检索结果-内蒙古大学图书馆

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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一种可重构异构内存架构和控制器

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电子学报 2024年第9期52卷 3038-3051页

作者：靳晓忠刘海坤赖皓毛伏兵张宇廖小飞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华中科技大学华中科技大学计算机科学与技术学院

融合传统动态随机访问存储器（Dynamic Random Access Memory,DRAM）与新型非易失性内存（NonVolatile Memory,NVM）可构建平行架构或层次架构的异构内存系统.平行架构的异构内存系统往往需要通过页迁移技术把热点数据从NVM迁移到DRAM... 详细信息

融合传统动态随机访问存储器（Dynamic Random Access Memory,DRAM）与新型非易失性内存（NonVolatile Memory,NVM）可构建平行架构或层次架构的异构内存系统.平行架构的异构内存系统往往需要通过页迁移技术把热点数据从NVM迁移到DRAM以提高访存性能，然而在操作系统中实现热页监测和迁移会带来巨大的软件性能开销.硬件实现的层次架构由于增加了访存层次，对于访存局部性差的大数据应用反而增加了访存延迟.为此，本文提出可重构的异构内存架构，可以运行时在平行和层次架构间进行转换以动态适配不同应用的访存特性.设计了基于新型指令集架构RISC-V(Reduced Instruction Set Computing-V)的DRAM/NVM异构内存控制器，利用少量硬件计数器实现了访存踪迹统计和分析，并实现了DRAM和NVM物理页间的动态映射和高效迁移机制.实验表明，DRAM/NVM异构内存控制器可提高43%的应用性能.

关键词：非易失性内存异构内存系统异构内存控制器内存访问监测页迁移

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图计算体系结构和系统软件关键技术综述

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计算机研究与发展 2024年第1期61卷 20-42页

作者：张宇姜新宇余辉赵进齐豪廖小飞金海王彪余婷大数据技术与系统国家地方联合工程研究中心(华中科技大学) 武汉430074 服务计算技术与系统教育部重点实验室(华中科技大学) 武汉430074 集群与网格计算湖北省重点实验室(华中科技大学) 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

图计算作为分析事物之间关联关系的重要工具,近年来已成为各国政府及公司争夺的关键技术.学术界和工业界在图计算体系结构和系统软件关键技术方面取得了一定进展.然而,现实场景图计算大多具有动态变化、应用需求复杂多样等特征.这给图... 详细信息

图计算作为分析事物之间关联关系的重要工具,近年来已成为各国政府及公司争夺的关键技术.学术界和工业界在图计算体系结构和系统软件关键技术方面取得了一定进展.然而,现实场景图计算大多具有动态变化、应用需求复杂多样等特征.这给图计算在基础理论、体系架构和系统软件关键技术方面提出了新的需求,同时也带来了新的挑战.为应对这些挑战,科研人员提出了一系列图计算系统或图计算加速器,通过高性能计算、并行计算等技术来优化图计算过程.综述国内外图计算体系结构和系统软件关键技术的研究发展现状,对国内外研究的最新进展进行归纳、比较和分析,并结合国家发展战略和重大应用需求,选取与我国国计民生密切相关的领域,从典型应用分析总结图计算相关技术的行业进展.最后,就未来的技术挑战和研究方向进行展望.

关键词：图计算体系结构系统软件图遍历图挖掘图神经网络单机系统分布式系统加速器行业应用

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网格安全互操作及其应用研究

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计算机学报 2010年第3期33卷 514-525页

作者：邹德清邹永强羌卫中金海覃安王凯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暨集群与网格计算湖北省重点实验室武汉430074 中国科学院计算技术研究所北京100190

网格计算为地理分布资源的聚合以及大规模计算问题的解决提供了技术途径,国内外大型网格项目都是基于某种网格平台构建,通过这些平台管理着本领域的资源/服务,为了聚合不同网格平台管理的资源/服务,需要实现异构网格平台的互操作.由于... 详细信息

