開発者は数十、数百、数千コアを視野に入れるべき | スラド デベロッパー
米IntelのエンジニアであるAnwar Ghuloum氏が公式ブログ「Research@Intel」で、「開発者はアルゴリズム開発および開発パイプラインにおいて、数十、数百、数千コアを視野に入れるべき」とアドバイスしている（ITpro記事、cnet.com記事、本家記事）。このように多数のコアを想定することにより、従来の言語、ライブラリ、エンジニアリング方法や慣習などを含め、コードベースをリファクタリングする機会となるとのことだ。 現在Intelはquad-coreプロセッサを出荷しており、今年度の第４四半期には８つのコアを搭載したNehalem（開発コード名）の発表が見込まれている。今後もコア数は増えていくことを想定し、現在のdual-coreやquad-coreを超えた視点をもつ必要性を指摘している。 現状、デュアルコアやクアッドコアですら視野に入れている開発者は多くないと思うのだが
GoogleのMapReduceアルゴリズムをJavaで理解する
GoogleのMapReduceアルゴリズムをJavaで理解する：いま再注目の分散処理技術（前編）（1/2 ページ） 最近注目を浴びている分散処理技術「MapReduce」の利点をサンプルからアルゴリズムレベルで理解し、昔からあるJava関連の分散処理技術を見直す特集企画（編集部） いま注目の大規模分散処理アルゴリズム 最近、大規模分散処理が注目を浴びています。特に、「MapReduce」というアルゴリズムについて目にすることが多くなりました。Googleの膨大なサーバ処理で使われているということで、ここ数年の分散処理技術の中では特に注目を浴びているようです（参考「見えるグーグル、見えないグーグル」）。MapReduceアルゴリズムを使う利点とは、いったい何なのでしょうか。なぜ、いま注目を浴びているのでしょうか。 その詳細は「MapReduce : Simplified Data Proc
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