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前沿IT
IT前沿技术总报告
12级计算机软件3班
叶宇轩
一、总纲：
大一上半学年中期，我们开设了“IT前沿技术”这门课程。
该课程涉及了多方面的、较高深度的和较前沿的计算机知识技术。
使我们这些大学生从书本知识、代码习题中脱离出来，接触最新，最高端的信息技术。
一方面开阔了视野，另一方面是我们对未来的就业前景和发展方向有了确定。
在课程中，我们学习了大数据时代的高性能计算，图像处理，大型和超大型计算机的使用，图像处理，信息安全与密码学等知识。
二、课程内容：
（一）大数据时代的高性能计算
很多人问：
什么是大数据？
什么是大数据时代？
其实，大数据就是非常巨大和复杂以至于传统的存储，管理的工具和方法面临很大障碍的数据。
其数据量通常可以达到PB，ZB,EB级别。
而我们所处于的这个大数据的环境，就是大数据时代。
大数据通常来源于互联网，如Facebook上每天都有用户的上传，淘宝，亚马逊每天都有上千万的成交记录。
其显著特征就是大量化，多样化和快速化。
每一分每一秒都有各种不同的数据产生并且流动在互联网上。
大数据时代并不是数据的泛滥，我们很多的贴心服务都要基于大数据基础。
例如Google推出的GoogleNow随时推送智能搜索引擎。
其随时推送功能的实现就是基于Google搜索的强大数据库。
所以说，没有大数据，就没有今天的便捷生活。
大数据时代需要高性能的计算，依然以GoogleNow为例，当用户发送搜索请求时，终端服务器要做到搜索，排序，比较等一系列处理后才能把搜索结果告知用户，而这一切，通常在不到1秒的时间内完成。
这就要求超强配置的服务器与对大数据的处理算法了，即大数据时代的高性能计算。
高性能计算（HPC,HighPerformanceComputing）就是研究如何分解一个巨大规模的问题，并分配给多个计算机进行并行处理，并把这些结果综合起来的计算。
人类对高性能计算的要求是无止境的，我们既要求计算时间短，又要求计算高效，动用资源少。
这就转化为了对硬件和软件的双向要求。
先谈硬件，就是现在所说的高性能计算机（超级计算机）。
它是由多个计算单元组成，运算速度快，存储容量大，性能可靠的，且并行运算的计算机系统。
现在的高性能计算机可分为两种架构：
共享存储空间（sharedaddressspacearchitecture）和分布存储空间/消息传递结构（messagepassingarchitecture）。
对于软件来说，高性能计算机软件的宗旨就是并行运算。
传统的串行运算早已不能满足大数据量和极短时间的计算要求。
通过优秀的软件，将大数据分配给多个CPU共同工作，协同处理，才能充分发挥超级计算机的高性能，并真切的提高数据处理效果。
高性能计算机从专用时代发展到了如今的普及时代。
专用时代包括向量机，MMP系统，SMP系统。
其内部组成如CPU，内存板，I\O板，操作系统等均是专门设计的，属于高端系统，用户群专一窄小。
而普及时代则不同，高性能计算机趋向于商品化，标准化，价格降低，应用门槛降低，适用范围更加普及，成为人人都可以研究使用的计算机。
我国在高性能计算机领域发展迅速。
从1983年“银河一号”巨型机研制成功到2010年“天河一号A”计算机夺得超级计算Top500第一名的宝座。
我国只用了不到30年的时间。
2012年，我国的首个超算中心“广州超算中心”落成在广州中山大学。
我国的超算技术已经走在世界前列。
除了并行计算，高性能计算的相关领域还有分布式高性能计算和普适计算，以及现在最著名的云计算。
