vmware虚拟机的显卡型号能改成跟物理机不一样的型号吗

我想说说关于我使用VMware上不了网的解决过程：

第一，软件问题。首先你要看你自己的虚拟机是不是完整版的，而且在完整版的基础是是不是完好的。然后，你要看自己要装的系统是不是完好的。建议出现问题的时候这两个软件都要一个备用的

第二，可以使用桥接和nat接入。就是在VMware的右下角有一个像网卡一样的图标，双击后选择。如果用的是桥接，你要在虚拟机里设置虚拟系统的ip，网关。等等，可以设置成和物理机一样的，这是注意，ip的最后一段不要相同就可以啦。如果选择的是nat模式，那么其余的东西都不用设置就可以了。《当然，最重要的一点，我当时也是很郁闷，因为虚拟机里面的系统的宽带连接一直连不上，我又是换系统，又是换虚拟机，都没连上，而我就想当然的认为这个时候虚拟系统上不了网，其实我错了，此时的虚拟机根本就不用使用宽带连接，你直接打开IE就可以上网，当时的意外发现让我高兴了很久啊。》

最后要注意，安装VMware后，里面的东西都不要去设置，不然弄乱了上网问题就很难解决了。

一、云计算的定义：

官方：云计算是一种按使用量付费的模式（资源服务模式），该模式可以实现随时随地、便捷按需的从可配置资源共享池中获取所需的资源。包括网络、服务器、存储、应用及服务，资源能够快速供应并释放，大大减少了资源管理工作的开销。

百度百科：云计算 是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。

特点：1超大规模 2虚拟化 3高可靠性 4按需服务 5高可扩展性

二、OpenStack的历史版本：

云计算：2010年 元年，因为出现了OpenStack的第一个版本Austin（2010-10-21），目前已经到最新版本Queens,前一个版本是Pike版本，发行版本的规律：字母表顺序A-Z来命名的

三、OpenStack的难点在哪里？

1、OpenStack涉及的知识领域极广

2、OpenStack是一个平台，并不是一个具体的实施方案

OpenStack的Cinder（存储服务）定义了上层API，分布式存储软件，Ceph、HDFS对应的驱动

3、OpenStack本身是一个分布式系统：All-in-one部署

对于一个小白来说，OpenStack的搭建无疑是一个痛点，这个门槛有点高，我在开始学习的时候，也是煞费苦心，所以学好基础知识真的非常重要。

四、什么是虚拟化？

1）、虚拟化与虚拟化技术是什么？

虚拟化是云计算的基础，

虚拟化：软件模拟硬件的过程

具体定义：虚拟化使一台物理机上可以跑多台虚拟机，虚拟机共享物理机的CPU、内存、IO等硬件资源，每一台虚拟机逻辑上是相互隔离的。

行业内专用术语：

1、物理机：宿主机Host

2、虚拟机：客户机Guest

2）、虚拟化分类（按照虚拟化实现结构）：

1、1型虚拟化

定义：Hypervisor直接安装在物理机（裸机）上，多个虚拟机在Hypervisor上运行。

特点: 1型虚拟机本身就是一个 *** 作系统，不需要其他 *** 作系统的支持

举例：VMware的ESXI（workstation、server）

2型虚拟化

    物理机上首先安装常规的 *** 作系统，比如 Redhat、Ubuntu 和 Windows。Hypervisor 作为 OS 上的一个程序模块运行，并对管理虚拟机进行管理。KVM、VirtualBox 和 VMWare Workstation 都属于这个类型。

虚拟化技术：一种运行在基础物理服务器和 *** 作系统之间的中间软件层，可以访问服务器上包括磁盘和内存在内的所有物理设备。Hypervisor协调着这些硬件资源的访问，以及各个虚拟机之间的防护。服务器启动时，它会加载所有虚拟机客户端的 *** 作系统，同时为虚拟机分配内存、磁盘和网络等。也可叫做VMM（ virtual machine monitor ），即虚拟机监视器。

