摘要：所谓的大数据是指那些无法用传统方法处理的数据信息，可以将其理解为海量数据与复杂类型数据的总和。大数据时代下，人们可以利用的信息增多，但是获取有效信息的难度明显加大，因此研究面向大数据的并行计算机模型及性能优化是非常有必要的。

关键词：大数据处理；并行计算模型；性能优化；数据信息；海量数据；复杂类型数据 文献标识码：A

中图分类号：TP391 文章编号：1009-2374（2016）06-0033-02 DOI：10.13535/j.cnki.11-4406/n.2016.06.017

信息技术的发展将人们推进了大数据时代，数据信息数量大、样式多且价值密度不高，使用传统的数据处理方法已经不能满足实际要求。为了更好地利用这些数据资源，在大数据时代的挑战中寻找到机遇，人们需要进一步研究并行计算机模型，实现模型优化，抓住大数据时代的机遇，促进大数据的进一步发展。

1 并行计算模型的发展趋势

首先，从计算机存储的角度来说，在大数据背景下将面临更加严峻的存储问题。我国计算机产业格局并不是处理与存储一体化，处理厂商与存储厂商处于相互分离的状态，导致这两项技术的发展出现不平衡现象，计算机系统的存储性能已经不能满足实际需要。从1985年到现在，计算机处理器性能以每年60%的速度提高，而存储性能的提升速度仅为每年9%。50%左右的差距导致处理性能与存储性能之间越来越不协调，因此未来在研究并行计算机模型时，会将存储性能作为重点研究对象。

其次，计算机体系结构中，多核逐渐成为主流。……