高性能计算范例(3篇)

高性能计算范文篇1

关键词：计算教学有效性计算能力

《小学数学教学大纲》指出：小学数学教学的一项重要任务是培养学生的计算能力。应该要求学生算得正确、迅速，同时还要注意计算方法的合理灵活。“计算能力”是学生学习数学所必备的基本能力，是学习数学的基础，培养和提高学生的计算能力，是小学数学的主要任务之一。在多年的教学实践过程中，对“如何有效提高学生的计算能力”有了一些认识。

一、创设情境，激发兴趣

现在的学生对于学习的动力不足，对计算更是觉得枯燥，这也是导致计算错误的重要原因之一。“兴趣是最好的老师”，在计算教学中，教师应激发学生计算的兴趣，让学生乐学、乐算。

首先，采用丰富多彩的教学手段，激发学生兴趣。为了激发学生的兴趣，我们可以寓教于乐，结合每节课的内容，在学生学习新知识之前，要针对新知识中的一些与旧知识密切联系的知识点进行指导训练，给学生出示一些口算题。在这同时，教师可采用多种教学方式出示。如用游戏、竞赛等形式，还可以用小黑板、卡片、幻灯片进行视算、口诉听算、限时口算、自编计算题等多种方式。这样不但能提高学生的计算兴趣，而且可以培养学生口算的良好习惯。

其次，利用新奇、形象化的与课堂教学内容相关的寓言故事或中外数学名家的典型事例激发学生的计算兴趣。在教学中，适时地穿插一些中外数学名家的典型事例或者是学生生活中的小事例来为课堂润色，吸引学生注意力，可激发学生对数学学习的爱好和兴趣，从而集中精力进行计算，增强课堂上的训练效果。

最后，要平时多指导，多纠正错误，多与学生沟通，让学生从心理上克服困难，从心理上准备好学习的基石，因为在小学阶段，计算贯穿于整个学习过程，不管是学生做什么题都离不开计算。所以，教师要从心理上多发现问题，解决心理障碍，并重塑信心，提高计算的正确率。“知之者不如好之者，好之者不如乐之者”。

二、透彻理解算理是提高计算能力的关键

《数学课程标准》明确指出：“教学时，应通过解决实际问题进一步培养学生的数感，增进对运算意义的理解。”

1.利用教具演示和学生动手操作的直观手段，帮助学生理解算理。

直观演示和动手操作是帮助学生感知和理解抽象的数学知识的重要手段。它不仅可以激发学生的兴趣和注意力，而且可以把抽象的算理具体化，化难为易，缩短掌握计算法则的过程，特别是课上人人动手操作，可以启发学生积极思考，主动地投入到推导计算法则的过程中去，增强计算的自觉性。

如：在数学“分数乘以分数”的算理时，只用书上的示意图，学生很难理解。于是在数学中，让学生动手折线来理解算理的方法：用一张长方形纸表示一公顷，怎么说明公顷的是多少公顷呢？并出示思考题（两个分数各表示什么意义？用“？”表示所求的部分。列式后，观察图上的结果是多少公顷？）让学生结合思考题动手操作。学生在活动中，一边动手，一边思考，不但知道了两个分数相乘后的结果，而且对分数乘以分数的算理也很清楚，即：把公顷平均分成4份，取其中1份，也就是把1公顷平均分成（2×4）份，1份是公顷。当1份的数会求后，2份、3份……的数自然也会求了。与此同时，“分母相乘的积作分母”也深深地印在学生的头脑中，达到了理法相融，理为法服务的目的。

2.运用迁移规律，加强计算教学，使学生在学习过程中，理解算理和掌握法则。

小学数学教学的根本目的，不仅是让学生能理解知识，掌握技能，而且是培养学生的迁移能力。学生一旦形成了迁移能力，就能把所学知识灵活运用，计算课也是如此，恰当地运用迁移规律，会促进学习的正迁移，使学生能更准确地理解算理，掌握法则。