1型和2型虚拟化的对比：

1、前者性能比后者好

2、前者不需要 *** 作系统支持，后者需要

3、后者更加灵活，特点：支持虚拟机的嵌套

使用虚拟化的原因：

打破实体结构间不可切割的障碍，使用户能更好的利用这些资源

没有虚拟化:服务器的IT资源30%

有虚拟化：服务器的IT资源70%

3）、虚拟化的优点

1、提高IT资源利用率

2、显著减少了服务器的数量，企业不动资产和管理成本。

3、加速应用部署

4、提高应用兼容性

五、云计算服务三层架构：根据提供服务的不同（会在下一篇详细讲解三种服务）

1、IaaS:infrastructure as a Service

定义：基础服务层

功能：提供的服务是存储、计算、网络等硬件资源  OpenStack

特点：负责管理虚拟机的整个生命周期，虚拟机创建、修改、启动停止、快照/备份、销毁

举例：阿里云、腾讯云、亚马逊的AWS（Amazon webserice）

2、PaaS：platform as a service

定义：平台服务层

功能：提供的服务是应用程序的运行环境和一系列中间件服务

特点：负责保证服务的性能和可用性。

举例：大数据和深度学习容器云平台

3、SaaS：Software as a service

定义：软件服务层

功能：提供的服务是软件/应用程序。

特点：用户需要登录并使用它，"拿来即用"

举例：facebook、twitter、instagram、QQ、微信

网上还有人说Docker的CaaS（container as a service）容器服务层。

六、OpenStack是什么？

OpenStack is a cloud operating system that controls large pools of storage, compute,and networking resources throughout a datacenter,all managed through a dashboard that gives administrators control while empowering their users to provision resources through a web interface。

官方定义：OpenStack是一个（可以管理整个数据中心里存储、计算及网络资源的）云 *** 作系统。

OpenStack 作为一个 *** 作系统，管理资源是它的首要任务；

OpenStack 管理资源主要有三个方面：计算、存储和网络。

整个OpenStack是由控制节点，计算节点，网络节点，存储节点四大部分组成。这四个节点也可以安装在一台机器上，单机部署（All-in-one部署）

控制节点 负责对其余节点的控制，包含虚拟机建立，迁移，网络分配，存储分配等等

计算节点 负责虚拟机运行

网络节点 负责对外网络与内网络之间的通信

存储节点 负责对虚拟机的额外存储管理等等

下面我给出一张官方架构图（给出中文版方便理解）：

OpenStack的组件：

Nova：计算管理服务，提供了对计算节点的Nova的管理，使用Nova-API进行通信 （核心服务）

Neutron：网络管理服务，提供了对网络节点的网络拓扑管理，同时提供Neutron在Horizon的管理面板（核心服务）

Glance：镜像管理服务，提供了对虚拟机部署的时候所能提供的镜像的管理，包含镜像的导入，格式，以及制作相应的模板（核心服务）

Keystone：认证管理服务，为OpenStack的其他组件提供认证（auth）服务 （核心服务）

Cinder：提供管理存储节点的Cinder相关（为虚拟机提供存储卷（虚拟硬盘）） （核心服务）

Swift：为Glance和Cinder提供对象存储服务

Ceilometer：为OpenStack提供监控（monitor）、计量服务；提供对物理资源以及虚拟资源的监控，并记录这些数据，对该数据进行分析，在一定条件下触发相应动作

Heat：提供了基于模板来实现云环境中资源的初始化，依赖关系处理，部署等基本 *** 作，也可以解决自动收缩,负载均衡等高级特性。

Horizon：控制台服务，提供了以Web的形式对所有节点的所有服务的管理  （核心服务）

第一次写关于技术方面的文章，不足之处后面还会修改补充，希望自己坚持下去。

虚拟机的显卡型号是由VMware虚拟机软件模仿出来的，并不是真正的硬件设备，因此可以改成与物理机不一样的型号。在VMware中，你可以在虚拟机的设置中更改虚拟机显卡类型。

以下是修改虚拟机显卡类型的步骤：

1 关闭虚拟机，在VMware界面中选择该虚拟机，点击编辑虚拟机设置。

2 在虚拟机设置窗口中选择「硬件」选项卡，找到「显卡」选项，点击更改按钮。

3 在「选择显卡类型」对话框中选择你想要更改成的显卡类型，例如从 VMware SVGA 3D 更改为 NVIDIA Grid vGPU。

4 点击「完成」按钮保存更改。

5 启动虚拟机后，在虚拟机系统中检查显卡信息是否更新，并重启虚拟机确保更新生效。

需要注意的是，修改虚拟机显卡类型虽然可以更改虚拟机显卡型号，但并不能让虚拟机获得更好的性能，因为虚拟机显卡实质上是软件级别的。此外，如果你更改了虚拟机的显卡类型，也要确保该显卡类型能够被虚拟机 *** 作系统所支持。

