全球未来计算竞争态势及对我国的启示

通过对发达经济体未来计算战略布局的梳理,进一步总结其发展特点及对我国的启示,为我国利用计算技术突破并抢占信息科技与产业发展的制高点,实现"换道超车"提供助力。     

基于移动路径预测的车载边缘计算卸载切换策略研究

车载云计算环境中的计算卸载存在回程网络延迟高、远程云端负载大等问题,车载边缘计算利用边缘服务器靠近车载终端,就近提供云计算服务的特点,在一定程度上解决了上述问题。但由于汽车运动造成的通信环境动态变化进而导致任务完成时间增加,为此该文提出一种基于移动路径可预测的计算卸载切换策略MPOHS,即在车辆移动路径可预测情况下,引入基于最小完成时间的计算切换策略,以降低车辆移动性对计算卸载的影响。实验结果表明,相对于现有研究,该文所提算法能够在减少平均任务完成时间的同时,减少切换次数和切换时间开销,有效降低汽车运动对计算卸载的影响。     

算力基础设施发展现状与趋势展望

数字化技术的发展驱动着算力基础设施更新变革。算力基础设施主要指与云计算、边缘计算、端计算相关的软/硬件算力设施，以及前沿算力设施（如量子计算等）。首先对基础计算硬件和软件设施进行了探讨，总结了数据中心朝着多元化、智能化、绿色化的方向发展。然后探讨了云计算、边缘计算和端计算的技术现状和发展趋势，指出算力基础设施从典型集约式云计算形态，逐步向云计算-边缘计算-端计算等多级、泛在、融合的趋势发展。最后对于下一代信息革命的关键技术——量子计算的技术现状及发展进行了总结，为算力基础设施的研究和发展提供借鉴。     

典型大数据计算框架分析

认为大数据计算技术已逐渐形成了批量计算和流计算两个技术发展方向。批量计算技术主要针对静态数据的离线计算,吞吐量好,但是不能保证实时性;流计算技术主要针对动态数据的在线实时计算,时效性好,但是难以获取数据全貌。从可扩展性、容错性、任务调度、资源利用率、时效性、输入输出(IO)等方面对现有的主流大数据计算框架进行了分析与总结,指出了未来的发展方向和研究热点。     

网格计算及其应用

网络计算给互联网带来了新的活力，它是一种新型的分布计算技术，致力于解决复杂度很高的新应用问题，文中简述了网格计算的定义、体系结构、关键问题、当前几个有代表性的网格系统以及网格应用实例，并分析了风格计算发展趋势。     

基于安全保障的边缘计算卸载方案

提出了基于安全管理的边缘计算卸载方案,并基于量子进化算法(QEA)设计了卸载决策方案。该方案保证了用户在边缘计算网络中进行计算卸载的安全性。仿真结果表明,与常规计算卸载方案对比,本方案能在保证计算卸载安全的情况下有效降低整个系统的开销。     

光计算的发展趋势:模拟或数字？

受益于光子独特的优势,光计算技术在构建高速、高算力和高能效比的专用计算加速器方面被寄予厚望,目前已经涌现出了许多极具吸引力的方案。特别是对于涉及运算量巨大的二维矩阵-矩阵乘加操作的专用场景,光计算有望在算力和能效比等方面实现超越当前最先进电子计算机几个数量级的性能提升。不同于电子计算通过构建逻辑门实现通用数字计算,主要受深度学习驱动而复兴的光计算更倾向于模拟计算。本文从模拟和数字光计算的角度出发对主流的光计算架构进行分析和讨论,指出了目前光计算技术发展面临的瓶颈,并对光计算未来的发展趋势进行了展望。     

网格技术在电信中的应用研究

网格技术当前已经成为研究的热点,前期的研究多数为理论研究,但是,中国教育网格支撑平台(Chi-naGrid supporting plafform,CGSP)发布之后,国内外对网格技术的商业应用研究再次掀起高潮.本文首先对网格技术应用到电信业后对网络层次结构模型的影响和网格技术的具体应用做了理论分析,然后通过最能体现网格特点的电信业的两个应用例子验证了部分理论.     

