赖斯大学的科研团队将在本周的 SIGMOD 数据管理国际大会上推介 PlinyCompute。

每个精疲力竭的顺序员都竭力在 Spark 之类的‘大数据’平台上完成复杂的对象和任务流程，心里想‘有没有一种更好的办法？’美国国防初级研讨方案局（DARPA）资助的赖斯大学 Pliny 项目的计算机迷信家们以为，他们现已有了处置之道，有望为顺序员们带来福音。

PlinyCompute 的 logo

赖斯大学的 PlinyCompute 将于周四在 2018 年 ACM SIGMOD 大会上发布。该团队在同行评审的大会论文（https://dl.acm.org/citation.cfm?id=3196933）中引见 PlinyCompute 是“一种专门用于开发高功用大数据代码的系统”。

赖斯大学指导开发该平台的计算机迷信教授克里斯·杰梅恩（Chris Jermaine）表示，与 Spark 一样，PlinyCompute 力图易于运用、用途普遍。与 Spark 不一样，PlinyCompute 旨在支持以前只要超级计算机或高功用计算机（HPC）才能完成的弱小计算。

杰梅恩说：“借助机器学习，尤其是借助深度学习，人们看到了复杂的剖析算法运用于大数据时可以做些什么。从《财富》500 强企业高管到神经迷信研讨人员，每团体都在渴求越来越复杂的算法，而如今系统顺序员满足这个要求的办法基本上差强者意。虽然 HPC 能提供这种功用，但要花好几年才能学会为 HPC 编写代码；也许更蹩脚的是，能够要花好几天赋能用 Spark 创立的工具或库能够需求好几个月才能在 HPC 上编程。”

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