Существуют разные подходы и попытки децентрализовать или распределить различные аспекты вычислений. В большинстве случаев пытаются распространить некоторые варианты использования клиентами, в то время как лежащие в основе алгоритмы настолько хорошо известны, что можно разработать индивидуальную проверку результатов. Однако, если распределенная вычислительная сеть ориентирована только на поддерживаемые варианты использования или требует, чтобы клиенты также предоставляли метод проверки, удобство использования для клиентов сильно ограничено.

HiveNet, напротив, ориентирован на массовое внедрение с гибкими сценариями использования. Клиенты смогут запросить вычисление широкого набора задач, которые они могут определить, без необходимости дополнительного предоставления методов проверки. Это стало возможным, потому что HiveNet объединяет искусственный интеллект для распределения и проверки этих задач, даже если вариант использования не определен заранее. Таким образом, HiveNet предоставит клиентам большую гибкость в применении их индивидуальных сценариев использования, не беспокоясь о них.

В то время как заказчики соответствующих сервисов облачных вычислений очень хорошо знают свои варианты использования, для многих остается неясным, какие варианты использования действительно требуют всех вычислительных мощностей.

Ниже мы приводим лишь несколько примеров типичных вариантов использования клиентами, чтобы дать вам представление о том, что на самом деле клиенты делают со всей вычислительной мощностью. Если вы хотите узнать больше об отдельных примерах, перейдите по ссылкам в соответствующих заголовках.

Глубокое обучение

Глубокое обучение - это пример машинного обучения, основанного на искусственных нейронных сетях. Обучение может быть контролируемым, частично контролируемым или неконтролируемым. Архитектуры глубокого обучения применялись в таких областях, как компьютерное зрение, распознавание речи, обработка естественного языка, распознавание звука, фильтрация социальных сетей, машинный перевод, биоинформатика, разработка лекарств, анализ медицинских изображений, проверка материалов и программы настольных игр, где они дали результаты. сравнимы с экспертами-людьми, а в некоторых случаях и превосходят их.

"Прогноз погоды"

Численное прогнозирование погоды использует математические модели атмосферы и океанов для прогнозирования погоды на основе текущих погодных условий. Ряд глобальных и региональных моделей прогнозов используется в разных странах мира с использованием текущих наблюдений за погодой, передаваемых с радиозондов, метеорологических спутников и других систем наблюдений в качестве входных данных. Математические модели, основанные на тех же физических принципах, могут использоваться для создания краткосрочных прогнозов погоды или долгосрочных прогнозов климата. Последние широко применяются для понимания и прогнозирования изменения климата. Усовершенствования, внесенные в региональные модели, позволили значительно улучшить прогнозы траектории тропических циклонов и качества воздуха.

Прогноз структуры белка

Прогнозирование структуры белка относится к алгоритмическому процессу, с помощью которого прогнозируется третичная структура белка на основе его аминокислотной последовательности. Пока этот метод не решен окончательно, хотя в этой области проводились интенсивные исследования. Однако некоторые из наиболее успешных методов имеют разумную вероятность предсказания складок небольших однодоменных белков. Если предварительные знания о структуре белка отсутствуют, этот метод обычно требует огромных вычислительных ресурсов. Следовательно, это выполняется только для относительно небольших белков. Прогнозирование более крупных белковых структур потребует более совершенных алгоритмов и больших вычислительных ресурсов, таких как те, которые предоставляются мощными суперкомпьютерами или проектами распределенных вычислений. Хотя вычислительные барьеры велики, потенциальные преимущества уточненных белковых структур для таких областей, как медицина и разработка лекарств, явно перевешивают усилия.

Вычислительная гидродинамика

Вычислительная гидродинамика использует численный анализ и структуры данных для анализа и решения проблем, связанных с потоками жидкости. Компьютеры используются для выполнения расчетов, необходимых для моделирования набегающего потока жидкости и взаимодействия жидкости (жидкостей и газов) с поверхностями, определяемыми граничными условиями. С помощью высокоскоростных суперкомпьютеров могут быть достигнуты лучшие решения, которые часто требуются для решения самых крупных и сложных проблем. В результате продолжающихся исследований появляется программное обеспечение, которое повышает точность и скорость сложных сценариев моделирования, таких как трансзвуковые или турбулентные потоки. Вычислительная гидродинамика применяется к широкому кругу исследовательских и инженерных задач во многих областях исследований и отраслях промышленности, включая аэродинамику и аэрокосмический анализ, моделирование погоды, естественные науки и экологическую инженерию, проектирование и анализ промышленных систем, биологическую инженерию и потоки жидкостей, а также анализ двигателя и сгорания.

