大數據計算的案例
2023中國重慶大數據及云計算博覽會
2023第二十屆中國(重慶）大數據及云計算博覽會
時間：2023年10月26-28日
地點：重慶國際博覽中心 （重慶市渝北區悅來大道66號 ）
大會網址：http://www.ciylexpo.com/
大會概述：2023第二十屆中國(重慶）大數據及云計算博覽會全力為展商接觸潛在客戶、拓展國際銷售渠道、優化市場訂單、展示品牌形象等搭好國際商貿平臺!
序言：
隨著經濟社會的發展以及信息技術的快速迭代，國家以助力新興數字經濟為核心的“新基建”戰略出臺，其中大數據、云計算等成為新基建的主要內容。在多種利好因素的推動下，未來新興產業經濟發展中非常重要的大數據、云計算，為行業發展保駕護航，勢必大力刺激中國經濟，大數據、云計算、5G等新興產業也將迎來重大發展機遇，移動互聯、電子商務等極大拓展了互聯網的邊界和應用范圍，各種數據正在迅速膨脹并變大。隨著計算機技術全面融入社會生活，信息爆炸已經積累到了一個開始引發變革的程度。它不僅使世界充斥著比以往更多的信息，而且其增長速度也在加快。科技信息創造出了“大數據”“與云計算”這些概念。如今，這個概念幾乎應用到了所有人類智能與發展的領域中。大數據和云計算正在成為引領當代信息領域新興的生產力，它在現階段出現有其必然性，隨著互聯網、物聯網、云計算的快速興起以及移動終端的快速普及，給大數據預測應用的普及帶來了便利條件。正因為如此，中國國際大數據及云計算博覽會為更多的優秀商家提供更大的發展空間，讓我們共同參與，將本次展會打造成大數據與云計算行業的理想盛會!
展會優勢：
展覽會組委會將秉持“客戶第一，服務至上”的辦展理念，全力為展商接觸潛在客戶、拓展國際銷售渠道、優化市場訂單、展示品牌形象等搭好國際商貿平臺，多年來的持續努力，已經成為大數據與云計算行業的專屬平臺，在行業已經形成了良好的口碑。
展開 2023第二十屆中國（重慶）大數據及云計算博覽會
正因為如此，中國國際大數據及云計算博覽會為更多的優秀商家提供更大的發展空間，讓我們共同參與，將本次展會打造成大數據與云計算行業的理想盛會!
【展會優勢】
展覽會組委會將秉持“客戶第一，服務至上”的辦展理念，全力為展商接觸潛在客戶、拓展國際銷售渠道、優化市場訂單、展示品牌形象等搭好國際商貿平臺，多年來的持續努力，已經成為大數據與云計算行業的專屬平臺，在行業已經形成了良好的口碑。中國大數據與云計算博覽會將成為中國規模最大、層次最高、效益最好的行業展。本次展會將建立覆蓋全球的宣傳平臺，為參展企業的產品快速進入市場搭建最有效的貿易渠道。本屆展會將聚集各種大數據與云計算企業在同一平臺展示，順應了行業發展趨勢，也便于供需雙方開展全方位、深層次的洽談交流。中國大數據云計算博覽會本著立足中國—輻射全球”的長遠理念，充分發揮大數據與云計算的優勢作用，打造出一個行業領域全新的國際品牌盛會，為廣大企業提供一個難得的宣傳展示交流平臺。誠邀行業企業積極參與，共話大數據與云計算行業發展大計，共襄盛舉！
展開 2023中國重慶大數據及云計算博覽會
2023第二十屆中國（重慶）大數據及云計算博覽會
2023 The 20th China (Chongqing) Big Data and Cloud Computing Expo
時間：2023年10月26-28日
Time: October 26-28, 2023
地點：重慶國際博覽中心
Place: Chongqing International Expo Center
主辦&承辦
斯普瑞特國際展業集團公司
78個國家和地區的1100多家參展商
80000平米展出面積、100000名專業觀眾
打造中國乃至亞洲最具影響力的大數據與云計算行業盛會
【序言】
