■胡德良 编译
美国惠普企业(HPE)“机器”研究项目团队正在设计首个内存驱动计算的架构。与以往计算系统不同的是，这种新型计算架构是围绕内存而不是处理器来构建的。内存不仅仅是连接到处理器的一个部件，而且还是这种计算系统的核心。
该系统的内存至少能容纳数百T字节 (1TB＝1024GB，又称太字节)的信息，甚至可以容纳数P字节(1PB＝1024TB，又称拍字节) 的信息。跟传统的计算机相比，它解决问题的速度要快数千倍。
那么，对于医疗保健、交通运输、城市服务和零售业等情况迥异的行业来说，这究竟意味着什么呢？
医疗保健
未来十年，计算领域面临的最严峻的挑战之一，就是医疗健康数据的处理。
到目前为止，“开出对绝大多数病人管用的处方”，一直被当作标准的治疗方法。但问题是，如果你的病情和大多数人不同，要想找出更有针对性的治疗方案，可能就要花费更多的时间。因为医生要根据患者的症状作出各种可能的判断，并尝试进行对应的治疗，直到某个方案有效为止。这就是未来精准医疗所要达成的个性化治疗目标，而内存驱动计算可以帮助这一愿景更快地成为现实。
为了设计个性化诊断和治疗，医生和研究人员不但要了解患者的整个病史、生活方式、环境暴露状况及其家族健康史，还需要了解患者的基因组数据和微生物组 (生活在人体中的所有微生物) 数据。以数十亿其他医疗档案为背景分析这一切，就可以确定与该患者匹配的患者人群、诊断资料和治疗方案，而不是利用对普通患者通用的治疗方案。
这样的变量记载呈现为大量的数据，令人头晕目眩，甚至其中还没有将各医院互连的医疗设备和可穿戴健康产品考虑在内，而这项新技术正在为我们每个人创建精细的个人健康数字蓝图。
内存驱动的计算系统对于有效地综合所有这些信息是至关重要的。美国佐治亚理工学院计算学院执行院长兼高性能计算教授大卫？巴德表示：“要想通过分析数据对特定疾病的起源给出有用的临床见解，如果使用当前的计算机系统，可能需要数百年时间。但如果使用内存驱动的计算系统，大概5分钟内就可以得到一个方案。”
这样建模和模拟将使医生们能够对付一些最棘手的人类健康难题，如癌症、心脏病、慢性病和艾滋病，还会有助于确诊和治疗极其罕见且不易诊断的疾病。实际上，通过更加强大的预测分析，内存驱动计算可以在发病前阻止那些重大疾病。大数据已经在帮助医生进行疾病治疗，未来的计算完全有可能达到预防疾病的效果。
交通运输
目前在所有商业航空公司的航班中，大约有20%会出现延误情况。航班延误通常会在整个航空运输网络中产生“多米诺骨牌效应”，从而对机票预订、行李处理、登机口变换、机组人员配备和安全因素等造成全面的影响。
未来的智能机场和智能运输系统将会拥有良好的配备，即使不能消除这些复杂问题，一旦出现也能够将其快速解决。要想做到这一点，就需要更快的速度和更好的连接性。佐治亚理工学院土木与环境工程学院交通运营和设计专家迈克？亨特说：“我们想要实施的交通控制大都是短期行为，关键是能够做到快速应对。内存驱动计算将允许运输系统以更快的速度和更大的数据量，来预测可能发生的问题。”
例如，机场可以模拟候机楼周围不同地方所发生的各种可能导致延误的潜在因素，并将解决方案保留在内存中。一旦出现其中的某种延误情况，通过模拟就能知道该如何准确地做出反应。
同样，在发生重大基础设施故障，比如桥梁坍塌的情况下，如果利用对内存中复杂数据集的实时分析，来协调交通流量信号和导航地图的路线，从而安全有效地避免交通阻塞，一个城市可能早已知道该如何优化交通车流了。利用传统的计算机是不可能做到这一点的，因为要想模拟出一个城市的交通状况，说明该地区所有的旅行者情况，然后再制定出适当的解决方案，通常需要花上几周时间。
智慧城市
未来城市规划中有一个“零死亡愿景”，就是完全避免行人因交通事故死亡。这是上世纪90年代首先在瑞典提出的交通安全理念，目前正在美国越来越多城市付诸实施。
实现“零死亡愿景”的一种方法，就是利用智慧城市传感器找出交通事故多发的交叉路口，这些路口也是行人死亡风险最高的地方。然后，改造这样的十字路口，使其更加安全。
