High-Performance Modelling and Simulation for Big Data Applications

Abstract

Cuốn sách truy cập mở này được chuẩn bị dưới dạng Ấn bản cuối cùng của dự án COST Action IC1406 “Mô hình hóa và mô phỏng hiệu suất cao cho các ứng dụng dữ liệu lớn (cHiPSet)”. Từ lâu được coi là trụ cột quan trọng của phương pháp khoa học, Mô hình hóa và Mô phỏng đã phát triển từ các phương pháp số rời rạc truyền thống sang các phương pháp tối ưu hóa phân tích liên tục sử dụng nhiều dữ liệu phức tạp. Độ phân giải, tỷ lệ và độ chính xác đã trở nên cần thiết để dự đoán và phân tích các hệ thống tự nhiên và phức tạp trong khoa học và kỹ thuật. Khi mức độ trừu tượng của chúng tăng lên để có khả năng phân biệt tốt hơn về miền hiện có, thì việc trình bày của chúng ngày càng đòi hỏi nhiều hơn về tài nguyên tính toán và dữ liệu. Mặt khác, Điện toán hiệu suất cao thường đòi hỏi việc sử dụng hiệu quả các đơn vị xử lý song song và phân tán cùng với các hệ thống lưu trữ, truyền thông và hiển thị hiệu quả để củng cố các ứng dụng sử dụng nhiều dữ liệu phức tạp trong các lĩnh vực khoa học và kỹ thuật riêng biệt. Sau đó, người ta cho rằng cần phải có sự tương tác liền mạch giữa Điện toán hiệu năng cao với Mô hình hóa và Mô phỏng để lưu trữ, tính toán, phân tích và trực quan hóa các tập dữ liệu lớn trong khoa học và kỹ thuật. Được tài trợ bởi Ủy ban Châu Âu, cHiPSet đã cung cấp một diễn đàn xuyên Châu Âu năng động cho các thành viên và các vị khách quý của họ để thảo luận cởi mở về những quan điểm mới và chủ đề quan tâm của hai cộng đồng này. Bản tóm tắt cHiPSet này trình bày một tập hợp các nghiên cứu điển hình được chọn lọc liên quan đến chăm sóc sức khỏe, dữ liệu sinh học, quảng cáo tính toán, đa phương tiện, tài chính, tin sinh học và viễn thông.