현재 및 향후 고성능 컴퓨터를위한 알고리즘을 설계하는 데 적합한 이론적 모델은 무엇입니까

이 질문은 알고리즘 및 데이터 구조를 설계하기 위해 컴퓨터의 이론적 모델이 무엇인지에 대한 일반적인 질문 과 유사합니다 .
여기서는 현재 고성능 컴퓨터 (예 : Top 500으로 나열된 컴퓨터 ) 또는 심지어 다가오는 슈퍼 컴퓨터.

이 컴퓨터는 일반적으로 거대한 데이터 세트 (일부 사람들은 주로 결합 된 메인 메모리를 가지고 있기 때문에 이러한 컴퓨터를 사용하는 것으로 보입니다)와 I / O 모델 측면 ( 1988 년 Aggarwal and Vitter에 의해 도입 됨 )과 병렬 버전을 사용하고 있다고 가정합니다. PEM ( 2008 년 Arge, Goodrich, Nelson 및 Sitchinava )이 참석해야합니다. 다른 한편으로, 통신, 특히 다른 모든 컴퓨팅 노드에 초소형 패키지를 처벌하는 것에 관한 것이 있어야합니다.

당신이 상상할 수 있듯이, 나는 새로운 모델을 만들 때 아이디어가 부족하다는 것을 두려워하지는 않지만, 특히 1980 년에서 1995 년 정도에 BSP 나 브리징 모델과 같은 많은 모델링 시도가 널리 사용되지 않은 것으로 나타났습니다.

어떤 모델을 자세히 살펴 봐야합니까?

PODC 2009에서 Bruce Hendrickson은 이러한 문제에 대한 현상을 초대했습니다. (그의 슬라이드는 온라인 상태 인 것 같지 않지만, 그 슬라이드를 볼 수 있는지 물어보고 싶을 수도 있습니다.) 아직 "올바른"모델이 없다고 생각합니다. 보너스입니다! -그러나 그의 논문, 특히 Graphs and Architectures 페이지 에있는 논문을 보면 대규모 멀티 스레드 머신에서 구조가 적은 (예 : "현대"데이터 세트) 거대한 그래프를 처리하는 방법을 알아 내려고합니다.

분명하지 않은 문제는 캐시가 어떻게 개발 될 것인가입니다. Nikos Hardavellas 의 2009 년 논문은 물리적 한계를 확장 가능한 메모리 시스템에 대한 고려를 포함하여 시스템 관점에서 이러한 것들을 고려합니다. 논문은 그러한 모델을 제시하지는 않지만 실마리를 제공 할 수 있습니다.

$\lceil \log x\rceil$