检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机研究与发展 2023年第1期60卷 43-58页

作者：范志华吴欣欣李文明曹华伟安学军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

数据流架构的执行方式与神经网络算法具有高度匹配性,能充分挖掘数据的并行性.然而,随着神经网络向更低精度的发展,数据流架构的研究并未面向低精度神经网络展开,在传统数据流架构部署低精度(INT8,INT4或者更低)神经网络时,会面临3个问... 详细信息

数据流架构的执行方式与神经网络算法具有高度匹配性,能充分挖掘数据的并行性.然而,随着神经网络向更低精度的发展,数据流架构的研究并未面向低精度神经网络展开,在传统数据流架构部署低精度(INT8,INT4或者更低)神经网络时,会面临3个问题:1)传统数据流架构的计算部件数据通路与低精度数据不匹配,无法体现低精度神经网络的性能和能效优势;2)向量化并行计算的低精度数据在片上存储中要求顺序排列,然而它在片外存储层次中是分散排列的,使得数据的加载和写回操作变得复杂,传统数据流架构的访存部件无法高效支持这种复杂的访存模式;3)传统数据流架构中使用双缓冲机制掩盖数据的传输延迟,但是,当传输低精度数据时,传输带宽的利用率显著降低,导致计算延迟无法掩盖数据传输延迟,双缓冲机制面临失效风险,进而影响数据流架构的性能和能效.为解决这3个问题,设计了面向低精度神经网络的数据流加速器DPU_Q.首先,设计了灵活可重构的计算单元,根据指令的精度标志位动态重构数据通路,一方面能高效灵活地支持多种低精度数据运算,另一方面能进一步提高计算并行性和吞吐量.另外,为解决低精度神经网络复杂的访存模式,设计了Scatter引擎,该引擎将在低层次或者片外存储中地址空间离散分布的低精度数据进行拼接、预处理,以满足高层次或者片上存储对数据排列的格式要求.同时,Scatter引擎能有效解决传输低精度数据时带宽利用率低的问题,解决了双缓冲机制失效的问题.最后,从软件方面提出了基于数据流执行模式的低精度神经网络映射算法,兼顾负载均衡的同时能对权重、激活值数据进行充分复用,减少了访存和数据流图节点间的数据传输开销.实验表明,相比于同精度的GPU(Titan Xp)、数据流架构(Eyeriss)和低精度神经网络加速器(BitFusion),DPU_Q分别获得3.18倍、6.05倍、1.52倍的性能提升和4.49倍、1.6倍、1.13倍的能效提升.

关键词：数据流架构低精度神经网络量化可重构架构直接内存访问

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基于SoC-FPGA的RISC-V处理器软硬件系统级平台

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计算机研究与发展 2023年第6期60卷 1204-1215页

作者：齐乐常轶松陈欲晓张旭陈明宇包云岗张科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

构建软硬件系统级原型平台是处理器设计硅前测试中必不可少的环节.为适应基于开放指令集RISC-V的开源处理器设计需求,简化现有基于FPGA的处理器系统级原型平台构建方法,提出了一套基于SoC-FPGA的处理器敏捷软硬件原型平台,以实现目标软... 详细信息

构建软硬件系统级原型平台是处理器设计硅前测试中必不可少的环节.为适应基于开放指令集RISC-V的开源处理器设计需求,简化现有基于FPGA的处理器系统级原型平台构建方法,提出了一套基于SoC-FPGA的处理器敏捷软硬件原型平台,以实现目标软硬件设计的快速部署与系统级原型高效评测.针对上述目标,发掘紧耦合SoC-FPGA器件的潜力,构建了一套RISC-V软核与ARM硬核(SoC侧)之间的信息交互机制.通过共享内存和虚拟核间中断等方法,可使目标RISC-V处理器灵活使用平台丰富的I/O外设资源,并充分利用硬核ARM处理器算力协同运行复杂软件系统.此外,为提升软硬件系统级平台的敏捷性,构建了灵活可配置的云上自动化开发框架.通过对平台上目标RISC-V软核处理器各方面的分析评估,验证了该平台可有效缩短系统级测试的迭代周期,提升RISC-V处理器软硬件原型评测效率.

