数据中心最新文章 IBM联手赛灵思 与英特尔争雄芯片云存储市场 Linux系统服务器厂商PenguinComputing和意大利E4计算机工程(E4ComputerEngineering)正在各自构 建基于Power芯片的高性能计算机。IBM称其与英伟达(Nvidia)合作，在IBM的Watson超级计算机里使用英伟达的GPU(绘图处理器)。 超级电脑也是基于Power芯片的系统。 发表于：11/19/2015 IBM联手赛灵思 与英特尔争雄芯片云存储市场 IBM联手芯片厂商赛灵思（Xilinx）扩展IBM 服务器的Power处理器，力图与英特尔争雄数据中心市场。 发表于：11/19/2015 Altera荣获Frost & Sullivan全球FPGA技术创新领先奖 2015年11月12号，北京——Altera公司(NASDAQ: ALTR)荣获分析公司Frost & Sullivan的全球FPGA技术创新领先奖，表彰Altera在技术特性和未来业务价值方面更胜一筹。该奖项彰显Altera在其Arria® 10 FPGA中实现IEEE 754单精度硬核浮点DSP (数字信号处理)模块——处理速率高达1.5 TFLOPS (每秒万亿次浮点运算)，进一步提高了数字系统设计的能效和生产效率。Altera的可编程器件帮助客户针对大数据和搜索应用、数据中心加速、军事通信和高性能计算等需要高精度计算的领域来优化设计。可以在http://bit.ly/1jSACuI上下载获奖总结报告。 发表于：11/18/2015 【解读】云计算可以从哪些方面改变传统数据中心 所有这些云的增长直接推动数据中心的发展和进步。这样几个的演化趋势如今已经明确。例如，数据中心变得越来越大，“超大规模”和多租户设施不断涌现。数据中心基础设施共享变得更有意义，特别是电力和冷却系统的共享，降低了整个运营成本。云计算改变数据中心的三种方式。 发表于：11/18/2015 利用智能控制流方法的嵌入式软件故障检测 针对现有的嵌入式软件故障检测方法性能低、开销大的缺点，提出一种智能选择检测点的控制流方法，其创新之处主要为：使用变量的频率和基本块的执行频率用作选择重要变量和基本块的两个参数。检测的基本流程是首先过滤器还原标准C语句为伪代码语句，然后扫描仪获取伪代码，并发送它到解析器，进行程序的控制流图提取。最后，解析器提取程序的前后支配树，运用候选块寻找算法进行节点分类，获得块断言和变量。实验结果表明，固化代码中程序执行时间少于RSCFC方法，但是内存开销和代码开销几乎相同，执行时间比率接近1，显著提高故障检测率。 发表于：11/17/2015 片上网络故障模型及容错设计方法合理性分析 结合片上网络的硬件实现结构和先进工艺集成电路物理效应对片上网络存在的故障行为进行分析。进而对现的多种故障模型合理性进行了深入探讨，指出了其存在的缺陷及问题。在此基础上从故障产生的成因出发，对面向片上的容错多种设计方法进行了检讨和反思。通过本文的分析可以看出，需要在结合其自身硬件结构的基础上深入分析物理效应所引起的故障行为，才能有针对性的设计出真正高效、可靠的片上网络。 发表于：11/17/2015 抢攻云端服务器 英特尔多核处理器轮番登场 英特尔(Intel)壮大Xeon伺服器处理器产品阵容。物联网快速发展掀动云端资料中心建置热潮，英特尔瞄准此一庞大商机，于近日扩增D-1500系列并推出四核心至八核心等八款新处理器，满足在高密度、严峻环境下运作的网路、云端储存等应用；明年第一季更将发布可于宽广温度范围下运作的十二核心与十六核心方案。 发表于：11/17/2015 “十三五”信息通信业任重而道远 刚刚过去的“双11”再度刷新我国信息消费的天文数字——据星图数据称，当日全网交易额为1229.37亿元，较去年的805亿增长52.7%。 