科技部：云计算和大数据重点专项2016年度项目申报指南

据流的无编程动态模型定制与生成方法;(3)面向数据流加速器的运行时系统，包括加速器资源的分配与回收、动态重构、通信管理、内存管理等，支持基于数据流编程模型的在线计算和实时计算;支持对基于不同硬件架构的异构计算资源的统一抽象和一致高效管理;(4)数据流处理分析的可视化展示和监控管理工具。

考核指标：(1)在加速器上完成不少于三个典型大数据应用的加速;在不少于5个领域进行成功应用示范;(2)在典型大数据应用上的性能功耗比是通用CPU平台的10倍以上;(3)单块加速器卡上内存不少于256GB，单台服务器可支持4块加速卡，加速器之间可以高速互连，互连理论带宽≥100Gbps，实测带宽≥80Gbps;(4)系统可通过多机互连扩展，可处理PB量级的大数据;(5)针对高并发的数据流实时分析，单物理节点(普通PC服务器)流式数据处理吞吐量不小于3万笔/秒，集群数据处理吞吐量不小于100万笔/秒，单笔请求处理平均延时小于10毫秒。

支持年限：不超过3年。

拟支持项目数:1-2项。

1.4 面向云计算的网络化操作系统(共性关键技术类)

研究内容：软件定义的新一代ICT系统体系结构，重新界定软硬件的功能划分以及面向应用的配置方法与机制;超大规模资源管理和调度核心技术和基础平台;研制新一代云操作系统、云组件、数据中心操作系统等基础核心软件;研究硬件元素管理的合理粒度并提供应用编程接口，通过软件方式实现高效资源整合、调度、自适应与自动化协