面向大数据的 高性能计算：方法与应用

本系列展示大数据领域的新研究和应用，以及当前正在开发的计算工具和技术。鼓励包含具体的示例和应用。该系列的范围包括社交网络、传感器网络、数据中心计算、天文学、基因组学、医疗数据分析、大规模电子商务等领域的题目，还包括其他潜在贡献者提出的相关主题。

大数据的规模、多模态性和快速增长对传统数据挖掘方法构成了挑战。粒计算作为解决智能信息处理中大规模复杂问题的有效方法，正在探索新的思路和策略应对这些挑战。系统梳理和分析了在几个大数据挖掘任务中取得的进展，包括数据粒化、多粒度模式的发现和融合，以及多粒度和跨粒度推理。此外，针对天文数据挖掘和微博数据挖掘等示范应用领域的初步研究进行了综述，为大数据挖掘领域的进一步探索提供了有益的参考。

Apache Ignite 提供高性能内存计算。

本课程教授如何使用简单方法隔离现有程序部分，并将其移至内核以提高GPU性能。学习通过AWS探索远程GPU实例来优化OpenCL程序，并检查消除性能瓶颈。课程不培养GPU专家，但将帮助您熟悉创建和执行OpenCL内核所需的基本技能。

数据库技术的进步、数据挖掘应用的兴起、生物基因技术的不断发展以及历史数据规模的爆炸式增长, 都对高性能计算提出了更高的要求。虽然分布式系统可以部分解决大型计算问题, 但是其通信开销大、故障率高、数据存取结构复杂且开销大、数据安全性和保密性难以控制等问题依然存在。而计算机处理器, 特别是GPU技术的快速发展, 为高性能数据并行计算提供了新的解决方案。

GridDB是一种高性能、高可扩展性和高可靠性的大型数据数据库，其数据模型类似于KVS（键值存储），特别适合存储时序数据，如传感器数据。它设计灵活，能够轻松应对大量传感器的数据存储需求。系统具备高可靠性，采用了先进的节点结构。

优化SQL编写以提高性能的方法可以通过减少查询复杂性和优化索引来实现。编写高效的SQL查询可以显著提升数据库操作效率。

云计算与大数据移动应用专家讲座 主讲人：刘鹏 教授 清华大学博士，现任中国云计算专家咨询委员会秘书长 中国信息协会大数据分会副会长、工业与信息化部云计算研究中心专家 主持完成科研项目25项，发表论文80余篇，出版专业书籍15本 曾获部级科技进步二等奖4项、三等奖4项 主编国内首部云计算教材《云计算》及云计算编程书籍《实战Hadoop》 知名网站“中国云计算”（chinacloud.cn）及“中国大数据”（thebigdata.cn）创始人 讲座内容: 此次讲座将由刘鹏教授深入浅出地讲解云计算和大数据在移动应用中的应用。刘教授将结合自身丰富的研究经验和行业洞察，为与会者带来一场干货满满的知识盛宴。 参与讲座，您将有机会: 深入了解云计算和大数据的核心概念 掌握云计算和大数据在移动应用领域的最新发展趋势 与行业专家面对面交流，获取宝贵经验

大数据架构设计，包括云计算与大数据的关系；各行业大数据计算架构案例等