最新的调查和研究发现,90%的今天的数据仅仅是在过去的两年里生成。在现实中,数据产生今天是规模相当大,pb。生成的数据的高速、科学和工程问题的复杂性显著增加。传统的高性能计算系统已经开始提供高性能的大数据处理基础设施大数据处理。特别是,HPC软件和编程环境提供了一个丰富的计算框架之前未解决的大数据问题。然而,现有的高性能计算系统软件和编程模型没有大数据应用程序的设计和开发,难以使用。因此,这个特殊的问题集中在HPC软件和编程环境应该如何发展高性能大数据处理。

潜在的主题包括但不限于以下:

• 高性能计算软件和编程模型对大数据
• 大数据的算法和编程技术
• 存储、共享和转移对大数据的挑战
• 网络对大数据的挑战
• 大数据与HPC集群和分类
• 大数据为HPC系统建模与仿真
• 可靠的并行和分布式算法与HPC大数据
• 高性能科学和图形数据库大数据
• 大数据与HPC可视化