首页>会议文档 >

清华大学 章明星,高品,艾智远,陈康——图计算优化技术探索

page:
清华大学 章明星,高品,艾智远,陈康——图计算优化技术探索
清华大学 章明星,高品,艾智远,陈康——图计算优化技术探索
清华大学 章明星,高品,艾智远,陈康——图计算优化技术探索
清华大学 章明星,高品,艾智远,陈康——图计算优化技术探索
清华大学 章明星,高品,艾智远,陈康——图计算优化技术探索
清华大学 章明星,高品,艾智远,陈康——图计算优化技术探索
清华大学 章明星,高品,艾智远,陈康——图计算优化技术探索
清华大学 章明星,高品,艾智远,陈康——图计算优化技术探索
清华大学 章明星,高品,艾智远,陈康——图计算优化技术探索
清华大学 章明星,高品,艾智远,陈康——图计算优化技术探索
清华大学 章明星,高品,艾智远,陈康——图计算优化技术探索
清华大学 章明星,高品,艾智远,陈康——图计算优化技术探索
清华大学 章明星,高品,艾智远,陈康——图计算优化技术探索
清华大学 章明星,高品,艾智远,陈康——图计算优化技术探索
清华大学 章明星,高品,艾智远,陈康——图计算优化技术探索
清华大学 章明星,高品,艾智远,陈康——图计算优化技术探索
清华大学 章明星,高品,艾智远,陈康——图计算优化技术探索
清华大学 章明星,高品,艾智远,陈康——图计算优化技术探索
清华大学 章明星,高品,艾智远,陈康——图计算优化技术探索
清华大学 章明星,高品,艾智远,陈康——图计算优化技术探索
清华大学 章明星,高品,艾智远,陈康——图计算优化技术探索
清华大学 章明星,高品,艾智远,陈康——图计算优化技术探索
清华大学 章明星,高品,艾智远,陈康——图计算优化技术探索
清华大学 章明星,高品,艾智远,陈康——图计算优化技术探索
清华大学 章明星,高品,艾智远,陈康——图计算优化技术探索
清华大学 章明星,高品,艾智远,陈康——图计算优化技术探索
清华大学 章明星,高品,艾智远,陈康——图计算优化技术探索
清华大学 章明星,高品,艾智远,陈康——图计算优化技术探索
清华大学 章明星,高品,艾智远,陈康——图计算优化技术探索
清华大学 章明星,高品,艾智远,陈康——图计算优化技术探索
清华大学 章明星,高品,艾智远,陈康——图计算优化技术探索
清华大学 章明星,高品,艾智远,陈康——图计算优化技术探索
清华大学 章明星,高品,艾智远,陈康——图计算优化技术探索
清华大学 章明星,高品,艾智远,陈康——图计算优化技术探索
清华大学 章明星,高品,艾智远,陈康——图计算优化技术探索
清华大学 章明星,高品,艾智远,陈康——图计算优化技术探索
清华大学 章明星,高品,艾智远,陈康——图计算优化技术探索
清华大学 章明星,高品,艾智远,陈康——图计算优化技术探索
清华大学 章明星,高品,艾智远,陈康——图计算优化技术探索
清华大学 章明星,高品,艾智远,陈康——图计算优化技术探索
清华大学 章明星,高品,艾智远,陈康——图计算优化技术探索
清华大学 章明星,高品,艾智远,陈康——图计算优化技术探索
清华大学 章明星,高品,艾智远,陈康——图计算优化技术探索
清华大学 章明星,高品,艾智远,陈康——图计算优化技术探索
清华大学 章明星,高品,艾智远,陈康——图计算优化技术探索
清华大学 章明星,高品,艾智远,陈康——图计算优化技术探索
清华大学 章明星,高品,艾智远,陈康——图计算优化技术探索
清华大学 章明星,高品,艾智远,陈康——图计算优化技术探索
清华大学 章明星,高品,艾智远,陈康——图计算优化技术探索
清华大学 章明星,高品,艾智远,陈康——图计算优化技术探索
清华大学 章明星,高品,艾智远,陈康——图计算优化技术探索
清华大学 章明星,高品,艾智远,陈康——图计算优化技术探索
清华大学 章明星,高品,艾智远,陈康——图计算优化技术探索
清华大学 章明星,高品,艾智远,陈康——图计算优化技术探索
清华大学 章明星,高品,艾智远,陈康——图计算优化技术探索
清华大学 章明星,高品,艾智远,陈康——图计算优化技术探索
清华大学 章明星,高品,艾智远,陈康——图计算优化技术探索
清华大学 章明星,高品,艾智远,陈康——图计算优化技术探索
清华大学 章明星,高品,艾智远,陈康——图计算优化技术探索
清华大学 章明星,高品,艾智远,陈康——图计算优化技术探索
清华大学 章明星,高品,艾智远,陈康——图计算优化技术探索
清华大学 章明星,高品,艾智远,陈康——图计算优化技术探索
清华大学 章明星,高品,艾智远,陈康——图计算优化技术探索
清华大学 章明星,高品,艾智远,陈康——图计算优化技术探索
清华大学 章明星,高品,艾智远,陈康——图计算优化技术探索
清华大学 章明星,高品,艾智远,陈康——图计算优化技术探索
清华大学 章明星,高品,艾智远,陈康——图计算优化技术探索
清华大学 章明星,高品,艾智远,陈康——图计算优化技术探索
清华大学 章明星,高品,艾智远,陈康——图计算优化技术探索
清华大学 章明星,高品,艾智远,陈康——图计算优化技术探索
清华大学 章明星,高品,艾智远,陈康——图计算优化技术探索
清华大学 章明星,高品,艾智远,陈康——图计算优化技术探索
清华大学 章明星,高品,艾智远,陈康——图计算优化技术探索
清华大学 章明星,高品,艾智远,陈康——图计算优化技术探索
清华大学 章明星,高品,艾智远,陈康——图计算优化技术探索
清华大学 章明星,高品,艾智远,陈康——图计算优化技术探索
清华大学 章明星,高品,艾智远,陈康——图计算优化技术探索
清华大学 章明星,高品,艾智远,陈康——图计算优化技术探索
清华大学 章明星,高品,艾智远,陈康——图计算优化技术探索
清华大学 章明星,高品,艾智远,陈康——图计算优化技术探索
清华大学 章明星,高品,艾智远,陈康——图计算优化技术探索
清华大学 章明星,高品,艾智远,陈康——图计算优化技术探索
清华大学 章明星,高品,艾智远,陈康——图计算优化技术探索
清华大学 章明星,高品,艾智远,陈康——图计算优化技术探索
清华大学 章明星,高品,艾智远,陈康——图计算优化技术探索

