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电子学报 2025年第2期53卷 483-492页

作者：罗可李桅蹇雨根高宏宇张克政廖彦哲吴宇飞陈进才卢萍华中科技大学武汉光电国家研究中心湖北武汉430074 华中科技大学计算机科学与技术学院湖北武汉430074 信息存储系统教育部重点实验室湖北武汉430074

随着磁存储记录密度的提高,记录位间距减小,磁化跃迁噪声显著提高,由此极大地影响回读信号质量.为了降低超高密度磁存储系统记录图案磁化跃迁噪声的干扰,本文分析研究了磁化跃迁噪声对回读信号质量的影响,提出了限制连续跃迁的最大跃迁... 详细信息

随着磁存储记录密度的提高,记录位间距减小,磁化跃迁噪声显著提高,由此极大地影响回读信号质量.为了降低超高密度磁存储系统记录图案磁化跃迁噪声的干扰,本文分析研究了磁化跃迁噪声对回读信号质量的影响,提出了限制连续跃迁的最大跃迁游程长度受限(Maximum Transition Run,MTR)约束编码MTR(j=1),与允许连续跃迁的约束编码MTR(j=2)和MTR(j=3)相比,可有效抑制磁化跃迁噪声.通过实验测试了回读信号的检测效果,当信噪比为12 dB时,与MTR(j=2)、MTR(j=3)相比,MTR(j=1)相对误码率分别降低了约30%和60%,证实了限制连续跃迁约束编码MTR(j=1)的数据检测可靠性更高.

关键词：超高密度磁存储磁化跃迁噪声约束编码读写过程均衡检测

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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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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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ErlangShen:基于流水线低访问开销的图式区块链高效事务执行机制

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电子与信息学报 2024年第5期46卷 2111-2121页

作者：肖江吴恩平张世桀伏子豪金海大数据技术与系统国家地方联合工程研究中心武汉430074 服务计算技术与系统教育部重点实验室武汉430074 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

基于有向无环图(DAG)的图式区块链能够显著提升系统性能,已成为近年来业界的研究热点。相较于传统串行化的链式区块链,图式区块链可在单位时间内并发处理大量事务从而提升吞吐量。随着事务量的激增,图式区块链面临事务执行效率低的瓶颈... 详细信息

基于有向无环图(DAG)的图式区块链能够显著提升系统性能,已成为近年来业界的研究热点。相较于传统串行化的链式区块链,图式区块链可在单位时间内并发处理大量事务从而提升吞吐量。随着事务量的激增,图式区块链面临事务执行效率低的瓶颈问题,即海量事务执行对状态数据访问的需求大幅增加,导致高昂的输入/输出(I/O)开销。实现低I/O访问主要包括两方面的全新挑战:一方面,图式区块链若直接采用传统的事务预取机制,将因执行逻辑不一致引入大量的陈旧读;另一方面,针对不同账户的状态访问会在默克尔树的高层节点中造成重复的I/O开销。为此,本文设计基于流水线的图式区块链高效事务执行机制—ErlangShen,包括Epoch粒度的状态预取机制和默克尔高层路径缓存机制来分别减少陈旧读的数量和重复的I/O开销。具体而言,ErlangShen充分分析并利用了事务访问频次的冷热特征,将访问热事务的逻辑执行与冷事务的状态预取并行化,以避免状态预取对事务执行的影响。此外,为了进一步提升事务执行的吞吐量,根据访问冷热状态事务的特性设计了定制化的并发控制方法。实验结果表明,ErlangShen机制能够减少约90%的陈旧读数量,与最新图式区块链事务处理机制Nezha相比,可将性能提升3~4倍。

关键词：区块链图式区块链 I/O优化并发控制状态树

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面向服务器无感知计算的可定制函数调度

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中国科学:信息科学 2025年第3期55卷 481-499页