发表于：11/17/2015 HDS把数据管控交给客户 全面转向大数据与云计算 近日，2015年HDS大中华区CIO峰会在上海开幕，HDS全球首席执行官Jack Domme率领HDS全球最高管理团队与来自中国的CIO共同探讨传统产业如何充分利用互联网+的颠覆性力量完成自身的数字革命与转型，让大数据、云计算、物联网等信息科技革命成果更好地惠及企业、各大产业以及整个社会的变革和发展。 发表于：11/17/2015 基于Spark的分层协同过滤推荐算法 协同过滤是推荐系统中最广泛使用的推荐算法。针对单机模型已经不能满足推荐系统的实时性与扩展性，提出一种基于Spark的分层协同过滤推荐算法。算法首先基于用户时间行为序列构建用户兴趣模型;其次基于RDD实现了并行化EM聚类算法，将用户划分为不同的用户簇;最后基于不同的用户簇实现了并行化Item-based协同过滤推荐算法。通过阿里巴巴天池数据集实验表明，该算法可明显减少推荐时间并提高了推荐准确度，具有良好的可扩展性。 发表于：11/15/2015 基于PCIE总线主模式DMA高速数据传输系统设计 介绍了一种基于PCIE总线主模式DMA高速数据传输系统的设计。该系统利用Xilinx公司V5系列的FPGA芯片搭建了x1通道的PCIE系统。实验利用自行开发的PCIE接口板实现了单字读写及DMA读写的传输方式，并在上位机软件界面上及ChipScope中显示并验证了读写数据的正确性，经实验表明传输速率可稳定在400 MB/s左右。 发表于：11/15/2015 基于自适应TIADC的频谱模块设计 通过对时间交替采样(Time-interleaved ADC，TIADC)理论和下变频快速傅里叶(Fast Fourier Transform，FFT)的研究，提出一种复用FFT结构的自适应TIADC频谱分析设计方案。该方案首先通过四通道ADC进行时间交替高速采样，并采用频域互谱法估计时延误差，利用Farrow滤波器进行自适应校正；然后对采样数据作下变频处理，并复用FFT模块，实现高速采样的频谱分析；最后通过FPGA实验验证，证明自适应TIADC的频谱模块设计不仅能准确反映采集信号频谱信息，而且硬件资源开销相对减小。 发表于：11/15/2015 Atmel参展ARM TechCon 2015 推出面向物联网应用的ARM mbed评估平台 中国上海，2015年11月XX日 –全球微控制器（MCU）及触控技术解决方案领域的领导者Atmel公司 （纳斯达克股票交易代码：ATML）今日推出其首款基于ARM® mbed™物联网（IoT）平台的片上系统（SoC）硬件评估解决方案。该解决方案由Atmel | SMART SAMR21 SoC支持，基于 mbed 物联网设备平台运行。mbed平台提供操作系统、云服务、工具和开发生态环境，使得任意规模的标准商用解决方案部署成为可能。Atmel | SMART SAMR21则是迅速发展的物联网市场的理想解决方案。 发表于：11/14/2015 一种基于云计算的大图高频模式挖掘算法 现有的图挖掘算法在云环境下难以有效地进行大规模图形的高频模式挖掘。为此，对SpiderMine算法做了改进，提出一种基于云的SpiderMine算法（c-SpiderMine）。该算法首先利用最小切割算法将大规模图形数据分为多个子图，使分区/融合成本最小，然后利用SpiderMine进行模式挖掘，显著降低了大型模式生成时的组合复杂度。最后采用一种模式键函数来保存模式，以保证所有模式可被成功恢复和融合。基于3种真实数据集的仿真实验结果表明，c-SpiderMine可高效挖掘云环境下的前K个大型模式，在不同数据规模和最小支持设置条件下，c-SpiderMine在内存使用和运行时间方面的性能均优于SpiderMine。 发表于：11/12/2015 聚焦云计算和大数据 互联网大佬座谈“心里话” 作为互联网最重大的技术革命——云计算、大数据将是未来20年乃至更长时间段里新一代信息技术的关键和核心，是国民经济发展的信息基础设施。 发表于：11/11/2015 «…140141142143144145146147148149…»