关键词：硅前系统级平台软硬件全系统评估 RISC-V指令集处理器 SoC-FPGA

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加强多元化食物生产系统植物工厂的人工智能创新

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中国科学院院刊 2025年第2期40卷 338-349页

作者：龚化勤景海春谭鑫王宪辉张玉成林荣呈杨名宇林双谢华玲杨艳萍叶世堂李鹏匡廷云中国科学院植物研究所饲草种质高效设计与利用全国重点实验室北京100093 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所长春130033 中国科学院动物研究所北京100101 中国科学院计算技术研究所北京100190 湘湖实验室(农业浙江省实验室) 杭州311231 中国科学院文献情报中心北京100190 福建省中科生物股份有限公司厦门361000

我国大食物安全面临日益严峻且复杂的多重挑战,粮食供需紧平衡、消费结构升级与资源约束交织。植物工厂是农业生产的高级形式,是摆脱“靠天吃饭”,应对灾害、战备、面向太空的多元化食物生产系统。然而,高成本极大地限制了植物工厂的应... 详细信息

我国大食物安全面临日益严峻且复杂的多重挑战,粮食供需紧平衡、消费结构升级与资源约束交织。植物工厂是农业生产的高级形式,是摆脱“靠天吃饭”,应对灾害、战备、面向太空的多元化食物生产系统。然而,高成本极大地限制了植物工厂的应用和发展。人工智能的快速兴起将为植物工厂的创新发展与拓展应用带来新的契机。文章陈述了发展智慧植物工厂,建立多元化食物供给生产系统的战略意义,分析了植物工厂高成本的主要瓶颈在于一次性建筑投入大与折旧费用高,适生作物缺乏深度发掘与品种匮乏,生产过程高能耗与劳力成本,以及应用场景与产业模式狭窄等;指出人工智能在多元化食物生产、辅助育种、光源能源优化、精细环境控制、生产决策和任务管理等方面的创新优势,结合科学规划和政策引导,将打造多元化食物生产系统植物工厂的新生态。

关键词：智慧植物工厂适生作物品种 LED照明精准环境控制人工智能大模型

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路径规划算法的高层综合设计研究

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电子与信息学报 2024年第11期46卷 4132-4140页

作者：赖李洋郑锫骏梁海成李华伟汕头大学电子系汕头515063 中国科学院计算技术研究所计算机体系结构国家重点实验室北京100190

随着机器人自动导航技术的快速发展,基于软件实现的路径规划算法在实时性上已无法满足许多应用场景的需求,这就要求对算法进行快速高效的硬件定制,从而获得低延时的性能加速。该文以机器人路径规划中的经典A*算法为对象,通过构建面向硬... 详细信息

随着机器人自动导航技术的快速发展,基于软件实现的路径规划算法在实时性上已无法满足许多应用场景的需求,这就要求对算法进行快速高效的硬件定制,从而获得低延时的性能加速。该文以机器人路径规划中的经典A*算法为对象,通过构建面向硬件设计的C/C++数据结构和函数流程优化,采用高层综合(HLS)实现快速的硬件架构探索和选取较优的设计方案,并完成硬件FPGA综合。实验数据表明,相较于传统寄存器传输级(RTL)开发模式,基于HLS开发模式的路径规划算法在FPGA实现上在开发效率、硬件性能和资源占用率上都有显著提升,验证了高层综合在硬件定制中的可行性和成本优势。

关键词：机器人自动导航路径规划算法高层综合算法硬件加速

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软件供应链SBOM关键技术研究

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软件学报 2025年第6期36卷 2604-2642页

作者：孙泽雨吴敬征凌祥魏怡琳罗天悦武延军中国科学院软件研究所智能软件研究中心国科大杭州高等研究院智能科学与技术学院中国科学院大学基础软件与系统重点实验室(中国科学院软件研究所) 计算机科学国家重点实验室(中国科学院软件研究所)

供应链级别的开源软件及组件复用是当前软件开发的主流模式.该模式避免了重复开发,降低了研发成本,提高了开发效率,但是也不可避免地存在组件的来源未知,成分不清,漏洞不明,许可证违规等问题.为解决上述问题,研究人员提出了软件物料清单... 详细信息

供应链级别的开源软件及组件复用是当前软件开发的主流模式.该模式避免了重复开发,降低了研发成本,提高了开发效率,但是也不可避免地存在组件的来源未知,成分不清,漏洞不明,许可证违规等问题.为解决上述问题,研究人员提出了软件物料清单(software bill of material, SBOM). SBOM详细列出了构成软件的组件及组件之间的关系,揭示了潜在的和已知的威胁,使软件透明化.自提出以来,国内外研究人员针对SBOM的研究主要聚焦在SBOM的现状、应用和工具上,缺少理论化、体系化的研究.综述SBOM的背景、基本概念、生成技术、工具及性能分析、应用、挑战与趋势,并提出融合细粒度安全漏洞感知,许可证冲突检测的SBOM+,以期从概念、技术、工具、应用和发展等方面为SBOM、软件开发、供应链安全等研究人员提供支撑.

