Hadoop很酷，Spark很快，但有时候你需要经过优化的硬件，处理越来越庞大的数据工作负载。这正是Kinetica基于的前提，这种内存中数据库充分发挥了大规模分布式图形处理单元(GPU)的强大功能：有望将实时分析性能提升100倍至1000倍
针对k-means目前的特点，浪潮日前与国内某知名搜索公司实现合作，成功实现了对k-means算法的优化。在项目过程中，浪潮高性能计算并行团队在分析代码后，提出GPU集群的解决方案，并提出了从硬件（计算节点、网络互联、存储节点）到软件（优化软件）的一揽子解决方案。特别在软件方面，浪潮与客户算法专家团队共同成立专门联合项目组，基于K-means串行版本，完成GPU MPI集群版本的实现，节点内使用CPU+GPU协同计算，大幅降低了计算时间。
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