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克雷公司打造首款ARM架构高性能计算机 或取代至强系列

一支由英国四家高校、高性能计算厂商克雷公司以及Met Office共同组建的研究小组已经获得300万英镑资金,用于构建一台包含超过1万个ARM计算核心的超级计算机。 Met Office XC40很可能面临被ARM替代的命运 此项目的最终结果,将决定基于ARM架构的超级计算机是否有能力在成本层面击败至强家族,同时继续保持可观的性能表现。 此项计划被称为Isambard,旨在纪念十九世纪英国杰出的工程师Isambard Kingdom Brunel。此项目由布里斯托大学高性能计算教授Simon McIntosh-Smith负责领导,并于今年1月17日在巴塞罗那召开的Mont-Blanc大会上正式公布。公布的主题非常直观,为《ARM:通往高性能计算之路》。 四家英国西南部大学包括巴斯大学、布里斯托大学、加的夫大学与埃克塞特大学,共同构成GW4联盟,其将与克雷及Met Office两家行业合作伙伴共同建立这套将由Met Office托管的Isambard服务与系统。 参与各方共从工程与物理科学研究委员会(简称EPSRC)处获得了300万英镑的资助,而EPSRC本身正是英国工程与物理科学研究...

《Scala机器学习》一一第3章 使用Spark和MLlib

**第3章使用Spark和MLlib**上一章介绍了在全局数据驱动的企业架构中的什么地方以及如何利用统计和机器学习来处理知识,但接下来不会介绍Spark和MLlib的具体实现,MLlib是Spark顶层的机器学习库。Spark是大数据生态系统中相对较新的成员,它基于内存使用而不是磁盘来进行优化。数据仍然可以根据需要转储到磁盘上,但Spark只有在明确指示这样做或活动数据集不适合内存时才会执行转储。如果节点出现故障或由于某些原因从内存中擦除信息,Spark会利用存储的信息来重新计算活动数据集。这与传统的MapReduce方法不同,传统的MapReduce方法会将每个map或reduce的数据保留到磁盘上。Spark特别适合于在分布式节点集上的迭代或统计机器学习算法,并且可以对其进行扩展。对于Spark,唯一的问题是节点中可用的总内存

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