| 摘要 | 第10-11页 |
| Abstract | 第11页 |
| 第一章 绪论 | 第13-15页 |
| 第二章 并行化计算和网格 | 第15-24页 |
| 2.1 并行化计算 | 第15-17页 |
| 2.1.1 计算机需求与能力的矛盾 | 第15页 |
| 2.1.2 多核系统的出现 | 第15-16页 |
| 2.1.3 并行计算 | 第16页 |
| 2.1.4 并行计算的通信方式 | 第16-17页 |
| 2.2 数据并行 | 第17-20页 |
| 2.2.1 数据并行和算法并行 | 第17-18页 |
| 2.2.2 数据并行的一些应用 | 第18页 |
| 2.2.3 数据并行举例分析 | 第18-19页 |
| 2.2.4 数据并行代码的简单例子 | 第19-20页 |
| 2.3 并行计算管理方面存在的问题 | 第20-21页 |
| 2.4 网格 | 第21-22页 |
| 2.5 WINDOWS HPC SERVER 2008 介绍 | 第22-23页 |
| 2.6 本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 面向服务体系结构 | 第24-28页 |
| 3.1 面向服务体系结构的概念 | 第24-25页 |
| 3.2 面向服务体系结构的优势 | 第25页 |
| 3.3 面向服务体系的实现- SOAP 和 WEB 服务 | 第25-26页 |
| 3.4 视窗通讯框架(WCF) | 第26页 |
| 3.5 并行计算服务与面向服务的计算网格 | 第26-27页 |
| 3.5.1 一种特殊的服务，计算服务 | 第26-27页 |
| 3.5.2 并行计算服务的特点 | 第27页 |
| 3.5.3 开放服务网格体系 | 第27页 |
| 3.5.4 高性能计算基本服务接口标准 | 第27页 |
| 3.6 本章小结 | 第27-28页 |
| 第四章 PYTHON 计算网格系统结构 | 第28-40页 |
| 4.1 WINDOWS HPC SERVER 2008 提供的并行计算服务 | 第28-31页 |
| 4.1.1 Windows HPC Server 2008 上的服务路由节点 | 第28页 |
| 4.1.2 并行计算服务会话机制 | 第28-29页 |
| 4.1.3 会话创建和运行过程 | 第29页 |
| 4.1.4 会话运行期间，集群资源的动态缩放 | 第29-30页 |
| 4.1.5 面向服务计算的优势 | 第30-31页 |
| 4.2 PYTHON计算网格中所采用的主要技术 | 第31-33页 |
| 4.2.1 Python 作为客户端库程序 | 第31-32页 |
| 4.2.2 IronPython 作为宿主 | 第32-33页 |
| 4.3 PYTHON计算网格的结构 | 第33-36页 |
| 4.3.1 基本 Python 计算集群 | 第33-35页 |
| 4.3.2 Python 计算集群网格 | 第35-36页 |
| 4.4 PYTHON计算网格的工作流程 | 第36-39页 |
| 4.4.1 Python 并发计算的流程 | 第36-37页 |
| 4.4.2 聚合多个集群资源的 Python 并行计算流程 | 第37-39页 |
| 4.5 PYTHON计算网格的优点 | 第39页 |
| 4.6 本章小结 | 第39-40页 |
| 第五章 PYTHON 计算网格实现原理 | 第40-54页 |
| 5.1 PYTHON计算网格模块示意 | 第40-41页 |
| 5.2 客户端 | 第41-44页 |
| 5.2.1 客户端程序 | 第41页 |
| 5.2.2 客户端Python 计算库 | 第41-44页 |
| 5.3 PYTHON计算网格服务端 | 第44-49页 |
| 5.3.1 使用 WCF 创建 Web 服务接受计算请求 | 第44-46页 |
| 5.3.2 分析计算数据 | 第46-48页 |
| 5.3.3 发送计算请求 | 第48-49页 |
| 5.4 计算节点上的实际计算 | 第49-50页 |
| 5.5 PYTHON计算集群的网格化 | 第50-53页 |
| 5.6 本章小结 | 第53-54页 |
| 第六章 PYTHON 计算网格的主要特点 | 第54-59页 |
| 6.1 真正的零部署环境 | 第54页 |
| 6.1.1 基于.Net 静态语言和面向服务的分布式计算 | 第54页 |
| 6.1.2 Python 计算网格的零配置计算 | 第54页 |
| 6.2 资源有效分配 | 第54-55页 |
| 6.2.1 基于 WINDOWS HPC SERVER 2008 动态资源分配的并行计算 | 第55页 |
| 6.3 简单的编程模型 | 第55-56页 |
| 6.4 基于.NET/DLR 沙盒模型的的安全性和鲁棒性 | 第56页 |
| 6.5 适用于现代互联网环境的结构 | 第56-57页 |
| 6.5.1 跨平台的Web Service 接口 | 第56-57页 |
| 6.5.2 基于HTTP 的协议能跨越多种网络保持数据完整性 | 第57页 |
| 6.5.3 基于SSL 的数据保密性 | 第57页 |
| 6.6 网格特性 | 第57-58页 |
| 6.6.1 网格的定义 | 第57-58页 |
| 6.6.2 Python 计算网格具备网格的重要属性 | 第58页 |
| 6.7 本章小结 | 第58-59页 |
| 第七章 系统性能分析 | 第59-67页 |
| 7.1 并行计算的指标-加速比 | 第59-60页 |
| 7.2 加速比实验 | 第60-62页 |
| 7.3 结果分析 | 第62-66页 |
| 7.3.1 运算时间较长时并行化加速比情况 | 第62-63页 |
| 7.3.2 并发计算单位时间对加速比的影响 | 第63-65页 |
| 7.3.3 并发数目对集群效能的影响 | 第65页 |
| 7.3.4 启动时间对加速比的影响 | 第65-66页 |
| 7.4 本章小结 | 第66-67页 |
| 第八章 展望与总结 | 第67-70页 |
| 8.1 PYTHON运算网格的下一步工作 | 第67-68页 |
| 8.1.1 基于策略的可订制的容错性 | 第67页 |
| 8.1.2 基于资源使用频率的元调度 | 第67页 |
| 8.1.3 集群间资源分配的动态调整 | 第67页 |
| 8.1.4 动态分析节点性能优化调度 | 第67-68页 |
| 8.1.5 服务质量控制(QoS ) | 第68页 |
| 8.1.6 初始响应时间 | 第68页 |
| 8.1.7 网格统计信息 | 第68页 |
| 8.1.8 服务节点热备份 | 第68页 |
| 8.2 总结 | 第68-70页 |
| 附录A | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-76页 |
| 致谢 | 第76-77页 |
| 攻读硕士学位期间已发表或录用的论文 | 第77页 |
