检索结果-内蒙古大学图书馆

中国科学：信息科学 2019年第8期49卷 988-1004页

作者：廖小飞陈意诚张宇金海刘海坤赵进华中科技大学大数据技术与系统国家地方联合工程研究中心武汉430074 华中科技大学服务计算技术与系统教育部重点实验室武汉430074 华中科技大学集群与网格计算湖北省重点实验室武汉430074 华中科技大学计算机科学与技术学院武汉430074

强连通分量(strongly connected component, SCC)算法可以将一个有向图缩略为有向无环图(directed acyclic graph, DAG),广泛应用于可达性查询等有向图分析应用.尽管现有工作已经提出多种面向静态有向图的强连通分量算法,但是它们需要... 详细信息

强连通分量(strongly connected component, SCC)算法可以将一个有向图缩略为有向无环图(directed acyclic graph, DAG),广泛应用于可达性查询等有向图分析应用.尽管现有工作已经提出多种面向静态有向图的强连通分量算法,但是它们需要高额的运行时开销来反复对整个图进行全量计算,以响应现实世界中普遍存在的动态有向图结构的频繁变化.其实,在通常情况下,动态有向图每次改变量极小(少于5%).其允许我们以增量的方式对动态有向图进行强连通分量计算,以缩短响应时间.因此,为解决此问题,本文提出了一种高效的面向动态有向图的增量强连通分量算法Incremental Strongly Connected Components Algorithm,简称Inc-SCC,通过对不必要的计算进行裁剪以减少算法的数据访问量和计算量,并利用SCC的不相交性进行并行处理以提升SCC计算效率.其次,提出了一种启发式优化方法进一步加快算法收敛速度.实验结果显示,本方法可以用于实时响应有向图持续性动态变化,并且当整个有向图的边变化比例为5%时,本方法相对于现有算法的加速比可达2.8到12倍,当整个有向图的边变化比例为0.5%时,本方法相对于现有算法的加速比可达2.9到12倍.

关键词：强连通分量动态有向图增量计算收敛有向无环图

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动态内存分配器研究综述

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计算机学报 2018年第10期41卷 2359-2378页

作者：刘翔童薇刘景宁冯丹陈劲龙武汉光电国家实验室武汉430074 信息存储系统教育部重点实验室(华中科技大学计算机科学与技术学院) 武汉430074

通用动态内存分配器自出现以来一直是系统软件的基本组件.伴随着近些年来多核处理器的发展和新型非易失存储器的出现,关于动态内存分配器的研究也随之聚焦于不同的优化方向,比如多线程环境下的性能优化和针对新型非易失内存介质特性的优... 详细信息

通用动态内存分配器自出现以来一直是系统软件的基本组件.伴随着近些年来多核处理器的发展和新型非易失存储器的出现,关于动态内存分配器的研究也随之聚焦于不同的优化方向,比如多线程环境下的性能优化和针对新型非易失内存介质特性的优化.该文在归纳整理近三十年动态内存分配器的发展和研究状况的同时,对推动内存分配器发展的历史原因进行了分析.此外,作者整理了现有动态内存分配器测试可采用的工作负载和标准测试集,并提出了一套全面、多维度评价内存分配器的指标体系.最后,作者指出了现有工作的优势和面临的缺陷,并探讨了未来内存分配器相关的研究方向,为该领域在今后的发展提供了一定的参考.

关键词：动态内存管理内存分配器多线程非易失存储器存储技术

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一种新的基于图谱理论的图像阈值分割方法

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计算机学报 2007年第1期30卷 110-119页

作者：陶文兵金海华中科技大学计算机学院集群与网格计算湖北省重点实验室武汉430074 华中科技大学计算机学院服务计算技术与系统教育部重点实验室武汉430074

提出了一种新的图像阈值分割方法,该方法采用图谱划分测度作为区分目标和背景的阈值分割准则.采用基于灰度级的权值矩阵来代替通常所用的基于图像像素的权值矩阵来描述图像各像素的关系,因而算法所需的存储空间及实现的复杂性与其他基... 详细信息

提出了一种新的图像阈值分割方法,该方法采用图谱划分测度作为区分目标和背景的阈值分割准则.采用基于灰度级的权值矩阵来代替通常所用的基于图像像素的权值矩阵来描述图像各像素的关系,因而算法所需的存储空间及实现的复杂性与其他基于图论的图像分割方法相比大大减少,从而有利于应用在各种实时视觉系统(如自动目标识别,ATR).大量的实验结果表明:与现有的阈值分割方法相比,文中提出的方法具有更为优越的分割性能.