隨著經濟社會的發展以及信息技術的快速迭代，國家以助力新興數字經濟為核心的“新基建”戰略出臺，其中大數據、云計算等成為新基建的主要內容。在多種利好因素的推動下，未來新興產業經濟發展中非常重要的大數據、云計算，為行業發展保駕護航，勢必大力刺激中國經濟，大數據、云計算、5G等新興產業也將迎來重大發展機遇，移動互聯、電子商務等極大拓展了互聯網的邊界和應用范圍，各種數據正在迅速膨脹并變大。隨著計算機技術全面融入社會生活，信息爆炸已經積累到了一個開始引發變革的程度。它不僅使世界充斥著比以往更多的信息，而且其增長速度也在加快。科技信息創造出了“大數據”“與云計算”這些概念。如今，這個概念幾乎應用到了所有人類智能與發展的領域中。大數據和云計算正在成為引領當代信息領域新興的生產力，它在現階段出現有其必然性，隨著互聯網、物聯網、云計算的快速興起以及移動終端的快速普及，給大數據預測應用的普及帶來了便利條件。
展開 2023第20屆大數據及云計算博覽會&盛大起航
2023第20屆大數據及云計算博覽會盛大起航
2023 Big Data&Cloud Computing Expo
時間：2023年10月26-28日
地點：重慶國際博覽中心
(重慶市渝北區悅來大道66號)
展會網址：http://www.ciylexpo.com/
展會日程：2023年10月24-25日布展
2023年10月26-28日展出
2023年10月28日下午4點開始撤展
展會規模：80000平米展出面積、100000名觀眾
打造亞洲較具影響力的大數據與云計算行業盛會
參展范圍：
1.大數據運用管理、通用技術、累積、處理、dwh工具、內存數據庫、高速數據處理引擎、數據儲存、數據刪除、數具挖掘、數據分析工具，大數據管理解決方案數據中心基礎設施解決方案、邊緣數據中心方案、微模塊數據中心、綜合布線系統、大屏幕顯示系統、物聯網技術、AI輔助運維技術、AI能效管理技術、可視化數據中心管理系統；
2.云端運算服務、云端平臺、安裝支持服務、建設服務、云端管理服務、云化運移服務、SAAS應用、云端計算基礎設施、服務器、儲存、虛擬軟體、數據中心、云空間、LAAS、建造云端計算環境的方案、云端計算、適合中小企業的云端運算解決方案；
展會優勢：
展覽會組委會將秉持“客戶服務的辦展理念，為展商接觸潛在客戶、拓展銷售渠道、優化市場訂單、展示品牌形象等搭好商貿平臺，多年來的持續努力，已經成為大數據與云計算行業的交流平臺，本次展會將建立覆蓋全球的宣傳平臺，為參展企業的產品快速進入市場搭建最有效的貿易渠道。本屆展會將各種大數據與云計算企業在同一平臺展示，順應了行業發展趨勢，也便于供需雙方開展深層次的洽談交流。
展開 
（轉載）分布計算 | 大數據機器學習系統研究進展
一方面，它仍然需要繼續關注機器學習的方法和算法本身，即需要繼續研究新的或改進的學習模型和學習方法，以不斷提升分析預測結果的準確性；與此同時，由于數據規模巨大，大數據機器學習會使幾乎所有的傳統串行化機器學習算法難以在可接受的時間內完成計算，從而使得算法在實際應用場景中失效。因此，大數據機器學習在關注機器學習方法和算法研究的同時，還要關注如何結合分布式和并行化的大數據處理技術，以便在可接受的時間內完成計算。為了能有效完成大數據機器學習過程，需要研究并構建兼具機器學習和大規模分布并行計算處理能力的一體化系統。
因此，領域內出現了“大數據機器學習系統”或者“分布式學習系統”的概念，并進行了諸多大數據機器學習系統的研究與開發工作。
2 大數據機器學習系統的技術特征
參考文獻[5,6]專門介紹了大數據機器學習系統的技術特征。
