基于国产X86处理器的异构计算平台构建及敏感数据保护

大数据时代对敏感数据的保护需求与日俱增,如何在安全可控的软硬件环境下进行大数据集处理成为一个研究热点。设计了一种基于安全可控国产X86处理器的大数据平台,利用AES(Advanced Encryption Standard)算法对海量敏感数据提供安全保障;并合理构建GPU异构计算环境,充分提高国产大数据平台的分析计算效率,为海量数据的安全处理提供了全新的解决方案。实验结果表明,基于国产兆芯X86处理器的GPU异构计算平台能有效满足大数据集处理需求;通过改进异构计算环境下的AES算法提升了加密效率,并获得了22~23倍的加速比。当应对海量数据(GB级以上)时,国产异构计算平台的并行处理能力和加速效果非常明显。该研究结果对有海量敏感信息的大数据集处理和信息安全保护具有重要应用价值。     

基于网格节点的分布计算策略分析

本文介绍了网格技术的现状和近期发展,讨论了集群服务器作为网格节点的重要组成部分在网格计算中的重要作用,重点给出了计算包在到达网格节点时的一种数学模型,并利用这种数学模型对网格节点的分布计算策略进行了分析。这对充分利用集群服务器计算资源、提高网格节点的服务能力有着重要意义。     

基于网格节点的分布计算策略分析

介绍了网格技术的现状和近期发展，讨论了集群服务器作为网格节点的重要组成部分在网格计算中的重要作用，导出了计算包在到达网格节点时的一种数学模型，利用这种数学模型，对网格节点的分布计算策略进行分析，这对充分利用集群服务器计算资源、提高网格节点的服务能力有着重要意义．     

基于智能网格节点的计算包特征提取分析

介绍了网格的概念，通过对数据网格发展历程的分析阐明了对数据网格智能化发展方向的一些观点。分析了节点处计算包的特征形成，给出了计算包的特征提取算法，并将贝叶斯风险决策模型运用到失效计算包的剔除中。论述了计算包的特征分析对数据网格系统智能化的现实意义，并指出了实现数据网格智能化要注意的若干问题，最后对智能化数据网格系统的应用前景做了进一步的展望。