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                                                                              <kbd id='rJjMCnxfuncFWhC'></kbd><address id='rJjMCnxfuncFWhC'><style id='rJjMCnxfuncFWhC'></style></address><button id='rJjMCnxfuncFWhC'></button>

                                                                                  和记娱乐官方网_无需大型计较机,MIT开拓的新装备辅佐数据科学家们用“条记本”


                                                                                  文章出处: 作者:和记娱乐官方网 人气: 8122 次 时间:2018-06-28 19:53


                                                                                  无需大型计较机,MIT开拓的新装备辅佐数据科学家们用“条记本”说明大局限图形数据

                                                                                  2018-06-06 13:33 来历:DeepTech深科技 计较机 /开拓 /操纵体系

                                                                                  原问题:无需大型计较机,MIT开拓的新装备辅佐数据科学家们用“条记本”说明大局限图形数据

                                                                                  一样平常来说,在处理赏罚图形数据时闪存要比 DRAM 慢得多。但此刻,麻省理工学院计较机科学和人工智能尝试室 (CSAIL) 的研究者们已经计划出了一种由闪存芯片阵列和计较“加快器”构成的新装备它行使便宜的闪存(和智妙手机里用的范例一样),仅需一台小我私人电脑就能处理赏罚大量图形。

                                                                                  无需大型谋略机,MIT开辟的新设备副手数据科学家们用“笔记本”

                                                                                  该装备由一种新奇的算法驱动,它把图形数据的全部会见哀求举办分类,从而酿成便于闪存快速会见的次序。它还能归并一些哀求以镌汰排序的开销,好比组合的计较时刻、内存、带宽和其余计较资源。

                                                                                  研究职员将该装备与几个传统高机能体系放在一路举办较量,来别离处理赏罚几个大型图表。个中包罗庞大的 Web 数据共享超链接图(Web Data Commons Hyperlink Graph),这个图形拥有 35 亿个结点和 128 亿条毗连线。为了处理赏罚这个图表,传统体系全都必要一个耗资数千美元的处事器,而且包括 128 千兆字节的 DRAM。

                                                                                  而通过把两个器件(总计 1 千兆字节的 DRAM 和 1 个太字节的闪存)插入台式计较机,新装备实现了同样的机能。另外,通过组合多个装备,他们可以处理赏罚大量图形,高达 40 亿个节点和 128 亿条毗连线,没有其余体系能在 128 GB 的处事器上操纵这么多的信息。

                                                                                  “最重要的是,我们可以用温度更低和能量耗损上更少的呆板来保持同样的机能”,CSAIL 的研究生传相佑(Sang-Woo Jun)说。他是先容该装备的论文的第一作者。

                                                                                  该装备可用于减少与图形说明相干的本钱和能耗,乃至可以拓展它的合用范畴。好比说,研究职员正在缔造一个措施,它可以辨认哪些基因会导致癌症。像谷歌这样的大科技公司,也可以通过行使比早年少得多的呆板,来镌汰他们运行说明时所带来的能源耗损。

                                                                                  “图形处理赏罚是一个很广泛的观念”,论文的配相助者 Arvind 传授说,“网页排序与基因检测有哪些配合之处呢?对付我们来说,这是沟通的计较题目,它们只是具有差异寄义的差异图表。或人开拓的应用范例,将抉择它给社会带来的影响。”

                                                                                  “分类和镌汰”算法

                                                                                  在图形说明中,体系基于某个结点与其余结点、在其余怀抱中的相关来探求和更新结点值。打个例如,在网页排序里,每个结点代表一个网页。假如结点 A 的值很高,而且与结点 B 相接洽,那么结点 B 的值也会响应进步。

                                                                                  无需大型谋略机,MIT开辟的新设备副手数据科学家们用“笔记本”

                                                                                  传统的体系把全部图形数据都储存在 DRAM 里,因此它们处理赏罚速率快,可是价值昂贵、耗能多。有一些体系将部门数据内存分流到闪存上,这种方法更自制,但速率更慢、服从也更低,因此它们仍必要行使大量的 DRAM。

                                                                                  而新研究行使一种被称之为“分类-镌汰”(sort-reduce)的算法,它办理了把闪存作为首要存储源的一个大题目:挥霍

                                                                                  图形说明体系必要在庞大且疏松的图形布局中,会见互相也许相距很远的结点。体系凡是要求直接会见譬如 4 到 8 字节的数据来更新结点的值。DRAM 可以提供很是快速的直接会见,而闪存只会见 4 到 8 千字节的数据块,而且只能更新个中的几个字节。在图表之内超过时,假如每次会见哀求都要一再这一进程,,会造成带宽的挥霍。“假如你必要会见整个 8 千字节,可是只用了 8 个字节,然后把别的部门乱扔,那么你相等于挥霍了整整 1000 倍的机能。”传相佑说。

                                                                                  “分类-镌汰”算法例回收全部直接会见哀求,而且凭证标志标记的次序把它们分类和排序。标志标记会表现哀求的目标地,好比说,把各个结点的全部更新都分到一组。于是,闪存能同时会见数千个哀求的、千字节巨细的数据块,因此事变服从比早年高了很多。

                                                                                  为了进一步节减计较手段和带宽,这个算法同时也会尽也许把数据归并到最小的分组中。只要算法发明白相匹配的标志符,它就将这些数据放到统一个数据包里,譬喻 A1 和 A2 酿成了 A3。它一连这样做,按照匹配的标志符建设越来越小的数据包,直到发生也许范畴内最小的数据包来举办排序。这大大镌汰了会见一再哀求的数目。

                                                                                  行使这个算法来处理赏罚两个大图形,研究职员把必要在闪存中更新的总数据镌汰了约莫 90%。

                                                                                  计较分流

                                                                                  然而,因为“分类-镌汰”算法必要在主机长举办高强度计较,于是研究者们在装备里放入了一个定制的加快器。作为主机和闪存芯片的中间点,加快器为算法执行全部运算。于是,很大一部门能耗被分流到了加快器上,主机因而可以成为一台低功耗的小我私人电脑或条记本,用于打点分类的数据和执行其余次要使命。

                                                                                  “原来加快器是用来辅佐主机的,但我们不警惕(在计较上)走得太远,以至于主机变得不重要了”Arvind 说。

                                                                                  无需大型谋略机,MIT开辟的新设备副手数据科学家们用“笔记本”

                                                                                  图丨Arvind 传授

                                                                                  “麻省理工学院的这个项目展示了一种在很是大的图形上执行说明的新要领:他们操作闪存来储存图形,而且奇妙行使 FPGA 来执行有用行使闪存所需的说明和数据处理赏罚”,德克萨斯大学奥斯汀分校的计较机科学传授 Keshav Pingali 说,“久远看来,这也许促生一个能在条记本或台式电脑上有用处理赏罚大量数据的体系,并将彻底改变我们举办大数据处理赏罚的方法。”



                                                                                  上一篇:中国超等计较机日租金上万元,硬件领先软件仍需大量投入 下一篇:安徽进行国度同一法令职业资格测验组织实验环境宣布会