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随着应用数据处理需求的激增, 在传统冯 · 诺依曼 (von Neumann) 体系结构中, 处理器到主存 之间的总线数据传输逐渐成为瓶颈. 不仅如此, 近年来兴起的数据密集型应用, 如神经网络和图计算 等, 呈现出较严重的数据局部性, 缓存命中率低. 在这些新兴数据密集型应用的处理过程中, 中央处 理器到主存间的数据传输量大, 导致系统的性能不佳且能耗变高.

分布式处理平台作为大数据技术重要组成部分，其低效率、高能耗问题不容忽视．针对这一问题，本文 通过将现有大规模的数据处理节能算法划分为流式数据处理、批量数据处理、图数据处理以及彼此交互的数据处 理四种节能算法进行分析探讨，其中彼此交互的数据处理节能算法又可划分为偏向批的交互数据处理、偏向流的 交互数据处理以及偏向图的交互数据处理三种节能算法，并进行综合的讨论分析，讨论了现有分布式处理架构与 节能算法存在的一系列问题（如对集群服务质量的影响、对集群性能的影响等）．最后，对适应节能的分布式处理 体系结构、节能计算与集群数据处理的适应性、节能计算与集群数据处理的普适性、集群执行节能算法的QoS约 束保证以及集群执行节能算法的性能质量保证五个方面进行了展望分析。

cuda_opencl开发可以参考. ＣＰＵＧＰＵ异构混合并行系统以其强劲计算能力高性价比和低能耗等特点成为新型高性能计算平台但其 复杂体系结构为并行计算研究提出了巨大挑战 ＣＰＵＧＰＵ协同并行计算属于新兴研究领域是一个开放的课题 根据所用计算资源的规模将ＣＰＵＧＰＵ协同并行计算研究划分为三类尔后从立项依据研究内容和研究方法等方 面重点介绍了几个混合计算项目并指出了可进一步研究的方向以期为领域科学家进行协同并行计算研究提供一定 参考

FOC控制中死区补偿的参数计算研究，提出一种死区补偿的算法。

目前云计算的研究处于初级阶段，本文对云计算的研究现状进行分析和总结, 以期为下一步的研究指明方向。阐述了云计算的基本概念、发展历史、系统的特点，介绍了云计算各项技术的研究现状，包括虚拟机、数据管理、云检测和能耗管理、云计算的计算模型，分析了云计算与网格计算异同、云计算虚拟化、云计算中心的计算机性能、云计算安全等问题，探讨了其研究现状及亟待解决的问题，展望了未来的研究方向。

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介绍了不同的云计算服务，并从云计算服务类型和框架层次的角度进行了综述，分析了二者之间的对应关系，概括了围绕云计算框架和不同服务所展开的相关研究工作 。