分布式能提高算法算力吗

❶ 超级算力的作用，你认为有哪些呢

引言：超级算力的作用，你认为有哪些呢？让我们一起来看看吧。

超级算力还有这样的作用

超级算力的初心和使命是要改变中心化公司不合理的利益分配方式、让一切有价值的行为获得合理的回报，所有人在超级算力里面付出的一点一滴都能得到合理回报，多劳多得少劳少得，没有套路没有上下级之分，这是我们参与其他项目或者在公司工作是不能实现的。

❷ 什么是并行计算什么是分布式计算

【并行计算】
并行计算（Parallel Computing）是指同时使用多种计算资源解决计算问题的过程，是提高计算机系统计算速度和处理能力的一种有效手段。它的基本思想是用多个处理器来协同求解同一问题，即将被求解的问题分解成若干个部分，各部分均由一个独立的处理机来并行计算。并行计算系统既可以是专门设计的、含有多个处理器的超级计算机，也可以是以某种方式互连的若干台的独立计算机构成的集群。通过并行计算集群完成数据的处理，再将处理的结果返回给用户。
并行计算可分为时间上的并行和空间上的并行。
时间上的并行：是指流水线技术，比如说工厂生产食品的时候步骤分为：
1． 清洗：将食品冲洗干净。
2． 消毒：将食品进行消毒处理。
3． 切割：将食品切成小块。
4． 包装：将食品装入包装袋。
如果不采用流水线，一个食品完成上述四个步骤后，下一个食品才进行处理，耗时且影响效率。但是采用流水线技术，就可以同时处理四个食品。这就是并行算法中的时间并行，在同一时间启动两个或两个以上的操作，大大提高计算性能。
l 空间上的并行：是指多个处理机并发的执行计算，即通过网络将两个以上的处理机连接起来，达到同时计算同一个任务的不同部分，或者单个处理机无法解决的大型问题。

【分布式计算】
所谓分布式计算是一门计算机科学，它研究如何把一个需要非常巨大的计算能力才能解决的问题分成许多小的部分，然后把这些部分分配给许多计算机进行处理，最后把这些计算结果综合起来得到最终的结果。 最近的分布式计算项目已经被用于使用世界各地成千上万位志愿者的计算机的闲置计算能力，通过因特网，您可以分析来自外太空的电讯号，寻找隐蔽的黑洞，并探索可能存在的外星智慧生命；您可以寻找超过1000万位数字的梅森质数；您也可以寻找并发现对抗艾滋病病毒的更为有效的药物。这些项目都很庞大，需要惊人的计算量，仅仅由单个的电脑或是个人在一个能让人接受的时间内计算完成是决不可能的。
中国科学院的定义
分布式计算是一种新的计算方式。所谓分布式计算就是在两个或多个软件互相共享信息，这些软件既可以在同一台计算机上运行，也可以在通过网络连接起来的多台计算机上运行。分布式计算比起其它算法具有以下几个优点：
1、稀有资源可以共享。
2、通过分布式计算可以在多台计算机上平衡计算负载。
3、可以把程序放在最适合运行它的计算机上。
其中，共享稀有资源和平衡负载是计算机分布式计算的核心思想之一。

❸ cudos 一个附带超强计算能力的新公链

2020年3月份，加密猫开发团队推出专注于NFT的 公链 Flow。不到2年的时间内，Flow已经发展成为NFT第一公链。开发团队Dapper Labs的估值已经达到76亿美元。专业化、细分化的定位和策略正在成为新型公链发展的杀手锏。

CUDOS也是一条公链，和Solana、Avalanche等不同的是，它除了提供高吞吐之外，还为网络提供了分布式计算基础设施。并且得益于算力供给端的优势，CUDOS可以为传统云算力需求方和链上DApp提供超强的计算能力。

目前链上生态有一个明显的特点，那就是DApp的功能都比较简单。以 以太坊 为代表的主流公链上充斥着收益农耕、NFT交易等比较简单的应用场景。因为网络性能较低，计算资源有限，这些公链很难支撑高运算高并发的应用。