综上，虚拟机的显卡型号可以改成和物理机不一样的型号。使用虚拟机时，需要根据实际需求和硬件条件选择合适的显卡类型，并结合虚拟机 *** 作系统进行优化。

云计算是一种大规模分布式并行计算方式吗

云计算是一种新的IT资源提供模式，可以简单地把它理解成一个数据中心，这个数据中心的计算机可以自动地管理和动态的分配、部署、配置、重新配置以及回收资源，也可以自动安装软件和应用。云计算的构成包括硬件、软件和服务。硬件主要是x86或Power的机器。软件包括管理计算机自动化的软件，以及被管理的软件。服务是指云计算中心的搭建和以后的运维。云计算中心向它的用户提供的是装好软件和应用的虚拟计算机，这个虚拟计算机有可能对应一台物理机，已有可能多个虚拟机对应一台物理机。最终用户通过网络连接到虚拟机，相当于用户拥有了一台已装好他需要使用的软件的服务器。用户拥有一定的权限，当然他还可以安装其它云计算中心不提供的软件。

云计算、分布式计算、并行计算有什么区别与联系？

云计算中的云是相对于客户端而言，其实云计算本质上是客户端-服务器模式，只是在服务器端通过分布式存储、虚拟化等技术提供了诸如IaaS、PaaS、SaaS的高可靠服务。

简单来说：

云计算只是分布式计算的一种特殊形式，它的特色是资源（计算、存储）的租用。

网格，也是分布式计算的一种，不过强调的资源的共享与协作。

并行计算 分布式计算 sdn 哪个好发sci论文

并行计算或称平行计算是相对于串行计算来说的。

所谓并行计算可分为时间上的并行和空间上的并行。

时间上的并行就是指流水线技术，而空间上的并行则是指用多个处理器并发的执行计算。 并行计算（Parallel Computing）是指同时使用多种计算资源解

海量数据，分布式计算，并行计算 虚拟化与云计算的关系是怎样的

海量数据涉及到一些方面。我给你介绍一下

第一点涉及到云存储和分布式存储。第二点涉及到分布式计算和并行计算。

分布式计算和并行计算：并行计算偏科学领域，偏单用户，单请求，在配置多处理机的服务器下处理。分布式计算偏多用户，多请求，涉及多台服务器多个计算单元的分布式处理。

分布式计算本身又分为两种，一种是单任务拆分，如mapreduce来实现；一种是多请求分布式调度，涉及到云计算paas

云计算中的云是相对于客户端而言，其实云计算本质上是客户端-服务器模式，只是在服务器端通过分布式存储、虚拟化等技术提供了诸如IaaS、PaaS、SaaS的高可靠服务。

简单来说：

云计算只是分布式计算的一种特殊形式，它的特色是资源（计算、存储）的租用。

网格，也是分布式计算的一种，不过强调的资源的共享与协作。

云计算和分布式计算是对立的概念吗？

分布式计算，同样与云计算既有联系，又有区别：

第一种，WEB出现前的互联网(出现前的互联网)，如阿帕网，就是典型的分布式计算，并不需要服务器作为计算中心。仅有分布式计算，并不等于云计算，因为云计算还有集中存储和计算的部分。

第二种，P2P，即无须经由服务器，一台计算机与另一台计算机直接相联。其重要特点是对等，没有主从之分。在可管理的P2P模式下，虽然可以经过服务器，但不同于主从机结构处，在于它也可以不通过服务器，而主从机结构不通过服务器是不可以的。云计算不同于P2P之处，在于它必须以集中计算和存储作为分布式计算的互补方面。

第三种，协同计算，可以认为是P2P形式的推广，从点对点，发展到群组协作，即时消息、SNS等，都可以是基于协同计算和并行计算的。协同计算已非常接近云计算，但仍有不同，例如SOA(面向服务架构)可以复用服务模块，但这可能只是发生于应用之间，必须将这些可复用资源移向独立于应用的云服务器中，才算云计算。 现有许多云计算的定义，都往往偏向上述情况中的某一边，因此显得似是而非。需提醒的是，业内人士谈云计算往往有特定语境，比如说云计算建设要加强集中计算和分享。结合具体所指，可能并没有错，因为它可能是指云计算基础设施或平台本身建设，也可能是针对大企业的云端业务。但听的人往往听错，以为这就是云计算的全部，体会不到分布式计算和应用端的存在。这就造成误导和误解。 这种情况并不可怕，消除误解就会搞明白。但还有一种情况就不同了。一些大企业在搞云计算时，以传统的网格计算、主从机的旧理念，把云计算纳入排斥分布式计算的集中计算的轨道，那就属于内行的传统与保守了。目前对于集成的理解，就有这种实际问题存在。

