随着大数据处理从粗放走向集约，性能、成本、功耗等多方面的约束为大数据系统设计提供了新的机遇与挑战。与此同时，各种异构并行处理的体系结构与芯片架构也不断创新并且逐步被广泛部署，从而为大数据处理提供更强大的并行计算能力的同时显著降低了系统的总体能耗。然而，这些异构并行处理硬件也给面向大数据处理的编程模型、开发调试与系统构建提出了新的挑战。
本专题将收录面向大数据处理的异构并行体系结构、系统设计、开源系统与应用等方面具有创新性和突破性的研究成果，探讨相关的基础理论、关键技术与典型应用，讨论在研究、开发与部署过程中遇到的挑战以及相应解决方法，展示所取得的理论、技术等方面的实质性进展。
专题主题：大数据异构并行系统
客座编辑：
陈海波（上海交通大学教授）
张为华 （复旦大学教授）
计划刊期：2020年7月
一、征稿范围
包括但不限于以下主题：
1）面向大数据处理的异构并行体系结构
2）面向大数据的异构并行系统设计与实现
3）大数据异构并行系统的最新研究进展
4）大数据异构并行开源系统与部署的系统
5）大数据异构并行系统的国内外现状
二、文稿要求
1、文稿应属于作者的原创性科研成果，数据真实可靠，具有重要的学术价值与推广应用价值；应未在国内外公开发行的刊物或会议上发表或宣读过，也不在其他刊物或会议的审稿过程中，不存在一稿多投问题。
2、文稿应包括中英文题名、作者信息、摘要、关键词、基金项目名、参考文献，中文正文和作者简介（包括照片），文稿一律采用word文档提交。
3、投稿时，请注明作者联系方式（电子邮件、电话、邮寄地址）及“‘大数据异构并行系统’专题投稿”及所属方向。
4、文稿通过《大数据》官方网站http://www.j-bigdataresearch.com.cn/进行投稿，暂不支持其他投稿方式，投稿须知及文稿模板请参见网站说明。
三、重要日期
征稿截止日期：2020年4月30日
审稿完成日期：2020年5月30日
计划刊出日期：2020年7月15日