作者：张信民李星儒樊浩黄卓吴松姚德中金海余辰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

服务器无感知计算凭借其弹性、高效和低成本的优势已成为下一代云计算的重要组成部分.随着服务器无感知应用的复杂度和多样性的增加,现有服务器无感知计算平台通常将不同应用的函数实例混合部署在统一服务器主机中,并使用统一的CPU调度... 详细信息

服务器无感知计算凭借其弹性、高效和低成本的优势已成为下一代云计算的重要组成部分.随着服务器无感知应用的复杂度和多样性的增加,现有服务器无感知计算平台通常将不同应用的函数实例混合部署在统一服务器主机中,并使用统一的CPU调度策略(如Linux完全公平调度)进行调度.由于不同应用对性能、延迟以及调度公平性等的要求都不尽相同,使得单一的全局调度策略,难以满足多样化的调度需求.此外,实验发现,函数实例的执行时间跨度较大,短任务占比高,且冷启动对任务完成时间影响显著.这使得现有调度策略难以兼顾任务的效率与公平性,尤其会增加了短任务的调度延迟.为解决上述问题,我们提出并实现了一种调度隔离机制,允许在同一服务器上为单个或多个应用使用独立的CPU调度策略.此外,我们设计了FaaSchedule,一种新的可定制调度策略,综合考虑函数的执行时间、启动时间和等待时间,并支持根据不同应用需求动态定制调度策略.在OpenWhisk平台上的实验表明, FaaSchedule显著降低了短任务的平均完成时间,并有效支持调度隔离与策略定制.

关键词： CPU调度服务器无感知计算冷启动调度隔离定制化内核

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面向CPU-GPU异构环境下的高性能超图神经网络加速系统

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中国科学:信息科学 2025年第4期55卷 841-859页

作者：余辉张宇李鑫滔陈子康赵英淇赵进齐豪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

图神经网络因其在处理非欧几里得空间数据方面的卓越学习和推理能力而备受关注.然而,现实世界中的图结构通常包含顶点之间复杂的高阶关联关系,这类图通常被定义为超图.为了在超图上有效捕获这些高阶复杂特征和潜在语义信息,众多超图神... 详细信息

图神经网络因其在处理非欧几里得空间数据方面的卓越学习和推理能力而备受关注.然而,现实世界中的图结构通常包含顶点之间复杂的高阶关联关系,这类图通常被定义为超图.为了在超图上有效捕获这些高阶复杂特征和潜在语义信息,众多超图神经网络模型被相继提出.尽管目前已有多个利用GPU加速器的高并行计算能力来加速超图神经网络训练的系统软件,但在加速模型训练过程中,这些系统仍面临大量冗余计算和频繁的数据通信问题,导致GPU利用率较低.此外,这些系统仅支持图规模较小的超图神经网络模型训练.针对上述问题,本文发现超图神经网络训练过程中,由于超图中多条超边之间存在较强的拓扑重叠特性,因此这些超边的计算会重复获取和计算相同图顶点的特征向量.基于这一观察,本文提出了一个面向CPU-GPU异构环境的高性能超图神经网络系统(redundancy-elimination hypergraph neural network,RHGNN).该系统充分利用超边间的重叠特性指导超边和顶点特征计算与更新,有效减少CPU-GPU数据通信量.具体而言,RHGNN提出了一种新颖的以超边为中心的冗余消除执行方法,使系统以最优方式完成顶点特征向量的通信加载,实现一次加载服务多次超边和顶点特征计算.同时,RHGNN通过高效的超度感知层次数据缓存机制,在GPU端优先缓存频繁访问的顶点和超边特征向量以及超边中共享顶点的中间结果值,进一步减少数据通信开销.为验证RHGNN的有效性,本文将其与当前最先进的超图神经网络软件系统DGL,PyG以及HyperGef进行了性能对比.实验结果表明,在支持超图神经网络模型训练方面,RHGNN相较于PyG,DGL和HyperGef的性能分别提升了2.5~3.4倍,2.1~3.1倍和1.4~2.3倍.

