕士生。 二、研究方向 1.文本序列异同分析：开源程序集，DNA和蛋白质序列，学术文献挖掘； 2.软件分析：代码克隆，代码推荐和生成，软件架构改良； 3.并行计算及性能优化：自适应并行编程框架，并行算法及系统性能优化； 4.区块链技术及应用。

三、研究成果 本研究室早期得到985工程“信息科技前沿理论与应用”创新平台、教育部“大规模科学工程计算”长江学者和创新团队、教育部和外专局“计算科学及其应用基础”111引智计划等重大项目支持，目前得到教育部“高性能计算协同创新”2011计划、科技部“大数据分析及应用创新团队”、“面向大规模序列同源问题的并行分布式算法及其关键技术研究”基金委面上项目等新近支持。 程序集和基因组中原版片段或祖先片段搜寻和分析称之为序列同源分析，是软件源码补全、代码自动生成和推荐等新一代软件开发技术中的理论基础和关键技术，也是文本异同分析共性技术和关键。我们发展的Large Gap克隆工具CCAligner 和序列比对算法BitMapper，分别在软件工程顶会ICSE2018和Bioinformatics2018上发表，其他研究成果有发表在数据挖掘顶刊TKDE和并行计算顶刊TPDS上。 四、研究意义 左图说明并行计算需要学习和训练，右图说明并行计算是大数据和人工智能的核心技术和支撑。我们开展的大数据挖掘与计算，主要是进行大规模序列数据的异同分析和挖掘，依靠的是并行算法和并行计算技术。 五、研究工作 1. 软件源码分析及应用 1)主要研究内容： a)大差异的软件源码克隆算法研究 面向较小差异的源代码克隆算法SourcererCC取得了较好的进展，对于软件迭代开发中的大差异代码克隆一直是业界的挑战问题和应用，我们提出CCAligner1&2工具该需求问题的研究突破，其中CCAligner1发表在国际软件工程学术会议ICSE2018上。学生受同行研究者的邀请到加拿大访问，此项工作已有企业意向合作。

高性能计算机发展历程及现状

龙源期刊网 https://www.wendangku.net/doc/f04071160.html, 高性能计算机发展历程及现状 作者：陈红梅等 来源：《软件导刊》2015年第03期 摘要：高性能计算已被公认为继理论科学和实验科学之后的第三大科学研究方法，是科技创新的重要手段。高性能计算机经过几十年的发展，经历了向量机、MPP、集群等几个阶段，我国高性能计算机的研制和应用也得到了快速发展。国内多所高校和科研院所纷纷构建高性能计算平台，江汉大学也构建了自己的高性能计算平台。对高性能计算机发展历程进行了梳理，并分析了其现状，重点介绍了江汉大学高性能计算平台。 关键词：高性能计算机；向量机；MPP；集群；中国TOP100；国际TOP500 中图分类号：TP3-0 文献标识码：A 文章编号：1672-7800（2015）003-0007-02 0 引言 目前，高性能计算科学与技术已成为世界各国竞相争夺的战略制高点[1]。一些发达国家 和发展中国家纷纷制定战略计划，投入大量资金，加速研究开发步伐。美国从20世纪70年代起就实施了一系列推动计算科学发展的国家计划，包括“战略计算机计划”（SCP）、“高性能计算和通讯计划”（HPCC）、“加速战略计算计划”（ASCI）、“先进计算设施伙伴计划”（PACI）等。 1 高性能计算机发展历程 从20世纪70年代产生第一代高性能计算机开始，经过几十年的发展，高性能计算机经历了向量机、MPP、集群等几个发展阶段。 1.1 向量机 1974年，控制数据公司（Control Data Corporation，CDC）推出了CDC STAR-100，它是首先使用向量处理器（Vector Processor）的计算机，被认为是第一台向量机。1982年，克雷公司生产的Cray X-MP/2诞生，它是世界上第一部并行向量计算机。Cray X-MP系列计算机基于并行向量处理机结构，并行向量处理机是将向量处理器直接并行的一种体系结构。 当时的并行向量机占领高性能计算市场达20年之久，并行向量机处理器数目的增加，使得定制费用和维护费用越来越昂贵，性价比越来越低，已难以满足高性能计算机市场化的要求。

