深圳计算科学研究院

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Yue Wang

并行可扩展理论

研究简介

分布式计算已成为大数据计算的重要模式。相较而言，单机计算难以克服大数据单来的高计算复杂性；分布式计算也会因数据之间的交互性而增加并行计算资源之间的通讯开销，大数据计算效率反而降低。为了平衡计算资源与效率之间的矛盾问题，我们正在研究用一种新的方式来降低分布式计算所造成的资源总开销(计算时间与通讯时间)。

研究领域

我们正在尝试针对不同计算问题，建立不同复杂性的并行可扩展性模型；找到判定和识别相同复杂性的并行可扩展性问题的方法；研究各种计算问题的并行可扩展算法的设计方法。我们希望在提升计算性能的同时，能提供权衡多种要素关系的综合性方法。