关键词：图像阈值分割图谱划分实时性目标识别

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面向忆阻器存内计算架构的高能效编解码机制

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中国科学：信息科学 2024年第8期54卷 1827-1842页

作者：黄禹郑龙刘海峰邱启航辛杰廖小飞金海华中科技大学大数据技术与系统国家地方联合工程研究中心武汉430074 华中科技大学服务计算技术与系统教育部重点实验室武汉430074 华中科技大学集群与网格计算湖北省重点实验室武汉430074 华中科技大学计算机科学与技术学院武汉430074 之江实验室杭州311121

近年来,以忆阻器为代表的存内计算架构被广泛研究,用于加速各种应用,并有望突破冯·诺伊曼(von Neumann)架构面临的内存墙瓶颈.本文观察到忆阻器计算操作的能源消耗存在不对称性,即在低电阻状态下对忆阻器单元的操作能耗可能比在高... 详细信息

近年来,以忆阻器为代表的存内计算架构被广泛研究,用于加速各种应用,并有望突破冯·诺伊曼(von Neumann)架构面临的内存墙瓶颈.本文观察到忆阻器计算操作的能源消耗存在不对称性,即在低电阻状态下对忆阻器单元的操作能耗可能比在高电阻状态下高出数个数量级.这为通过减少低电阻状态单元的数量来节省计算能源提供了机会.为此,本文提出了一套通用且高效的忆阻器编解码机制,可以无缝集成到现有加速器中,并且不会影响其计算结果.在编码部分,设计了一个基于减法的编码器,实现了低电阻状态到高电阻状态的编码转换,并将编码问题表述为图遍历问题以实现最优的编码结果在解码部分,配备了一个轻量级的硬件解码器,用于还原编码的计算结果,并且避免引入额外的计算时间开销。实验结果显示,本方案在机器学习和图计算等多个领域取得不俗效果,分别实现了高达31.3%和56.0%的能源节约.

关键词：存内计算忆阻器加速器高能效机器学习图计算

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一种冗余感知的高能效图计算加速器

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中国科学：信息科学 2024年第6期54卷 1369-1385页

作者：姚鹏程廖小飞金海周宇航徐鹏张伟曾圳潘晨高朱冰华中科技大学大数据技术与系统国家地方联合工程研究中心武汉430074 华中科技大学服务计算技术与系统教育部重点实验室武汉430074 华中科技大学集群与网格计算湖北省重点实验室武汉430074 华中科技大学计算机科学与技术学院武汉430074 之江实验室杭州311121

图作为一种灵活表达对象之间关系的数据结构,广泛地应用于各类重要的现实场景.近年来,随着性能提升速度放缓,通用处理器逐渐无法满足图计算应用的需求,并成为限制图计算发展的主要瓶颈.因此,面向图计算的领域专用加速器成为近年来的研... 详细信息

图作为一种灵活表达对象之间关系的数据结构,广泛地应用于各类重要的现实场景.近年来,随着性能提升速度放缓,通用处理器逐渐无法满足图计算应用的需求,并成为限制图计算发展的主要瓶颈.因此,面向图计算的领域专用加速器成为近年来的研究热点.通过定制化的硬件设计,图计算加速器可以在图计算应用中取得通用处理器数十倍的性能.然而,现有的图计算加速器在运行宽度优先算法时会频繁地重复访问幂律顶点的相关数据,进而导致了严重的冗余访存问题.在特定场景下,现有的图计算加速器的性能甚至低于通用CPU.为了解决该问题,本文提出一种冗余感知的高能效图计算加速器JiFeng.当幂律顶点完成迭代计算时,JiFeng通过跳过剩余的相邻边大幅减少其被重复访问的次数.JiFeng实现了一系列软硬件协同设计,在保证负载均衡的同时提升硬件的执行效率.为了验证JiFeng的有效性,本文采用FPGA原型系统对相关设计进行性能评估.JiFeng在典型的生成图和现实图上实现最高每秒遍历4612亿条边的性能和每秒每瓦特遍历125亿条边的能效比,并在2023年11月的图计算超算排行榜GreenGraph500的小数据集榜单上取得第2名的成绩.