进化计算与进化神经网络—计算智能的新方向

该文讨论了新近得到迅速发展的进化计算与进化神经网络这一新的计算智能前沿领域的基本问题及其新进展，指出了有关研究方向。     

CTaiJi--新的粗粒度可配置计算结构研究

首先阐述了粗粒度可配置计算结构在进行数据处理时的特点。依据此特点，提出了CTaiJi粗粒度可配置结构，详细说明了结构中各个组成部分。在系统结构中，将环形结构与网格结构相结合，PEZ（处理单元组合）非常适合处理循环、条件语句。能够将循环、条件及简单算术运算集中于同一PEZ中实现，利于系统实现实时配置和提高PE（处理单元）利用率。介绍了常用的数字信号处理算法在此粗粒度可配置结构上的映射。     

迈向联网多媒体计算

过去１０年内，Ｉｎｔｅｒｎｅｔ和计算机技术的进展基本上改变了商业和个人计算的习惯做法。在这１０年期间，ＷｏｒｌｄＷｉｄｅＷｅｂ（ＷＷＷ）的广受欢迎，基于网络的廉价工具和交换技术的问世以及计算机性能、能力和可靠性的迅猛提高，已开创了一个新的计算时代：联网多媒体计算。推动这一新的计算革命的力量是处理器和联网技术的进展。这些力量联同Ｉｎｔｅｒｎｅｔ，已使各类用户，从政府到公司，从学术界到客户，实际上已可不受限制地在全世界利用实时多媒体信息。在协作工作组和实时多媒体数据推动下，流经网络的数据量越来越大，…     

云计算（3）

通过前面两章对云计算的介绍,读者对云计算的基本组成、体系结构、它与其他分布式计算技术等应该有了一个比较深入的了解。这篇文章将介绍云计算的计算模型,了解目前为大众推崇的Google云计算平台上典型的分布计算是如何进行的。接着分析了云计算领域先驱者成功的关键因素,这对有意投入云计算领域的企业能有所借鉴。最后作者从云计算模式、运营模式、以及可靠、安全与隐私等方面讨论了与云计算相关的经济技术问题以及未来云计算的发展趋势。     

思维进化计算及其应用

思维进化计算（Mind Evolutionary Computation,MEC）是一种新的进化计算方法。对MEC的系统结构、基本操作进行了概述,并剖析了MEC和遗传算法（Genetic Algorithms,GA）的不同之处,同时介绍了MEC的主要应用领域及研究成果。最后还对MEC今后的研究方向进行了探讨。     

网格计算在大规模光学计算中的应用

概要介绍了网格计算的基本原理和研究背景,以及网格计算的特点、应用和目前的研究现状.着重提出了一种应用于光学设计的网格计算系统,对这个系统的任务调度、通信方式以及整个作业的具体实施过程展开讨论.并且构建了一种网格仿真实验,用来测试本系统的运行情况,重点检测网格系统对整个作业执行的时间跨度长短和负载均衡性的好坏.仿真实验的结果表明,本网格计算系统对作业执行的时间跨度随着节点的增加成倍减小,在均衡负载等方面也有显著的效果,运行状况良好.     

GMRES算法在新型轻量级网格平台XtremWeb上的实现

通过使用很多数量未利用的空闲计算资源，网格计算可以获得高计算吞吐量。文章介绍通过使用一个新型轻量级网格系统Xtrem Web实现一个典型的并行方法GMRES算法。这个全局计算平台，和很多个流行的网格系统一样，利用窃取CPU周期技术，致力于解决多参量一般型应用。一个解决大型非对称线性问题的重要算法GMRES（m）算法就在这个平台上实现。     

量子计算在信息安全中的潜在应用与挑战

文中旨在研究量子计算在信息安全中的潜在应用与挑战。通过分析量子计算的潜在应用以及量子计算对传统加密算法的影响,深入探索了量子计算时代的信息安全挑战,具体包括量子计算对云安全的潜在威胁、量子计算对区块链技术的影响以及量子计算对物联网（IoT）设备安全产生的影响,同时提出了应对这些挑战的对策。