随着信息技术的不断发展，大数据时代的到来对数据处理提出了新的挑战。大数据不仅数据量巨大，且类型复杂多样，传统的数据处理方法已难以应对。为了有效处理和利用大数据，必须采用并行计算模型，并对其进行性能优化。本文将详细探讨面向大数据处理的并行计算模型及其性能优化的相关知识点。
我们来界定大数据的含义。大数据通常指的是那些无法用传统方法来处理的数据集合，它包括了海量的数据和复杂类型的数据。大数据时代虽然为人们提供了更多信息，但要从中提取有效信息的难度也随之加大。因此，对面向大数据的并行计算模型及性能优化的研究，具有极其重要的现实意义。
并行计算模型的发展趋势主要表现在以下几点：
1. 存储性能问题：大数据背景下，存储性能成为计算机系统发展的瓶颈。由于存储性能提升的速度远低于处理器性能，因此存储性能研究成为并行计算模型研究的重点。
2. 多核技术主流化：随着系统运算能力提升的需求，仅仅提升晶体管集成度已不足以满足要求。多核技术的应用成为提升计算机系统运算能力的必然趋势。
3. 异构众核集成技术：该技术在并行计算模型中变得越来越普遍，尤其在超级计算机的发展中起到了基础性作用。
4. 服务器集群化和廉价化：互联网企业和网络运营商倾向于使用大规模的廉价集群服务器，以提高系统的稳定性和扩展性。
面向大数据处理的计算模型分析则包括以下内容：
1. 模型概述：大数据编程模型虽已取得一定的研究成果，但并行计算模型的研究仍然需要更深入的探讨。目前，成熟的计算模型需要包括机器参数和成本函数两大要素。
2. 模型扩展性和容错性：为了提高计算能力，大数据编程模型通常会支持系统资源的横向扩展，并具有容错机制。然而，目前还没有统一的度量标准来评判这些性能。
3. 性能优化问题：大数据的应用效率受到多方面因素影响，目前的性能优化方法大多是针对特定系统或模型的，缺乏完整的、统一的优化理论。
4. p-DOT模型分析：p-DOT模型是基于BPS模型设计的，并且由一系列iteration构成。该模型主要包含三个层次，但具体细节未在文中给出。
以上内容对并行计算模型的发展趋势和计算模型分析做了全面的概述，但在具体的技术细节，如p-DOT模型的三个层次的详细说明，文中尚未给出。从已提供的内容来看，我们可以了解到并行计算模型的发展不仅需要解决当前面临的存储问题和技术瓶颈，还需要对模型的扩展性、容错性以及性能优化进行深入研究和创新。
此外，由于文中提及内容为通过OCR技术扫描文档所得，部分文字存在识别错误或遗漏，因此在理解内容时需结合上下文逻辑进行合理推断。未来的研究工作可能需要关注于如何更有效地存储和处理大数据，以及如何设计出更优的并行计算模型，来满足日益增长的大数据处理需求。