但是在CUDOS主网上，因为本身附带算力市场，可以提供超强运算能力，CUDOS网络将支持视频渲染、人工智能、机器学习等高性能运算应用，突破现有 区块链 智能合约的功能瓶颈。

01，CUDOS的基本情况

1）传统云算力浪费严重

CUDOS的创始人是英国的著名企业家Matt Hawkins。其创办的另一家公司C4L为英国最大的云计算和数据中心提供商之一，占据英国1%的云计算市场份额。

创始人Matt Hawkins，英国著名企业家，创办过多家科技企业，曾获“《泰晤士报》科技100强企业”、“德勤英国50强企业”等奖项

在经营C4L的过程中，Matt Hawkins发现了算力大量浪费的现象，有时浪费程度高达80%。因此在2016年，Matt Hawkins出售了这家云计算公司，并在2017年成立了Cudo。

Cudo是CUDOS的母公司，是一家提供链下分布式计算的软件公司。与之对应的CUDOS则提供区块链解决方案。

2）链下结合链上，Layer1+Layer2+Layer3突破智能合约计算瓶颈

整体来看，Cudo团队通过在云计算领域数十年的资源、需求、合作积累，已经建立起全球算力网络。团队和AMD这样的CPU、GPU生产商，和全球最大的算力供应商等都有合作。而区块链解决方案CUDOS的建立则是为了进一步拓展分布式算力的供应与需求市场。

CUDOS是该网络中的Layer1和Layer2。其中底层是基于PoS共识机制，由超级节点组成的验证者网络。第二层是计算层和应用层，算力市场即基于这一层，同属这一层的DApp将可以有偿使用计算资源以及由这一层中海量数据组成的预言机网络。

CUDOS还衍生出了Layer3的概念。Cudo即是CUDOS的Layer3。通过调用Cudo的高性能链下计算资源，CUDOS链上智能合约执行如前文所述视频渲染、人工智能等高性能计算任务成为可能。

此外，Cudo和CUDOS将是互联互通，互相辅助的关系。链下高性能计算资源可以帮助突破智能合约的计算瓶颈，链上多来源的分布式算力也可以汇聚到一起满足Cudo中的计算需求。

因此，Cudo和CUDOS这种Layer1+Layer2+Layer3的结构可以很好地融合传统云算力市场和链上分布式算力市场的供给与需求，让资源的流动和使用更加高效。

3）公测网络上线，跨链实现计算资源共享

公测网络激励计划ProjectArtemis已经启动

CUDOS的主网预计在今年年底前上线。目前CUDOS已经发布公测网络Somniorum，并且开启了激励计划Project Artemis。在这个拓展链上DApp和构建用户生态的阶段，CUDOS为用户提供了参与生态的机会和奖励。不过用户参与公测需要先填写申请表格并获得通过。

公测总共分为4个阶段。第1阶段用于测试账户创建、节点同步、CUDOS水龙头等新手任务。第2阶段用于测试验证操作，包括质押、委托质押、奖励等。第3阶段用于测试网络在极端情况下的抗压能力。第4阶段用于进行网络创立和迁移的预演。

对于验证者和开发者而言，测试需要完成不同的任务。参与测试的排名前100位验证者和300位开发者可以在CUDOS主网上线后获得CUDOS代币奖励。

值得注意的是，CUDOS网络验证者的门槛不低。验证者需要质押200万枚CUDOS代币，并且只有参与了测试网的验证者才有资格成为主网验证者节点。

与此同时，验证者也能获得丰厚的奖励，包括代币质押奖励，用户委托质押代币所获得的奖励的一部分等。持币量不足以成为验证者的用户可以将代币委托给验证者，以获得年化大约30%的收益。

在测试网期间，CUDOS和以太坊、Cosmos的跨链功能将会上线。等到主网上线后，网络中的应用，包括NFT市场、直播、人工智能、视频渲染等将逐步建立、完善和丰富。

未来CUDOS还将实现和Algorand、波卡等的跨链。这意味着超强计算能力不仅能覆盖CUDOS生态中的应用，也将惠及以太坊、Cosmos、Algorand、波卡等跨链生态。