养猪生产指标

养猪生产指标 表1.生产技术指标 表2.猪舍参考温度 表3.不同阶段的猪群饲养密度 表4.各类猪群的饮水及设施 表5. 母猪、仔猪和生长育肥猪的生产性能指标 表6.仔猪生产性能的建议目标水平 表7.断奶后仔猪达到预期生长性能的途径或措施 表8. 在良好的商业条件下生长育肥猪的建议目标 表9. 生长速度降低的预测成本（20-100kg体重） 表10. 优化生长育肥猪生产性能的建议 表11 影响母猪生产性能的主要因素 表12. 举例计算空怀或非生产日期的天数所带来的经济损失表13. 优化母猪生产能力的饲养管理策略 表14不同阶段猪群投料规则 表15 猪只体温参数 表16 猪场免疫参考程序

表1. 生产技术指标

表2. 猪舍参考温度 表3.不同阶段的猪群饲养密度

表4.各类猪群的饮水及设施

表5. 母猪、仔猪和生长育肥猪的生产性能指标 表6.仔猪生产性能的建议目标水平 表7.断奶后仔猪达到预期生长性能的途径或措施

表8. 在良好的商业条件下生长育肥猪的建议目标 现代的肉猪品种生长速度和瘦肉率的遗传潜力都高。在理想状况下生长育肥阶段的生长速度超过了1.2kg/天，蛋白质的沉积超过了200g/天。 虽然这些指标在实际中很少达到，但生长潜力高过目前许多猪场实际的水平，如果这些生长水平没有达到，那么就要多消耗饲料，而且达到屠宰重所需要的时间也要增加。 所造成的生产成本的增加如表9所示 表9. 生长速度降低的预测成本（20-100kg体重） * 按生长速度1000g/天、平均采食量23kg/天进行比较 * 饲料成本2000元/吨，每多一天消耗1元/天 不同国家费用可能会不同

大数据技术原理与应用-林子雨版-课后习题答案复习进程

大数据技术原理与应用-林子雨版-课后习 题答案

第一章 1.试述信息技术发展史上的3次信息化浪潮及具体内容。 2.试述数据产生方式经历的几个阶段 答：运营式系统阶段，用户原创内容阶段，感知式系统阶段。 3.试述大数据的4个基本特征 答：数据量大、数据类型繁多、处理速度快和价值密度低。 4.试述大数据时代的“数据爆炸”的特性 答：大数据时代的“数据爆炸”的特性是，人类社会产生的数据一致都以每年50%的速度增长，也就是说，每两年增加一倍。 5.数据研究经历了哪4个阶段？ 答：人类自古以来在科学研究上先后历经了实验、理论、计算、和数据四种范式。 6.试述大数据对思维方式的重要影响 答：大数据时代对思维方式的重要影响是三种思维的转变：全样而非抽样，效率而非精确，相关而非因果。 7.大数据决策与传统的基于数据仓库的决策有什么区别 答：数据仓库具备批量和周期性的数据加载以及数据变化的实时探测、传播和加载能力，能结合历史数据和实时数据实现查询分析和自动规则触发，从而提供对战略决策和战术决策。 大数据决策可以面向类型繁多的、非结构化的海量数据进行决策分析。

8.举例说明大数据的基本应用 9.举例说明大数据的关键技术 答：批处理计算，流计算，图计算，查询分析计算 10.大数据产业包含哪些关键技术。 答：IT基础设施层、数据源层、数据管理层、数据分析层、数据平台层、数据应用层。 11.定义并解释以下术语：云计算、物联网 答：云计算：云计算就是实现了通过网络提供可伸缩的、廉价的分布式计算机能力，用户只需要在具备网络接入条件的地方，就可以随时随地获得所需的各种IT资源。 物联网是物物相连的互联网，是互联网的延伸，它利用局部网络或互联网等通信技术把传感器、控制器、机器、人类和物等通过新的方式连在一起，形成人与物、物与物相连，实现信息化和远程管理控制。

