Гетерогенная архитектура для CPU, GPU и DSP. Большинство современных систем от мобильных устройств до суперкомпьютеров содержат ядра CPU и GPU, по отдельности хорошо справляющиеся со своими специфичными задачами, но как улучшить их совместное использование.
От данных к знанию. Какимбымощнымнибылтрадиционныйсуперкомпьютер, он все еще остается инструментом прошлого века, однако сегодня нужны иные компьютеры, способные к непосредственному превращению данных в знание.
Перспективные особенности Tianhe-2. Рекордные на сегодняшний день по производительности суперкомпьютеры Tianhe-2 и Tianhe-1A по праву можно считать прообразом первых экзафлопсных суперкомпьютеров. Анализ их архитектуры позволяет разобраться в каком направлении будет развиваться HPCиндустрия в будущем.
Программирование экзафлопсных систем. Какие сегодня имеются способы ускорения программ, выполняемых на многопоточных суперкомпьютерах со сложной иерархией памяти?
Место роли вмодели бизнес-процесса. Аналитики обычно уделяют много внимания описанию порядка выполнения работ, образующих процесс, но недостаточно детально описывают взаимодействие людей, которые эти работы выполняют. Однако именно от распределения работ между участниками бизнеспроцесса существенно зависит его успех.
BPM для всех. Чем больше сотрудников компании или организации будет задействовано в моделировании бизнес-процессов, тем лучше—однако не всем доступны специализированные BPMS.
Аналитика Больших Данных и социальные сети. Большие Данные могут иметь самое разное происхождение, однако в любом случае извлечение знаний из них сопряжено с определенными трудностями. В качестве инструмента анализа Больших Данных могут служить персональные децентрализованные облака, состоящие из социально связанных индивидуумов.
PaaS: новые возможности разработки в облаках. Помимо разработки приложений, современные облачные платформы предлагают организациям множество новых возможностей.
GPU в задачах машинного обучения. Машинное обучение — мощный инструмент обработки больших объемов данных, требующий, однако, выбора между качеством полученных моделей и временем их расчета. Использование графических ускорителей позволяет распараллелить многие алгоритмы — в частности, обучения ранжированию в поисковой машине «Яндекс».
Второе рождение гридов. Долгое время понятие «грид» означало либо добровольное объединение вычислительных ресурсов, либо среду выполнения научных расчетов, но сегодня стало ясно, что такое объединение позволяет ускорить работу в режиме реального времени со структурами памяти больших объемов.
Многоядерный тупик: выход есть. Современные представления о параллельном программировании столь же далеки от реального параллельного программирования, как зима от лета: и то и другое — времена года, но не может их различать лишь тот, кто зиму от лета отличает только по дате в календаре.
Какпобедить конкурента в самом себе. Директор по разработке IBM Mobile Platform Дэниэл Йеллин рассказывает о мобильной стратегии корпорации.
Некоторые номера журнала Открытые системы. СУБД вышедшие до №8 за 2013 год (за октябрь 2013 года), которые могут быть вам интересны:
Инфраструктура (67)
США
