日本计算机巨头NEC公司宣称已经开发出新的数据处理技术，能够将向量机上的机器学习速度提高到流行的apachespark大数据框架的50倍。该公司表示，他们的新技术利用了一种叫做"稀疏矩阵"的数据结构，极大地提高了矢量计算机在机器学习任务中的性能。矢量计算机基本上是超级计算机，主要用于处理大型科学和工程计算。在20世纪70年代最具传奇色彩的超级计算机体系结构中，绝大多数都是在上世纪70年代的超级计算机体系结构中使用的。由于传统微处理器设计的优越性能，这种体系结构现在已经不那么普遍了，但近年来，随着其SX系列超级计算机的发展，vector被NEC赋予了新的活力。NEC表示，除了数据处理技术外，NEC还开发了新的中间件，该技术采用稀疏矩阵结构，以简化机器学习的使用。该公司表示，这种中间件可以从Python和Spark基础设施启动，无需特殊编程。Constellation Research Inc.副总裁兼首席分析师霍尔格·穆勒（Holger Mueller）说，关于NEC声称其技术比Apache Spark快50倍，这是意料之中的，因为它基本上是在比较苹果和桔子。他解释说，Spark通常被用作内存存储，将数据输入神经网络，它通常运行在像Nvidia公司这样的图形处理单元上。同时，矢量计算机被优化来计算和处理向量，这些向量是神经网络的基本单元。"毫不奇怪，英伟达在建模、创建和解析神经网络方面速度更快，这就是为什么英伟达在人工智能和神经网络方面做得如此出色，因为它的GPU本质上是矢量计算器，"穆勒说Spark for storage和NEC用于解析数据、学习和计算的矢量计算机组合起来有多快？可能是最快的，但我们需要先向NEC学习更多。"同时，NEC也非常希望强调其新平台的成本效益和可能的使用案例。NEC系统平台研究实验室总经理中村由一（Yuichi Nakamura）说："这项技术使用户能够快速从机器学习的结果中获益，包括优化网页广告、推荐和文档分析。"此外，使用少量服务器进行的低成本分析使范围广泛的用户能够利用以前仅适用于大公司的大规模数据分析。"NEC补充说，其最新的SX-ACE矢量计算机设计用于满足广泛的性能需求，新的数据处理技术扩展了其功能，包括机器学习和深度学习等大规模数据分析。该公司表示，将在奥地利因斯布鲁克举行的2017年并行和分布式计算国际研讨会上展示其新技术，该研讨会将持续到周四。图片：奥兰多@Roll/Flickr既然你来了…点击订阅我们的YouTube频道（见下文），显示您对我们使命的支持。我们的订户越多，YouTube就越会向你推荐相关的企业和新兴技术内容。谢谢！支持我们的使命：>>>>>立即订阅我们的YouTube频道。……我们还想告诉你我们的使命，以及你如何帮助我们完成它。SiliconANGLE Media Inc.的商业模式是基于内容的内在价值，而不是广告。与许多在线出版物不同的是，我们没有付费墙或横幅广告，因为我们想让我们的新闻保持开放，不受影响，也不需要追逐交通。那个新闻、报道和评论SiliconANGLE——以及现场报道，我们的硅谷工作室和cube环球巡演的视频团队提供的未经剪辑的视频需要大量的辛勤工作、时间和金钱。保持高质量需要赞助商的支持，他们与我们的无广告新闻内容的愿景一致。如果你喜欢这里的报道，视频采访和其他无广告内容，请花点时间看看我们的赞助商支持的视频内容样本，在推特上表达你的支持，然后继续回到SiliconANGLE。