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李国杰:高通量计算机更适合大数据应用

放大字体  缩小字体 发布日期:2013-10-30  来源:大智慧阿思达克通讯社   浏览次数:2746
核心提示:中国工程院院士李国杰在周六举行的中国计算机大会上表示,传统计算机系统存储墙问题尚未解决,而目前又遇到大数据应用问题,计算机系统需要根本性变革。高通量计算系统目前来看是更为适合大数据应用的解决方案。
  • 研究领域:大数据
中国工程院院士李国杰在周六举行的中国计算机大会上表示,传统计算机系统存储墙问题尚未解决,而目前又遇到大数据应用问题,计算机系统需要根本性变革。高通量计算系统目前来看是更为适合大数据应用的解决方案。

“涉及计算机系统改进主要是充分发挥CPU性能,较少关注如何满足持续的数据存取要求,存储墙尚未解决,又遇上大数据应用,计算机系统负载发生本质变化,计算机结构也需要重构。”李国杰指出。

伴随的大数据应用,李国杰认为信息系统需要从处理器为中心转变为数据为中心,系统结构出发点从关注单任务完成时间转变为提高系统吞吐能力及并行处理能力,未来并发执行规模需要提高至10亿级以上。此外,李国杰强调传统计算系统数据需要多次经过CPU,造成效率低,新的系统设计思路要关注从根本上消除不必要的数据流动,以提高效率。

李国杰认为,目前包括Google等公司采用服务器简单堆叠的方式对大数据进行处理,但这并不是从根本上解决大数据应用问题,高通量计算系统才是更基本的解决方法。他认为,从系统结构上消除不必要的系统流动,支持万级并发请求的数据处理能力、高带宽低延迟的以数据为中心的计算系统将更适应大数据系统,但目前国内外均没有公司能提供成熟的解决方案。
 
 
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