如圖1所示，一個大數據機器學習系統會同時涉及機器學習和大數據處理兩方面的諸多復雜技術問題，包括機器學習方面的模型、訓練、精度問題以及大數據處理方面的分布式存儲、并行化計算、網絡通信、局部性計算、任務調度、容錯等諸多因素。這些因素互相影響，交織在一起，大大增加了系統設計的復雜性。因此，大數據機器學習已經不僅僅是一個算法研究問題，而是需要針對大數據集，考慮從底層的大數據分布存儲到中層的大數據并行化計算，再到上層的機器學習算法，設計一種一體化的支撐系統，形成易于為數據分析程序員和機器學習研究者使用的、完整的大數據機器學習系統。
圖1 大數據機器學習系統所涉及的復雜因素[5]
一個理想的大數據機器學習系統通常需要具備以下幾個方面的技術要素和特征[5~7]。
展開 2023中國重慶大數據及云計算展覽會
參展范圍：
1.大數據運用管理、通用技術、累積、處理、dwh工具、內存數據庫、高速數據處理引擎、數據儲存、數據刪除、數具挖掘、數據分析工具，大數據管理解決方案數據中心基礎設施解決方案、邊緣數據中心方案、微模塊數據中心、綜合布線系統、大屏幕顯示系統、物聯網技術、ai輔助運維技術、ai能效管理技術、可視化數據中心管理系統；
2.云端運算服務、云端平臺、安裝支持服務、建設服務、云端管理服務、云化運移服務、saas應用、云端計算基礎設施、服務器、儲存、虛擬軟體、數據中心、云空間、laas、建造云端計算環境的方案、云端計算、適合中小企業的云端運算解決方案；
數字產業創新發展加快提升
人工智能、物聯網等領域的發明專利授權量居全球前列，數字經濟核心產業規模加快增長，全國軟件業務收入從2012年的2.5萬億元增長到2022年的10.8萬億元。
三大運營商積極發展新興業務，2022年前11個月共完成業務收入2811億元，同比增長32.6%，其中云計算和大數據收入同比增速分別達124.8%和60.5%，成為數字經濟發展重要引擎。
在物聯網領域，窄帶物聯網（NB-IoT）已形成水表、氣表、煙感、追蹤類4個千萬級應用，白電、路燈、停車、農業等7個百萬級應用。數字賦能實體經濟成效顯著2022年，我國制造業數字化轉型深入推進，智能農業加快發展，農作物耕種收綜合機械化率已超72%，有效提高農業生產效率。服務業數字化水平顯著提升，電子商務、移動支付規模全球領先。三大運營商積極拓展5G行業應用，賦能產業數字化。截止2022年底，中國移動拓展超過1.6萬個5G商用案例，中國電信累計打造5G行業應用項目近9000個，中國聯通累計打造1.2萬個5G規模化應用項目，覆蓋國民經濟40個大類。數據時代，產業轉型升級、個人的數字生活均離不開大數據賦能。
展開 2023重慶大數據及云計算博覽會楊帆啟航
時間：2023年10月26-28日 地點：重慶國際博覽中心
80000平米展出面積、100000名觀眾 打造亞洲較具影響力的大數據與云計算行業盛會
隨著經濟社會的發展以及信息技術的快速迭代，我國新型數字經濟進入了大推動、大建設的黃金窗口期，2023年是開局之年，也是實施規劃承上啟下的關鍵之年， 隨著關于加快數字經濟建設的號召，投身數字經濟建設的新賽道。數字經濟在未來將會是長期發展的主旋律，同時也將擁有較快的發展機會，以推動數字技術與實體經濟融合為主線，以協同推進數字產業化和產業數字化、賦能傳統產業轉型升級為，以加強數字基礎設施建設為基礎，以完善數字經濟治理體系為保障，不斷做強做優做大我國數字經濟,隨著程度提升，數字經濟有望實現更快發展。在數字經濟迅猛發展的同時，數字消費正迎來發展期，隨著數字技術的深入應用和普及，以及數字化對消費帶來的變化也越來越明顯。數字消費已成為拉動內需的動力，同時也是城市促消費穩增長的抓手。因此數字經濟博覽會是推動經濟發展質量變革、效率變革、動力變革的“加速器”，致力于打造數字經濟產業品牌傳播平臺、交流平臺、信息互通平臺和招商引資合作平臺，進一步提升數字經濟博覽會的品牌價值，讓我們共同參與，將本次展會打造成為數字經濟行業的盛會!
