Дата выхода: | март 2016 |
Размер файла: | 675 Кб |
На протяжении двух десятилетий рейтинг Top500 пользовался успехом в качестве мерила производительности суперкомпьютеров и был первоисточником, позволяющим проследить технологические тенденции. Но насколько этот рейтинг применим в эпоху экзамасштабных суперкомпьютеров? Технологии обработки естественного языка сегодня шагнули далеко вперед, и немалая заслуга в этом принадлежит машинному обучению, применяемому, в частности, для понимания текстов. Теоретические основы машинного обучения появились практически одновременно с первыми компьютерами, однако при его практическом применении всегда приходится учитывать специфику конкретных систем. Работа с Большими Данными средствами Hadoop требует инструментов адаптации алгоритмов машинного обучения к этой платформе. Интернет вещей призван предоставить новые возможности развития и повысить производительность труда благодаря свободе коммуникации различных устройств друг с другом. Однако воплощению этих идей мешает нехватка архитектурных шаблонов, описывающих протоколы связи с учетом особенностей конкретных отраслей. Оптимизаторы запросов для реляционных СУБД прошли долгий путь развития, превратившись сегодня в сложную программу оценки стоимости вариантов, однако в СУБД нового поколения стоимость выполнения запросов во внимание почти не принимается. Что это – шаг назад или два вперед? И нужна ли вообще преемственность для стоимостных оптимизаторов мира Больших Данных? Атомный проект сыграл определяющую роль в политическом и социально-экономическом развитии СССР в послевоенный период, в частности, став стимулом к развитию вычислительной техники, вычислительной математики и программирования. Одной из наиболее известных программистских разработок, зародившихся в недрах атомного проекта, стала операционная система ДИСПАК для ЭВМ БЭСМ-6.