关键词：软件供应链开源软件软件成分 SBOM

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图知识蒸馏综述:算法分类与应用分析

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软件学报 2024年第2期35卷 675-710页

作者：刘静郑铜亚郝沁汾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 浙江大学计算机科学与技术学院浙江杭州310027

图数据,如引文网络,社交网络和交通网络,广泛地存在现实生活中.图神经网络凭借强大的表现力受到广泛关注,在各种各样的图分析应用中表现卓越.然而,图神经网络的卓越性能得益于标签数据和复杂的网络模型,而标签数据获取困难且计算资源代... 详细信息

图数据,如引文网络,社交网络和交通网络,广泛地存在现实生活中.图神经网络凭借强大的表现力受到广泛关注,在各种各样的图分析应用中表现卓越.然而,图神经网络的卓越性能得益于标签数据和复杂的网络模型,而标签数据获取困难且计算资源代价高昂.为了解决数据标签的稀疏性和模型计算的高复杂性问题,知识蒸馏被引入到图神经网络中.知识蒸馏是一种利用性能更好的大模型(教师模型)的软标签监督信息来训练构建的小模型(学生模型),以期达到更好的性能和精度.因此,如何面向图数据应用知识蒸馏技术成为重大研究挑战,但目前尚缺乏对于图知识蒸馏研究的综述.旨在对面向图的知识蒸馏进行全面综述,首次系统地梳理现有工作,弥补该领域缺乏综述的空白.具体而言,首先介绍图和知识蒸馏背景知识;然后,全面梳理3类图知识蒸馏方法,面向深度神经网络的图知识蒸馏、面向图神经网络的图知识蒸馏和基于图知识的模型自蒸馏方法,并对每类方法进一步划分为基于输出层、基于中间层和基于构造图知识方法;随后,分析比较各类图知识蒸馏算法的设计思路,结合实验结果总结各类算法的优缺点;此外,还列举图知识蒸馏在计算机视觉、自然语言处理、推荐系统等领域的应用;最后对图知识蒸馏的发展进行总结和展望.还将整理的图知识蒸馏相关文献公开在GitHub平台上,具体参见:https://***/liujing1023/Graph-based-Knowledge-Distillation.

关键词：图数据图神经网络知识蒸馏

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非关系型表格理解前沿进展

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中文信息学报 2024年第5期38卷 1-21页

作者：罗平杨清平曹逸轩曹荣禹何清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 鹏城实验室广东深圳518066

表格理解是指通过计算机对广泛存在于互联网、垂直领域的表格进行自动识别、解析和应用的过程。表格可大致分为关系型表格和非关系型表格。前者类似关系数据库表格,具有结构固定、机器易解析等特点,其研究历史由来已久。后者通常布局多... 详细信息

表格理解是指通过计算机对广泛存在于互联网、垂直领域的表格进行自动识别、解析和应用的过程。表格可大致分为关系型表格和非关系型表格。前者类似关系数据库表格,具有结构固定、机器易解析等特点,其研究历史由来已久。后者通常布局多变,语法灵活,具有更明显的语言特性,这也导致计算机在解析和应用非关系型表格时面临着极大挑战。非关系型表格理解是自然语言和计算机视觉多模态交叉的重要新兴领域之一。随着近年来深度学习技术的普及应用,非关系型表格在表格识别、语义分析、创新应用几个方向得到了长足发展。该文介绍了非关系型表格的结构特点,阐述了其在研究过程中面临的独特挑战,然后从表格识别、语义分析、创新应用三个研究方向简要介绍了近年来此领域的发展,归纳了相关数据集,最后总结了目前非关系型表格理解领域亟需解决的问题,展望了未来研究方向。

关键词：表格智能深度学习多模态自然语言处理

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面向多阶段匹配的答案选择模型

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计算机工程与应用 2023年第3期59卷 158-165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

近年来,信息量成倍增长,获取有效信息的代价越来越高,答案选择技术能够为用户直接提供所需的信息,具有革命性的意义。给定问题和候选答案,答案选择任务要求从候选答案中找出与问题最相关的答案。不失一般性,候选答案根据与问题的匹配程... 详细信息

