检索结果-内蒙古大学图书馆

高技术通讯 2023年第8期33卷 823-835页

作者：杨灿王重熙章隆兵处理器芯片国家重点实验室(中国科学院计算技术研究所) 北京100190 中国科学院计算技术研究所北京100190 中国科学院大学北京100049

近年来,随着深度神经网络在各领域的广泛应用,针对不同的应用场景,都需要对神经网络模型进行训练以获得更优的参数,于是对训练速度的需求不断提升。然而,现有的研究通常只关注了计算密集型层的加速,忽略了访存密集型层的加速。访存密集... 详细信息

近年来,随着深度神经网络在各领域的广泛应用,针对不同的应用场景,都需要对神经网络模型进行训练以获得更优的参数,于是对训练速度的需求不断提升。然而,现有的研究通常只关注了计算密集型层的加速,忽略了访存密集型层的加速。访存密集型层的操作主要由访存带宽决定执行效率,单独提升运算速度对性能影响不大。本文从执行顺序的角度出发,提出了将访存密集型层与其前后的计算密集型层融合为一个新层执行的方式,将访存密集型层的操作作为对融合新层中输入数据的前处理或输出数据的后处理进行,大幅减少了访存密集型层在训练过程中对片外内存的访问,提升了性能;并针对该融合执行方案,设计实现了一个面向训练的加速器,采用了暂存前处理结果、后处理操作与计算密集型层操作并行执行的优化策略,进一步提升了融合新层的训练性能。实验结果显示,在面积增加6.4%、功耗增加10.3%的开销下,训练的前向阶段、反向阶段的性能分别实现了67.7%、77.6%的提升。

关键词：神经网络训练加速器卷积神经网络(CNN) 访存密集型层批归一化(BN)层

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片间互连总线协议层关键技术研究

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高技术通讯 2025年第2期35卷 113-123页

作者：邢世远张见齐王焕东吴学智吴瑞阳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 龙芯中科技术股份有限公司北京100095 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

随着以数据分析、网络搜索和虚拟现实为核心的新数据中心和高性能计算应用程序的开发,高性能计算平台上需要传输的数据量不断增加,数据密集型应用对片间数据传输带宽需求的增长从未停止,片间互连总线被视为系统瓶颈的潜在来源。相比于... 详细信息

随着以数据分析、网络搜索和虚拟现实为核心的新数据中心和高性能计算应用程序的开发,高性能计算平台上需要传输的数据量不断增加,数据密集型应用对片间数据传输带宽需求的增长从未停止,片间互连总线被视为系统瓶颈的潜在来源。相比于在物理层提高总线传输速率和增加信号数量提升带宽的传统做法,在总线协议层通过结构设计优化提高带宽利用率也是提升总带宽的重要解决思路。相比前者,后者不会引入额外成本开销,并且具有能耗友好的优势。本文在协议层提出了3个关键技术,分别是数据命令分离的片内语义到跨片语义转换方案、基于年龄(Age)策略的仲裁算法和片间数据压缩技术。数据命令分离的语义策略具有很强的跨架构通用性,是仲裁和压缩的前提。片间总线协议层仲裁和压缩技术通过结构的方法大幅提高了总线带宽利用率。在Synopsys Zebu仿真加速平台上的实验结果表明,本文方法的总线架构在关闭和开启数据压缩情形下带宽利用率分别为45.8%和69.7%,达到国际先进水平。

关键词：片间互连总线协议层语义转换仲裁数据压缩仿真加速器

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基于大语言模型的事件常识知识图谱扩展方法

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软件学报 2025年

作者：黄俏娟曹存根王亚王石中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室中国科学院大学南阳师范学院人工智能与软件工程学院

常识知识通常不在自然语言中明确表述,而是隐含在人类的认知中,为机器提供常识知识一直是人工智能领域的长期目标之一.前期,课题组成员手工构建了一个高精度的以事件为中心的中文种子常识知识图谱(ECKG),包含了26 606个常识事件三元组,... 详细信息

