检索结果-内蒙古大学图书馆

大数据 2020年第4期6卷 56-68页

作者：马玮良彭轩熊倩石宣化金海华中科技大学计算机科学与技术学院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服务计算技术与系统教育部重点实验室

近年来,深度学习已经在多个领域取得了巨大的成功。深度神经网络向着更深更广的方向发展,训练和部署深度神经网络模型都将面对巨大的内存压力。加速设备有限的内存空间已经成为限制神经网络模型快速发展的重要因素,如何在深度学习中实... 详细信息

近年来,深度学习已经在多个领域取得了巨大的成功。深度神经网络向着更深更广的方向发展,训练和部署深度神经网络模型都将面对巨大的内存压力。加速设备有限的内存空间已经成为限制神经网络模型快速发展的重要因素,如何在深度学习中实现高效的内存管理成为深度学习发展的关键问题。为此,介绍了深度神经网络的基本特征;分析了深度学习训练过程中的内存瓶颈;对一些代表性的研究工作进行了分类阐述,并对其优缺点进行了分析;对深度学习中内存管理技术的未来发展趋势进行了探索。

关键词：内存管理深度学习内存交换重计算内存共享压缩

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基于图像区域特征及EMD匹配的图像检索研究

基于图像区域特征及EMD匹配的图像检索研究

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第五届全国信息获取与处理学术会议

作者：陶文兵李娟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

提出了一种基于图像区域特征及EMD(Earth Mover's Distance)相似度匹配的图像检索算法，首先采用分水岭+模糊C均值(FMC)算法对图像数据库中的所有图像提取区域特征，进而建立图像区域特征矢量索引文件.检索时首先提取待查图像的区... 详细信息

提出了一种基于图像区域特征及EMD(Earth Mover's Distance)相似度匹配的图像检索算法，首先采用分水岭+模糊C均值(FMC)算法对图像数据库中的所有图像提取区域特征，进而建立图像区域特征矢量索引文件.检索时首先提取待查图像的区域特征矢量，然后采用EMD算法将待查图像的特征矢量与索引文件中的特征矢量进行匹配，并根据相似度的大小进行排序，相似度较大的结果集合即为查询结果.大量的实验结果表明:本文的方法不仅具有较好的查询性能，查询的效率也较好。

关键词：图像区域特征 EMD匹配索引文件相似度匹配图像检索图像数据库模糊C均值

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CRM4G App Engine:基于CRM4G的应用开发托管平台

CRM4G App Engine:基于CRM4G的应用开发托管平台

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中国教育和科研计算机网CERNET第十八届学术年会

作者：唐黎翔徐骁麟吴松石宣化华中科技大学服务计算技术与系统教育部重点实验室暨集群与网格计算湖北省重点实验室湖北武汉430074

虚拟资源管理平台(CRM4G)是部署于高性能网格主节点和校园网格之上,对计算资源进行管理的基础软件平台,主要实现了计算资源、存储资源的虚拟化,使得网格用户以及网格应用能够以服务的形式透明地访问计算和存储资源。CRM4G应用开发平台(C... 详细信息

虚拟资源管理平台(CRM4G)是部署于高性能网格主节点和校园网格之上,对计算资源进行管理的基础软件平台,主要实现了计算资源、存储资源的虚拟化,使得网格用户以及网格应用能够以服务的形式透明地访问计算和存储资源。CRM4G应用开发平台(CRM4G App Engine)通过利用CRM4G所提供的虚拟资源API,数据资源APl,虚拟机批量部署和海量虚拟机监控功能,为用户提供了一个完整高效的应用开发环境。平台主要实现了以下几个功能：在线Web应用开发和测试环境,多用户协作开发,应用代码托管,应用自动化部署,自动扩容,版本管理等。CRM4G App Engine为Web应用开发者提供了方便友好、易操作的开发环境,完整的应用测试环境,以及高效的应用部署运行环境,达到了方便和简化用户的应用开发的目的。

关键词：云计算虚拟资源管理平台系统开发功能测试

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计算机系统结构-对等网络中的搭便车行为分析与抑制机制综述