如：在教学“除数是小数的计算法则”时，我是这样进行的，首先复习了商不变的性质、小数点位置移动规律、整数除法等知识，然后，从学生的实际生活出发引入新课“小明去商店买文具，每支笔0.3元，他用1.2元可以买几只笔？”学生因为有生活经验，所以很快就得到答案：可以买4支笔。可当我请他们用竖式解答时，学生们就产生了疑惑，1.2除以0.3，商4应该写在哪呢？这时，有的学生就说，如果都是整数就好了。我及时抓住学生的这个迁移点，因势利导地提出：如果把除数变成整数，要是商不变，有什么办法？学生思考，检索有关知识，不一会回答道：除数扩大10倍，要使商不变，被除数也得扩大10倍。学生边说老师边板书。学生恍然大悟。这里的教学就是抓住了“把除数是小数转化为整数而商不变”这个小数除法法则算理的关键。帮助学生在新旧知识之间“铺路”，使学生已有知识与新知识发生联系。接着，我又设计了把除数变成整数时，要使商不变被除数的几种情况（小数位数比除数多，比除数少）的练习。从易到难，引导学生拾级而上。然后，出示例4：“2.434÷0.17=”让学生根据已有的经验独立解决，并边计算边叙述解题思路，从而归纳出计算法则。这样，就使新的法则在学生原有的认知结构中获得了实际意义，让学生通过自己的探索，真正地理解了算理。

三、熟记常用数据是提高计算能力的手段

一些常见的运算在现实生活中也经常遇到，这些运算有的无特定的口算规律，必须通过强化记忆训练来解决。主要内容有：

1.和、积为整百、整千的特殊数据。

2.10以内的平方数、立方数。

3.1π-9π。

4.常见的分数、小数、百分数的互化。

5.有关“0”、“1”的计算特征。

四、良好的计算习惯是提高计算能力的保证

要提高学生的计算能力，必须重视良好计算习惯的培养，使学生养成严格、认真、一丝不苟的学习态度和坚韧不拔、勇于克服困难的精神，千万不要用“一时粗心”来原谅学生计算中出现的差错。那么要培养哪些习惯呢？

1.校对的习惯。计算都要抄题，要求学生凡是抄下来的都校对，做到不错不漏。

2.审题的习惯。这是计算正确、迅速的前提。一要审数字和符号，并观察它们之间有什么特点，有什么内在联系。二要审运算顺序，明确先算什么，后算什么。三要审计算方法的合理、简便，分析运算和数据的特点，联系运算性质和定律，能否简算，不能直接简算的可否通过分、合、转换、省略等方法使运算简便，然后动手解题。

3.养成仔细计算、规范书写的习惯。要求按格式书写，字迹端正、不潦草，不涂改、不粘贴，保持作业的整齐美观。

4.养成估算和验算的习惯。

高性能计算范文

美国宇航局(NASA)是超级计算机最大的用户之一

从起源来看，计算机系统的原始需求来自军事，如第一台计算机ENIAC是美国军队为了计算弹道而投资研制的。在随后的30年中，计算机主要应用于与国家安全相关的领域，如核武器设计、密码破译等。到20世纪70年代末，高性能计算机开始应用于石油工业、汽车工业等资本密集型工业。随后，高性能计算机开始广泛进入各个行业，协助进行产品设计、用户分析等等。如医药公司使用高性能计算机辅助进行药物设计，可以大大节省新药的研发开支;超市使用高性能计算机分析用户消费模式，以推出恰当促销措施等等。在这些领域，更高的计算性能就意味着在产品和服务方面的竞争优势。在科学研究领域，数值模拟方法成为现代科学方法的重要组成部分，这里更高的计算性能就意味着更快的科学发现速度。目前，高性能计算技术已成为促进科技创新和经济发展的重要手段，是一个国家综合国力的重要组成部分。本文将就高性能的几个最重要的应用领域进行介绍。

用高性能计算机解决科学挑战

许多重要的科学问题非常复杂，需要功能非常强大的计算机来进行数值模拟，这些问题被视作科学上的重大挑战，可以分为如下几类:

1.量子化学、统计力学和相对论物理学;

2.宇宙学和天体物理学;

3.计算流体力学和湍流;

4.材料设计和超导;

5.生物学、制药研究、基因组序列分析、基因工程、蛋白质折叠、酶活动和细胞建模;

6.药物、人类骨骼和器官建模;

7.全球天气和环境建模。

这些重大挑战问题大多可以看作传统的高性能计算应用的延伸，其特点是:大部分是浮点密集型应用程序，并行算法要求多个并行进程之间进行较为频繁的通信和同步，而非简单的多个计算用例之间的并行，因此无法使用多台规模较小的系统来替代一台大规模系统。

这些重大挑战问题对计算能力的需求远远超出了现有的高性能计算机的性能。以量子化学计算为例，需要20T～100Tflops的持续计算能力才能够对目前进行的实际实验结果进行预测。在核聚变研究领域，需要20Tflops的持续计算能力才能够进行全规模的系统模拟。蛋白质折叠的计算需要1Tflops的持续计算速度。另一方面，重大挑战问题对数据的存储也提出了更高的要求，以计算生物学为例，进行蛋白质分析时需要使用的一台质谱仪每天就可以产生100GB的数据，50台质谱仪1天就可以产生5TB的数据。

