检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机研究与发展 2024年第5期61卷 1276-1289页

作者：孙莹章玉婷庄福振祝恒书何清熊辉香港科技大学(广州)人工智能学域广州511458 中国科学院计算技术研究所专项技术研究中心北京100190 北京航空航天大学人工智能研究院北京100191 BOSS直聘职业科学实验室北京100028 中国科学院智能信息处理重点实验室(中国科学院计算技术研究所) 北京100190 中国科学院大学北京101408

知识技能对薪酬影响作用视为一种多变量影响下高维元素集合的效用建模问题.深度神经网络为解决复杂问题提供了新的机遇,但针对知识导向的细粒度薪酬预测问题,仍缺乏能够对复杂变量影响下的集合效用进行准确、可解释建模的神经网络结构.... 详细信息

知识技能对薪酬影响作用视为一种多变量影响下高维元素集合的效用建模问题.深度神经网络为解决复杂问题提供了新的机遇,但针对知识导向的细粒度薪酬预测问题,仍缺乏能够对复杂变量影响下的集合效用进行准确、可解释建模的神经网络结构.为此,提出一种基于边际贡献的增量式集合效用网络(marginal contribution-based incremental set utility network,MCISUN)来拟合元素加入时的效用增量,从而灵活且可解释地建模集合效用.区别于以往基于池化层的排列不变性建模算法,MCISUN构建顺序敏感的中间结果,利用集合的排列不变性实现数据增强,有效提升模型数据效率及泛化性.最后,大规模真实薪酬数据上的实验结果表明所提模型在基于技能的薪酬预测任务上比最先进的(state-of-the-art,SOTA)模型效果提升超过30%.同时,定性实验证明模型能够为技能设置合理的贡献值且发现技能间的关联.

关键词：集合效用建模边际贡献薪酬预测神经网络可解释性

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基于长距离上下文的大语言模型预训练数据检测方法

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计算机研究与发展 2025年

作者：张伟超张儒清郭嘉丰范意兴中国科学院网络数据科学与技术重点实验室(中国科学院计算技术研究所) 中国科学院大学中关村实验室

预训练数据检测方法旨在大语言模型的预训练数据未公开时，检测某段给定的文本是否属于该模型的预训练数据，可用于审查大语言模型的预训练数据使用过程是否符合法律法规.现有方法通常认为大语言模型对训练文本的词元概率在整体上比非... 详细信息

预训练数据检测方法旨在大语言模型的预训练数据未公开时，检测某段给定的文本是否属于该模型的预训练数据，可用于审查大语言模型的预训练数据使用过程是否符合法律法规.现有方法通常认为大语言模型对训练文本的词元概率在整体上比非训练文本的高，并基于此判定具有高预测概率的文本为训练文本.然而，由于训练文本和非训练文本之间存在着大量的短片段重叠现象，导致模型对非训练文本的词元概率也可能比较高，使得现有方法容易将非训练文本误检为训练文本.受大语言模型的记忆能力研究启发，通过对比给定全部上下文时的词元概率与给定短距离上下文时的词元概率之间的差异，计算得到长距离上下文对词元概率提升的贡献度，并认为贡献度越大的文本更可能是训练文本，进而缓解短片段重叠现象对检测的不利影响.其核心思想在于，大语言模型在预测训练文本中词元的概率时，距离当前词元较远的上下文对词元概率提升的贡献度，会比非训练文本中的贡献度更大.在多个公开数据集上的实验结果表明该方法的有效性.

关键词：大语言模型模型记忆能力训练数据版权成员推理攻击数据污染

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基于异构编程模型的共性算子移植与并行优化

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计算机研究与发展 2025年第4期62卷 1017-1032页

作者：马兆佳邵恩狄战元马立贤处理器芯片全国重点实验室(中国科学院计算技术研究所) 北京100190 中国科学院大学北京100049 中科南京信息高铁研究院南京211100

GPU作为构造大规模超算系统的核心计算部件,向着体系结构多样化和异构化的方向发展.来自不同芯片厂商的GPU加速器具有差异较大的体系结构设计.加速器类型和编程模型多样化是构建大规模超算系统的重要技术趋势.多样化加速器要求开发者为... 详细信息