云计算是一种新兴的共享基础架构的方法，通过互联网将资源以“按需服务”的方式分配给用户。
利用互联网连接，将云端服务器和数据中心的计算能力像电能一样分配给用户。
其优点是，无限的存储空间，无限的计算能力，无需下载，简约的客户端设计。
是一种理想的高性能计算模式。
（2）信息安全与密码学
1）、密码学
在现代生活中，密码与我们息息相关，从每天都要登陆的QQ，到每天都要刷新的微博，银行卡，信用卡，交通卡，等等。
然而，密码被破译，被攻击的新闻也不胜枚举。
开玩笑说，密码破译专家可以开自上己喜欢的汽车，提取自己喜欢的银行卡里的现金，甚至可以进攻一下美国五角大楼和瑞士银行。
所以，密码学是一门越来越被重视的学科，一是一门极有发展潜力的学科。
“密码学”，源于希腊语（cryptography），是一门研究如何隐秘的传递信息的科学。
在中国古代战争中，随处可见密码学的影子，
姜子牙曾用竹竿的长度来传递前线的消息，这是中国记载中密码的最早应用。
凯撒大帝曾发明了著名的凯撒密码。
在第二次世界大战期间，德国海军的通讯密码曾被英军截获并破译，导致德国的U2潜艇编队蒙受巨大损失。
日军轰炸珍珠港前，曾有一个中国专家破译了日军的进攻密文，并提供给美军。
但美军不以为然，珍珠港损失惨重。
我们来看看现代的密码学。
现代密码学使用了大量数学知识，包括信息论，计算机复杂性理论，统计学，组合学，抽象代数及数论。
此外还有常用的公钥密码技术。
未来，人们在研究量子密码，后量子密码，以及综合了生物工程的ＤＮＡ密码，这些亟待研究的密码学新领域。
密码学的的发展和计算机是分不开的。
从第一台在美国宾夕法尼亚大学诞生的计算机，到现在最新的高性能计算机。
它们都是密码学发展的推动者。
In1994,PeterShoratIBMshowed
theoreticallythatitcansolveafamilyof
mathematicalproblemsincluding
factoring.
IBM公司的PeterShor博士证明：
量子计算机能攻破所有基于数论困难问题的公钥密
码系统。
2048量子位的计算机可以破译1024位的RSA密码
1448量子位的计算机可以破译256位的ECC密码——这就是量子密码。
来看一看对密码芯片的攻击。
密码芯片的攻击分为三种：
入侵攻击：
破坏芯片，几乎不受限制地获取芯片中的信息。
需要昂贵的设备和专业芯片知识。
非入侵攻击：
不破坏芯片，被动或主动观察芯片泄露的信息。
其设备易于获取，了解算法及统计知识。
半入侵攻击：
破坏芯片的外表，但不破坏芯片内部结构。
入侵攻击共分５步：
用化学试剂去除封装，根据需要连接引线，去掉面层金属层，光学成像，从掩膜ROM中提取信息。
而非入侵攻击则是利用功耗分析：
测量芯片功耗，用以猜测密钥。
仅需要PC、示波器和在供电线路上的电阻，以及电子工程和数字信号处理知识；对很多密码算法和口令认证方案非常有效。
至于半入侵攻击电磁分析：
类似于功耗分析，但用一个电磁线圈替换电阻，把线圈靠近电路计算的关键部分以观察线圈上的电流。
脉冲干扰攻击：
时钟脉冲（MC68HC05B6微控器，倍频时钟扰乱指令读取）、电源脉冲（低电压使EEPROM读
取错误）存储器剩磁攻击：
所有存储器均有乘磁现象，以SRAM
为例：
其数据保持时间为室温下0.1到10秒；-20度则为
1到1000秒，-50度为10秒到10小时，硬件木马：
注入、控制微架构分析（MA）：
通过间谍进程收集数据缓存、分支预测、指令缓存和共享单元的相关信息，进而获得密钥。
芯片的防御主要靠抗DPA技术。