目前，世界上最快IBMBlueGene/L的处理器个数为131072个，Linpack速度为280.6TFlops，达到了其峰值速度的76.5%（2005年11月数据）。但一般并行算法要比Linpack的通信更加频繁，访存局部性也没有Linpack好，这使得其并行效率相当低，通常仅能达到系统峰值速度的10％，甚至更低。为了能够有效地解决上述重大挑战性的问题，需要研制千万亿次高性能计算机系统，这就需要攻克系统结构、软件工具和并行算法等多方面的难关:

1.能耗控制

随着现代处理器频率的增加，其功率也大幅度增加，最新处理器的功耗已经超过100W。这使得高性能计算系统本身的耗电问题已经十分严重。同时由于系统散发的大量热量，必须在机房中采用大功率的空调系统才能保持系统机房的正常温度。这两方面的因素造成系统的整体电能消耗非常巨大，维护成本很高。分析结果表明，未来系统主要的维护成本将来自系统的电能消耗。在研制千万亿次高性能计算机系统时，必须重视系统的能耗问题。

目前有几种方法来处理系统能耗问题，一是给处理器设定较低的工作电压，通过并行性来获得高性能，例如BlueGene/L处理器的工作频率仅有700Mhz，因此单个内核的处理能力远远低于其他高频率的处理器。但BlueGene/L通过大量的处理器来弥补单个处理器能力的不足，达到了较高的整体系统性能，并获得了优化的性能/能耗比。另一种方法是通过软件和硬件传感器确定和预测需要使用的部件和不需要使用的部件，然后将不需要立即使用的部分通过某种措施，如降低频率或完全关闭来减少其耗电量，从而达到降低整个系统功耗的目的。这方面的工作根据控制的粒度不同可分为芯片级、主板/BIOS级以及结点级。

2.高性能计算软件与算法

大规模并行处理硬件系统仅仅为高性能计算提供了一个平台，真正的功能还要通过高性能计算软件来完成。高性能计算软件与算法的主要工作可以分为3类:

（1）提出具有较低理论复杂度或较好实际性能的串行算法

尽管可以通过并行计算来加快运算的速度，但并行处理往往需要较大的软件开发成本和硬件成本，因此在进行并行算法的开发之前，必须考察是否存在可以解决问题的更好串行算法。以整数排序问题为例，使用并行的冒泡排序算法，其效果还不如使用串行的快速排序算法。因此，高效的串行算法研究是高性能算法研究的重要课题。著名的算法包括线性规划问题的单纯型法、FFT、快速排序、矩阵特征值的QR算法、快速多极算法等。近年来在算法方面的突破使印度学者在素数判定问题上提出了多项式复杂度算法。

（2）优化现有算法

算法只提供了理论上的性能，要在实际系统上获得高性能，必须对算法的实现进行优化。现代处理器大多使用多级Cache来隐藏访存延迟，因此必须根据目标系统的Cache参数来优化算法的访存行为。此外，许多处理器还提供了SIMD指令，合理使用这些指令可以达到较高的性能。许多优化的数学库，如ATLAS、Intel公司的MKL等已经为不同的体系结构，特别是Cache配置进行了特别优化，可以达到较高的执行效率，为优化算法实现提供了很好的帮助。

(3)并行算法与并行应用的开发

并行算法的研究与串行算法有联系也有区别。优秀的串行算法并不一定适合并行化，某些时候在串行算法中并非最优的算法在并行实现时却能体现出较大的优势。对于千万亿次计算机而言，其处理器（核）个数在10万以上，并行应用的并行度需要达到数万个并行进程才能有效地利用千万亿次计算机。并行算法的三个主要优化目标是:通信优化、负载平衡以及最大化并行区。通信优化的目标是尽量减少通信次数和通信量，减少由于处理器之间通信带宽限制引起的性能下降。在大规模并行程序中，负载平衡问题也非常突出，少数负载不平衡的任务会使得整体性能急剧下降。同样的，根据Amdahl定律，应用加速比的上限是串行区所占比例的倒数，即应用中1％的串行区域就会使得整个应用程序的加速比不可能超过100。因此，要在数万个并行进程的情况下取得理想的加速比给并行算法的开发提出了很大的挑战。

