Abstract
在電腦網路技術的進步下，諸如處理器、主記憶體、儲存設備、圖形顯示 終端機等等大量的電腦資源，都可以被連結在一起。然而可惜的是，這些 資源大部份未能被充分利用。群組(cluster) 這個概念正好可以用來集合 這些計算資源，使其連結在一起而邏輯上視為一個單一的處理元素( processing element)，且能提供強大的計算能力與多樣化的服務，可以 用來解決科學上或是工程上龐大且複雜的問題。在這篇論文中，我們研究 在這些聚集的計算能力(computing capacity)之運用上，那些因素會影響 高效能計算(high performance computing)的達成。我們用套裝軟體 PVM 架構了一個異質性舞台 (heterogeneous platform)，設計一些實驗 來探討異質性分散式計算環境(heterogeneous distributed computing environment)下的資料分割(data partition)、異質性(heterogeneity) 、倍速(speedup)、與延展性 (scalability) 等之間的關係。在此，我們 提出一個新的效能尺度：異質性倍速(heterogeneous speedup) ，強調工 作量分配(workload allocation) 不但要考慮各種異質性機器上的相異計 算能力，也要衡量可能導致的通訊遲緩 (communication latency) 。在 這些實驗中顯示，異質性倍速與實際衡量的倍速非常相符，也就是說，此 新的尺度可以描述在異質性分散計算環境下應用程式的行為，同時亦可以 用來分析程式是否有良好的高效能計算。所以，利用異質性倍速，不但可 以協助分析在此環境下的應用程式發展，亦可以檢視系統之發展有無充份 利用這些收集的計算資源。