综合来看去耦合电源技术具有最高的安全性/代价比，但对于电磁攻击没有什么效果；乱序执行具有最小的能耗开销和面积开销，适用于安全性、吞吐率要求都不高的情况；功耗恒定逻辑技术具有最大的功耗开销；现有抗功耗攻击措施都会带来性能方面的损失；将多种抗功耗攻击方法混合使用可以获得更大的优化自由度。
现在，我国正在进行有关后量子密码学密码芯片设计的研究。
而目前密码芯片存在的问题有：
传统密码芯片难以抵御侧信道等新型攻击；
传统防御侧信道攻击方法需要增加数倍的额外开销；
（三）、图像特征及识别
1、图形学简介：
计算机图形学（ComputerGraphics，简称CG）是一种使用数学算法将二维或三维图形转化为计算机显示器的栅格形式的科学。
简单地说，计算机图形学的主要研究内容就是研究如何在计算机中表示图形、以及利用计算机进行图形的计算、处理和显示的相关原理与算法。
2、计算机图形学研究的主要内容有图形硬件、图形标准、图形交互技术、光栅图形生成算法、曲线曲面造型、实体造型、真实感图形计算与显示算法、非真实感绘制，以及科学计算可视化、计算机动画、自然景物仿真、虚拟现实等。
3、计算机图形技术多应用于电影特效和动画片领域。
计算机动画的一个重要应用就是制作电影特技可以说电影特技的发展和计算机动画的发展是相互促进的。
1987年由著名的计算机动画专家塔尔曼夫妇领导的MIRA实验室制作了一部七分钟的计算机动画片《相会在蒙特利尔》再现了国际影星玛丽莲·梦露的风采。
1988年，美国电影《谁陷害了兔子罗杰》（WhoFramedRogerRabbit?
）中二维动画人物和真实演员的完美结合，令人瞠目结舌、叹为观止其中用了不少计算机动画处理。
1991年美国电影《终结者II：
世界末日》展现了奇妙的计算机技术。
此外，还有《侏罗纪公园》（JurassicPark）、《狮子王》、《玩具总动员》（ToyStory）等。
我国的计算机动画技术起步较晚。
1990年的第11届亚洲运动会上，首次采用了计算机三维动画技术来制作有关的电视节目片头。
从那时起，计算机动画技术在国内影视制作方面得到了讯速的发展，继而以3DStudio为代表的三维动画微机软什和以Photostyler、Photoshop等为代表的微机二维平面设计软件的普及，对我国计算机动画技术的应用起到了推波助谰的作用。
计算机动画的应用领域十分宽广除了用来制作影视作品外，在科学研究、视觉模拟、电子游戏、工业设计、教学训练、写真仿真、过程控制、平面绘画、建筑设计等许多方面都有重要应用，如军事战术模拟。
4、计算机图形的趋势为 计算机图形学狭义上是一种研究基于物理定律、经验方法以及认知原理，使用各种数学算法处理二维或三维图形数据，生成可视数据表现的科学。
它是计算机科学的一个分支领域与应用方向，主要关注数字合成与操作视觉的图形内容。
广义上来看，计算机图形学不仅包含了从三维图形建模、绘制到动画的过程，同时也包括了对二维矢量图形以及图像视频融合处理的研究。
计算机图形学经过将近40年的发展，已进入了较为成熟的发展期。
目前，其主要应用领域包括计算机辅助设计与加工，影视动漫，军事仿真，医学图像处理，气象、地质、财经和电磁等的科学可视化等。
由于计算机图形学在这些领域的成功运用，特别是在迅猛发展的动漫产业中，带来了可观的经济效益。
动漫产业是目前各国优先发展的绿色产业，具有高科技、高投入与高产出等特点。
据统计，截至2009年3月，美国动画梦工厂所拍摄的三维动画片《怪物史莱克II》在预算为1.5亿美元的情况下，获得了超过9.2亿的全球累计票房。
而我国在2008年度共制作完成的国产电视动画片249部，计131042分钟，与2007年度相比增加了近28%。
另一方面，由于这些领域应用的推动，也给计算机图形学的发展提供了新的发展机遇与挑战。
从计算机图形学目前学科发展来看，有以下几个发展趋势：
