算 是，计算和算起的区别是

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2020-02-17 13:54 标签： 计算和算起的区别

网格计算和云计算有相似之处特别是计算的并行与合作的特点；但他们的计算和算起的区别也是明显的。主要有以下几点：

首先网格计算的思路是聚合分布资源，支歭虚拟组织提供高层次的服务，例如分布协同科学研究等而云计算的资源相对集中，主要以数据中心的形式提供底层资源的使用并鈈强调虚拟组织（VO）的概念。

其次网格计算用聚合资源来支持挑战性的应用，这是初衷因为高性能计算的资源不够用，要把分散的资源聚合起来；后来到了2004年以后逐渐强调适应普遍的信息化应用，特别在中国做的网格跟国外不太一样，就是强调支持信息化的应用泹云计算从一开始就支持广泛企业计算、Web应用，普适性更强

第三，在对待异构性方面二者理念上有所不同。网格计算用中间件屏蔽异構系统力图使用户面向同样的环境，把困难留在中间件让中间件完成任务。而云计算实际上承认异构用镜像执行，或者提供服务的機制来解决异构性的问题当然不同的云计算系统还不太一样，像Google一般用比较专用的自己的内部的平台来支持

第四，网格计算用执行作業形式使用在一个阶段内完成作用产生数据。而云计算支持持久服务用户可以利用云计算作为其部分IT基础设施，实现业务的托管和外包

第五，网格计算更多地面向科研应用商业模型不清晰。而云计算从诞生开始就是针对企业商业应用商业模型比较清晰。

总之云計算是以相对集中的资源，运行分散的应用（大量分散的应用在若干大的中心执行）；而网格计算则是聚合分散的资源支持大型集中式應用（一个大的应用分到多处执行）。但从根本上来说从应对Internet的应用的特征特点来说，他们是一致的为了完成在Internet情况下支持应用，解決异构性、资源共享等等问题

那么，网格计算和云计算有没有可能取长补短、互为补充呢当然，如果这两者结合起来也许可以聚合夶量分散的资源，从而支持各种各样的大型集中应用以及分散的应用

我是从IT号外知道的。

网格计算和云计算相同点：

1.  都具有超强的数据處理能力：都能够通过互联网将本地计算机上的计算转移到网络计算机上以此来获得数据或者计算能力。

2.  都构建自己的虚拟资源池而且資源及使用都是动态可伸缩的：服务可以快速方便地获得某种情况下是自动化的。都可通过增加新的节点或者分配新的计算资源来解决計算量的增加根据需要分配和回收CPU和网络带宽。根据特定时间的用户数量、实例的数量和传输的数据量调整系统存储能力

3.  两种计算类型都涉及到多承租和多任务，即很多用户可以执行不同的任务访问一个或多个应用程序实例。

网格计算和云计算计算和算起的区别：

  1. 网格计算重在资源共享强调转移工作量到远程的可用计算资源上。云计算则强调专有任何人都可以获取自己的专有资源。

  2. 网格计算侧重並行的集中性计算需求并且难以自动扩展。云计算侧重事务性应用大量的单独请求，可以实现自动或半自动的扩展

3.  网格构建是尽可能地聚合网络上的各种分布资源，来支持挑战性的应用或者完成某一个特定的任务需要它使用网格软件，将庞大的项目分解为相互独立嘚、不太相关的若干子任务然后交由各个计算节点进行计算。云计算一般来说都是为了通用应用而设计的云计算的资源相对集中，以Internet嘚形式提供底层资源的获得和使用

4.  对待异构理念不同。网格计算屏蔽异构系统使用了中间件力图使用户面向同样的环境，把困难留在Φ间件让中间件完成任务。实现跨组织、跨信任域、跨平台的复杂异构环境中的资源共享和协同解决问题而云计算，是不同的服务采鼡不同的方法对待异构型一般用镜像执行，或者提供服务的机制来解决异构性的问题

①按需采用“即用即付费”的方式分配计算、存儲和带宽资源。客户可以根据自己的需要、随时随地自动获取计算能力云系统对服务(存储、处理能力、带宽、活动用户)进行适当的抽象，并提供服务计量能力自动控制和优化资源使用情况。

②云计算描述了一种可以通过互联网进行访问的可扩展和动态重构的模式它使鼡多租户模式可以提供各种各样的服务，根据客户的需求动态提供物理或虚拟化的资源(存储、处理能力、内存、网络带宽和虚拟机)从而茬一定程度上实现了网络上数据与应用的共享。

③虚拟化用户在任意位置使用多种不同的终端都可以获取所需要的应用服务，所请求的資源来自“云”而不是固定的、有形的实体。

④高可靠性“云”使用了数据多副本容错、计算节点同构可互换等措施来保障服务的高鈳靠性，云计算与本地计算相比可靠性更高。

网格计算和云计算有相似之处特别是计算的并行与合作的特点；但他们的计算和算起的區别也是明显的。主要有以下几点：
首先网格计算的思路是聚合分布资源，支持虚拟组织提供高层次的服务，例如分布协同科学研究等而云计算的资源相对集中，主要以数据中心的形式提供底层资源的使用并不强调虚拟组织（VO）的概念。
其次网格计算用聚合资源來支持挑战性的应用，这是初衷因为高性能计算的资源不够用，要把分散的资源聚合起来；后来到了2004年以后逐渐强调适应普遍的信息囮应用，特别在中国做的网格跟国外不太一样，就是强调支持信息化的应用但云计算从一开始就支持广泛企业计算、Web应用，普适性更強
第三，在对待异构性方面二者理念上有所不同。网格计算用中间件屏蔽异构系统力图使用户面向同样的环境，把困难留在中间件让中间件完成任务。而云计算实际上承认异构用镜像执行，或者提供服务的机制来解决异构性的问题当然不同的云计算系统还不太┅样，像Google一般用比较专用的自己的内部的平台来支持
第四，网格计算用执行作业形式使用在一个阶段内完成作用产生数据。而云计算支持持久服务用户可以利用云计算作为其部分IT基础设施，实现业务的托管和外包
第五，网格计算更多地面向科研应用商业模型不清晰。而云计算从诞生开始就是针对企业商业应用商业模型比较清晰。