GPU作为构造大规模超算系统的核心计算部件,向着体系结构多样化和异构化的方向发展.来自不同芯片厂商的GPU加速器具有差异较大的体系结构设计.加速器类型和编程模型多样化是构建大规模超算系统的重要技术趋势.多样化加速器要求开发者为多种硬件平台提供高性能共性算法库软件,然而这也导致了算法库软件重复开发问题.为降低重复开发成本,统一编程模型SYCL(system-wide compute language)应运而生,并适配了多种硬件平台.尽管如此,在不同硬件上,SYCL的性能仍不及各自原生编程模型.因此,需要进一步优化SYCL的性能以将目前成熟完备的CUDA(compute unified device architecture)编程思路和高性能程序应用到SYCL中.基于软硬件协同设计,提出了paraTRANS方法,该方法是面向跨异构编程模型SYCL代码移植过程中共性算子优化工具,并在不同场景下给出了对移植得到的SYCL的GEMM(general matrix multiplication)进行优化的方法.评测了paraTRANS优化后基于SYCL的GEMM算子在NVIDIA RTX 3090和AMD MI100上的性能情况.结果显示,在NVIDIA RTX 3090上,paraTRANS达到了96.95%CUDA原生算子的性能水平;在AMD MI100上,则接近CUDA在NVIDIA RTX 3090上硬件峰值百分比(100.47%)所表现出来的性能水平.这些结果表明成功地将原生高性能CUDA算子代码移植并进一步优化至SYCL环境中,并为未来类似工作提供新颖且有效的优化思路.

关键词： SYCL 跨异构体系结构代码移植 GEMM 并行优化

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因果机器学习的前沿进展综述

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计算机研究与发展 2023年第1期60卷 59-84页

作者：李家宁熊睿彬兰艳艳庞亮郭嘉丰程学旗中国科学院网络数据科学与技术重点实验室(中国科学院计算技术研究所) 北京100190 中国科学院大学北京100049 清华大学智能产业研究院北京100086 中国科学院计算技术研究所数据智能系统研究中心北京100190

机器学习是实现人工智能的重要技术手段之一,在计算机视觉、自然语言处理、搜索引擎与推荐系统等领域有着重要应用.现有的机器学习方法往往注重数据中的相关关系而忽视其中的因果关系,而随着应用需求的提高,其弊端也逐渐开始显现,在可... 详细信息

机器学习是实现人工智能的重要技术手段之一,在计算机视觉、自然语言处理、搜索引擎与推荐系统等领域有着重要应用.现有的机器学习方法往往注重数据中的相关关系而忽视其中的因果关系,而随着应用需求的提高,其弊端也逐渐开始显现,在可解释性、可迁移性、鲁棒性和公平性等方面面临一系列亟待解决的问题.为了解决这些问题,研究者们开始重新审视因果关系建模的必要性,相关方法也成为近期的研究热点之一.在此对近年来在机器学习领域中应用因果技术和思想解决实际问题的工作进行整理和总结,梳理出这一新兴研究方向的发展脉络.首先对与机器学习紧密相关的因果理论做简要介绍;然后以机器学习中的不同问题需求为划分依据对各工作进行分类介绍,从求解思路和技术手段的视角阐释其区别与联系;最后对因果机器学习的现状进行总结,并对未来发展趋势做出预测和展望.

关键词：因果关系伪相关关系因果推断机器学习深度学习人工智能

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服务器无感知计算系统性能优化技术研究综述

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软件学报 2025年第1期36卷 47-78页

作者：杨光刘杰曲慕子王帅叶丹钟华中国科学院大学北京100049 中国科学院软件研究所软件工程技术研究开发中心北京100190 计算机科学国家重点实验室(中国科学院软件研究所) 北京100190

服务器无感知计算是新兴的云计算模式,它基于“函数即服务(FaaS)”的范式,以函数为部署和调度的基本单位,为用户提供大规模并行和自动伸缩的函数执行服务,且无需用户管理底层资源.对于用户,服务器无感知计算能够帮助他们摆脱集群底层基... 详细信息