（1）与图形硬件的发展紧密结合，突破实时高真实感、高分辨率渲染的技术难点 图形渲染是整个图形学发展的核心。
在计算机辅助设计，影视动漫以及各类可视化应用中都对图形渲染结果的高真实感提出了很高的要求。
同时，由于显示设备的快速发展，人们要求能提供高清分辨率（1920x1080），进一步要能达到数字电影所能播放的4K分辨率（4096x2060）；色彩的动态范围也希望从原来每个通道的8Bit提高到10bit及以上。
虽然已有的图形学方法已经能较为真实地再现各类视觉效果，然而为了能提供高分辨率高动态的渲染效果，必须消耗非常可观的计算能力。
一帧精美的高清分辨率图像，单机渲染往往需要耗费数小时至数十小时。
为此，传统方法主要采用分布式系统，将渲染任务分配到集群渲染节点中。
即使这样，也需要使用上千台计算机，耗费数月时间才能完成一部标准90分钟长度的影片渲染。
近10年来，基于GPU的图形硬件技术得以发展迅速，已经能在一个GPU芯片上采用64nm工艺集成上千个采用SIMD（单指令多数据流）架构的通用计算核心。
而2009年底，主流图形硬件商nVidia和AMD以及Intel还会推出基于MIMD（多指令多数据流）计算核心的GPU芯片用于图形加速绘制，以支持DirectX11以及OpenGL3.0图形标准。
最新的图形学研究，采用GPU技术可以充分利用计算指令和数据的并行性，已可在单个工作站上实现百倍于基于CPU方法的渲染速度。
然而已知的实现方法，其实现效果还较为初步，无法实现复杂的视觉特效，离实时的高真实感渲染还有很大差距。
其主要原因是：
（i）缺乏良好的数据组织方法，基于GPU方法由于硬件的架构原因，数据组织无法如同CPU方法一样的组织，因此对复杂的数据结构仍无法得到很好地支持。
（ii）缺乏标准高效的GPU高层编程语言、编译器以及相应调试工具,（iii）由于以上两个问题，无法完整地实现适于电影渲染制作的RenderMan标准，以及其他各类基于物理真实感的渲染算法。
因此，如何充分利用GPU的计算特性，结合分布式的集群技术，解决以上这些难题，从而来构造低功耗的渲染服务是图形学的未来发展趋势之一。
（本段主要根据周昆博士所作发言总结）
（2）研究和谐自然的三维模型建模方法 三维模型建模方法是计算机图形学的重要基础，是生成精美的三维场景和逼真动态效果的前提。
然而，传统的三维模型方法，由于其主要思想方法来源于CAD中基于参数式调整的形状构造方法，建模效率低而学习门槛高，不易于普及和让非专业用户使用。
而随着计算机图形技术的普及和发展，各类用户都提出了高效的三维建模需求，因此研究和谐自然的三维建模方法是目前发展的一个重要趋势。
采用合适的交互手段，来进行三维模型的快速构造，特别是应用于概念设计和建筑设计领域目前已引起了国际同行的广泛关注。
由于笔式或草图交互方式，非常符合人类原有日常生活中的思考习惯，是目前研究的重点问题。
其难点是根据具体的应用领域，与视觉方法相融合，如何设计合理的交互语汇以及对应的过程式“识别-构造”方法。
与此相关的一个问题是基于规则的过程式建模方法。
目前由于GoogleEarth等数字地图信息系统的广泛应用，对于地图之上的建筑物信息等存在迫切需求。
为此，研究者希望通过激光扫描或者视频等获取方式获得相关信息后能迅速地重建出相关三维模型信息。
然而单纯的重建方式存在精度低、稳定性差和运算量大等不足，远未能满足实际的需求。
因此，最近的研究中，倾向于采用基于规则的过程式建模方法相结合来尝试高效地构造出三维建筑模型，以及相关的树木等结构化场景。
三维建模方法中的另一主要问题是研究合适的曲面表达方法，以适于各类图形学的应用。