高性能计算实验大作业

大数据处理技术研究 姓名：；学号：1502；专业：模式识别与智能系统 摘要：本文详细介绍了大数据的相关概念及其对应的处理方法，列举了大数据处理技术在当代计算机处理中的应用，并简要的解释了Hadoop的相关概念，展望了大数据处理技术的发展方向。 关键词：大数据 Hadoop高性能计算 1.研究背景： 大数据浪潮汹涌来袭，与互联网的发明一样，这绝不仅仅是信息技术领域的革命，更是在全球范围启动透明政府、加速企业创新、引领社会变革的利器。 大数据，IT行业的又一次技术变革，大数据的浪潮汹涌而至，对国家治理、企业决策和个人生活都在产生深远的影响，并将成为云计算、物联网之后信息技术产业领域又一重大创新变革。未来的十年将是一个“大数据”引领的智慧科技的时代、随着社交网络的逐渐成熟，移动带宽迅速提升、云计算、物联网应用更加丰富、更多的传感设备、移动终端接入到网络，由此而产生的数据及增长速度将比历史上的任何时期都要多、都要快。 2.大数据定义： “大数据”是一个涵盖多种技术的概念，简单地说，是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。IBM将“大数据”理念定义为4个V，即大量化(Volume)、多样化(Variety)、快速化(Velocity)及由此产生的价值(Value)。如下图;

3.大数据技术的发展： 大数据技术描述了一种新一代技术和构架，用于以很经济的方式、以高速的捕获、发现和分析技术，从各种超大规模的数据中提取价值，而且未来急剧增长的数据迫切需要寻求新的处理技术手段。 在“大数据”(Big data)时代，通过互联网、社交网络、物联网，人们能够及时全面地获得大信息。同时，信息自身存在形式的变化与演进，也使得作为信息载体的数据以远超人们想象的速度迅速膨胀。 云时代的到来使得数据创造的主体由企业逐渐转向个体，而个体所产生的绝大部分数据为图片、文档、视频等非结构化数据。信息化技术的普及使得企业更多的办公流程通过网络得以实现，由此产生的数据也以非结构化数据为主。预计到2012年，非结构化数据将达到互联网整个数据量的75%以上。用于提取智慧的“大数据”，往往是这些非结构化数据。传统的数据仓库系统、BI、链路挖掘等应用对数据处理的时间要求往往以小时或天为单位。但“大数据”应用突出强调数据处理的实时性。在线个性化推荐、股票交易处理、实时路况信息等数据处理时间要求在分钟甚至秒级。 而“大数据”的多样性决定了数据采集来源的复杂性，从智能传感器到社交网络数据，从声音图片到在线交易数据，可能性是无穷无尽的。选择正确的数据来源并进行交叉分析可以为企业创造最显著的利益。随着数据源的爆发式增长，

1.4 汽车总体设计整车性能仿真与系统匹配要点

1.4 汽车总体设计整车性能仿真与系统匹配 1.4.1动力性能仿真计算 (1) 计算目的 汽车的动力性是汽车重要基本性能指标之一。动力性的好坏，直接影到汽车在城市和城际公路上的使用情况。因此在新车开发阶段要进行动力性计算，预测今后生产车型是否满足使用要求。使汽车具有良好的动力学性能. (2) 已知参数如表所示

a 设计载荷确定： 该车型设计载荷根据德国标准DIN 70020规定：在空车重量（整备质量）的基础上加上座位载荷。5座位轿车前面加2人、后排加1人，也称为半载作为设计载荷, 重量假定为68kg加上随身物品7kg，重心对于不可调整座位在R点（设计H点）前50mm，可调整作为R点前100mm处。我国标准常常规定满载作为设计工况. 对于该计算车型如采用德国标准, 则具体计算为：1070kg+3*（68kg+7kg）=1295kg b 迎风面积： 根据迎风面积计算公式：A=0.78BH确定，其中：A迎风面积，B车宽，H 车高。对于该车型而言具体计算为：A=0.78*1710mm*1427mm=1.90m2 c 传动效率： 根据该轿车的具体传动系统形式，传动系统的传动效率大体可以由变速器传动效率，单级主减速器传动效率，万向节传动效率组成。 具体计算为：95%（变速器）乘96%（单级主减速器）乘98%（万向节）=89.4%，