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中国学术期刊文摘 2008年第14期14卷 9页

搭便车(freeriding)行为在对等网络(Peer-to-Peer network)中日趋严重,它对网络健壮性、可用性和生命周期等造成了负面影响.设计、应用合理的搭便车行为抑制机制是当前对等网络研究的一个重要方向.首先描述搭便车行为的测量方法和发展趋... 详细信息

搭便车(freeriding)行为在对等网络(Peer-to-Peer network)中日趋严重,它对网络健壮性、可用性和生命周期等造成了负面影响.设计、应用合理的搭便车行为抑制机制是当前对等网络研究的一个重要方向.首先描述搭便车行为的测量方法和发展趋势,然后分析搭便车行为的基本原理以及对对等网络性能的影响.依据数学建模和分析工具的差异,将已有搭便车行为抑制机制分为激励机制、博弈论方法、社会网络与经济模型三大类.归纳了三类抑制机制的建模方法,对其优、缺点进行了分析和比较,最后对搭便车行为抑制机制的未来研究方向进行了展望.图3表1参41

关键词：对等网络搭便车激励机制博弈论效用函数

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面向混合内存体系结构的模拟器

面向混合内存体系结构的模拟器

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华东师范大学“数据科学与工程”论坛内存计算数据管理主题报告会

作者：刘东张进宝廖小飞金海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集群与网格计算湖北省重点实验室武汉 430074

本文提出了一种基于全系统模拟器gem5的混合内存系统模拟器的构建方法.构建混合内存系统模拟器时,首先在gemg5中添加一层混合内存控制器结构,然后引入NVMain中的新型非易失性内存模型与gem5原生DRAM内存模型一起挂接到新添加的混合内存... 详细信息

本文提出了一种基于全系统模拟器gem5的混合内存系统模拟器的构建方法.构建混合内存系统模拟器时,首先在gemg5中添加一层混合内存控制器结构,然后引入NVMain中的新型非易失性内存模型与gem5原生DRAM内存模型一起挂接到新添加的混合内存控制器上.实验结果表明,该方法能够实现构建混合内存系统模拟器的目标.

关键词：混合内存体系模拟器数据处理非易失性存储技术

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目标跟踪传感器网络中能量高效的节点调度策略

目标跟踪传感器网络中能量高效的节点调度策略

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第一届中国传感器网络学术会议(CWSN 2007)

作者：石柯程荣蒋文斌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集群与网格计算湖北省重点实验室武汉 430074

在用于目标跟踪的无线传感器网络中,传感器节点的电池能量有限,跟踪质量和网络生命周期是两个冲突的优化目标。在目标的移动过程中,如何在指定时刻唤醒特定的传感器节点子集进行目标探测和跟踪是延长网络生命周期和保证跟踪质量的关键... 详细信息

在用于目标跟踪的无线传感器网络中,传感器节点的电池能量有限,跟踪质量和网络生命周期是两个冲突的优化目标。在目标的移动过程中,如何在指定时刻唤醒特定的传感器节点子集进行目标探测和跟踪是延长网络生命周期和保证跟踪质量的关键。本文提出的调度策略首先预测目标的运动区域,然后选择候选传感器节点集合,保证目标的运动区域至少被k个传感器以至少α的概率所覆盖,最后以最小化能量消耗为目标唤醒合适的传感器节点完成跟踪任务。仿真试验结果证明该调度策略是高效的和节能的。

关键词：传感器网络目标跟踪 α-k-覆盖传感器调度网络生命周期

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面向大数据时代的计算机系统能力培养改革与实践

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计算机教育 2017年第3期 33-36页

作者：陆枫华中科技大学计算机科学与技术学院湖北武汉430074 华中科技大学服务计算技术与系统教育部重点实验室湖北武汉430074 华中科技大学集群与网格计算湖北省重点实验室湖北武汉430074 华中科技大学大数据技术与系统湖北省工程实验室湖北武汉430074

针对大数据时代计算机本科专业人才培养出现的新问题,分析目前国内外计算机系统能力培养的改革现状和趋势,阐述将培养并行计算能力作为基本培养目标之一,从新增和沉淀的角度改革和整合课程内容,以抽象和总结的方法形成层层递进的课程知... 详细信息