关键词：图计算加速器宽度优先搜索冗余访存 FPGA

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基于图神经网络的切片级漏洞检测及解释方法

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软件学报 2023年第6期34卷 2543-2561页

作者：胡雨涛王溯远吴月明邹德清李文科金海大数据技术与系统国家地方联合工程研究中心(服务计算技术与系统教育部重点实验室华中科技大学) 湖北武汉430074 分布式系统安全湖北省重点实验室湖北武汉430074 华中科技大学网络空间安全学院湖北武汉430074 华中科技大学计算机科学与技术学院湖北武汉430074

随着软件的复杂程度越来越高,对漏洞检测的研究需求也日益增大.软件漏洞的迅速发现和修补,可以将漏洞带来的损失降到最低.基于深度学习的漏洞检测方法作为目前新兴的检测手段,可以从漏洞代码中自动学习其隐含的漏洞模式,节省了大量人力... 详细信息

随着软件的复杂程度越来越高,对漏洞检测的研究需求也日益增大.软件漏洞的迅速发现和修补,可以将漏洞带来的损失降到最低.基于深度学习的漏洞检测方法作为目前新兴的检测手段,可以从漏洞代码中自动学习其隐含的漏洞模式,节省了大量人力投入.但基于深度学习的漏洞检测方法尚未完善,其中,函数级别的检测方法存在检测粒度较粗且检测准确率较低的问题,切片级别的检测方法虽然能够有效减少样本噪声,但仍存在以下两方面的问题:一方面,现有方法大多采用人工漏洞数据集进行实验,因此其在真实环境中的漏洞检测能力仍然存疑;另一方面,相关工作仅致力于检测出切片样本是否存在漏洞,而缺乏对检测结果可解释性的考虑.针对上述问题,提出基于图神经网络的切片级漏洞检测及解释方法.该方法首先对C/C++源代码进行规范化并提取切片,以减少样本冗余信息干扰;之后,采用图神经网络模型进行切片嵌入得到其向量表征,以保留源代码的结构信息和漏洞特征;然后,将切片的向量表征输入漏洞检测模型进行训练和预测;最后,将训练完成的漏洞检测模型和待解释的漏洞切片输入漏洞解释器,得到具体的漏洞代码行.实验结果显示:在漏洞检测方面,该方法对于真实漏洞数据的检测F1分数达到75.1%,相较于对比方法提升了41.2%-110.4%;在漏洞解释方面,该方法在限定前10%的关键节点时,准确率可达73.6%,相较于两种对比解释器分别提升了8.9%和24.9%,且时间开销分别缩短了42.5%和15.4%.最后,该方法正确检测并解释了4个开源软件中59个真实漏洞,证明了其在现实世界漏洞发掘方面的实用性.

关键词：漏洞检测深度学习图神经网络人工智能可解释性

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图卷积网络的抗混淆安卓恶意软件检测

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软件学报 2023年第6期34卷 2526-2542页

作者：吴月明齐蒙邹德清金海大数据技术与系统国家地方联合工程研究中心(服务计算技术与系统教育部重点实验室华中科技大学) 湖北武汉430074 分布式系统安全湖北省重点实验室湖北武汉430074 华中科技大学网络空间安全学院湖北武汉430074 华中科技大学计算机科学与技术学院湖北武汉430074

自安卓系统发布以来,由于其开源、硬件丰富和应用市场多样等优势,该系统已成为全球使用最广泛的手机操作系统.同时,安卓设备和安卓应用的爆炸式增长也使其成为96%移动恶意软件的攻击目标.在现有的安卓恶意软件检测方法中,忽视程序语义... 详细信息

自安卓系统发布以来,由于其开源、硬件丰富和应用市场多样等优势,该系统已成为全球使用最广泛的手机操作系统.同时,安卓设备和安卓应用的爆炸式增长也使其成为96%移动恶意软件的攻击目标.在现有的安卓恶意软件检测方法中,忽视程序语义而直接提取简单程序特征的方法,其检测速度快但精确度不够理想,将程序语义转换为图模型并采用图分析的方法,其精确度虽高但开销大且扩展性低.为了解决上述挑战,将应用的程序语义提取为函数调用图,在保留语义信息的同时,采用抽象API技术将调用图转换为抽象图,以减少运行开销并增强鲁棒性.基于得到的抽象图,以TripletLoss损失训练构建基于图卷积网络的抗混淆安卓恶意软件分类器SriDroid.对20246个安卓应用进行实验分析后发现:SriDroid可以达到99.17%的恶意软件检测精确度,并具有良好的鲁棒性.

