1:単に計算能力の差だけでなく、スペースや消費電力から考慮しても新型の計算機に更新した方が得になる。上のクラスタ計算機(2008年)よりも、下のクラスタ計算機の方が性能、スペース、消費電力等の面で有利。
2:理論的な解析における優劣とソフトウェア実装後に計算機で実行したときの計算結果が大きく異なるという現象が見られる。
(1) 理論的な解析時に想定されている最悪な場合ということが計算機上で扱うことのできる問題の範囲では起こらない
(2) 計算量の評価において、演算量とデータ移動量が混同されている(一般的には後者の方がコストが高い)
3:実用的な最適化問題を解くために理論から実装, パラメータ設定, 大規模並列計算等の各分野の研究者が集結して総力戦が行われる場合が多くなった(特に日本以外)。
4:最適化ソフトウェアと高速計算技術の密な融合
マルチコア・プロセッサ, GPU コンピューティング, スーパーコンピュータ, クラウド・コンピューティング
○スーパーコンピュータの急激な性能向上
世界最高速は2ペタフロップスを超える
○最適化ソフトウェアの圧倒的なパフォーマンス
全米データ(2,400万点, 5,800万枝)の 最短路計算 : 約3秒
超巨大データ(10億点, 20億枝)では 10分程度
2:理論的な解析における優劣とソフトウェア実装後に計算機で実行したときの計算結果が大きく異なるという現象が見られる。
(1) 理論的な解析時に想定されている最悪な場合ということが計算機上で扱うことのできる問題の範囲では起こらない
(2) 計算量の評価において、演算量とデータ移動量が混同されている(一般的には後者の方がコストが高い)
3:実用的な最適化問題を解くために理論から実装, パラメータ設定, 大規模並列計算等の各分野の研究者が集結して総力戦が行われる場合が多くなった(特に日本以外)。
4:最適化ソフトウェアと高速計算技術の密な融合
マルチコア・プロセッサ, GPU コンピューティング, スーパーコンピュータ, クラウド・コンピューティング
○スーパーコンピュータの急激な性能向上
世界最高速は2ペタフロップスを超える
○最適化ソフトウェアの圧倒的なパフォーマンス
全米データ(2,400万点, 5,800万枝)の 最短路計算 : 約3秒
超巨大データ(10億点, 20億枝)では 10分程度