关键词：超图神经网络训练加速 CPU-GPU异构冗余消除拓扑相似性

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基于学习索引的图式区块链高效可验证查询机制

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计算机研究与发展 2023年第11期60卷 2455-2468页

作者：常健林立成李彬弘肖江金海华中科技大学计算机科学与技术学院武汉430074 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

区块链技术近年来受到了广泛关注,并应用于各个领域,数据查询是其在应用过程的一个重要技术,如物流链中的数据溯源等.随着区块链系统中交易数据量的持续增长,支持高并发事务处理的图式区块链成为区块链技术的研究热点.图式区块链的高并... 详细信息

区块链技术近年来受到了广泛关注,并应用于各个领域,数据查询是其在应用过程的一个重要技术,如物流链中的数据溯源等.随着区块链系统中交易数据量的持续增长,支持高并发事务处理的图式区块链成为区块链技术的研究热点.图式区块链的高并发区块使得数据查询难以像传统链式结构依次遍历,可以根据图式结构采用广度优先或深度优先遍历策略,但这种查询方式存在效率低、验证难等问题.针对图式区块链数据查询的效率和可验证性问题,提出了一种基于学习索引的高效可验证的图式区块链查询机制Lever.该机制通过引入学习索引技术对图式区块链中时序数据分布特征进行学习以实现对索引过程的优化,旨在提高图式区块链查询的效率和可验证性.学习索引是通过学习数据分布来减少索引存储空间和查询时间的新型索引技术,将学习索引应用于图式区块链的纪元高度与时间戳的映射关系中,通过函数运算的方式定位查询数据,提高查询速度和效率.同时,为了加快纪元内多个区块数据的过滤速度,在每个区块头部添加布隆过滤器,并为每个纪元生成一个聚合布隆过滤器,从而提高纪元内的数据遍历速度.此外,为保证查询结果的正确性和完整性,该机制结合布隆过滤器和排序默克尔树生成可验证对象,通过部分默克尔树分支实现对布隆过滤器假阳性的不存在证明,有效减小验证对象的规模,从而提高图式区块链查询过程的数据传输效率.实验结果表明,Lever能有效提高基于DAG的图式区块链查询效率和可验证性,与Conflux的基本查询机制相比,该机制的查询性能最高提升了10倍,可验证对象大小开销可以降低90%.

关键词：图式区块链可验证查询学习索引聚合布隆过滤器排序默克尔树

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一种可动态配置的分布式内存池缓存一致性机制

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计算机研究与发展 2023年第9期60卷 1960-1972页

作者：段卓辉刘海坤赵金玮刘一航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(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

在分布式内存系统中,缓存是减少远端内存访问开销的一种有效手段.然而,单一的缓存一致性保证机制往往不能高效适配不同类型负载的访存特性.为此,面向分布式异构内存池系统,设计了基于目录和基于广播相结合的混合缓存一致性保证机制.利... 详细信息

在分布式内存系统中,缓存是减少远端内存访问开销的一种有效手段.然而,单一的缓存一致性保证机制往往不能高效适配不同类型负载的访存特性.为此,面向分布式异构内存池系统,设计了基于目录和基于广播相结合的混合缓存一致性保证机制.利用四象限矩阵分析方法,对每个数据对象进行访存模式的判定分析,并为其配置最高效的缓存一致性保证策略,并且可以根据对象访存特征的变化在2种策略之间动态切换.实验结果表明,相比使用单一的缓存一致性保证机制,采用可动态配置的混合缓存一致性保证机制可提升分布式异构内存池系统的读和写,性能平均达32.31%和31.20%.此外,混合的缓存一致性保证机制在客户端数量不断增加时仍然表现出良好的可扩展性.

