专题导读:大数据驱动的智能计算体系架构

专题:大数据驱动的智能计算体系架构

导读:

当前,以大数据与人工智能为代表的新型信息技术正在推动社会快速发展,信息时代进入了数据智能新阶段。如何实现大数据的智能化处理,从而充分利用数据中蕴含的知识与价值,已成为学术界与产业界共同关注的焦点。大数据驱动的智能计算对现有计算机体系架构提出了严峻的挑战,亟需在操作系统、存储管理、计算引擎、编程框架等层面取得突破,大幅提升计算系统的性能和效率。本专题“大数据驱动的智能计算体系架构”汇集了我国从事大数据计算架构方向的部分专家的研究成果,抛砖引玉,以期与大家共同探讨该方向的前沿研究与技术发展趋势。

陈海波等人的论文《基于RDMA高速网络的高性能分布式系统》介绍了如何利用新型快速网络RDMA来优化典型的分布式系统,详细阐述了基于RDMA重新设计的系统以及如何更好地利用RDMA的设计,对于现代大数据中心高性能分布式系统的构建具有一定的参考价值。

廖小飞等人的论文《面向大数据的异构内存系统》从异构内存系统架构、内存管理机制、缓存替换管理、内存请求调度、持久化以及应用等方面对面向大数据的异构内存系统进行分析与研究,提出了异构内存系统的一系列优化方案。

陈世敏的论文《树状结构大数据类型的高效支持》介绍了大数据中一种典型的树状结构大数据类型,设计实现了一个树状结构数据管理系统,以支撑该类型大数据的高效分析运算,具有重要的理论意义和实用价值。

邹磊等人的论文《图数据流的模型、算法和系统》探讨了当前大规模复杂数据流的产生及管理需求,介绍了融合图模型和数据流模型的新型图数据流计算模型,该方向的研究与应用前景非常广阔。

陈云霁等人的论文《深度学习编程框架》较为全面地总结了当前专门用于深度学习算法开发的编程框架,这些编程框架在目标、编程接口、实现方式以及性能上各有特点,具有较好的参考价值。

随着我国大数据与人工智能战略的落实与推进,大数据驱动的智能计算体系架构将成为数据智能新阶段的核心技术,需要更多的学者专家共同关注与努力,以推动系架构各个层面的技术突破,提高我国在大数据方向的核心竞争力。

《大数据》期刊

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  • 原文链接https://kuaibao.qq.com/s/20181023B186EN00?refer=cp_1026
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