网格计算为地理分布资源的聚合以及大规模计算问题的解决提供了技术途径,国内外大型网格项目都是基于某种网格平台构建,通过这些平台管理着本领域的资源/服务,为了聚合不同网格平台管理的资源/服务,需要实现异构网格平台的互操作.由于不同网格平台的安全机制不同,安全互操作是网格互操作中需要解决的一个关键问题.通过分析,当前网格平台通常具有网格全局用户身份以及虚拟组织层次结构的公共特征,基于网格平台的主体类型研究网格平台互操作映射策略,并提出一种通用的安全互操作流程.CGSP和GOS是国内两大知名的网格中间件,分别管理了大量的教育和科技资源,以CGSP和GOS的安全互操作为例,阐述了安全互操作策略映射机制及安全互操作流程的具体实现,并分析了网格平台间的授权及其一致性、映射策略的灵活性以及互操作流程的安全性.最后,对CGSP和GOS的安全互操作的性能进行了测试分析.

关键词：网格安全互操作映射策略网格证书

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一种基于效用的个性化文章推荐方法

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计算机学报 2017年第12期40卷 2797-2811页

作者：尹祎冯丹施展华中科技大学计算机科学与技术学院武汉430074 华中科技大学武汉光电国家实验室武汉430074 华中科技大学信息存储系统教育部重点实验室武汉430074

近年来,个性化推荐方法逐渐成为推荐系统领域的研究热点,文章推荐就是其中的一个分支.然而目前大部分文章推荐方法还存在以下问题:首先,这些方法大多还是基于协同过滤或者基于内容的推荐,而这些方法无法满足用户因自身偏好带来的需求,... 详细信息

近年来,个性化推荐方法逐渐成为推荐系统领域的研究热点,文章推荐就是其中的一个分支.然而目前大部分文章推荐方法还存在以下问题:首先,这些方法大多还是基于协同过滤或者基于内容的推荐,而这些方法无法满足用户因自身偏好带来的需求,它们倾向于通过获取文章的各种不同属性来代表文章,这样的获取方式存在着对文章本身理解的偏差.其次,还存在一些文章推荐方法使用搜索代替推荐,这种方法仅仅以用户的偏好为基础,并不考虑文章的内在属性和联系,反馈回的数据依赖于用户做大量的判断.这些都为文章推荐方法的研究提出了挑战与机遇.该文主要聚焦的问题是:(1)已有的文章有多大的可能性成为用户的选择.对于推荐方法来说,过去的文章更多的是通过一些文章属性来获取.如研究领域、作者姓名、文章权威性、文章发表时间、引用数量等,这些属性的数据量庞大且没有量化标准,用户不容易通过这些信息来准确获取自己想要的文章;(2)什么样的推荐方法能将用户需要的文章更好的推荐出来.由于用户的偏好是一种理性和感性的共同选择,因此推荐方法不仅需要考虑文章自身的影响力,还要考虑用户需求的程度和方向.该文通过分析用户与文章的关系,提出一种个性化文章推荐方法,该方法基于效用理论,为了得到效用函数,该文将文章属性和用户偏好作为效用函数的元素,首先分析了文章属性和用户偏好之间的关系,其次通过最优化的效用函数得到用户对文章的评价值,最后通过对不同的评价值进行比较,将相关的文章推荐给用户.这样就可以通过效用函数最终获取用户所需的文章.该文的贡献主要包括以下几方面.(1)建立了一种关于论文属性和用户偏好的组合模型,该模型是通过效用函数建立的,目标是使用户的利益达到最大;(2)效用函数中的变量来自于论文属性和用户偏好的取值,将论文属性和用户偏好同时进行量化,比以往单一的通过文章属性建立的方法更灵活,也比单一通过用户的偏好建立的方法更全面.通过实验对比利用该方法推荐的文章相对于其他方法准确率平均提高了7.17%,召回率平均提高了4.55%,说明该方法推荐的文章质量是可以保证的.