02，CUDOS的优势

与传统云算力市场、一般的公链网络相比，CUDOS有这样几大优势：

首先是来自算力供给端的优势。

一方面，Cudo已经积累了来自传统云算力市场的丰富计算资源。Cudo的 挖矿 软件Cudo Miner在超过145个国家积累了超35万注册用户，任意时间点的并行算力超过6万。这为CUDOS提供了丰富的链下算力供应。

另一方面，得益于深厚的积累，打通链上链下后，CUDOS算力市场将有着丰富的算力来源。任何机构和个人都可以为这个网络贡献算力并获得CUDOS代币奖励，包括数据中心、闲置设备和带宽的中小服务供应商、矿场、矿工，以及广泛类型的个人电脑，甚至游戏机。

其次，相对于传统云算力市场，CUDOS网络的算力成本更低，分布式的结构使网络能免受单点故障的困扰。

传统云算力市场存在严重的垄断问题。亚马逊AWS、微软Azure、谷歌云、阿里云4家云服务供应商在2019年的市场份额达到70%。垄断意味着云算力定价不合理。

相比之下，CUDOS分布式计算网络通过“共享经济”创造了一种用户更广泛参与，成本更低的点对点算力市场，费用能够低至传统云服务的1/10。

用户在使用传统云算力的过程中最怕遇到单点故障。因为数据存储、运算都依赖单一云算力服务供应商，一旦该供应商宕机或者数据被损坏，用户将面临不可挽回的损失。

以前几日Facebook宕机事件为例。Facebook自托管运行的DNS域名系统瘫痪导致Facebook、Instagram、WhatsApp等多个应用服务中断6-7个小时，最终导致Facebook直接收入减少1亿美元，股价蒸发470亿美元，扎克伯格个人财富缩水约70亿美元，损失巨大。

而CUDOS网络因为是分布式算力市场，在单一算力供应商宕机的情况下，用户可以向其他供应商购买算力，不影响使用体验。用户数据也基于多备份和碎片化存储，更容易进行数据恢复，也更不容易被盗取信息。

第三，相对于Dfinity等分布式计算网络，CUDOS能提供更具规模的计算资源。

Dfinity预计会有4000个服务器，而CUDOS网络中提供算力的设备已经超过60000台，CUDOS网络的算力供应更具规模，更能满足视频渲染等高性能计算需求。未来CUDOS和以太坊、Cosmos、Algorand、波卡等实现跨链后，为跨链生态带来的计算能力天花板也越高。

目前传统云算力市场每年的市值大约是2000亿美元，CUDOS的目标是将闲置算力利用起来，在规模上匹敌该市场，并且既服务于传统云算力市场，又将链上算力市场的潜力挖掘出来。

最后，CUDOS的分布式算力市场更符合碳中和趋势 。

传统云算力市场存在计算资源利用率低的问题。如前文所述，根据Matt Hawkins的经验，传统云算力市场对计算资源的浪费程度有时高达80%，而CUDOS能将这些闲置资源利用起来。

在此基础上，CUDOS能帮助降低整体的算力配置成本。以矿工为例，矿工的算力需求有高峰和低谷期。CUDOS分布式算力市场使得矿工在有较高算力需求时可以直接购买算力，而不需要完全配置矿机，从而降低硬件配置成本。

对于面临淘汰的计算资源，CUDOS算力市场为其提供了用武之地。举个例子，以太坊矿机在以太坊完成PoS转换后面临着供过于求的问题（这些矿机仍可以参与 ETC 、小矿币等挖矿），多余的GPU资源可以为CUDOS网络提供算力，并获得相应收益。

此外，CUDOS对于能源的消耗将转换为计算结果，而非PoW网络中的哈希碰撞，这提高了能源的利用率。在碳排放方面，CUDOS和碳抵消平台Climate Trade达成了合作，以此通过碳排放抵消来实现碳中和。