关键词：安卓恶意软件抗混淆函数调用图抽象API 图卷积网络

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云计算数据中心的新能源应用:研究现状与趋势

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计算机学报 2013年第3期36卷 582-598页

作者：邓维刘方明金海李丹华中科技大学计算机科学与技术学院服务计算技术与系统教育部重点实验室集群与网格计算湖北省重点实验室武汉430074 清华大学计算机科学与技术系北京100084

随着大规模云计算数据中心在全球范围内的广泛部署,其高能耗、高费用、高污染等问题日益突出.为了节能减排,越来越多的云服务商尝试利用绿色新能源,像太阳能或风能,为其数据中心供电.然而,不同于稳定供电的传统电网,新能源往往具有不稳... 详细信息

随着大规模云计算数据中心在全球范围内的广泛部署,其高能耗、高费用、高污染等问题日益突出.为了节能减排,越来越多的云服务商尝试利用绿色新能源,像太阳能或风能,为其数据中心供电.然而,不同于稳定供电的传统电网,新能源往往具有不稳定性、间歇性和随时变化等特点,这使得新能源在数据中心中的高效可靠应用面临诸多新挑战.本文剖析了新能源应用的机遇与挑战,回答了为什么、何时、何地及如何在云计算数据中心利用新能源.从绿色数据中心现状与新评价标准、新能源产电模型与预测机制、绿色数据中心能源配额规划、数据中心内负载调度机制、跨区域云数据中心间负载均衡机制五个关键方面,对新能源在云计算数据中心应用的最新研究成果进行分类、对比与总结,并展望了未来研究趋势.

关键词：新能源云计算绿色数据中心预测模型作业调度负载均衡绿色计算

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基于AVX2指令集的深度学习混合运算策略

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清华大学学报（自然科学版） 2020年第5期60卷 408-414页

作者：蒋文斌王宏斌刘湃陈雨浩华中科技大学计算机科学与技术学院大数据技术与系统国家工程研究中心服务计算技术与系统教育部重点实验室武汉430074

由于图形处理器(GPU)内存容量有限,其所能承载的深度学习网络模型规模受到很大限制。该文提出了一种深度学习混合运算策略,借助于Intel新的单指令多数据AVX2指令集,充分挖掘CPU对GPU的辅助支撑潜力。为节省GPU内存,将中间数据规模较大... 详细信息

由于图形处理器(GPU)内存容量有限,其所能承载的深度学习网络模型规模受到很大限制。该文提出了一种深度学习混合运算策略,借助于Intel新的单指令多数据AVX2指令集,充分挖掘CPU对GPU的辅助支撑潜力。为节省GPU内存,将中间数据规模较大的网络层放在CPU端计算,并通过AVX2指令集提高CPU端的计算效率。核心技术点包括网络模型的切分与协调、基于AVX2指令的应用代码矢量化等。上述策略最终在Caffe上实现。在包括CIFAR-10、 ImageNet在内的典型数据集上的实验结果表明:采用混合运算策略后,Caffe能够正常运行更大型神经网络模型,并保持较高的执行效率。

关键词：混合运算深度学习 AVX2指令集图形处理器(GPU)内存 Caffe

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脉冲神经膜系统求解任意两个自然数的乘积

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计算机学报 2009年第12期32卷 2362-2372页

作者：张兴义曾湘祥潘林强罗斌安徽大学计算机科学与技术学院计算智能与信号处理教育部重点实验室合肥230039 华中科技大学控制科学与工程系图像处理与智能控制教育部重点实验室武汉430074

考虑在一种新的生物计算装置(即脉冲神经膜系统)上处理任意两个自然数的乘积问题.首先给出了具有单个输入神经元的脉冲神经膜系统,它可以求解n-addition问题(即n个自然数的求和);其次,构造了一族脉冲神经膜系统,使该族中的每个系统可以... 详细信息

考虑在一种新的生物计算装置(即脉冲神经膜系统)上处理任意两个自然数的乘积问题.首先给出了具有单个输入神经元的脉冲神经膜系统,它可以求解n-addition问题(即n个自然数的求和);其次,构造了一族脉冲神经膜系统,使该族中的每个系统可以求解给定二进制位长度的任意两个自然数的乘积.文中解决了Miguel A Gutirrez-Naranjo和Alberto Leporati提出的一个公开问题.

关键词：膜计算脉冲神经膜系统乘法

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