检索结果-内蒙古大学图书馆

能耗问题一直制约着无线传感器网络的发展。数据收集工作的能量消耗在整个无线传感器网络运行中占有较大比例,其中又存在能耗不均衡的问题。解决此问题可有效延长系统生命周期,降低系统成本,提高系统性能。本文首先介绍了无线中继节点两种工作方式,与其能量消耗不均衡问题,接着讨论与比较了几种解决此问题的方法,然后提出了两种基于单跳多跳混合模式的解决策略,最后对此两种策略进行仿真,佐证其效率的有效提高。

关键词：异构的无线传感器网络单跳多跳能量均衡

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一种多学科虚拟实验教学平台仿真计算与调度机制

一种多学科虚拟实验教学平台仿真计算与调度机制

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作者：刘超金海蒋文斌李浩张磊王曙光马潇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

提出了一种新的多学科的虚拟实验平台系统架构。基于多学科统一建模,设计了一种面向多学科的统一仿真计算流程,并实现了一类高效的多学科虚拟实验教学平台的仿真调度机制。通过具体的虚拟实验应用示例,说明了本文方法的有效性。实验表明... 详细信息

提出了一种新的多学科的虚拟实验平台系统架构。基于多学科统一建模,设计了一种面向多学科的统一仿真计算流程,并实现了一类高效的多学科虚拟实验教学平台的仿真调度机制。通过具体的虚拟实验应用示例,说明了本文方法的有效性。实验表明,该调度机制能较好地满足虚拟实验多用户对系统实时性和交互性的需求。

关键词：虚拟实验仿真建模仿真调度

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大规模RDF数据库系统TripleBit

大规模RDF数据库系统TripleBit

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第29届中国数据库学术会议（NDBC2012）

作者：刘谱王晶袁平鹏吴步文服务计算技术与系统教育部重点实验室(华中科技大学) 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

由于RDF(Resource Description Framework)具有表达灵活、简洁等优点,已被接受为表达元数据及万维网上数据互联的规范.近年来,其数据量以飞快的速度增长,相应地,要求存储RDF数据的系统应具有高扩展性.大规模RDF数据库系统TripleBit旨在... 详细信息

由于RDF(Resource Description Framework)具有表达灵活、简洁等优点,已被接受为表达元数据及万维网上数据互联的规范.近年来,其数据量以飞快的速度增长,相应地,要求存储RDF数据的系统应具有高扩展性.大规模RDF数据库系统TripleBit旨在为大规模RDF数据提供一个高效的存储和查询方案.为尽可能降低存储空间消耗,采用了增量压缩和变长整数编码方法.并采用了数据分块的存储方法,既使得存储管理方便又使得存储结构紧凑,加速了数据读取.系统提供了基于启发式规则的动态查询计划生成方法.所产生的查询计划在执行过程中根据中间结果会相应作调整,以保持最优的执行顺序.对于多变量的查询,使用二步执行策略以减少查询过程中产生的中间结果.与当前著名系统RDF 3X相比,TripleBit具有较好的性能.

关键词：资源描述框架语义数据存储查询处理

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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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基于MapReduce的数据密集型应用性能优化研究

基于MapReduce的数据密集型应用性能优化研究

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2010年全国理论计算机科学学术年会

作者：刘超金海蒋文斌李浩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

MapReduce是一种大规模数据处理的分布式编程模型，基于MapReduce实现的数据密集型应用，能够自动完成任务的分发和并行处理。本文验证了该模型的可扩展性，并针对现有部署方法存在的效率问题，提出针对数据密集型应用的资源需求特性，... 详细信息

MapReduce是一种大规模数据处理的分布式编程模型，基于MapReduce实现的数据密集型应用，能够自动完成任务的分发和并行处理。本文验证了该模型的可扩展性，并针对现有部署方法存在的效率问题，提出针对数据密集型应用的资源需求特性，采用基于参数优化的方法，以缩短MapReduce任务的执行时间。实验表明，调整参数后的优化方案具有更好的执行效率。

关键词： MapReduee编程框架数据处理数据密集型应用参数优化

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一种面向HPC Cloud系统的在线作业调度算法

一种面向HPC Cloud系统的在线作业调度算法

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第三届中国国家网格学术年会

作者：王飞吴松石宣化赵娜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

针对HPC Cloud中的作业之间对网络I/O资源的竞争问题,提出了一种基于动态规划算法、二分搜索算法和网络最大流算法的在线作业调度算法——DBMF算法。DBMF算法专注于物理节点上网络I/O的负载均衡,通过物理节点之间的网络I/O负载均衡来减... 详细信息

针对HPC Cloud中的作业之间对网络I/O资源的竞争问题,提出了一种基于动态规划算法、二分搜索算法和网络最大流算法的在线作业调度算法——DBMF算法。DBMF算法专注于物理节点上网络I/O的负载均衡,通过物理节点之间的网络I/O负载均衡来减少对网络I/O资源的竞争。通过与FCFS和RSF算法进行对比,DBMF调度算法有效提高了HPC C1oud的系统负载,减少了作业之间对网络I/O资源的竞争。

关键词：在线作业调度算法高性能计算云计算最大流算法动态规划

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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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