关键词：文章推荐效用函数文章属性用户偏好评价值推荐系统

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ElasticDAG:弹性图式区块链

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软件学报 2024年第11期35卷 5279-5305页

作者：岳镜涛肖江张世桀程凤陈汉华金海大数据技术与系统国家地方联合工程研究中心(华中科技大学) 湖北武汉430074 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 集群与网格计算湖北省重点实验室(华中科技大学) 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

图式区块链采用有向无环图(directed acyclic graph,DAG)的并行拓扑结构,相较于基于串行拓扑结构的传统链式区块链,能够显著提升系统性能,已受到业界广泛关注.然而,现有图式区块链的共识协议与存储模型高度耦合,缺乏灵活性,难以适应多... 详细信息

图式区块链采用有向无环图(directed acyclic graph,DAG)的并行拓扑结构,相较于基于串行拓扑结构的传统链式区块链,能够显著提升系统性能,已受到业界广泛关注.然而,现有图式区块链的共识协议与存储模型高度耦合,缺乏灵活性,难以适应多元化应用需求.同时,大部分图式区块链在共识协议层面上缺乏灵活性,局限于概率性共识协议,难以兼顾确认延迟和安全性,尤其对于延迟敏感型应用很不友好.为此,提出弹性图式区块链系统ElasticDAG,其核心思想是将存储模型和共识协议进行解耦,让两者并行、独立地运行,从而灵活适配多元化应用.针对提升系统吞吐量和活性的需求,为存储模型设计自适应区块确认策略和基于划分的确认区块排序算法;针对降低交易确认延迟的需求,设计低延迟DAG区块链混合共识协议.实验结果表明,ElasticDAG原型系统在广域网下的吞吐量高达11 Mb/s,并具有10秒级确认性能.与OHIE相比,Elastic DAG在实现同等吞吐量的情况下,可将确认延迟降低17倍;与Haootia相比,Elastic DAG在实现同等共识延迟的情况下,可将安全性从91.04%提升到99.999914%.

关键词：图式区块链混合共识协议 BFT协议存储模型弹性区块链系统

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使用聚集IO传输的方法提高网络存储系统的性能

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计算机研究与发展 2005年第4期42卷 544-550页

作者：曹强谢长生华中科技大学计算机科学与技术学院信息存储系统教育部重点实验室武汉430074

网络存储技术为存储系统提供了更高的扩展性、可用性以及更好的灵活性,并且已经广泛应用到各种领域.但小IO严重影响网络存储系统的性能,现有的一些方法缺少理论模型.通过排队理论建立聚集IO传输的数学模型,然后在典型的IP网络存储(NAS)... 详细信息

网络存储技术为存储系统提供了更高的扩展性、可用性以及更好的灵活性,并且已经广泛应用到各种领域.但小IO严重影响网络存储系统的性能,现有的一些方法缺少理论模型.通过排队理论建立聚集IO传输的数学模型,然后在典型的IP网络存储(NAS)系统中,分别在NAS存储设备和客户两端设计了聚集模块,称之为CFS(chunkfilesystem),实现双向聚集IO.最后对CFS进行了实验,结果和理论分析基本吻合,说明聚集IO传输能够改善网络存储整体性能.

关键词：网络存储聚集I/O 排队模型

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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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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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基于CUDA流技术的深度学习系统优化

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华中科技大学学报（自然科学版） 2020年第7期48卷 107-111页

作者：蒋文斌刘湃陈雨浩张杨松华中科技大学计算机科学与技术学院湖北式汉430074 华中科技大学大数据技术与系统国家工程研究中心湖北式汉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式汉430074

为了在不损失模型准确率的同时优化Caffe深度学习框架的训练速度,提出了一种面向Caffe并基于计算统一设备架构(CUDA)流技术的深度学习系统优化方法,以便充分利用GPU资源,提高计算的并行度.在Caffe网络的各层使用异步CUDA流,使其运行在... 详细信息

为了在不损失模型准确率的同时优化Caffe深度学习框架的训练速度,提出了一种面向Caffe并基于计算统一设备架构(CUDA)流技术的深度学习系统优化方法,以便充分利用GPU资源,提高计算的并行度.在Caffe网络的各层使用异步CUDA流,使其运行在独立线程以并行执行GPU计算任务;同时将批处理块划分成多个数据片,使用调度算法在前向传播和反向传播过程中以流水线形式进行处理.在数据集MNIST和CIFAR-10上的实验结果表明:优化后的系统在训练速度上有明显提升,同时准确率基本无损失.

关键词：深度学习计算统一设备架构(CUDA)流训练速度调度算法准确率

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