常识知识通常不在自然语言中明确表述,而是隐含在人类的认知中,为机器提供常识知识一直是人工智能领域的长期目标之一.前期,课题组成员手工构建了一个高精度的以事件为中心的中文种子常识知识图谱(ECKG),包含了26 606个常识事件三元组,覆盖了因果、时序、条件等多种常见的事件关系.尽管种子ECKG具有一定的价值,但规模较小,在实际应用中发挥的作用有限,且大规模的事件常识知识图谱在现有研究中较为稀缺.为了应对这些挑战,采用GPT系列的大语言模型来扩展种子ECKG中的因果、时序、条件和子事件这4种事件关系.扩展方法包括3个主要的步骤:首先,将种子ECKG中的事件结合4种关系定义设计了特定的事件知识提示(ek-prompt),并使用GPT-4-Turbo模型生成相应的事件三元组.其次,将种子ECKG的三元组与通过ek-prompt获取的正确三元组组合,以构建特定的数据集,并将GPT-3.5-Turbo模型在数据集上进行微调,以生成更多具体的事件三元组和验证新三元组准确性.最后,通过分析种子ECKG事件的相似性,并引入事件共享机制,将相同关系下的相似事件关联的事件互相共享,以保持相似事件的三元组一致性.经过实验评估,新获取的三元组具有高质量,尤其是时序关系的三元组准确率最高,达到了98.2%.所提扩展方法最终为种子ECKG增补了2 433 012个常识事件三元组,显著扩大了ECKG的规模,可以为人工智能领域的许多应用提供了更为丰富的常识知识资源.

关键词：事件常识知识图谱大语言模型微调技术事件三元组事件共享机制

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开源C/C++静态软件缺陷检测工具实证研究

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软件学报 2022年第6期33卷 2061-2081页

作者：李广威袁挺李炼计算机体系结构国家重点实验室(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

软件静态缺陷检测是软件安全领域中的一个研究热点.随着使用C/C++语言编写的软件规模和复杂度的逐渐提高,软件迭代速度的逐渐加快,由于静态软件缺陷检测不需要运行目标代码即可发现其中潜藏的缺陷,因而在工业界和学术界受到了更为广泛... 详细信息

软件静态缺陷检测是软件安全领域中的一个研究热点.随着使用C/C++语言编写的软件规模和复杂度的逐渐提高,软件迭代速度的逐渐加快,由于静态软件缺陷检测不需要运行目标代码即可发现其中潜藏的缺陷,因而在工业界和学术界受到了更为广泛的关注.近年来涌现出大量使用软件静态分析技术的检测工具,并在不同领域的软件项目中发挥了不可忽视的作用,但是开发者仍然对静态缺陷检测工具缺乏信心.高误报率是C/C++静态缺陷检测工具难以普及的首要原因.因此,选择现有的较为完善的开源C/C++静态缺陷检测工具,在Juliet基准测试集和37个良好维护的开源软件项目上对特定类型缺陷的检测效果进行了深入研究,结合检测工具的具体实现,归纳了导致静态缺陷检测工具产生误报的关键原因.同时,通过研究静态缺陷检测工具的版本迁移轨迹,总结出了当下静态分析工具的发展方向和未来趋势,有助于未来静态分析技术的优化和发展,从而实现静态缺陷检测工具的普及应用.

关键词：软件缺陷检测静态分析软件质量保证源码安全

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面向对象程序的上下文敏感指针分析研究

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软件学报 2022年第1期33卷 78-101页

作者：李昊峰孟海宁郑恒杰曹立庆李炼计算机体系结构国家重点实验室(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

指针分析是编译优化、程序静态分析中的基础,很多应用都需要基于指针分析,低精度的指针分析会给这些应用带来高误报率和漏报率,通过添加上下文敏感信息是提高指针分析的精度的一个重要手段.自从面向对象的概念被提出来之后,该概念得到... 详细信息

指针分析是编译优化、程序静态分析中的基础,很多应用都需要基于指针分析,低精度的指针分析会给这些应用带来高误报率和漏报率,通过添加上下文敏感信息是提高指针分析的精度的一个重要手段.自从面向对象的概念被提出来之后,该概念得到了广泛的应用,Java、C++、.NET、C#等主流语言都支持面向对象的特性,面向对象程序的指针分析越来越受关注.做了一个系统文献综述(SLR),通过对索引到的相关文献进行分析和归类,总结了面向对象程序的上下文敏感指针分析研究的5个主要问题,并对这5个问题中用到的方法进行了分析讨论.