针对大数据时代计算机本科专业人才培养出现的新问题,分析目前国内外计算机系统能力培养的改革现状和趋势,阐述将培养并行计算能力作为基本培养目标之一,从新增和沉淀的角度改革和整合课程内容,以抽象和总结的方法形成层层递进的课程知识体系,提出面向大数据时代计算机系统能力培养的课程体系改革方案。

关键词：计算机本科教学改革大数据时代计算机系统能力培养并行计算能力培养

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基于异构硬件的LSTM训练系统

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大数据 2024年第4期10卷 172-188页

作者：黄为新胡伟方曹雪娇石宣化华中科技大学计算机科学与技术学院湖北武汉430074 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服务计算技术与系统教育部重点实验室湖北武汉430074

在大数据时代,以LSTM为代表的深度神经网络模型具有处理海量数据的能力,在语言处理、语音识别、时序数据预测等领域表现优异。随着模型复杂度的提高,训练成本大幅提升。现有的LSTM训练系统使用了算子融合、多流等加速手段,但忽略了训练... 详细信息

在大数据时代,以LSTM为代表的深度神经网络模型具有处理海量数据的能力,在语言处理、语音识别、时序数据预测等领域表现优异。随着模型复杂度的提高,训练成本大幅提升。现有的LSTM训练系统使用了算子融合、多流等加速手段,但忽略了训练算子内部计算的可并行性,导致计算资源的利用率低,整体耗时长。为此,设计了基于细粒度模型划分和多流并行调度方法的LSTM训练系统TurboLSTM,在英伟达GPU和国产昇腾NPU这两种异构硬件上构建的全新底层训练算子实现了任务对计算资源的合理利用。与已有训练系统相比,在GPU上TurboLSTM的单算子训练时间缩短了23%,模型的整体训练时间缩短了17%,在NPU上TurboLSTM的单算子训练时间缩短了15%,且对计算资源的利用率显著提高。这表明提出的加速方案是高效的,具有良好的泛化能力。

关键词： LSTM 训练加速细粒度并行多流调度

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虚拟机全系统回放技术研究

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计算机科学与探索 2010年第1期4卷 89-96页

作者：刘海坤金海崔涛廖小飞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 中兴通讯公司北京100191

研究了虚拟化体系结构下全系统回放的方法,设计实现了基于半虚拟化设备模型的虚拟机回放系统VMRS(virtual machine based replay system)。通过在虚拟机管理器中记录虚拟机内发生的不确定性事件并在回放时模拟不确定性事件的发生,从而... 详细信息

研究了虚拟化体系结构下全系统回放的方法,设计实现了基于半虚拟化设备模型的虚拟机回放系统VMRS(virtual machine based replay system)。通过在虚拟机管理器中记录虚拟机内发生的不确定性事件并在回放时模拟不确定性事件的发生,从而完整重现系统的执行流。实验表明系统具有良好的性能和可扩展性。

关键词：虚拟机系统回放事件模拟不确定性事件

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基于图像处理的多孔电极孔隙率的计算

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电源技术 2016年第3期40卷 572-574,624页

作者：向宇涵付晓薇田菁李曦武汉科技大学计算机科学与技术学院湖北武汉430065 湖北省智能信息处理与实时工业系统重点实验室湖北武汉430065 华中科技大学自动化学院图像信息处理及智能控制教育部重点实验室湖北武汉430074

针对固体氧化物燃料电池(SOFC)的电极孔隙率评估问题,提出了一种基于区域生长的图像分割改进方法来标识出电子显微镜下电极图像中的孔隙。该方法首先利用Otsu阈值法获取原图像的二值图像并标记连通区域,然后在每一个连通区域选取一个灰... 详细信息

针对固体氧化物燃料电池(SOFC)的电极孔隙率评估问题,提出了一种基于区域生长的图像分割改进方法来标识出电子显微镜下电极图像中的孔隙。该方法首先利用Otsu阈值法获取原图像的二值图像并标记连通区域,然后在每一个连通区域选取一个灰度值最小的像素点作为种子点进行区域生长,最后根据区域生长后的结果图像计算SOFC孔隙率。实验结果表明该方法可以有效地计算SOFC电极孔隙率用于分析SOFC的性能。

关键词：图像分割固体氧化物燃料电池(SOFC) 孔隙区域生长

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