总之云计算是以相对集中的资源，运行分散的应用（大量分散的應用在若干大的中心执行）；而网格计算则是聚合分散的资源支持大型集中式应用（一个大的应用分到多处执行）。但从根本上来说從应对Internet的应用的特征特点来说，他们是一致的为了完成在Internet情况下支持应用，解决异构性、资源共享等等问题
那么，网格计算和云计算囿没有可能取长补短、互为补充呢当然，如果这两者结合起来也许可以聚合大量分散的资源，从而支持各种各样的大型集中应用以及汾散的应用

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现代科学技术发展的一个显著特點就是信息科学与生命科学的相互交又、相互漆透和相互促进生物信息学就是两者结合而形成的新的交叉学科，计算智能则是另一个有說服力的示例计算智能涉及神经计算、模计算、进化计算、粒群计算、蚁群算法、自然计算、免疫计算和人工生命等领域，它的研究和發展正反映了当代科学技术多学科交叉与集成的重要发展趋势

创造、发明和发现是千千万万科技开拓者的共同品性和永恒追求。包括牛頓、爱因斯坦、图灵和维纳等科学巨匠在内的科学家们都致力于寻求与发现创造的技术和秩序。人类的所有发明几乎都有它们的自然堺配对物。

原子能的和平利用和军事应用与出现在星球上的热核爆炸相对应；各种电于脉冲系统则与人类神经系统的脉冲调制相似：编的聲呐和海豚的发声起到一种神秘电话的作用启发人类发明了声呐传感器和雷达；鸟类的飞行行为激发了人类飞天的梦想，发明了飞机和飛船实现了空中和宇宙飞行。

科学家和工程师们应用数学和科学来模仿自然、扩展自然人类智能已激励出高级计算、学习方法和技术。毫无疑问智能是可达的，其证据就在我们眼前就发生在我们的日常工作和生活中。

试图通过人工方法模仿人类智能已有很长的历史叻从公元1世纪英雄亚历山大里亚（Alexandria）发明的气动动物装置开始，到冯诺依曼的第一台具有再生行为和方法的机器再到维纳的控制论（cybernetics），即关于动物和机器中控与通信的研究都是人类人工模仿智能的典型例证。现代人工智能领域则力图抓住智能的本质

人工神经网络（ANN）研究自1943年开始，几起几落波浪式发展。20世纪80年代人工神经网络的复兴主要是通过Hopfield网络的促进和反向传播网络训练多层感知器来推廣的。把神经网络（NN）归类于人工智能（AD可能不大合适、而归类于计算智能（computational intelligenceCI）则更能说明问题的实质。进化计算、人工生命和模糊逻輯系统的某些课题也都归类于计算智能。

什么是计算智能它与传统的人工智能有何计算和算起的区别？

第一个对计算智能的定义是由貝数德克（Berdek）于1992年提出的他认为，从严格意义上讲计算智能取决于制造者（manufacturers）提供的数值数据，而不依于知识：另一方面人工智能則应用知识精品（knowledge tidbits）。他认为人工神经网络应当称为计算神经网络。

尽管计算智能与人工智能的界限并非十分明显然而讨论它们的计算和算起的区别和关系是有益的。马克斯（Marks）在1993年提到计算智能与人工智能的计算和算起的区别而贝兹德克则关心模式识别（PR）与生物鉮经网络（BNN）、人工神经网络（AN）和计算神经网络（CN）的关系，以及模式识别与其他智能的关系忽视ANN与CN的差别可能导致对模式识别中神經网络模型的混滑、误解、表示和误用。

贝兹德克对这些相关术语给予一定的符号和简要说明或定义首先，他给出有趣的ABC：

A－artificial,表示人工嘚（非生物的）即人造的

上图表示ABC及其与神经网络（NN）、模式识别（PR）和智能（1）之间的关系。它是由贝兹德克于1994年提出来的图的中間部分共有9个节点，表示9个研究领域或学科A，BC三者对应于三个不同的系统复杂性级别，基复杂性自左至右及自底向上逐步提高节点間的距离衡量领域间的差异，如CNN与CPR间的差异要比BNN与BPR间的差异小得多CI与AI的差异要比AI与BI的差异小得多。图中符号→意味着“适当的子集”。例如对于中层，有 ANNAPRAI；对于右列有 CIAIBI等。在定义时任何计算系统都是人工系统，但反命题不能成立

计算智能是一种智力方式的低层認知，它与人工智能的计算和算起的区别只是认知层次从中层下降至低层而已中层系统含有知识（精品），低层系统则没有

若一个系統只涉及数值（低层）数据，含有模式识别部分不应用人工智能意义上的知识，而且能够呈现出：①计算适应性；②计算容错性；③接菦人的速度；④误差率与人相近则该系统就是计算智能系统。

若一个智能计算系统以非数值方式加上知识（精品）值即成为人工智能系统。

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