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高性能计算技术
《高性能计算技术》编辑部
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双月刊

江苏省无锡33信箱353号

高性能计算技术/Journal High Performance Computing Technology
正式出版
收录年代

    面向大数据中心的平台架构设计

    吴志兵周浩杰姚建华
    1-6页
    查看更多>>摘要：大数据平台架构设计是大数据中心建设的一项重要内容.本文首先分析了大数据特点及面临的挑战,在此基础上结合云计算技术给出了大数据平台架构的参考设计,并提出了一些所需的关键技术.

    大数据数据中心平台设计

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    面向大数据的异构内存计算并行编程研究

    倪颖杰杨树军漆锋滨冯晓兵...
    7-11页
    查看更多>>摘要：内存计算是大数据技术的一个重要研究方向,异构内存计算将成为提高大数据处理性能的主要手段,但目前已有的并行编程模型和框架尚无法很好地适应未来的异构内存计算.本文分析了面向大数据的异构内存计算并行编程面临的技术挑战,并对当前的研究重点和现状进行了分类阐述,最后展望了未来异构内存计算并行编程的研究方向.

    异构内存计算大数据NVRAM并行编程

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    高性能图计算平台及其应用现状

    陶志荣郝子宇张鲁飞王淼...
    12-16页
    查看更多>>摘要：在大数据时代,基于图模型对应用进行数学建模,并进行图分析、图挖掘等复杂图计算是一种典型的应用模式,如何快速高效地进行图计算是共同面临的问题.本文介绍了图计算的应用背景,并重点分析了当前高性能图计算平台及其应用现状,旨在为社会关系分析、深度学习等应用领域提供参考.

    图模型图计算平台高性能大数据

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    一种多视角的巨型机可用性评估方法

    殷光辉邹铁铮黄黎刘卫东...
    17-22页
    查看更多>>摘要：可用性是影响巨型机系统效率的重要指标,而不同的用户角色对系统可用性的关注点有很大的不同.传统的巨型机可用性评估方法没有充分考虑用户角色的差异,其研究结果偏于理论或较为笼统,难以在实际中应用.本文提出了一种多视角的巨型机可用性评估方法,可从系统调度者、使用者以及维护者的视角分别就其关心的要素实施可用性评估.该方法具有良好的实用性,能够切实为巨型机的各类用户解决各自关心的实际问题.

    巨型机可用性评估多视角

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    一种自适应开放式并行开发平台的设计与实现

    陈华蓉蒋红冯赟龙
    23-25页
    查看更多>>摘要：本文介绍了一种自适应开放式通用并行开发平台的设计与实现,旨在为并行程序开发人员提供视图单一的友善开发环境,以提高并行程序开发效率.

    并行编程开发平台服务封装

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    RDMA over Ethernet技术研究

    陈淑平吴志兵张运德
    26-31页
    查看更多>>摘要：RDMA是一种无需CPU参与即可在本地系统上直接访问远程系统内存的机制.目前以太网已成为网络融合技术的重要选择,如何使以太网支持RDMA操作成为高性能计算领域的研究热点.本文对RDMA over Ethernet技术现状进行了研究,着重分析了iWARP和RoCE两种解决机制的原理及其关键技术,并对这两种方案在高性能计算领域的适用性进行了对比分析.

    iWARPRoCERDMAoverEthernet

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    高性能计算机电源系统UPS断路器的保护与整定

    吴航明彭晓思孟祥朋
    32-36页
    查看更多>>摘要：本文通过分析电源断路器的脱扣曲线,针对性地提出了高性能计算机机房UPS电源系统配置时应注意的问题,以提高计算机电源系统的稳定性.

    UPS电源断路器脱扣曲线

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    国产文件系统浅析

    谢贻北杨树军
    37-40页
    查看更多>>摘要：随着非结构化数据的爆炸,分布式文件系统进入了发展的黄金时期,从高性能计算到数据中心,从数据共享到互联网应用,已经渗透到数据应用的各方各面,国内也涌现出一批有代表性的分布式文件系统.本文针对有元数据文件系统和去元数据文件系统进行了介绍,并结合典型的国产文件系统进行了分析比较,对他们的优缺点进行了详细的分析研究.

    国产化分布式元数据蓝鲸初志GlusterFS

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    支持流式计算的海量数据分析系统设计

    朱开颜刘晓鹏李祖华
    41-49页
    查看更多>>摘要：本文首先介绍了典型海量数据分析解决方案,对高速流式处理运行框架的能力进行验证分析.在此基础上,以提升应用领域海量数据处理的时效性、吞吐率、灵活性以及容错性为目标,阐述了实践中可行的兼容流处理与批处理的数据分析方法,提升信息处理领域数据实时处理与深度分析能力.

    大数据批处理流处理

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    YARN多模式计算资源调度系统研究

    杨昆姚建华
    50-53页
    查看更多>>摘要：在大数据时代,计算密集型、数据密集型、网络密集型等应用的计算框架不断出现,如何对各种资源进行统一管理使用,提高系统资源利用率的同时降低运维成本,便成了资源调度系统急需解决的难题.YARN多模式计算资源调度系统采用双层资源调度架构,能够较好地适应多种计算框架共享使用一套基础设施的计算、存储、网络等资源,并且在一些典型的计算框架中得到了应用.

    大数据MapReduceYARN资源调度

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