3.系统可靠性与可管理性

随着系统内结点个数的增加，系统失效的可能性也随着增大。并行程序的特点是只要有一个并行进程失败，整个并行程序都执行不成功。对可靠性问题的处理方法之一是设法提高系统的稳定性，这包括硬件系统可靠性和软件系统的可靠性。但目前公认的结论是:大规模系统的故障是在设计时必须考虑的前提条件，而并非可以通过技术手段加以解决的问题。因此，必须考虑如何在系统结点出现故障的情况下仍然能够保证系统服务质量不发生显著下降。

故障监测技术和动态系统重构技术可以用来减少或消除系统失效对应用的影响，即尽快隔离出现问题的结点，使得用户可以使用状态正常的结点进行计算。与系统动态重构技术类似的技术还有系统动态划分技术，主要用于向不同的用户提供相互独立的结点集，使得整个系统的管理和使用更加有效和安全。

但是上述技术仅能解决系统对新的应用的服务质量问题，无法保证已经执行的应用在某个计算结点出现问题后的处理。某些并行应用，如石油数据处理需要连续运行几十天的时间，一旦某个结点出现错误，会使得前面的计算前功尽弃，需要从头开始计算。并行检查点技术主要提供应用级的容错，即能够自动地定期记录并行程序的状态（称作检查点），在计算过程中某个结点发生失效后，可以从所记录的并行程序检查点恢复执行，避免了重新执行整个程序。

高性能计算与海量信息处理

人类所产生的信息量以指数速度增长，如何存储、检索和利用这些信息为信息技术提出了重要挑战。从20世纪90年代开始，互联网的飞速发展给信息的传播与服务提供了新的机遇。传统的信息服务系统以数据库为中心，典型应用是OLTP（事务联机处理）。而以Google为代表的海量信息检索与处理服务是另一类重要应用，以Google集群系统为代表的系统体现了高性能计算系统的另一个发展方向。

信息检索与处理服务系统的特点与科学计算非常不同，对处理系统也提出了不同的要求:

1.信息处理与服务应用需要频繁访问动态的数据结构，包含很多不可预测的分支，使得现有超标量处理器中的许多技术，如分支预测、数据预取、乱序和推测执行等功能无法很好地发挥作用，应用的指令级并行性较差。

2.大部分信息处理与服务应用具有较好的数据并行性，可以很容易地在分布式系统上执行。以信息检索为例，一个信息检索请求可以被分配到多个服务器上进行并行检索，最后再将搜索结果统一处理返回给用户。这个过程中大多数的访问是只读的数据，并行任务之间的通信非常少，并行效率比较高。

3.系统的性能指标一般不以单个服务请求的响应时间为量度，而更关注系统整体的吞吐率。以搜索引擎为例，信息服务系统更重视在1分钟内能够完成的用户搜索次数，而对单次搜索在0.5秒内完成还是1秒内完成并不特别敏感。

4.系统需要很高的可靠性和可维护性。可靠性是对服务而言的，即组成的系统必须能够近乎不间断地为用户提供服务。可维护性是指系统的更换与维修可以简单快捷地完成，新更换的结点可以快捷地加入到系统中。

5.低成本。这包括系统构建成本和总拥有成本两部分。海量信息处理和服务所需的系统规模极为庞大，GoogleCluster在2003年就达到了15000台计算机的规模。如此巨大规模的系统，需要尽可能地降低成本。

为了能够有效满足上述信息处理与服务系统的要求，人们对于如何高效地构建相应的服务系统也展开了研究与实践:

1.使用副本技术通过软件提供可靠性

在大规模系统中，单个系统结点的失效是不可避免的。现有的通过冗余底层硬件提高系统可靠性的方式，比如冗余电源、RAID技术等，成本较高，性价比较差。相反，在信息服务系统中可以广泛使用软件提供服务级别的可靠性。主要的方法是采用副本，即将服务和数据复制到多个系统结点上，即使单个系统结点的可靠性不是很高，多个副本提供了服务所需的可靠性。另一个使用副本技术的优点在于其提高系统可靠性的同时也提高了系统的性能，即保存副本的多个系统结点可以同时向用户提供服务。

2.注重系统的性能/价格比

由于信息服务系统应用容易并行的特点，采用大量低端系统组合的方法比使用少量高端系统在性能价格比方面更具有优势（此处所指的低端系统是指1～2个CPU的PC机或入门服务器，高端系统是指大规模处理器服务器，如HP的Superdom服务器、IBM的P690服务器等）。此外，信息服务系统与用于科学计算的高性能系统面临同样的挑战:能耗问题。在大规模信息处理与服务系统中，电费成本（包括系统本身耗电和空调系统耗电）将占有总拥有成本的很大一部分。因此，在选用系统时，应选择性能/能耗比较高的系统也是一个重要的原则。