服务器无感知计算是新兴的云计算模式,它基于“函数即服务(FaaS)”的范式,以函数为部署和调度的基本单位,为用户提供大规模并行和自动伸缩的函数执行服务,且无需用户管理底层资源.对于用户,服务器无感知计算能够帮助他们摆脱集群底层基础设施管理的负担,专注于业务层的开发和创新;对于服务提供商,服务器无感知计算将应用分解为细粒度的函数,极大地提高了调度效率和资源利用率.显著的优势让服务器无感知计算迅速吸引了业界的注意,然而,服务器无感知计算与传统云计算迥然不同的计算模式以及对任务各方面的严格限制给应用的迁移带来了诸多障碍,各种越来越复杂的任务也对服务器无感知计算的性能提出了越来越高的要求,服务器无感知计算的性能优化成为一个重要的研究课题.从4个方面对服务器无感知计算系统性能优化技术的相关研究工作进行梳理和综述,并介绍现有的系统实现.(1)介绍面向典型任务的优化技术,包括任务适配和针对特定任务的系统优化;(2)综述沙箱环境的优化工作,包括沙箱方案和冷启动优化技术,它们是决定函数运行速度的核心;(3)概括I/O和通信技术的优化,它们是服务器无感知计算应用程序的主要性能瓶颈;(4)简述相关的资源调度技术,包括面向平台和面向用户的调度策略,它们决定着系统的资源利用率和任务的执行效率.最后,总结当前服务器无感知计算性能优化技术所面临的问题和挑战,并展望未来可能的发展方向.

关键词：服务器无感知计算函数即服务云函数云计算性能优化

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Neptune:一种通用网络处理器微结构模拟和性能仿真框架

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计算机研究与发展 2025年第5期62卷 1091-1107页

作者：林涵越吴婧雅卢文岩钟浪辉鄢贵海处理器芯片全国重点实验室(中国科学院计算技术研究所) 北京100190 中国科学院大学计算机科学与技术学院北京100049 上交所技术有限责任公司上海200131

网络包处理是网络设备的基本功能,涉及报文修改、校验和与哈希计算、数据包镜像或过滤、统计限速等多项任务.作为网络包处理的重要部件,网络处理器(network processor,NP)基于处理器结构,为网络设备提供线速的性能和充分的可编程能力,... 详细信息

网络包处理是网络设备的基本功能,涉及报文修改、校验和与哈希计算、数据包镜像或过滤、统计限速等多项任务.作为网络包处理的重要部件,网络处理器(network processor,NP)基于处理器结构,为网络设备提供线速的性能和充分的可编程能力,但其架构多样,可分为单段式架构和多段式架构,现有模拟方法无法同时对二者性能进行模拟仿真.因此,提出一种通用网络处理器的结构模拟和性能仿真框架Neptune,采用多段式架构作为硬件抽象,使用事件链表、核间队列结构为数据通路和多段式架构模拟提供保障,同时满足单段式架构模拟需求.另外,借助同步图计算模式进行准确的并行模拟,并采用混合事件与时间驱动方法保障模拟高效性.实际测试中,Neptune以95%以上准确率支持2种架构的模拟,并以3.31MIPS的性能对网络处理器进行模拟,相较PFPSim取得1个数量级的性能提升.最后,展示了3个运用该框架进行网络处理器优化分析的应用案例.

关键词：网络包处理网络处理器可编程数据面专用处理器模拟器

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行人运动建模研究综述

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计算机辅助设计与图形学学报 2023年第5期35卷 653-666页

作者：毛天露王吉孟若雨刘绍华蒋浩王兆其中国科学院计算技术研究所前瞻研究实验室北京1001902 北京邮电大学电子工程学院北京100876

行人运动建模是近年来虚拟现实领域的热门研究方向,在游戏娱乐、公共安全以及智慧交通等领域有着重要的应用价值.文中按照规则驱动-数据驱动和宏观-微观2个维度将现有的行人运动建模方法划分为4大类.首先简述各类方法的典型模型,重点介... 详细信息

行人运动建模是近年来虚拟现实领域的热门研究方向,在游戏娱乐、公共安全以及智慧交通等领域有着重要的应用价值.文中按照规则驱动-数据驱动和宏观-微观2个维度将现有的行人运动建模方法划分为4大类.首先简述各类方法的典型模型,重点介绍各类方法的最新研究进展,分析了各类方法的特点;其次介绍行人运动建模工作中常用的数据集和评价指标,并从碰撞避免、运动多样性、场景迁移能力以及仿真精度等角度对各类方法进行评价;最后分析在数字孪生、元宇宙等新技术兴起背景下行人运动建模方法面临的挑战,指出该领域未来发展方向.