同时考虑到，一般情况下采用有级变速器的轿车的传动系统效率在90%到92%之间，对上述计算结果进行圆整，对传动系统效率取为90% d 滚动阻力系数： 滚动阻力系数采用推荐拟和公式进行计算： )19440/1(2 0a u f f +=， 其中： f 取为0.014（良好水泥或者沥青路面）， a u 为车速km/h 。 (3) 发动机外特性曲线 i. AJR 发动机 ii AFE 发动机 图1.4.1 发动机外特性曲线 (4) 基本理论概述 汽车动力性能计算主要依据汽车驱动力和行驶阻力之间的平衡关系: j i w f t F F F F F +++= （1.4.1） 表1.4.2 各种受力名称 发 动 发动机

计算机发展史简介

第一章计算机发展史简介 一．先驱者的贡献 帕斯卡（Biaise Pascal，1623~1662） ↖法国数学家、物理学家 ↖19 岁受机械时钟的启发发明第一个齿轮式机械计算器（1642 年），只能做加、减法 巴贝奇（C.Babbage，1791～1871） ↖英国数学家 ↖公认的计算机之父 ↖研制出差分机和分析机 ↖提出程序控制的思想 ↖提出了完整的通用计算机的设计方案，已经有许多的现代计算机的元素在里面，最终100 年后由艾肯实现 爱达.拜伦(Ada Augusts Lovelace，1815～1852) ↖英国数学家 ↖为巴贝奇的分析机编制程序 ↖虽然还没出现?°循环?±，?°子程序?±的概念，但其中已经蕴含了现在程序的思想。 ↖被称为世界上第一位程序员 艾肯（Howard Aiken，1900～1973) ↖美国数学教授 ↖制造出第一台机电式计算机MarkI ，后又制造出MarkII ↖MarkI 的一些参数： 以机电的方法代替机械的方法实现分析机，1944 年完成，在哈佛大学用了15 年 15.5米,高2.4米,75万个零部件 乘法速度是3 秒 图灵(Alan Turing，1912～1954) ↖英国科学家 ↖现代计算机诞生过程中最重要的两个 人物之一，另一个是冯. 诺依曼 ↖他对现代计算机的贡献有两个： 建立图灵机理论模型 提出定义机器智能的图灵测试 冯.诺依曼(Von.Neumann,1903～1957) ↖美国数学教授 ↖现代计算机之父 ↖两个方面的重要贡献 提出了存储程序的思想 在EDVAC设计中提出的计算机结构奠定了现代 计算机体系结构框架,被称为冯.诺依曼结构 二．现代计算机的诞生 第一台电子数字计算机电子计算机ENIAC的诞生 (Electronic Numerical Integrator And Computer) 电子数字积分计算机

云计算与大数据技术课后习题

第一章云计算与大数据基础 1.在信息产业的发展历程中。硬件驱动力，网络驱动力，作为两个重要的内在动力在不同的时期起着重要的作用 西摩克雷超级计算机之父 约翰麦克锡云计算之父 蒂姆伯纳斯李万维网发明人第一个网页开发者 吉姆格雷大数据之父 6．MapReduce思想来源LISP语言 7.按照资源封装层次，云计算分为 Iaas paas saas三种 8. 教材P2 1.1.2 10. 教材P8 1.2.2 11. 教材P10 1.2.3 第二章云计算与大数据相关技术 1.一致性hash算法原理： 哈希算法是一种从稀疏值到紧密值范围的映射方法，在存储和计算定位时可以被看做是一种路由算法。通过这种路与哦算法文件块能被唯一的定位到一个节点的位置。传统的hash 算法容错性和扩展性都不好，无法有效的适应面向数据系统节点的动态变化。意思就是当集群需要增加节点，传统的hash算法不容易检测到新增加的节点，此为扩展性不好，而一致性hash算法增加一个节点只会影响增加的这个节点到前一个节点之间的数据。容错性就是如果不幸一个机器C宕机了,那么机器B和C之间的数据都会被D执行，那么受影响的数据只是机器B和C之间的数据。当然，容错性和扩展性对于节点数较多的集群是比较有意义的，对于节点较少的集群似乎这两个特性并没有什么诱惑力。 一致性hash的实际目的就是解决节点频繁变化时的任务分配问题，一致性hash将整个hash值空间组织成一个虚拟圆环，我们这里假设某hash函数H值空间为0~(2^32-1),即32位无符号整形。下面简述一下一致性hash的原理： 这是一致性hash的整个值空间0~(2^32-1)

