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随着5G技术的快速发展和边缘业务的兴起，DPU系统成为解决算力高速增长需求的热点技术。本文系统地介绍了DPU系统的算力架构，重点论述......
随着在线服务和云计算的快速发展,大规模数据中心已经遍布全世界。由于过高的CPU消耗与传输时延,传统的TCP/IP协议栈在面对新一代......
随着互联网技术和新型硬件技术的发展,云计算、大数据等新型技术发展迅猛,导致互联网上的数据呈爆炸式增长,现有的各种应用对数据......
目前网络安全日益严峻,攻击手段越来越多元化,需要对网络流量进行更加精细化的分析,但随着互联网的不断发展,网络带宽在逐渐增加,......
资源描述框架（RDF）是W3C组织制定的一个标准数据模型,用来表示万维网上的关联数据。RDF将相互关联的数据描述成一系列的三元组,这些......
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随着物联网、人工智能和云计算产业的深入发展,数据规模呈现爆发式增长。这一现象给数据库管理系统带来了巨大的挑战,迫使传统数据......
由于云服务对于流完成时间更加敏感,研究人员提出了很多拥塞控制机制来降低数据中心网络中的平均流完成时间。理论上,最短剩余时间......
近年来,在互联网和大数据这个新兴时代背景下,数据中心已经发展成为了现代化社会信息系统和基础设施建筑的重要组成部分。在大数据......
随着超级计算机的发展，尤其是集群计算机的发展，如何提高集群计算机互联网络的传输效率，从而提高集群计算机的效率，成为亟待解决的问题......
事务作为一种编程抽象,简化了关系型数据的处理。随着数据规模的增加和并发级别的高,诸如Web服务,证券交易和电子商务等众多场景越......
近年来,日益成熟的互联网技术推进了信息化社会的不断发展,这不仅给人们的工作和学习带来巨大的便利,而且也产生了呈爆炸式增长的......
硬件技术的不断发展推动了数据处理系统的更新迭代。在计算方面,现代CPU多核、众核技术的成熟让大多数据处理系统选择采用数据分区......
随着内存计算逐渐成为主流的大数据分析方式,内存键值存储系统因其访问速度快、可扩展性强而被广泛应用。但是面对日益增长的大规......
矩阵分解作为一项基础通用的机器学习技术,在实际的工业生产中具有广泛应用。然而,随着训练数据的增长,大规模的矩阵分解无法在单......
在深度学习领域,增加训练样本数量或增加模型参数数量是极大提升深度学习应用解决现实问题准确率的重要手段。单个GPU无论在计算能......
随着科学技术的发展,人们有能力将大量数据存储起来并通过对它们进行数据挖掘和机器学习以产生价值,这对计算基础设施提出了更高要......
在大数据时代背景下,高性能应用与大数据紧密结合,来自科研领域应用的观测、实验和测试等方面的数据量迅速增加,高性能应用规模不......
在分布式环境中,消息队列的引入可有效地解决不同子系统之间的通信问题,同时降低各系统之间的耦合度,保证消息的异步消费和流量削......
现代数据中心多采用大规模多层拓扑结构的网络并部署有RDMA,在节点之间有多条平行路径可用。使用传统的单路径传输方式无法充分利......
在大数据的时代背景下,海量数据的增长,大数据处理框架和深度学习平台不断演进,以更加高效地从海量数据中获取得到有用信息。Apach......
大数据为机器学习带来了机遇与挑战,一方面大数据允许机器学习训练更加复杂精确的模型进而发掘数据中的深度价值;另一方面功能强大......
面对高性能计算、分布式存储等应用的快速发展,新兴的RDMA技术解决了传统网络架构的性能瓶颈,但RDMA传输过程中需要不断交互实现内......
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在大规模并行计算系统中,为了更有效地利用系统的并行性,实现一个高性能、可扩展的MPI系统是非常重要的.CMEX是无连接模式的用户级......
基于镜像原理,设计和实现了磁盘阵列中基于RDMA通信的内存镜像方案.其原理是在数据读写时,将数据同时写入到两个独立的内存区域中,......