关键词：指针分析上下文敏感面向对象语言系统文献综述

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知识图谱可解释推理研究综述

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软件学报 2022年第12期33卷 4644-4667页

作者：侯中妮靳小龙陈剑赟官赛萍王元卓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 中国科学院大学计算机科学与技术学院北京100049 北京市信息技术研究所北京100094

面向知识图谱的知识推理旨在通过已有的知识图谱事实,去推断新的事实,进而实现知识库的补全.近年来,尽管基于分布式表示学习的方法在推理任务上取得了巨大的成功,但是他们的黑盒属性使得模型无法为预测出的事实做出解释.所以,如何设计... 详细信息

面向知识图谱的知识推理旨在通过已有的知识图谱事实,去推断新的事实,进而实现知识库的补全.近年来,尽管基于分布式表示学习的方法在推理任务上取得了巨大的成功,但是他们的黑盒属性使得模型无法为预测出的事实做出解释.所以,如何设计用户可理解、可信赖的推理模型成为了人们关注的问题.从可解释性的基本概念出发,系统梳理了面向知识图谱的可解释知识推理的相关工作,具体介绍了事前可解释推理模型和事后可解释推理模型的研究进展;根据可解释范围的大小,将事前可解释推理模型进一步细分为全局可解释的推理和局部可解释的推理;在事后解释模型中,回顾了推理模型的代表方法,并详细介绍提供事后解释的两类解释方法.此外,还总结了可解释知识推理在医疗、金融领域的应用.随后,对可解释知识推理的现状进行概述,最后展望了可解释知识推理的未来发展方向,以期进一步推动可解释推理的发展和应用.

关键词：可解释性知识推理知识图谱事后可解释事前可解释

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基于反事实推理的事实验证去偏方法

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中文信息学报 2023年第10期37卷 97-105页

作者：陈建贵张儒清郭嘉丰范意兴中国科学院计算技术研究所网络数据科学与技术重点实验室北京100190 中国科学院大学北京100190

事实验证是一项具有挑战性的任务,旨在使用来自可信赖语料库的多个证据句子来验证声明。为了促进研究,一些事实验证数据集被提出,极大地加速了事实验证技术的发展。然而,现有的事实验证数据集通常采用众包的方法构造,无可避免地引入偏... 详细信息

事实验证是一项具有挑战性的任务,旨在使用来自可信赖语料库的多个证据句子来验证声明。为了促进研究,一些事实验证数据集被提出,极大地加速了事实验证技术的发展。然而,现有的事实验证数据集通常采用众包的方法构造,无可避免地引入偏差。已有事实验证去偏工作大致可以分为基于数据增强的方法和基于权重正则化的方法,前者不灵活,后者依赖于训练阶段的不确定输出。与已有工作不同,该文从因果关系出发,提出基于反事实推理的事实验证去偏方法。该文首先设计事实验证中的因果图,建模声明、证据以及它们之间的交互和预测结果的因果关系。接着,根据因果图提出事实验证去偏方法,通过总间接效应去除声明带来的偏差影响。我们使用多任务学习的方式来训练模型。训练时,该文采用多任务学习的方式建模各个因素的影响,同时在有偏和无偏测试集上评估模型的性能。实验结果表明,对比基准方法,该文模型在性能上获得了一致的提升。

关键词：事实验证反事实推理去偏模型

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化学交联质谱技术的研究进展

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生物化学与生物物理进展 2022年第4期49卷 737-758页

作者：陈镇霖曹勇贺思敏中国科学院计算技术研究所中国科学院智能信息处理重点实验室北京100190 中国科学院大学北京100049 北京生命科学研究所北京102206

化学交联质谱技术是解析蛋白质结构和研究蛋白质相互作用的重要工具。近5年以来,该技术在方法和应用上都取得了很大的进步。方法上,一方面可断裂交联剂与新型分离富集方法展现了较好的应用前景,另一方面更加高效的交联肽段搜索引擎和质... 详细信息