高性能计算云平台解决方案

高性能计算云平台 解决方案

目录 1概述 (3) 1.1建设背景 (3) 1.2设计范围 (3) 1.3总体设计原则 (3) 2系统平台设计 (4) 2.1项目需求 (4) 2.2设计思想 (5) 2.3云存储系统方案 (6) 2.4系统优势和特点 (6) 2.5作业调度系统方案 (8) 3系统架构 (9) 3.1cStor系统基本组成 (9) 3.2cStor系统功能描述 (10) 3.3Jobkeeper系统基本组成 (17) 4系统安全性设计 (20) 4.1安全保障体系框架 (20) 4.2云计算平台的多级信任保护 (21) 4.3基于多级信任保护的访问控制 (25) 4.4云平台安全审计 (28) 5工作机制 (31) 5.1数据写入机制 (31) 5.2数据读出机制 (32) 6关键技术 (33) 6.1负载自动均衡技术 (33) 6.2高速并发访问技术 (33) 6.3高可靠性保证技术 (33) 6.4高可用技术 (34) 6.5故障恢复技术 (34) 7接口描述 (35) 7.1POSIX通用文件系统接口访问 (35) 7.2应用程序API接口调用 (35) 8本地容错与诊断技术 (36) 8.1 cStor高可靠性 (36) 8.2 cStor数据完整性 (36) 8.3 cStor快照技术 (37) 8.4 Jopkeeper故障处理技术 (37) 9异地容灾与恢复技术 (39) 9.1cStor数据备份与恢复系统功能 (39) 9.2cStor异地文件恢复 (40)

1概述 1.1建设背景 云存储平台与作业调度为本次高性能计算总体解决方案的一部分。主要针对海量的数据的集中存储、共享、计算与挖掘，建立一套具有高可靠、可在线弹性伸缩，满足高吞吐量并发访问需求的云存储与计算平台。为数据存储和高效计算提供便捷、统一管理和高效应用的基础平台支撑。 1.2设计范围 本技术解决方案针对海量数据集中存储、共享与计算，提供从系统软硬件技术架构、原理、硬件选型、网络接入以及软件与应用之间的接口等方面的全面设计阐述。 1.3总体设计原则 针对本次工程的实际情况,充分考虑系统建设的建设发展需求，以实现系统统一管理、高效应用、平滑扩展为目标，以“先进、安全、成熟、开放、经济”为总体设计原则。 1.3.1先进性原则 在系统总体方案设计时采用业界先进的方案和技术，以确保一定时间内不落后。选择实用性强产品，模块化结构设计，既可满足当前的需要又可实现今后系统发展平滑扩展。 1.3.2安全性原则 数据是业务系统核心应用的最终保障，不但要保证整套系统能够7X24运行，而且存储系统必须有高可用性，以保证应用系统对数据的随时存取。同时配置安全的备份系统，对应用数据进行更加安全的数据保护，降低人为操作失误或病毒袭击给系统造成的数据丢失。 在进行系统设计时，充分考虑数据高可靠存储，采用高度可靠的软硬件容错设计，进行有效的安全访问控制，实现故障屏蔽、自动冗余重建等智能化安全可靠措施，提供