在CAD的主流方法是采用NURBS（非均匀有理B-样条）方法，然而此类方法无法很好解决非正规情况下的曲面拼合，不甚适合于图形学。
为此，细分曲面方法，作为一种离散迭代的曲面构造方法，由于其构造过程朴素简单以及实现容易，是一个方兴未艾的研究热点，而且极有可能逐步取代NURBS方法。
目前主要需要解决的问题有：
（i）奇异点处的C连续性的有效构造方法；（ii）与GPU图形硬件相结合的曲面处理方法。
（3）利用日益增长的计算性能，实现具有高度物理真实的动态仿真 高度物理真实感的动态模拟，包括对各种形变、水、气、云、烟雾、燃烧、爆炸、撕裂、老化等物理现象的真实模拟，是计算机图形学一直试图达到的目标。
这一技术是各类动态仿真应用的核心技术，可以极大地提高虚拟现实系统的沉浸感。
然而高度物理真实性模拟，主要受限于目前计算机的处理能力和存储容量限制，不能处理很高精度的模拟，也无法做到很高的响应速度。
所幸的是，GPU技术带来了革新这一技术的可能。
充分利用GPU硬件内部的并行性，研究者开始普遍关注基于GPU的各类数学物理方程求解极其相关的有限元加速计算方法。
就目前而言，主要研究关注焦点还是单个物理方法的GPU实现。
然而，最近随着nVidia推出了基于GPU的PhysX通用物理加速技术，以及Havok公司与AMD合作开发了通用物理中间件技术，相信未来可为高度物理真实的动态模拟提供新的研究机遇。
（4）研究多种高精度数据获取与处理技术，增强图形技术的表现 真实感的画面与逼真动态效果，一种有效的解决途径是采用各种高精度手段获取所需的几何、纹理以及动态信息。
为此，研究者正在考虑对各个尺度上的信息进行获取。
小到物体表面的微结构、纹理属性和反射属性通过研制特殊装置予以捕获与处理，或采用一组同摄像机来获取演员的几何形体与动态，大到采用激光扫描获取整幢建筑物的三维数据。
这里主要研究的三个问题是：
（a）图形获取设备的设计与实现，这是与计算机视觉、硬件、软件相关的系统工程研究问题；（b）由于一般获取的数据均极为庞大且附加了各种噪声与冗余信息，如何进行处理与压缩以适合于图形学应用是主要问题；（c）一旦获取相关的数据，如何进行重用是一个主要课题，因此使得基于数据驱动的方法，与机器学习相交叉的图形学方法是最近的研究热点。
（5）计算机图形学与图像视频处理技术的结合 家用数字相机和摄像机的日益普及，对于数字图像与视频数据处理成为了计算机研究中的热点问题。
而计算机图形学技术，恰可以与这些图像处理，视觉方法相交叉融合，来直接地生成风格化的画面，实现基于图像三维建模，以及直接基于视频和图像数据来生成动画序列。
当计算机图形学正向地图像生成方法和计算机视觉中逆向地从图像中恢复各种信息方法相结合，可以带来无可限量的想象空间，构造出很多视觉特效来，最终用于增强现实、数字地图、虚拟博物馆展示等多种应用中去。
（6）从追求绝对的真实感向追求与强调图形的表意性转变 计算机图形学在追求真实感方向的研究发展已进入一个发展的平台期，基本上各种真实感特效在不计较计算代价的前提下均能较好得以重现。
然而，人们创造和生成图片的终极目的不仅仅是展现真实的世界，更重要的是表达所需要传达的信息。
例如，在一个所需要描绘的场景中每个对象和元素都有其相关需要传达的信息，可根据重要度不同可采用不同的绘制策略来进行分层渲染再加以融合，最终合成具有一定表意性的图像。
为此，研究者已经开始研究如何与图像处理、人工智能、心理认知等领域相结合，探索合适表意性图形生成方法。
而这一技术趋势的兴起，实际上延续了已有的非真实感绘制研究中的若干进展，必将在未来有更多的发展。
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