面向我国行业领域对大数据并行处理与智能分析技术和服务能力提出的迫切需求,项目组自2014年以来在国家自然基金项目、中国工程院中国工程科技知识中心建设项目等支持下就IDC数据中心、高速列车智能诊断、智慧医疗、教育数据分析与处理等领域的大数据采集、融合、存储与分析挖掘等关键环节进行技术攻关,研发了高效能数据并行处理与智能分析系统,从基础理论发现、关键技术突破、到大数据并行处理与智能分析平台的研制和应用,形成了具有自主知识产权的技术体系。该成果为相关行业提供数据存储、分析和挖掘的智能化云服务,有效降低传统企业基于超级计算机、云服务集群等来实现大数据智能分析的使用门槛。
提出和研制了分布式异构环境中面向数据倾斜的任务时空调度算法;
提出和研制了分布式异构环境下高效的资源管理系统与节能调度算法;
提出了适应于机器学习/深度学习算法迭代的分布式异构优化环境构建方法;提出了面向机器学习/图迭代算法的分布式并行优化方法。
1唐卓 男 1981 年 11 月 教授 博士研究生 湖南大学 整体架构和调度算法
2 廖清 女 1988 年 04 月 副教授 博士研究生 哈尔滨工业大
学(深圳)
任务调度与机器学习的分
布式异构环境构建
3 李肯立 男 1971 年 10 月 教授 博士研究生 湖南大学 资源管理系统与节能调度
4 肖国庆 男 1988 年 08 月 副教授 博士研究生 湖南大学 机器学习算法并行优化
5 曹嵘晖 男 1988 年 03 月 助理研究员 博士研究生 湖南大学 资源管理系统与节能调度
6 蒋洪波 男 1976 年 11 月 教授 博士研究生 湖南大学 资源管理系统研制
7 肖正 男 1981 年 04 月 副教授 博士研究生 湖南大学 机器学习算法并行优化
8 周旭 女 1983 年 04 月 副教授 博士研究生 湖南大学 领域数据智能分析与应用
9 胡逸騉 男 1988 年 11 月 助理研究员 博士研究生 湖南大学 领域数据智能分析与应用
评价单位:- (-)
评价时间:2023-05-06
综合评价
本技术能实现很好的社会效益, 建议推广。
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