(3)使用多内核处理器

由于信息服务程序的特点，它更适合使用多个简单内核构成的处理器，这些简单内核仅需要按序执行，并使用较短的流水线。由于信息服务应用的指令级并行度较差，按序执行不会造成太多的性能下降，但可以节省复杂的乱序执行单元电路，从而可以降低功耗。另一方面，较短的流水线可以降低分支预测失效的开销。

并行计算与个人计算机

随着半导体工艺的发展，单个芯片上能够集成的元件个数还将在5～10年内遵循摩尔定律继续以指数级增长。但是当前的芯片散热技术已无法支持芯片频率的进一步提高，而通过提高发射宽度、提高分支预测效率以及数据预取等进一步在体系结构上提高单线程执行速度的方法也逐渐失去了有效性。多内核芯片通过在一个芯片内集成多个处理器内核，采用线程级并行提高处理器性能，已成为微处理器的主要发展趋势。IBM公司在几年前就推出了双内核Power芯片，Intel公司和AMD在2005年推出的双内核芯片更是标志着多内核技术进入了普及阶段。支持更多核心的处理器芯片也正在快速涌现，如Sun公司已经推出了8核的Nigeria芯片，用于面向提高吞吐率的服务器应用;IBM则联合索尼和东芝推出了面向娱乐应用的9内核Cell芯片。Intel公司甚至已经在计划100内核以上的处理器。

多核处理器的出现给计算机的使用带来了新的挑战。随着多内核处理器的普及，成千上万的桌面电脑将成为并行计算机。目前在桌面机上执行的应用程序大多数是单线程程序，无法有效利用多内核处理器提供的能力。如何有效地在个人电脑上利用多个处理器内核成为高性能计算领域一个重要的研究课题，从目前的趋势来看主要有以下几个方向:

1.使用多任务带来的并发性

Intel的双核ViiV家用电脑是这方面的典型例子。ViiV电脑的典型使用模式是一个人在客厅使用ViiV电脑看电影，另一个在自己的房间里使用同一台电脑玩游戏，两个人使用同一台电脑中的不同处理器内核，从而达到了有效发挥双核能力的目的。但这种依靠多个用户同时使用一台电脑的模式具有很大局限性，因为家庭成员的个数是有限的，对于4内核以上的多内核处理器，这种模式无法提供有效的支持。

2.聚合多内核的能力，加速串行程序的执行速度

计算机科学家们正在研究一种称作推测多线程（TLS:Thread-LevelSpeculation）的技术，该技术可以自动分析串行程序，推测其中能够并行执行的部分，在多个内核上并行执行。但一旦发现并行执行的部分有冲突，就撤销其中一个冲突线程的执行，执行补偿操作并重新执行该线程。推测多线程技术的优点在于无需用户干预就可以在多内核系统上加速现有单线程程序，其缺点在于对于性能提高的幅度有限,大约在4内核系统上仅能比在单个内核上提高性能30％，而且再增加内核数，其加速比也不会显著增加。因此，这种方式也无法支持更多内核的处理器。

另一种有前途的技术是自动并行化技术。自动并行化技术可以在编译时识别程序中的并行性，并将其转化为多线程并行程序。过去的自动并行化技术主要是面向SMP系统的，但不是很成功，原因是对真实应用程序，自动并行化无法得到满意的加速比。一个程序通过自动并行化在4CPU的SMP系统上得到20%的加速比是不能令人满意的，因为4CPU的系统通常价格是单CPU价格的10倍以上，自动并行化无法提供性能价格比上的优势。但是对于多内核系统，如果能够在四内核系统上通过自动并行化得到20％的加速比，应该是比较令人满意的结果，因为这些内核是“免费”提供给用户的，即用户无法用四内核处理器1/4的价格购买一个单内核处理器。因此，多内核处理器在家用电脑上的普及，将大大降低人们对自动并行化效果的期望，使得自动并行化技术重新被接受和应用。

3.并行化现有的桌面应用

既然采用多内核处理器加速串行应用无法充分利用多内核处理器的能力，那么并行化现有的桌面应用就成为了一个重要选择。这方面的研究主要是分析现有的桌面应用，对有代表性的应用进行手工并行化，这些研究试图回答下面的问题:哪些桌面应用能够被有效并行化，哪些不能？并行化本身的难度有多大？应如何改进现有的编程模型、编程工具以及系统软件来更好地支持应用的并行化？