汽车整车动力性仿真计算

汽车整车动力性仿真计算 1 动力性数学模型的建立 汽车动力性是汽车最基本、最重要的性能之一。汽车动力性主要有最高车速、加速时间t 及最大爬坡度。其中汽车加速时间表示汽车的加速能力，它对平均行驶车速有着很大影响，而最高车速与最大爬坡度表征汽车的极限行驶能力。根据汽车的驱动力与行驶阻力的平衡关系建立汽车行驶方程，从而可计算汽车的最高车速、加速时间和最大爬坡度。其中行驶阻力（F t ）包括滚动阻力F R 、空气阻力F Lx 、坡度阻力F St 和加速阻力F B 。 根据图1就可以建立驱动的基本方程，各车节之间的连接暂时无需考虑。而车辆必须分解为总的车身和单个车轮。节点处只画出了x 方向的力；z 方向的力对于讨论阻力无关紧要，可以忽略。 图1 （a ）车辆，车轮和路面；（b ）车身上的力和力矩； （c ）车轮上的力和力矩；（d ）路面上的力 如果忽略两个车节间的相对运动，根据工程力学的重心定理，汽车（注脚1）和挂车（注 脚2）的车身运动方程为： ∑=++--=+n j j Lx X αG G F x m m 12121sin )()( （1）

其中1G 和2G 是车节的车身重量，1m 和2m 它们的质量，α是路面的纵向坡度角，∑j X 是n 车轴上的纵向力之和，L F 是空气阻力。 由图1（c ），对第j 个车轴可列出方程 αG F X x m Rj xj j Rj Rj sin -+-= （2） j zj j xj Rj Rj Rj e F r F M φ J --= （3） Rj G 是该车轴上所有车轮的重量，Rj m 是它们的质量，Rj J 是绕车轴的车轮转动惯量之和，xj F 是在轮胎印迹上作用的切向力之和，zj F 是轴荷，Rj M 是第j 个车轴上的驱动力矩。 如果假设车轴的平移加速度Rj x 和车身的加速度x 相等，由式（1）到式（3）在消去力j X 和xj F 以后就得到方程 ∑∑∑ ∑∑=====--++-=+++n j j j zj Lx n j Rj n j j Rj Rj n j j Rj n j Rj r e F F αG G G r M φ r J x m m m 1 1 211 11 21sin )()( 引进总质量和总重量（力） m m m m n j Rj =++∑=121 mg G G G G n j Rj ==++∑=1 21 把车轮角加速度转化为平移加速度x ，即得到 ∑∑∑ ===++++=n j j j zj Lx n j j j Rj n j j Rj r e F F αG x R r J m r M 1 11 sin )( （4） 右边是由4项阻力组成，我们称之为 1）滚动阻力∑==n j j j zj R r e F F 1 （5） 令j j r e f = ，f 为阻力系数，代入式（5），则整车的滚动阻力为 zj n j R F f F ∑==1（5-1） 还常常进一步假定，所有车轮（尽管比如各个车轮胎压不同）的滚动阻力系数相等，又因为所有车轮轮荷zj F 之和等于车重G ，如果车辆行驶在角度为α的坡道上，则轮荷之和等于αcos G （参看图1） ，这样，式（5-1）可改写为 αfG F f F n j zj R cos 1==∑= 因为道路上的坡度较α不是很大，整车滚动阻力因而近似于整车车轮阻力 G f F R R =（5-2） 2）空气阻力2 a D 15 .21u A C F Lx =（6） 3）上坡阻力αG F St sin =（7） 在式（4）中的αG sin 项用以表示上坡阻力 αG F St sin =（7-1） 参看式（7）。如果我们用αtan 以及等价的值p 来取代αsin ，那么上述表达式就更为直

25台庞然大物鉴证超级计算机发展史

25台庞然大物鉴证超级计算机发展史 你以为旧式的巨型计算机现在就应该躺在博物馆里?当我们开始学习电脑的时候，它们已经比那些巨大的前辈缩小了N 多倍。不过到今天为止，仍旧有许多旧式巨型计算机还在做各种疯狂的工作。今天我们就给大家列举25台可以充满房间的巨型计算机。 1、台风：它现在仍旧在RCA实验室服役，它是一台典型的1950年代的大家伙，控制面板就像一堵墙，使用了数千只电子管和几英里长的电线。 超级计算机“台风”(图片来自牛丸街，下同) 2、1958年11月，在伦敦召开的国际计算研讨会上，一台巨型计算机：自动计算引擎，展示了计算机房同样可以成为建筑学上的奇迹。