CUDOS的碳中和措施

03，结语

CUDOS通过结合链下Cudo和链上CUDOS，既能弥补传统云算力市场的缺陷，又能为链上DApp带来高性能计算能力。

CUDOS在算力供给端的优势明显。其算力资源丰富，算力供应分散，因此算力成本远低于传统云算力市场，也不会出现单点故障问题。基于2000亿规模的闲置算力资源，CUDOS能提供比Dfinity等分布式计算网络更具规模的计算能力。此外，其分布式算力市场也更符合碳中和趋势。

值得注意的是，尽管CUDOS的最大特色是提供分布式计算基础设施，为链上DApp和云算力需求方提供超强的计算能力，CUDOS在本质上还是一条公链，这意味着其本身蕴含着丰富的公链生态潜力。

以太坊上的 DeFi 、NFT等DApp都适用于该生态。其生态中的强大计算能力还决定，生态中将发展出视频渲染、人工智能、机器学习等更高阶的特色DApp。CUDOS具有巨大的发展潜力。

注：本文不做投资建议，请投资者注意防范金融风险。

❹ 集中式数据处理和分布式数据处理的优缺点

集中式数据处理优点：

1、部署结构简单。

2、数据容易备份，只需要把中央计算机上的数据备份即可。

3、不易感染病毒，只要对中央计算机做好保护，终端一般不需要外接设备，感染病毒的几率很低。

4、总费用较低，中央计算机的功能非常强大，终端只需要简单、便宜的设备。

缺点：

1、中央计算机需要执行所有的运算，当终端很多时，会导致响应速度变慢。

2、如果终端用户有不同的需要，要对每个用户的程序和资源做单独的配置，在集中式系统上做起来比较困难，而且效率不高。

分布式数据处理优点：

1、分布式网络中的每台机器都能存储和处理数据，降低了对机器性能的要求，所以不必购买昂贵的高性能机器，这大大降低了硬件投资成本。

2、扩展性极佳。在当前系统存储或计算能力不足时，可以简单地通过增加廉价PC机的方式来增加系统的处理和存储能力。

3、处理能力极强。庞大的计算任务可以在合理分割后由分布式网络中的机器并行地处理

缺点

1、计算程序全负荷运行时仍会对计算机的各个部件造成一定压力。

2、对项目方来说，参加分布式计算的志愿者不是项目方自己的人员，不是全体可信任，因此必须引入一定的冗余计算机制，才能防止计算错误、恶意作弊等。

(4)分布式能提高算法算力吗扩展阅读

分布式计算为信息不只分布在一个软件或计算机上，而是分布于多个软件上，可以用多台或一台计算机同时运行若干个软件，通过网络实现信息的共享。与其他算法相比，分布式算法有明显的优势：

1、共享资源更加方便。

2、能够实现计算负载的平衡，用多台计算机同时处理任务。

3、可以根据实际需要合理选择适当的计算机运行该程序。计算机分布式计算的灵魂是平衡负载和共享资源。分布式计算具有高效、快捷、准确的优势

❺ 分布式是什么意思

是计算机的一种算法。
分布式计算是计算机科学中一个研究方向，它研究如何把一个需要非常巨大的计算能力才能解决的问题分成许多小的部分，然后把这些部分分配给多个计算机进行处理，最后把这些计算结果综合起来得到最终的结果。分布式网络存储技术是将数据分散地存储于多台独立的机器设备上。分布式网络存储系统采用可扩展的系统结构，利用多台存储服务器分担存储负荷，利用位置服务器定位存储信息，不但解决了传统集中式存储系统中单存储服务器的瓶颈问题，还提高了系统的可靠性、可用性和扩展性。
分布式计算是近年提出的一种新的计算方式。所谓分布式计算就是在两个或多个软件互相共享信息，这些软件既可以在同一台计算机上运行，也可以在通过网络连接起来的多台计算机上运行。分布式计算是一种计算方法，和集中式计算是相对的。随着计算技术的发展，有些应用需要非常巨大的计算能力才能完成，如采用集中式计算，需要耗费相当长的时间来完成。分布式计算将该应用分解成许多小的部分，分配给多台计算机进行处理。这样可以节约整体计算时间，大大提高计算效率。