研究表明，桌面系统上的大部分应用，如图像处理、3D图形运算、多媒体数据编码与解码、数据与文本挖掘、文本与媒体搜索、游戏与博弈等都可以有效地被并行化，并在多内核系统上得到有效的执行。但是，手工程序并行化的开销仍然很大，并行程序员需要了解并行计算的有关知识，并对计算机体系结构、操作系统、编译原理等有一定了解才能写出有效率的并行程序。并行编程模型与并行编程工具还需要提供更好的支持，以帮助并行程序员开发、调试并行程序。

今天，高性能计算技术已成为整个计算机领域的引领技术。多内核处理器的出现，使得并行计算技术将很快普及到我们的每台计算机，渗入到我们生活的方方面面，这是计算机产业发展史上的一个重大变革，对我国而言是一次难得的机会。在“十一五”期间，我国将进一步加强对高性能计算技术研究的支持，注重引导企业应用高性能计算技术促进产业升级和科技创新，同时更加特别重视高性能计算技术的教育培训工作，在高校的理工专业广泛开设并行程序设计课程，培养更多了解和使用高性能计算技术的人才，在此次变革中实现跨越性的发展。

作者简介

陈文光

清华大学计算机博士，清华大学计算机系副教授，863高性能计算机评测中心副主任。曾任OpportunityInternationalInc.总工程师。主要研究领域为并行计算的编程模型、并行化编译和并行应用分析。

链接:高性能计算发展趋势

随着应用的需求与计算机技术本身的发展，近年来高性能计算的发展体现出一些新的特点，可以用“大，宽，小”来代表这三个特点:

“大”是指高性能计算系统向更大规模发展，处理器个数可达10万个以上，主要用于解决超大规模的数值模拟问题。

高性能计算范文

新兴计算方式促进硬件支持能力提升

机房空间的限制，使得数据中心管理者为了应对业务的发展，不断寻求高密度的产品；设备利用率不足、业务连续性存在风险和技术人员工作负荷过大，使得虚拟化大行其道；科学计算和图形渲染等并行计算需求的不断增多，则使得高性能计算日益普及。以上三种计算方式均可以用不同的方式解决当前数据中心建设上存在的各种难题，但无一例外地都对硬件设备的综合支撑能力提出了前所未有的高要求。

“我们要求计算速度要快，计算密度要高，同时要求能耗要低。因为只有这样，我们才能在有限的IDC机房内部署更多的设备，支持更多的应用。”这是国信证券有限责任公司面对快速增长的业务升级其交易系统时，对设备供应商戴尔提出的要求。

国信证券的要求，基本上就代表着三种新兴计算方式对硬件设备的要求。而在此类需求面前，传统的塔式服务器无疑是力不从心，根本无法挤身设备采购名单之中；主流的机架式服务器则可谓中规中矩，虽无明显不足，但也没有太多亮点；而问世不过七八年时间的刀片服务器凭借独特的HAHD（HighAvailabilityHighDensity，高可用高密度），却可让用户眼前一亮，只要其能够在能耗和易用性等方面进一步完善自己，则完全可以被更多的用户所接受，从而走进更多企业的数据中心。

PowerEdgeM1000e树立能耗控制新标准

能耗和易用性问题制约着刀片服务器的发展，不过值得欣喜的是，这两大问题已经得到了IT厂商的高度重视。最近，戴尔在其最新推出的刀片新品PowerEdgeM1000e上，深度应用了智能节能和模块化I/O等先进技术，使得这款产品在能耗控制和易用性上都名列前茅。

在能耗方面，PowerEdgeM1000e采用了包括动态电源管理、“低气流”风扇和动态电源启用(DynamicPowerSupplyEngagement)等多种创新技术。这些技术很好地控制了M1000e的能耗。

在易用性方面，戴尔则在M1000e上应用了先进的FlexIO技术，并提供了业内先进的连接选项，这些选项包括DellPowerConnectM6220以太网交换机、三种思科以太网交换机、两种Brocade4Gb光纤通道连接选项、QLogic和Emulex公司的FC4主机总线适配器，以及Mellanox公司的Infiniband夹层卡等。这些模块化的连接设备，可让用户快速地部署各种高密度计算、虚拟化和高性能计算系统，并能让用户轻松地运行和升级这些系统。