近年来,信息量成倍增长,获取有效信息的代价越来越高,答案选择技术能够为用户直接提供所需的信息,具有革命性的意义。给定问题和候选答案,答案选择任务要求从候选答案中找出与问题最相关的答案。不失一般性,候选答案根据与问题的匹配程度可以分为三种类型:不相关、相关不合理、相关且合理。然而,已有工作仅考虑问题与答案的相关性,这对于精准问答是远远不够的。为此,提出多阶段匹配模型(MSMM),模拟人的答题过程。具体的,MSMM模型分为两个阶段,第一阶段先将简单易解决的问答对分离出去,第二阶段再综合推理复杂的问答数据。每一阶段都由嵌入层、编码层、对齐层、融合层和池化层组成。此外,为了增强模型的推理能力,还引入语义角色标注信息和单词相似矩阵信息。为了便于评估,基于WikiQA和InsuranceQA数据集构造了两个答案合理性数据集。实验结果表明,对比基准方法,该模型在性能上取得一致的提升。

关键词：答案选择问答系统知识增强

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一种基于综合匹配度的边缘计算系统任务调度方法

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计算机学报 2022年第3期45卷 485-499页

作者：郑守建彭晓晖王一帆任祖杰高丰中国科学院计算技术研究所北京100190 之江实验室杭州311122 中国科学院大学北京100049

边缘计算模式满足数据的实时和低功耗处理需求,是缓解当前网络数据洪流实时处理问题的有效方法之一.但边缘设备资源的异构与多样性给任务的调度与迁移带来极大的困难与挑战.目前,边缘计算任务调度研究主要集中在调度算法的设计与仿真,... 详细信息

边缘计算模式满足数据的实时和低功耗处理需求,是缓解当前网络数据洪流实时处理问题的有效方法之一.但边缘设备资源的异构与多样性给任务的调度与迁移带来极大的困难与挑战.目前,边缘计算任务调度研究主要集中在调度算法的设计与仿真,这些算法和模型通常忽略了边缘设备的异构性和边缘任务的多样性,不能使多样化的边缘任务与异构的资源能力深度匹配.本文针对边缘计算系统资源异构且受限的特性,研究边缘任务与目标设备资源深度匹配的有效方法,提出基于任务资源匹配、负载均衡和任务公平性的综合匹配度评估方法(integrative matching evaluation degree method,IMDE),并设计基于网络流的在线多任务调度算法(IMDE and network flow based online multi-task scheduling algorithm,IMD-FLOW)来验证该方法的有效性.同时,研究边缘计算的仿真系统,将实际环境中用户、任务和设备等若干实体抽象成多个角色和组件,构建符合边缘环境异构特征的EdgeSimPy离散事件仿真平台.在该平台上的实验结果表明,提出的IMD-FLOW调度算法相较于轮询、主资源公平(dominant resource fairness,DRF)、Quincy等其他算法,至少降低6.26%的任务响应延迟与7.53%的网络通信开销,在集群超负荷的情况下,系统失效时间平均延缓1.24倍.

关键词：边缘计算资源异构设备匹配任务调度系统仿真

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图分类研究综述

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软件学报 2022年第1期33卷 171-192页

作者：王兆慧沈华伟曹婍程学旗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 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 中国科学院大学北京100049

图数据广泛存在于现实世界中,可以自然地表示复合对象及其元素之间的复杂关联.对图数据的分类是一个非常重要且极具挑战的问题,在生物/化学信息学等领域有许多关键应用,如分子属性判断,新药发现等.但目前尚缺乏对于图分类研究的完整综述... 详细信息

图数据广泛存在于现实世界中,可以自然地表示复合对象及其元素之间的复杂关联.对图数据的分类是一个非常重要且极具挑战的问题,在生物/化学信息学等领域有许多关键应用,如分子属性判断,新药发现等.但目前尚缺乏对于图分类研究的完整综述.首先给出图分类问题的定义和该领域的挑战;然后梳理分析了两类图分类方法—基于图相似度计算的图分类方法和基于图神经网络的图分类方法;接着给出了图分类方法的评价指标、常用数据集和实验结果对比;最后介绍了图分类常见的实际应用场景,展望了图分类领域的未来研究方向并对全文进行总结.

关键词：图分类图核图卷积图池化图神经网络

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