芝加哥西北-阿贡科学与工程研究所副所长皮特？贝克曼正在协助主持该市的智慧城市项目，他说：“通常，在交通事故发生之后再做调查，就已经太晚了。”贝克曼称，为了预测可行的方案，你需要在事件发生的确切地点和确切时间去检测这些模式。应该将运算法则嵌入监控设备中，进行所谓的“就近”处理，而不是将数据进行远程处理或云处理。
贝克曼表示：“在设备中为智慧城市编写和处理代码，不论此设备是交通灯、汽车、垃圾桶、液晶广告显示屏还是自行车，就其观念来说都是很新奇的。内存驱动计算正是可以帮助实现这种前沿计算的一种技术。”
“零死亡愿景”仅仅只是内存驱动计算应用于智慧城市的实例之一。芝加哥的目标是：到2018年，该市街道和公园内要安装500个节点传感器，包括空气质量监视器、扩音器和摄像头。居民的手机、连网的汽车和自我跟踪设备将会提供额外的数据层。同时处理这么多的变量，在城市安全和城市效率方面可以产生各种效益，但这依赖于能够即刻地访问、整合并处理所有数据。
零售行业
想象一下未来，你最喜欢的零售商能够更准确地预测出你的购物需求和购物预算。例如，当你在最喜爱的商店附近时，你的智能手机可能会通知你某旅行用品正在搞优惠促销，而这些用品完全适合于你最近在线预订的伦敦之旅。
对于顾客购物历史、未来计划和参与销售网点的活动，零售商了解得越多，就能够越快、越准确地为顾客带来他们所需要的产品。原始信息并不缺乏———各大零售商将于2020年前投资数十亿美元，来建设信号站、安装传感器和使用射频识别标签。但是，如果销售公司无法在不侵犯顾客隐私、不使他们感觉受到监视的条件下，及时识别出客户的购物趋势和需求，所有这些数据都是无用的。
当前的计算系统架构需要经历长时间的滞后，才能够处理庞大的数据集。但是，基于内存驱动计算架构的系统可以在分析能力方面获得明显的提升，并且能够在购物者的关注期限内，为其提供可行的见解。想象一下，考察某位顾客的整个购物历史，再调出和它最相似的百位顾客的购物趋势，与之进行比较。当完成这些之后，这位顾客可能还站在货架间的过道上呢。
数据科学与分析部是超市连锁企业克罗格公司内部的分析部门，该部门的架构分析主管詹姆士？康纳说：“我认为，趁顾客们在店内的时候介入并与其进行交流互动，是零售商想要涉足的前沿领域。这就要求系统进行机器学习和预测分析，而目前这两项程序运作都很缓慢，着实令人沮丧。内存驱动计算可以帮助解决这个问题。”
我们生活在一个数据快速增长的时代，“大数据”这个词汇也早已耳熟能详。然而，身处大数据时代，如果只是收集却不能有效地管理和利用这些数据的话，所掌握的数据就会变得越来越复杂，最终把我们淹没。
要想从大数据中开启洞察力，我们需要一个全新的计算架构－－内存驱动计算。它将以指数型增长的运算效率，为医疗保健、交通运输、城市服务和零售业等领域提供各种问题的解决方案，为行业创新提供机遇。
未来十年，计算领域面临的最严峻的挑战之一，就是医疗健康数据的处理。
美国佐治亚理工学院计算学院执行院长兼高性能计算教授大卫？巴德表示：“要想通过分析数据对特定疾病的起源给出有用的临床见解，如果使用当前的计算机系统，可能需要数百年时间。但如果使用内存驱动的计算系统，大概5分钟内就可以得到一个方案。”
目前在所有商业航空公司的航班中，大约有20%的航班会出现延误情况。
佐治亚理工学院土木与环境工程学院交通运营和设计专家迈克？亨特说：“我们想要实施的交通控制大都是短期行为，关键是能够做到快速应对。内存驱动计算将允许运输系统以更快的速度和更大的数据量，来预测可能发生的问题。”
未来城市规划中有一个“零死亡愿景”，就是完全避免行人因交通事故死亡。这是上世纪90年代首先在瑞典提出的交通安全理念，目前正在美国越来越多城市付诸实施。
正在协助主持芝加哥智慧城市项目的西北-阿贡科学与工程研究所副所长皮特？贝克曼说：“在设备中为智慧城市编写和处理代码，不论此设备是交通灯、汽车、垃圾桶、液晶广告显示屏还是自行车，就其观念来说都是很新奇的。内存驱动计算正是可以帮助实现这种前沿计算的一种技术。”
当前的计算系统架构需要经历长时间的滞后，才能够处理庞大的数据集。但是，基于内存驱动计算架构的系统可以在分析能力方面获得明显提升，并有可能开启个性化零售时代。