化学交联质谱技术是解析蛋白质结构和研究蛋白质相互作用的重要工具。近5年以来,该技术在方法和应用上都取得了很大的进步。方法上,一方面可断裂交联剂与新型分离富集方法展现了较好的应用前景,另一方面更加高效的交联肽段搜索引擎和质量控制方法为交联质谱数据分析提供了有力的工具。应用上,一方面与冷冻电镜技术结合解析了大量蛋白质的结构,另一方面从研究蛋白质复合物的相互作用发展到研究全蛋白质组水平的相互作用网络。化学交联质谱技术在方法和应用上的蓬勃发展,体现了这一技术的重要作用。本文对化学交联质谱技术的各个环节进行了详细的综述,包括交联剂选择、交联反应、酶切、交联肽段富集、液质联用、交联肽段鉴定、质量控制和生物学应用,重点介绍了最近5年的研究进展。最后,讨论了化学交联质谱技术面临的挑战及未来的发展方向。

关键词：交联质谱技术蛋白质结构蛋白质相互作用蛋白质组学质谱技术

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基于BiLSTM-CRF的中文分组单字错误识别方法研究

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中文信息学报 2023年第4期37卷 156-165页

作者：曹阳曹存根资康莉王石中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室北京100190 中国科学院大学北京100049

近十多年来,中文自动校对取得了许多重要进展,但是单字错别字识别精度和召回率低一直是该领域的一个重要问题。该文提出一种基于BiLSTM-CRF的神经网络模型和单字分组策略识别中文错别字的方法。首先,该文提出一种构建分组单字混淆集的方... 详细信息

近十多年来,中文自动校对取得了许多重要进展,但是单字错别字识别精度和召回率低一直是该领域的一个重要问题。该文提出一种基于BiLSTM-CRF的神经网络模型和单字分组策略识别中文错别字的方法。首先,该文提出一种构建分组单字混淆集的方法,并根据采集的分组单字混淆集自动生成错别字识别训练语料,构造了一个含有13组的汉字单字错别字识别训练语料。其次,针对传统的错别字识别方法在单字错别字召回率较低的问题,该文对错别字识别训练语料中错别字采用多标签标记的策略。再次,针对训练样本存在的数据稀疏问题,该文对训练数据集中的人名、地名、时间和机构名称这四类词语进行抽象。最后,该文利用BiLSTM-CRF的模型在错别字识别训练语料上进行训练。实验结果表明,该文提出的单字错别字识别方法在13组单字上的平均识别精确率为87.30%,平均召回率为84.36%。

关键词： BiLSTM-CRF 分组策略分组单字混淆集错别字识别训练语料

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基于事件语义角色的常识知识获取

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中文信息学报 2023年第6期37卷 77-88页

作者：王亚曹存根王石中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室北京100190 中国科学院大学北京100049

常识知识获取是知识获取的瓶颈问题,该文提出了利用事件语义角色进行常识知识获取的方法。首先获取独立于句子(事件)的语义角色相关的常识知识(例如,施事有意志)和语义角色在句子中涉及的常识知识(例如,施事有嘴是施事喝受事的必要条件)... 详细信息

常识知识获取是知识获取的瓶颈问题,该文提出了利用事件语义角色进行常识知识获取的方法。首先获取独立于句子(事件)的语义角色相关的常识知识(例如,施事有意志)和语义角色在句子中涉及的常识知识(例如,施事有嘴是施事喝受事的必要条件),该文将这些常识知识看作常识知识获取模板;接着使用一个神经网络模型对大规模Web文本进行语义角色的自动标注;最后利用标注结果中的文本内容替换常识知识获取模板中的语义角色来进一步获取常识知识。实验结果表明,该方法可以获取大量高精度的常识知识。此外,该文通过组合事件谓词(简称谓词)和标注结果中语义角色对应的文本内容生成一个谓词的下位谓词短语或事件,进而自动获取上下位关系常识。

关键词：语义角色句模框架构建常识知识获取

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