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討論串[討論] 雲端計算的保衛戰--Mail Service
共 31 篇文章
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對於大量資料, 有的資料雖量多, 但是可以彼此隔離無關, 處理. 這些藕連不多的各個子集資料, 處理的算法是隨各子集資料而各. 個不同, 還是可以都適用同一算法.. 最常被使用的就是資料量雖大, 但可以被分割成不太密切藕連的. 子集, 而且使用同一種算法擺在不同處理機就能同時處理的 data. pa
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我第一篇連寫了兩個問題. 可能還沒有表達的很清楚. 再更確切一點的問題是這樣的. 當我們需要大量運算, 作用在大量資料上時, 該怎麼處理 ?. 請問 desktop GPU supercomputing 要怎麼處理 Peta 級的資料 ?. 把 Peta 級的資料存成某種方式讓 desktop 去讀
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對這種希望雲端計算可以解決運算量的問題，我的想法是這樣：. (當然這不是唯一正解，只是個人意見). 如果你真的需要那麼多台機器來跑你的計算，你的核心需要是什麼？. 計算力？記憶體？. 同價位GPU的平行運算能力比CPU好很多已經是不爭的事實，. 1000顆GPU平行運算能力比1000顆CPU的平行運
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有人問了 BOINC, 有人提到了 opencirrus. 感覺有上軌道了. 我再問一個問題. 如果今天我有每天一百億的 connection request. 每個 request 都需要一些計算量. 而且也需要存取前一篇文章所說的大量資料 (中的一小部份). How ?. (有 cloud co
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