展開 AMD EPYC 128核心256線程 CPU計算服務器/GPU服務器仿真計算、HPC計算、大數據分析、
適用場景:
CAE/仿真計算： 如Fluent, Abaqus, ANSYS等，能極大縮短求解時間。
大數據與數據分析： 海量內存和多核心能輕松處理TB級數據集。
人工智能與機器學習： 適合模型訓練和推理，尤其適合中等規模或作為大型集群的一個計算節點。
科研計算： 在物理、化學、生物、氣象等領域進行復雜的數值模擬。
虛擬化與云計算： 可以創建大量的虛擬機，作為私有云或虛擬桌面的主機。
媒體與娛樂： 用于三維渲染、視頻編碼等任務。
資源控制在大數據和云計算平臺中的應用
在大數據迅速發展的今天，很大一部分支持來自于底層技術的不斷發展，其中非常重要的一點就是系統資源的管理和控制，大數據平臺的核心就是對資源的調度管理，在調度和管理之后如何對這些資源進行控制便成了另一個重要的問題。大數據系統中用戶成千上萬的作業進程跑在集群中，如果不能對這些進程的資源進行控制，那么大數據平臺將變得舉步維艱，整個集群便會隨時崩潰。同時，大數據作業的調度也是基于資源的配額進行分配，大數據的作業本身就承載了資源配額的屬性，但是這些作業是否按照配額進行運行和計算，是否超過了指定的配額導致overuse，是否達不到指定的配額導致資源浪費，這一直以來都是大數據平臺面對和要解決的問題。
本文針對大數據平臺中資源控制這個層面來詳細介紹資源控制在不同操作系統上的具體技術實現，以及大數據平臺和資源控制的集成。
資源控制使用的系統功能
cgroup簡介
cgroup是Linux內核的一部分，cgroup可以為一組進程定義組群分配資源，這個組群分配資源可以包含CPU時間，內存，網絡帶寬，并且定義的這些資源分配可以動態修改。cgroup以一種層級結構(hierarchical)聚合和管理進程，將所有任務進程以文件夾的形式組成一個控制族群樹，子控制組自動繼承父節點的特定屬性，子控制組還可以有自己特定的屬性。
cgroup提供一些subsystem作為控制族群樹的根節點，所有的任務進程都以這些子系統為入口按樹狀結構設置資源配額。Red Hat Linux 7.3 提供 12 個 cgroup 子系統，根據名稱和功能列出如下。
展開 大數據—人工智能領域高水平會議及熱點技術匯總
人工智能領域高水平會議及熱點技術匯總
源自：奇科技探索
更多信息可關注：人工智能技術與咨詢，（⒈⒐⒌???2??2??①⑤②）
安排
2022年11月24日-28日 線上直播
一、大數據概述
1.大數據及特點分析
2.大數據關健技術
3.大數據計算模式
4.大數據應用實例
二、大數據處理架構Hadoop
1.Hadoop項目結構
2.Hadoop安裝與使用
3.Hadoop集群的部署與使用
4.Hadoop 代表性組件
三、分布式文件系統HDFS
1.HDFS體系結構
2.HDFS存儲
3.HDFS數據讀寫過程
四、分布式數據庫HBase
1.HBase訪問接口
2.HBase數據類型
3.HBase實現原理
4.HBase運行機制
5.HBase應用
五、MapReduce
1.MapReduce體系結構
2.MapReduce工作流程
3.資源管理調度框架YARN
4.MapReduce應用
六、Spark
1.Spark生態與運行架構
2.Spark SQL
3.Spark部署與應用方式
七、IPython Notebook運行Python Spark程序 1.Anaconda
2.IPython Notebook使用Spark
3.使用IPython Notebook在Hadoop YARN模式運行
八、Python Spark集成開發環境
1.Python Spark集成開發環境部署配置
2.Spark數據分析庫MLlib的開發部署
九、Python Spark決策樹二分類與多分類
1.決策樹原理
2.大數據問題
3.決策樹二分類
展開 大數據——決策樹（decision tree）
但后剪枝的計算量代價比預剪枝方法大得多，特別是在大樣本集中，不過對于小樣本的情況，后剪枝方法還是優于預剪枝方法的。
大數據建模、分析、挖掘技術
八、具體課程安排
時間安排
課程大綱
詳細內容
實踐訓練
第一天
9：00-12：00
14：00-17：00
一、大數據概述
1.大數據及特點分析
2.大數據關健技術
3.大數據計算模式
4.大數據應用實例
二、大數據處理架構Hadoop
1.Hadoop項目結構
2.Hadoop安裝與使用
3.Hadoop集群的部署與使用
4.Hadoop 代表性組件
1.Hadoop Single Node Cluster
2.