3、在掌上电脑以及智能电话出现很久之前，我们仍旧使用计算机辅助通信的工作，1967年，英国的kdf9通信计算机被放置在在爱丁堡第一区域计算中心。 4、世界上第一台工程机械辅助设计计算机被安装在克利夫兰，俄亥俄州的路易斯飞行动力实验室，现在改名叫做约翰格伦研究中心。

5、当年，航空设计领域也使用超大型计算机：如电子数据处理704型，1957在兰利研究中心服役。 6、同样，当年在运输领域，也采用超级计算机。这是一台运行于1968年伦敦机场的计算机，博阿迪西亚，用它来处理货物及机票信息。

7、电子计算机的发明来源于战争，所以军方是早期大型计算机最大用户。这是在二战期间，弹道研究实验室中的，电子数字积分器计算机。 8、一些年之后，在1969年，计算机帮助我们进入空间领域。IBM公司的”选择性序列电子计算机“用于计算阿波罗登月的路线。

9、这是一张巨型计算机电影成名照。霍尼韦尔计算机和迈克尔凯恩一起在1967年的一部电影中出演角色：Billion Dollar Brain。 10、除了一些非常重要的工作，计算机也担任一些让人乏味的工作。在约翰格伦研究中心，微分分析计算机帮助技术员准备数据报告。

中国计算机发展史综述

. 中国计算机发展史 关键词：中国计算机晶体管 . 大型电子计算机集成电路“银河I”巨型计算机 微处理器（CPU）遭重创龙芯 一中国的计算机事业起步与发展 .. 中国电子计算机的科研、生产和应用是从上世纪五十年代中后期开始的。1956年，周总理亲自主持制定的《十二年科学技术发展规划》中，就把计算机列为发展科学技术的重点之一，并筹建了中国第一个计算技术研究所 以逻辑电路器件作为标志，到目前为止的电子计算机可以分为四代。每一代计算机，都比前一代更小、更快，技术工艺要求更高，价钱也更便宜。 . 第一代计算机采用电子管。美国研制出第一代计算机用了4年，而中国通过学习苏联的技术，仅用3年就完成了，并生产了50台左右 . . 第二代计算机采用晶体管。美国从第一代计算机进入第二代计算机花了9年时间生产了约200台 . . 第三代计算机采用中、小规模集成电路。这段发展过程美国用了11年中国用了7年时间我国研制的第三代计算机品种非常多。例如，北京大学、北京有线电厂和燃化部等单位联合研制的150机于1973

年完成；借鉴美国IBM公司16位小型机技术的DJS-100机也于该年（1973）研制成功，它的硬件为自行设计，软件兼容；1976年11月，中国科学院计算所研制成功1000万次大型电子计算机“013机” . 第四代计算机采用大规模和超大规模集成电路，今天的计算机都属于第四代计算机。这个过程美国用了9年研制的ILLIAC-IV中国用了8年。77型机是中国第一台自行设计研制的，采用大规模集成电路的16位微型计算机。另外，参照美国Intel8008机型的国产DJS-050微机，也于该年（1977）由清华大学等单位仿制成功并通过鉴定。 .. 二.中国掌握了大规模集成电路制造技术 . . 1965年，中国自主研制的第一块集成电路在上海诞生，仅比美国晚了5年。在此后的岁月里，尽管国外对我国进行技术封锁，但这一领域的广大科研工作者和工人阶级，发扬自力更生和艰苦奋斗的精神，依靠自己的力量建起了中国早期的半导体工业，掌握了从拉单晶、设备制造，再到集成电路制造全过程，积累了大量的人才和丰富的知识，相继研制并生产了DTL、TTL、ECL等各种类型的中小规模双极型数字逻辑电路，支持了国内计算机行业。当时具备这种能力的国家除中国外，只有美国、日本和苏联 . . 中国从小规模集成电路经过中规模集成电路，再发展到大规模集成电路，仅用了7年时间，这以1972年四川永川半导体研究所。研制成功的我国第一块PMOS型大规模集成电路为标志，而美国用了8年 .