Exadata Machine Summary

本文详细介绍了高性能存储与计算解决方案的核心优势,包括硬件层面的高速网络与智能缓存技术,以及软件层面的智能扫描、内存索引与压缩算法。同时,文章提供了不同配置的详细参数,涵盖Cell容量、IOPS等关键指标。

1.优势

   a.硬件(2个)

      1) 存储网络采用infiniband网络 单向40Gb/s=5GB/s 大带宽提供传输速度

      2) Smart FLASH Cache(2种用途 快速存储+内存cache )

   b.软件(3个)

       1) smart scan

       2) storage index(in memory 1mb 中建立统计索引值)

       3) column compressed (for DWH query and archive log)

2.概况

Cell                                      Capacity               MBPS      IOPS

CellHigh Performance:      7T  (600G*12)       1.8GB/s    3600IO/Min

Cell High Capacity:             24T(2T*12)           1GB/s       1800IO/Min

Flash Card                         94GB                     3.5GB/s    75000IO/Min

InfiniBand  40Gb/s=5GB/s Each Direction

3.四种配置

X2-2 Quarter Rack  03 cells  +   4 flash card/cell =3*7T + 3*(4*94)G = 21T + 1.1T flash Cache +5.4GB/s+10800IO|

X2-2 Half Rack        07 cells  +   4 flash card/cell =50TB + 2.6TB flash cache+1.8*7GB/s +3600*7IO/Min|

X2-2   full Rack       14 cells   +   4 flash card/cell=100TB+5.3TB+25GB/s+50000IO|

X2-8  Full Rack       14 cells  +    4 flash card/cell=100TB+5.3TB+25GB/s+50000IO|
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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