如何在Windows上搭建CFX分布式并行计算平台

Mysql 的集群系统, 有多台服务器组成,每个服务器都提供相同的Mysql服务 形成一个更高性能的Mysql服务系统

云计算与分布式计算有区别吗

分布式技术其实质上是一种基于网络的计算机处理技术。一个分布式系统（Distributed System）是一组逻辑和物理上互联的处理单元的集合。其实质就是对资源的系统范围的分散控制，以达到应用程序的协同执行。这种系统不要求单台计算机的功能十分强大，故能降低成本。分布式系统具有快速访问、多用户使用的优点。系统中的每台计算机可以方便快捷的访问其他内部节点的信息文件，它既可以为本地用户的特殊要求服务，也可以为网络中其他用户服务，实现不同计算机之间的通信与协同工作。

云计算（Cloud Computing）是分布式处理、并行处理、网格计算的发展，是虚拟化、效用计算、IaaS、PaaS、SaaS等概念混合跃升的结果。基本原理是将计算任务分布在云端的大量的分布式计算机上、数据也存储在云端，使得企业将有限的资源切换到需要的应用上，降低企业运行的成本。这样带来的结果是中小企业不需要购置专门的计算机系统去满足某一应用需求，只需要想云计算中心支付服务费即可获得响应服务，而云计算中心则大规模的云，以向用户提供服务。总的来说云计算具有如下的特点：超大规模云计算集群、虚拟化、高可靠性、通用性、按需服务、极其廉价。

一直分不清并行计算和分布式计算的区别，望大虾指点。

并行计算或称平行计算是相对于串行计算来说的。所谓并行计算可分为时间上的并行和空间上的并行。 时间上的并行就是指流水线技术，而空间上的并行则是指用多个处理器并发的执行计算。

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。为执行并行计算，计算资源应包括一台配有多处理机（并行处理）的计算机、一个与网络相连的计算机专有编号，或者两者结合使用。并行计算的主要目的是快速解决大型且复杂的计算问题。

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。

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。

云计算技术的出现是并行计算技术、软件技术、网络技术发展的必然结果。并行计算不是云计算。云计算萌芽于并行计算

云计算的萌芽应该从计算机的并行化开始，并行机的出现是人们不满足于CPU摩尔定率的增长速度，希望把多个计算机并联起来，从而获得更快的计算速度。这是一种很简单也很朴素的实现高速计算的方法，这种方法后来被证明是相当成功的。

3并行计算、网格计算只用于用于特定的科学领域，专业的用户

并行计算、网格计算的提出主要是为了满足科学和技术领域的专业需要，其应用领域也基本限于科学领域。传统并行计算机的使用是一个相当专业的工作，需要使用者有较高的专业素质，多数是命令行的 *** 作，这是很多专业人士的噩梦，更不用说普通的业余级用户了。

4并行计算追求的高性能

在并行计算的时代，人们极力追求的是高速的计算、采用昂贵的服务器，各国不惜代价在计算速度上超越他国，因此，并行计算时代的高性能机群是一个“快速消费品”，世界TOP500高性能计算机地排名不断地在刷新，一台大型机群如果在3年左右不能得到有效的利用就远远的落后了，巨额投资无法收回。

5云计算对于单节点的计算能力要求低

而云计算时代我们并不去追求使用昂贵的服务器，我们也不用去考虑TOP500的排名，云中心的计算力和存储力可随着需要逐步增加，云计算的基础架构支持这一动态增加的方式，高性能计算将在云计算时代成为“耐用消费品”。

请问并行计算和分布式计算的区别和联系都是什么？

首先，应用的场合和解决的问题不一样。分布式计算比较倾向于在计算寻找模式的东西，穷举暴力之类的计算。分布式的计算被分解后的小任务互相之间有独立性，节点之间的结果几乎不互相影响，实时性要求不高。而并行计算则比较倾向于一些海量数据进行分析处理的场合，每个节点的每一个任务块都是必要的，计算的结果相互影响，要求每个节点的计算结果要绝对正确，并且在时间上做到同步。举例来说，像MD5破解，就比较适合使用大规模的分布式计算来穷举，但对海量日志数据进行处理来分析用户行为就比较适合并行计算处理。

其次，实现方式区别比较大。分布式计算会是一个比较松散的结构，并行计算则是各节点之间通过高速网络或其它总线之类的东西连接。因此并行计算一般在企业内部进行，而分布式计算可能会跨越局域网，或者直接部署在互联网上，节点之间几乎不互相通信。很多公益性的项目，就是的使用分布式计算的方式在互联网上实现，比如以寻找外星人为目的的SETI项目。

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