大数据处理涉及的范围广泛，包括由计算机系统等构成的基础设施、数据处理方法以及面向各行业各领域的应用技术等等。针对大数据处理，需要考虑数据处理载体——处理器技术、数据存储载体——存储系统、两种载体的组织和管理、数据处理模式等，涉及计算机系统的多个层面。本期专题“面向大数据的计算机体系结构”围绕大数据这一主题，从处理器技术与计算机组织架构、存储器件技术与存储系统等广义计算机体系结构角度，分别阐述研究现状及发展趋势。
专题文章：
-
●《异构并行的大数据处理器结构》，介绍了异构并行处理器的基本思想，即在一个芯片上包含一些通用核和一些专用加速器；并讨论了异构并行处理器的基础架构，加速器选取和设计的基本原则，分析了上层编程语言的支持。
-
●《大数据下处理器体系结构探讨》从片上存储体系结构、核心计算单元、低功耗设计等几个方面分析了大数据应用对未来处理器架构带来的挑战，并对目前商用处理器的局限性作了相应分析，探讨了大数据下新型处理器的体系结构设计思路。
-
●《基于新型非易失存储的存储结构》介绍了新型非易失存储的分类和基本原理，并分析了基于新型非易失存储的高能效存储结构和高可靠性存储结构。
-
●《计算与存储融合体系结构》一文提出了计算与存储融合是未来大数据处理方式的一个重要发展趋势，并分别从宏观和微观两个层面分析了计算与存储融合的实现方法。
-
●《大数据处理的模式——系统结构、方法及发展趋势》，将大数据处理模式分为离线批处理式数据处理、查询式数据处理以及实时式数据处理三种模式。在介绍大数据处理模式和总体系统架构的基础上，分析了大数据的存储方法、对交互数据查询的支持以及实时处理模式与系统。
-