Software engineering and supporting
structures to enable productivity.
Although programming tools, compilers,
debuggers, and performanceenhancement
tools shape research
productivity for all computing systems,
at scale, application design and
management for reliable, efficient,
and correct computation is especially
daunting. Unless researcher productivity
increases, the time to solution
may be dominated by application development,
not computation.
Similar hardware and software studies1,14
chartered by the U.S. Defense Advanced
Research Projects Agency identified
the following challenges, most
similar to those cited by the Department
of Energy studies:
Energy-efficient operation. Energyefficient
operation to achieve desired
computation rates subject to overall
power dissipation;
Memory capacity. Primary and secondary
memory capacity and access
rates, subject to power constraints;
Concurrency and locality. Concurrency
and locality to meet performance
targets while allowing some threads to
stall during long-latency operations;
Resilience. Resilience, given large
component counts, shrinking silicon
feature sizes, low-power operation, and
transient and permanent component
failures;
Application scaling. Application scaling
subject to memory capacity and
communication latency constraints;
Managing parallelism. Expressing
and managing parallelism and locality
in system software and portable programming
models, including runtime
systems, schedulers, and libraries; and
Software tools. Software tools for
performance tuning, correctness assessment,
and energy management.
Moreover, a 2011 study by the U.S.
National Academy of Sciences (NAS)9
suggested that, barring a breakthrough,
the exponential increases in
performance derived from shrinking
semiconductor feature size and architectural
innovation are nearing an
end. This study, along with others, suggests
computing technology is poised
at important inflection points, at the
very largest scale, or leading-edge highperformance
computing, and the very
smallest scale, or semiconductor processes.
The computing community remains
วิศวกรรมซอฟต์แวร์และการสนับสนุน
โครงสร้างเพื่อให้มีประสิทธิผล แม้ว่าเครื่องมือการเขียนโปรแกรมคอมไพเลอร์
, ,
debuggers และ performanceenhancement เครื่องมือรูปร่างวิจัย
การผลิตสำหรับระบบคอมพิวเตอร์
ขนาดการออกแบบและการจัดการโปรแกรมสำหรับความน่าเชื่อถือที่มีประสิทธิภาพและการคำนวณที่ถูกต้องโดยเฉพาะ
น่ากลัว นอกจากนักวิจัยเพิ่มผลผลิต
เวลาโซลูชั่น ,อาจเป็น dominated โดยการพัฒนาโปรแกรมการคำนวณที่คล้ายกัน
ไม่ . ฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์ studies1,14
เช่าโดยสหรัฐอเมริกากลาโหมหน่วยงานโครงการวิจัยขั้นสูง
ต่อไปนี้ระบุความท้าทายที่สุด
คล้ายกับผู้ที่อ้างโดยฝ่ายการศึกษา : ประสิทธิภาพพลังงาน
พลังงาน energyefficient
การดำเนินงานเพื่อให้บรรลุผลที่ต้องการการคำนวณอัตราการสลาย
พลังโดยรวมความจุของหน่วยความจำ ประถมศึกษาและมัธยมศึกษา
ความจุของหน่วยความจำและอัตราการเข้าถึง
ภายใต้ข้อจำกัดอำนาจ ;
ทุเรศทุรังและท้องถิ่น . และท้องถิ่นเพื่อตอบสนองการปฏิบัติงานพร้อมกัน
เป้าหมายในขณะที่การอนุญาตให้บางกระทู้
คอกในระหว่างการดำเนินการแอบแฝงยาว ;
ความยืดหยุ่น ความยืดหยุ่นและทนทาน ให้นับส่วนใหญ่
คุณสมบัติหดตัวซิลิคอนขนาดผ่าตัด - ชั่วคราวและถาวรส่วนประกอบและ
ความล้มเหลว ;
โปรแกรมการ โปรแกรมปรับขนาดความจุของหน่วยความจำและ
เรื่องข้อจำกัด ศักยภาพการสื่อสาร ;
การจัดการความ . การแสดงและการจัดการความขนานและท้องถิ่น
ในซอฟต์แวร์และรูปแบบโปรแกรม
แบบพกพาระบบรวมทั้ง runtime ระบบห้องสมุดตารางเวลาและ ; และ
ซอฟต์แวร์เครื่องมือ ซอฟต์แวร์เครื่องมือสำหรับปรับแต่งประสิทธิภาพการประเมินความถูกต้อง
, , และการจัดการพลังงาน
4 , 2011 การศึกษาโดยสถาบันวิทยาศาสตร์แห่งชาติสหรัฐ
9
( NAS ) พบว่าไม่มีความก้าวหน้า เพิ่มขึ้นชี้แจงในงาน
ขนาด ( ได้มาจากหดตัวคุณลักษณะและนวัตกรรมสถาปัตยกรรม
จะใกล้ที่สุด การศึกษานี้พร้อมกับคนอื่น ๆว่า เทคโนโลยีคอมพิวเตอร์จะทรงตัว
ที่สำคัญคะแนนโหวดที่
ที่ใหญ่ที่สุดขนาดหรือระบบคอมพิวเตอร์ highperformance
และมากที่สุดขนาดหรือสารกึ่งตัวนำกระบวนการ .
ชุมชนคอมพิวเตอร์ยังคง
การแปล กรุณารอสักครู่..