关键词：分布式异构内存池分布式缓存机制分布式一致性协议基于目录的缓存一致性基于广播的缓存一致性

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面向电商联盟的区块链营销标签交易系统

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计算机研究与发展 2025年第1期62卷 269-280页

作者：代炜琦李铭赵珂轩姜文超周蔚林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(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 分布式系统安全湖北省重点实验室(华中科技大学) 武汉430074 湖北省大数据安全工程技术研究中心(华中科技大学) 武汉430074 华中科技大学网络空间安全学院武汉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 广东工业大学计算机学院广州510006 数安时代科技股份有限公司广东佛山510100

大数据电商时代,数据交易可使彼此孤立的数据资源得到协同共享与价值利用,营销标签作为电商业务中数据交易的主要形式,拥有巨大的潜在价值.然而传统数据交易市场面临3个主要问题:1)中心化平台信息不透明导致信任危机和恶意竞价排名;2)... 详细信息

大数据电商时代,数据交易可使彼此孤立的数据资源得到协同共享与价值利用,营销标签作为电商业务中数据交易的主要形式,拥有巨大的潜在价值.然而传统数据交易市场面临3个主要问题:1)中心化平台信息不透明导致信任危机和恶意竞价排名;2)缺乏合理的激励机制来打破数据孤岛导致数据不流通和共享困难;3)数据安全威胁导致隐私泄露和数据倒卖盗卖等问题.为解决这些问题,设计了一种面向电商联盟的区块链营销标签交易机制DSTS(decentralized data security transaction system),以去中心化为基础设计上层共识激励机制,结合可信执行环境完成系统各项数据交易和计算业务,从而实现了一个安全完备的数据交易生态.通过真实性验证机制确保营销标签有效性,设计共识激励机制使用户积极共享数据,利用智能合约对角色行为按照系统设计规范进行有效约束;随后通过SGX(software guard extensions)远程认证实现密钥传输和数据安全存储,实现了智能合约安全调用来保障用户隐私和数据安全;最后,通过可信计算机制和系统设计思想,实现了数据交易结果的可靠交付.为验证系统的安全性和实用性,采用某电商公司提供的35万条真实数据进行性能测试,测试结果表明系统能够同时保证安全和性能需求,其额外开销主要来自远程认证模块且在可接受范围内.

关键词：区块链数据交易电商联盟可信执行环境共识机制

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基于连续化制备的核壳结构压感纤维阵列式精准轮廓识别垫

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中国科学：技术科学 2024年第4期54卷 665-677页

作者：欧阳静宇欧阳举胡佳雨刘晓娟李攀杨麦萍王佳希侯冲张其冲陶光明华中科技大学武汉光电国家研究中心武汉430074 华中科技大学材料科学与工程学院材料加工与模具技术国家重点实验室武汉430074 华中科技大学计算机科学与技术学院武汉430074 华中科技大学光学与电子信息学院武汉430074 中国科学院多功能材料与轻巧系统重点实验室中国科学院苏州纳米技术与纳米仿生研究所苏州215123

记录和理解外界压力刺激对于人与周围环境交互的研究和智能机器人的开发具有重要意义.现有的压力传感设备多为刚性结构难以自然贴附于物体表面,且低密度传感单元使得物体压力特征信息的获取受到限制,一种可适形、全覆盖、高密度的压力... 详细信息

记录和理解外界压力刺激对于人与周围环境交互的研究和智能机器人的开发具有重要意义.现有的压力传感设备多为刚性结构难以自然贴附于物体表面,且低密度传感单元使得物体压力特征信息的获取受到限制,一种可适形、全覆盖、高密度的压力传感与分析系统亟待研究.本文采用湿法纺丝工艺连续化制备了芯层为混纺导电芯材,包层为碳纳米管掺杂的聚氨酯的核壳结构压感纤维,通过缝纫、刺绣方式在织物表面构筑经纬结构的交叉点压力传感阵列.结合阵列数据采集实时捕获压力图谱帧,基于深度学习卷积神经网络驱动的算法模型,实现了物体轮廓识别垫对环境物体的轮廓精准分类识别.该识别系统准确率高达99.4%,证明了其在提取物体的压力信息和揭示物体的形态特征的应用潜能.

关键词：压感纤维传感织物阵列数据采集深度学习卷积神经网络

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