Большинство современных систем от мобильных устройств до суперкомпьютеров содержат ядра CPU и GPU, по отдельности хорошо справляющиеся со своими специфичными задачами, но как улучшить их совместное использование. Рекордные на сегодняшний день по производительности суперкомпьютеры Tianhe-2 и Tianhe-1A по праву можно считать прообразом первых экзафлопсных суперкомпьютеров. Анализ их архитектуры позволяет разобраться в каком направлении будет развиваться HPC-индустрия в будущем. Аналитики обычно уделяют много внимания описанию порядка выполнения работ, образующих процесс, но недостаточно детально описывают взаимодействие людей, которые эти работы выполняют. Однако именно от распределения работ между участниками бизнес-процесса существенно зависит его успех. Большие Данные могут иметь самое разное происхождение, однако в любом случае извлечение знаний из них сопряжено с определенными трудностями. В качестве инструмента анализа Больших Данных могут cлужить персональные децентрализованные облака, состоящие из социально связанных индивидуумов. Машинное обучение – мощный инструмент обработки больших объемов данных, требующий, однако, выбора между качеством полученных моделей и временем их расчета. Использование графических ускорителей позволяет распараллелить многие алгоритмы – в частности, обучения ранжированию в поисковой машине «Яндекс». Современные представления о параллельном программировании столь же далеки от реального параллельного программирования, как зима от лета: и то и другое – времена года, но не может их различать лишь тот, кто зиму от лета отличает только по дате в календаре. Темы июльского и августовского номеров журнала Computer (IEEE Computer Society, Vol. 46, No. 7, 8, 2013) – визуальная аналитика и новые технологии компьютерной памяти.