Сейсмическая томография

Сейсмическая томография - это метод построения изображений недр Земли с помощью сейсмических волн, возникающих в результате землетрясений или взрывов. Плоские, поперечные и поверхностные волны могут использоваться для томографических моделей, основанных на длине сейсмических волн, расстоянии до источников волн и зоне покрытия массива сейсмографов. Данные, полученные на сейсмометрах, используются для решения обратной задачи, в которой определяются места отражения и преломления волновых путей. Это решение можно использовать для создания трехмерных изображений аномалий скорости, которые можно интерпретировать как структурные, термические или композиционные изменения. Геофизики используют эти изображения, чтобы лучше понять тектонические процессы ядра, мантии и плит. Вычислительная мощность ограничивает объем сейсмических данных, количество неизвестных, размер сетки и количество итераций в томографических моделях.

Вычислительная биология

Вычислительная биология представляет собой широкий спектр различных вариантов использования. Он включает в себя разработку и применение аналитических и теоретических методов данных, математического моделирования и методов компьютерного моделирования для изучения биологических, экологических, поведенческих и социальных систем. Область имеет широкое определение и включает основы биологии, прикладной математики, статистики, биохимии, химии, биофизики, молекулярной биологии, генетики, геномики, информатики и эволюции.

Теория функционала плотности

Теория функционала плотности - это метод вычислительного квантово-механического моделирования, используемый в физике, химии и материаловедении для исследования электронной структуры (или ядерной структуры) систем многих тел, в частности атомов, молекул и конденсированных фаз. Используя эту теорию, свойства многоэлектронной системы можно определить с помощью функционалов (функций другой функции), которыми в данном случае является пространственно-зависимая электронная плотность. Этот метод является одним из самых популярных и универсальных, доступных в физике конденсированного состояния, вычислительной физике и вычислительной химии. Требуемая вычислительная работа растет экспоненциально с увеличением сложности анализируемой системы и вызывает потребность во все большей и большей вычислительной мощности. Несмотря на то, что расчеты могут быть большими и дорогими, они намного быстрее и дешевле, чем настройка реальных тестов и анализов. В целом этот метод находит все более широкое применение в химии и материаловедении для интерпретации и предсказания сложных систем в атомном масштабе.

Компьютерные изображения (CGI)

Компьютерные изображения (CGI) - это применение компьютерной графики для создания или использования изображений в искусстве, печатных СМИ, видеоиграх, фильмах, телевизионных программах, короткометражках, рекламных роликах, видео и симуляторах. Визуальные сцены могут быть динамическими или статическими и могут быть двухмерными (2D), хотя термин «CGI» чаще всего используется для обозначения трехмерной компьютерной графики, используемой для создания сцен или специальных эффектов в фильмах и на телевидении. Программное обеспечение для компьютерной графики используется для создания компьютерных изображений для фильмов и т. Д.

Вычислительные финансы

Вычислительные финансы занимаются проблемами, представляющими практический интерес в финансах. Вычислительные финансы делают упор на практических численных методах, а не на математических доказательствах, и сосредотачиваются на методах, которые применяются непосредственно к экономическому анализу. Теория финансов в значительной степени основана на ценообразовании финансовых инструментов, таких как ценообразование опционов на акции. Многие проблемы, с которыми сталкивается финансовое сообщество, не имеют известного аналитического решения. В результате численные методы и компьютерное моделирование для решения этих проблем получили распространение. Многие вычислительные финансовые проблемы имеют высокую степень вычислительной сложности. Дополнительная сложность возникает из-за необходимости реагировать на быстро меняющиеся рынки. Например, чтобы воспользоваться преимуществами опционов на акции с неточной оценкой, расчет должен завершиться до следующего изменения на почти постоянно меняющемся фондовом рынке. Это привело к исследованиям, в которых к финансам применяются альтернативные вычислительные методы.

Если вам понравилась эта статья и вы не пропустите другие статьи о HiveNet, подпишитесь на нашу рассылку новостей или подпишитесь на наши каналы в социальных сетях:

Веб-сайт Информационный бюллетень Facebook Twitter LinkedIn Средний Telegram YouTube