清华大学 章明星,高品,艾智远,陈康——图计算优化技术探索

所属会议:2017中国云计算技术大会(CCTC)会议地点:北京


下载

手机看
活动家APP客户端

扫二维码下载
或点击下载
Android iOS

11643次
浏览次数
2017中国云计算技术大会(CCTC)所有文档 银链科技 申屠青春——如何搭建区块链应用 Rancher Labs 梁胜——如何用“简单易用”解锁容器云的真正潜力 比特宝 谈国鹏——深入理解跨链技术 58集团 孙玄——实施微服务架构的关键技术 DaoCloud 王天青——微服务架构转型的三大挑战及应对之策 科大讯飞 刘君——讯飞语音云实时分析架构及实践 存储解决方案顾问芦浩——云计算背景下存储技术的发展与应用 云时代大数据管理引擎HAWQ++ 阿里巴巴 孙健/千诀——智能人机对话面临的挑战、进展和机遇 中国移动 曹高晋——中国移动PaaS平台技术选型和实践经验分享 云计算产品部 刘军卫——中移苏研存储产品规划和实践经验分享 UCloud 彭晶鑫——重新定义云数据保护 恒丰银行 刘骁——走出堡垒,恒丰银行金融云转型实践 美团点评 郑坤——美团点评业务容器化实战分享 智链CEO董宁——企业级区块链开发平台 国家气象局 沈文海——气象信息化中的云计算 上海乐住 CTO王玮——区块链技术的回顾与展望 张蕾——区块链业务分析方法实践 人民保险 李赫——区块链原理及保险业应用思考 分布科技 张铮文——区块链智能资产开发实践 凡泰极客 :杨涛——容器化研发流程及交付网络 深圳睿云智合 徐年——容器化引领IT新常态 思杰 何浩祥——容器架构下,多云平台的运维实践 融数数据北京研发中心CTO——融数数据基于Kubernetes的微服务治理和构建平台 宜人贷 王婷——金融反欺诈场景下的Spark实践 京东 李鹏涛——京东物流大数据应用实践之路 亚信DataFoundry 叶鹏——开源广进,用service catalog构造k8s服务能力中心 新浪微博 吴磊——基于Spark的大规模机器学习在微博的应用 七牛云 赵宏尧——基于Spark的流式处理引擎在Pandora大数据产品中的应用 Hortonworks 梁堰波——基于Spark的面向10亿级别特征的大规模机器学习 北京邮电大学 熊永平——基于Spark的统一数据管理与数据探索平台 Mesosphere Gilbert Song——基于微服务的现代应用实践 苏宁云商 陈泽——Spark App自动化故障分析与诊断 阿里巴巴 宋军——SparkSQL在ETL中的应用 阿里云 陈萌辉——Swarm的进化与大规模应用 第四范式 涂威威——大规模分布式机器学习系统设计和应用经验分享 HanSight 张军——大数据安全分析在电子银行业的探索与实践 东方国信 王虎——大数据核心技术在运营商的应用与实践 邹均——共识简史——回顾·现状·未来 基于Mesos Docker构建数据处理平台 Deep Dive in DC OS 滴滴出行 李扬——HBase在滴滴出行的应用场景和最佳实践 IBM 李燕生——Hyperledger技术实践与案例分享 hyper.sh 裴彤——Hyper容器云及云上运维 华为 李昆——CarbonData大数据高性能交互式分析实践 MoPaaS 沈阅斌——Cloud Foundry在企业融合云平台中的应用 Deep Dive How Spark Uses Memory

文档介绍

清华大学计算机系副教授陈康发表了《图计算优化技术探索》的主题演讲,其内容包含四个方面,首先,是对图计算做简要介绍;其次,讲解使用体系结构局部性加速图计算;再次,讲解图的三维划分加速计算;最后,分享外存图计算的加速方法。图数据的来源非常广泛,Google和Facebook中都含有大量图片资源,因此,计算方式由数据并行到图并行转变。陈康表示,当前图计算呈现出四大特点:高访存计算比、数据局部性不好、结构不规则和受数据驱动。因此,优化数据载入的速度是重中之重。

×

打开微信扫一扫,分享到朋友圈