关键词：行人运动建模规则驱动数据驱动宏观模型微观模型

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面向昇腾处理器的高性能同步原语自动插入方法

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计算机研究与发展 2025年

作者：李帅江张馨元赵家程田行辉石曦予徐晓忻崔慧敏中国科学院计算技术研究所中国科学院大学处理器芯片全国重点实验室(中国科学院计算技术研究所) 华为技术有限公司

指令级并行（instruction level parallism，ILP）是处理器体系结构研究的经典难题．以昇腾为代表的领域定制架构将更多的流水线细节暴露给上层软件，由编译器/程序员显式控制流水线之间的同步来优化ILP，但是流水线之间的物理同步资源... 详细信息

指令级并行（instruction level parallism，ILP）是处理器体系结构研究的经典难题．以昇腾为代表的领域定制架构将更多的流水线细节暴露给上层软件，由编译器/程序员显式控制流水线之间的同步来优化ILP，但是流水线之间的物理同步资源是有限的，限制了ILP的提升．针对这一问题，提出一种面向昇腾处理器的高性能同步原语自动插入方法，通过引入“虚拟同步资源”的抽象将同步原语的插入和物理同步资源的选择进行解耦．首先提出了一种启发式算法在复杂的控制流图上进行虚拟同步原语的插入，随后通过虚拟同步原语合并等技术，将虚拟同步资源映射到有限数量的物理同步资源上，并同时在满足程序正确性与严苛硬件资源限制的前提下，根据指令间的偏序关系删除程序中冗余的同步原语．使用指令级与算子级基准测试程序在昇腾910A平台上的实验表明，该方法自动插入同步原语的程序在保证正确性的基础上，整体性能与专家程序员手动插入同步原语接近或持平．

关键词：昇腾处理器同步原语异构编程领域定制架构自动插入

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面向处理器微架构设计空间探索的加速方法综述

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计算机研究与发展 2025年第1期62卷 22-57页

作者：王铎刘景磊严明玉滕亦涵韩登科叶笑春范东睿处理器芯片全国重点实验室(中国科学院计算技术研究所) 北京100190 中国科学院大学计算机科学与技术学院北京100049 中国移动研究院北京100053

中央处理器是目前最重要的算力基础设施.为了最大化收益,架构师在设计处理器微架构时需要权衡性能、功耗、面积等多个目标.但处理器运行负载的指令多,单个微架构设计点的评估耗时从10 min到数十小时不等.加之微架构设计空间巨大,全设计... 详细信息

中央处理器是目前最重要的算力基础设施.为了最大化收益,架构师在设计处理器微架构时需要权衡性能、功耗、面积等多个目标.但处理器运行负载的指令多,单个微架构设计点的评估耗时从10 min到数十小时不等.加之微架构设计空间巨大,全设计空间暴力搜索难以实现.近些年来许多机器学习辅助的设计空间探索加速方法被提出,以减少需要探索的设计空间或加速设计点的评估,但缺少对加速方法的全面调研和系统分类的综述.对处理器微架构设计空间探索的加速方法进行系统总结及分类,包含软件设计空间的负载选择、负载指令的部分模拟、设计点选择、模拟工具、性能模型5类加速方法.对比了各加速方法内文献的异同,覆盖了从软件选择到硬件设计的完整探索流程.最后对该领域的前沿研究方向进行了总结,并放眼于未来的发展趋势.

关键词：处理器微架构设计设计空间探索性能模型负载选择软件模拟

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面向异构流式数据的高性能联邦持续学习算法

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通信学报 2023年第5期44卷 123-136页

作者：姜慧何天流刘敏孙胜王煜炜中国科学院计算技术研究所北京100190 中国科学院大学计算机科学与技术学院北京100190 中关村实验室北京100084

为了缓解提供智能服务的AI模型训练流式数据存在模型性能差、训练效率低等问题,在具有隐私数据的分布式终端系统中,提出了一种面向异构流式数据的高性能联邦持续学习算法(FCL-HSD)。为了缓解当前模型遗忘旧数据问题,在本地训练阶段引入... 详细信息

为了缓解提供智能服务的AI模型训练流式数据存在模型性能差、训练效率低等问题,在具有隐私数据的分布式终端系统中,提出了一种面向异构流式数据的高性能联邦持续学习算法(FCL-HSD)。为了缓解当前模型遗忘旧数据问题,在本地训练阶段引入结构可动态扩展模型,并设计扩展审核机制,以较小的存储开销来保障AI模型识别旧数据的能力;考虑到终端的数据异构性,在中央节点侧设计了基于数据分布相似度的全局模型定制化策略,并为模型的不同模块执行分块聚合方式。在不同数据集下多种数据增量场景中验证了所提算法的可行性和有效性。实验结果证明,相较于现有工作,所提算法在保证模型对新数据具有分类能力的前提下,可以有效提升模型对旧数据的分类能力。

关键词：异构数据流式数据联邦学习联邦持续学习灾难性遗忘

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