吳恩達：AI是時候從大數據轉向「小數據」了
好一副「百家爭鳴」之勢，大模型儼然成了是大勢所趨，巨頭們必爭的高地！
大模型究竟是否是一條正確的道路？
未必！
當AI模型參數與日俱增，達到千億量級，訓練模型的可行性面臨兩大挑戰：
即使是最強大的GPU，也不再可能將模型參數擬合到單卡的顯存中
如果不特別注意優化算法、軟件和硬件堆棧，那么超大計算會讓訓練時長變得不切實際
而現有的三大并行策略在計算效率方面存在妥協，難以做到魚與熊掌兼得。
這些大模型從學術角度來看，都令人印象深刻，但造價同樣令人印象深刻。
假設OpenAI在一組每秒可以進行28萬億次浮點運算的Nvidia V100 GPU上進行運算，那么單次訓練的成本就會達到460萬美元。一個擁有15萬億次算力的英偉達RTX 8000 GPU雖然便宜，但完成訓練需要665年。
要處理如此大模型的參數，對處理器的算力要求必然增加，根據OpenAI最新的測算，訓練一個大型AI模型的算力，從2012年開始計算已經翻了30萬倍，MIT一項研究表明，對于一個過參數化（即參數數量比訓練數據樣本多）的AI模型，其算力需求在理想情況下，大于等于性能需求的4次方。
MT-NLG是一個比GPT-3大兩倍的語言模型。在龐大的文本數據集上訓練一個5300億個參數模型，無疑需要龐大的基礎設施。
展開 我國公安交通管理大數據應用現狀與成果
大家看這個圖，東部紅點密度很大是因為設備聯網的密度大，西部空白地區比較多一點。根據數據中心統計，現在每天大概有4.5億條數據進入平臺。傳統基于Oracle數據庫的存儲架構沒有辦法支撐這么龐大的數據，所以我們設計嵌入了大數據云計算架構，目前布控的黑名單車輛，經過路面監控設備時能實現秒級響應。另外，現在匯聚了全國將近3000億條車輛信息數據，如果在Oracle數據庫查詢，是跑不動的，只有用分布式數據庫技術才能實現秒級響應。另外，還有路面車輛的過車數據，比如說車輛的軌跡信息，經過幾個卡口傳到公安部，平均一分鐘就可以獲得，當然這也要看每個地方的網絡情況，還有其他一些條件。
通過匯聚這些數據，利用人工智能技術實現結構化。比方說左邊一輛車過去，我們采集圖片的同時，也會把車牌號、類型、品牌型號都提取出來。一旦結構化之后，就可以跟后臺數據庫對比，如果發現假牌車、無牌車，或者是其他需要布控的車輛都能實現及時報警。大家可以看到（圖），通過對圖像、視頻的結構分析發現問題，比如這個車里塞滿人超員了，比如三輪車不能坐人，或者一個小面包車拉了很多人。原來這種情況只是依靠單純警力在路面上巡邏，現在通過人工智能可以實現快速提醒。
目前公安交通集成指揮平臺在保障道路安全，打擊犯罪，重大安保等方面都發揮了非常重要的作用。全國交警每天基于該系統，攔截查出假套牌車、違法未處理、逾期未報廢等等嚴重的交通違法行為。同時，還協助禁毒等其他部門破獲案件等等。另外，在重大安保方面，比如剛剛舉辦的青島上合組織峰會和去年的廈門金磚國家峰會，我們都派出了技術人員到現場，保障平臺的正常工作。
展開 FPGA在大數據時代的機遇與挑戰
除此之外，英特爾還展示了“泛數據中心”業務群中針對人工智能應用的全棧芯片產品組合。
圖10：英特爾人工智能芯片產品組合
在人工智能的計算和加速領域，FPGA也被廣泛用作硬件加速模塊來使用，并被部署于數據中心本身以及很多邊緣計算的場合。
首先，在數據中心領域，最有名的例子就是微軟在其數據中心對FPGA使用進行的一系列針對人工智能計算的開創性的探索。例如，微軟在它最新公布的“腦波項目（Project Brainwave）”中，使用了英特爾FPGA，構建了實時深度學習平臺。它利用了FPGA的低延時、高并行、低功耗的特點，實現了對Bing搜索服務、微軟Azure云平臺等多項業務的跨越式加速。關于微軟的FPGA項目已有很多文章進行介紹，本文不再展開。
其次，英特爾于2017年發布了用于Xeon服務器的新一代標準化的“可編程加速卡（Programmable Acceleration Cards – PACs）”，以及配套的加速棧開發軟件和用戶接口，如下圖所示，并已經得到了包括戴爾、富士通、浪潮等服務器大廠的采用和配套支持。這款加速卡可以使用戶在多個領域進行定制計算加速，包括人工智能、大數據、高性能計算等。
圖11：英特爾基于FPGA的可編程加速卡
第三，FPGA的應用也逐步擴展到網絡邊緣和端點，例如智能安防、視頻采集和處理、自動駕駛和機器人等等，直接在數據來源進行計算加速，并進行人工智能模型的推斷和處理。
圖12：FPGA在邊緣網絡計算中的應用場景
邊緣計算+人工智能通常是國內外初創企業切入市場的主要領域。這一方面是由于數據中心市場太過龐大，因此被巨頭牢牢把持難以進入，另一方面也是由于在這個領域更容易通過創新的算法和方案獲得一席之地。
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