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    SQL(及存储过程)跑得太慢怎么办?

    但遗憾的是,仍然有相当多情况无论怎样优化都不可能跑得更快。这里做 SQL 性能优化真是让人干瞪眼 介绍了一些,并做了相应的技术分析。由于其理论基础关系代数的局限,SQL缺乏离散性和有序集合等特性的支持使得SQL在表达某些高性能算法时异常困难,甚至完全写不出来,只能采用比较笨的低性能算法,眼睁睁地看着硬件资源被白白浪费。在 写着简单跑得又快的数据库语言 SPL 中有对SQL理论基础缺陷的通俗解释。也就是说,SQL的慢是理论性的,这种问题仅仅由数据库在工程层面优化只能局部改善(确实有不少商业数据库能够自动识别某些SQL并转换成高性能算法),而不能根本地解决问题(情况复杂时数据库优化引擎都会“晕”掉,只能按SQL的书写逻辑执行成低性能算法)。理论性的缺陷当然也不能寄希望于更换数据库而得到解决,只要还是用SQL,即使采用分布式数据库、内存数据库也还是这种情况,在消耗更大成本的资源后当然也能有一定的性能提升,但和硬件本应能够达到的性能仍然有巨大的差距。

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    云计算对阵高性能计算:谁更具竞争力?

    最近一段时间以来,高性能计算集群方案到底应该自主构建还是直接购买的争论可谓如火如荼,其部分原因在于原本属于市场空白的性能与软件生态系统关键性组成部分如今已经逐渐落实到位。 经过数年的发展演变,如今高性能计算在云环境下的可行性终于得到了一定程度的肯定——至少针对一部分应用程序是如此。在大型云服务供应商已经利用更为强大的网络与处理器方案向高性能计算作出了试探性延伸的同时,以Rescale公司为代表的其它厂商也开始通过自己的许可模式帮助独立软件开发商接触高性能计算代码,进而揭开长久以来蒙住高性能计算软件的这层神秘

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    突破极限!腾讯云高性能计算助力实现超大体系平面波精度第一性原理计算

    近日,腾讯量子实验室、腾讯云高性能计算产品团队、北京龙讯旷腾科技有限公司和盐城工学院石林教授团队联合攻关,成功实现了百万硅原子超大规模体系的平面波精度第一性原理计算。该项工作由腾讯量子实验室牵头,基于龙讯旷腾公司的线性标度三维分块算法(LS3DF)以及腾讯云高性能计算集群产品完成。 一直以来,第一性原理计算作为研究材料物化性质的重要手段,对于新材料的发展具有重要意义。第一性原理计算从量子理论的基本原理出发,结合高性能计算系统的强大算力,通过数值迭代方法获取材料的物理或化学性质,为理解材料的性质、预测材

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    GPU 高性能计算,加速脑与认知科学发展

    项目背景 上海纽约大学是国家教育部正式批准的、具有独立法人资格和学位授予权的第一所中美合作举办的国际化学,也是纽约大学全球教育体系的组成部分。学校配置国际一流的软硬件环境,支持高校师生科研事业,提高学术素养。 📷 上海纽约大学的计算化学是一个重点发展的研究方向。随着现代计算方法和高性能计算的进步,研究人员精确模拟化学和生物系统及预测其性质的能力得到了极大的提升。华东师范大学-纽约大学计算化学联合研究中心(上海纽约大学)成立于这样的背景之下。该中心从事的研究领域涉及到广泛定义的计算化学研究,报告材料科学,生物

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