由 dawei 内存管理可以在传统数据集中挑战足够的挑战，但是当大数据进入图片时，事情可以慢速方式。本周麻省理工学院宣布的新编程语言旨在解决这个问题，到目前为止，它已被发现在普通算法上提供四倍速度提升。
当地的原则是当今大多数计算机芯片中的内存管理，这意味着如果程序需要存储在某些内存位置的数据块，则通常假设也需要邻近的块。然而，在大数据中，不总是如此。相反，程序通常必须仅在跨越数据集中分散的一些数据项。
从主存储器中获取数据是当今芯片中的主要性能瓶颈，因此必须更频繁地获取它可以大大减慢执行。
“就好像你想要一勺谷物，你打开冰箱，打开牛奶纸盒，倒一勺牛奶，关闭纸箱，然后把它放回冰箱里，”Vladimir Kiriansky，博士生，博士生在麻省理工学院电气工程与计算机科学。
