检索结果-内蒙古大学图书馆

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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算网融合下的多层次计算资源系统

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计算机研究与发展 2025年

作者：徐家豪余辰李健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) 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上海市可扩展计算与系统实验室(上海交通大学) 上海交通大学软件学院

算力网络旨在将泛在算力与网络进行深度融合，以期通过网络将计算、存储等多维基础资源在云、边、端之间进行有效调配，让用户可以像使用水电资源一样透明的使用算力资源，按需索取，随取随用.然而对于云边端异构的计算资源、动态的网... 详细信息

算力网络旨在将泛在算力与网络进行深度融合，以期通过网络将计算、存储等多维基础资源在云、边、端之间进行有效调配，让用户可以像使用水电资源一样透明的使用算力资源，按需索取，随取随用.然而对于云边端异构的计算资源、动态的网络负载和多样化的用户需求，如何有效的进行资源的调度和路由成为了算力网络面临的核心挑战之一.为解决上述挑战，设计了一套多层次的计算资源系统（computing resource system，CRS）.不同于现有的资源调配，CRS是一套建立在应用层之上并且兼顾考虑算网感知和算力路由的完整的算力网络技术方案.计算资源系统由算网资源感知策略和算力资源路由协议组成.算网资源感知策略定义了辖区系统内部的域内感知规则和不同辖区之间的域间感知规则，并基于此提出了一种基于贪心的资源路由算法（greedy-based resource routing algorithm，GBRA），为每个任务动态生成感知搜索树.算力资源路由协议通过CRS请求报文、授权通告报文、通告确认报文和CRS响应报文来完成资源的申请与调配工作.通过大量的数据仿真实验证明，与其他算法相比，CRS可以在任务容忍的最大响应时延内，完成对更多任务的资源分配工作.此外，对于辖区系统内部计算节点之间可以实现较优的负载均衡.

关键词：算力网络计算资源系统算网资源感知策略算力资源路由协议辖区系统

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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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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华中科技大学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计算机科学与技术学院

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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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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LMSA:NVM环境下高性能动态图处理数据结构

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计算机学报 2022年第7期45卷 1446-1461页

作者：祝贺华强胜金海廖小飞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

在过去十数年,来自网络与社交网络的图信息量在急剧增长,这种本质上动态变化的图对存储、分析与处理的实时性需求越来越高.新兴的非易失性内存(Non-Volatile Memory,NVM)技术具有高密度、高可扩展性和接近零待机功耗的优点,同时由于字... 详细信息

在过去十数年,来自网络与社交网络的图信息量在急剧增长,这种本质上动态变化的图对存储、分析与处理的实时性需求越来越高.新兴的非易失性内存(Non-Volatile Memory,NVM)技术具有高密度、高可扩展性和接近零待机功耗的优点,同时由于字节寻址等特性被认为是替代DRAM的潜在候选者,它们可以满足动态图信息快速增长的存储与处理要求.然而,由于NVM的硬件限制和数据一致性要求,传统动态图数据结构在NVM环境下效率低下.为了解决NVM环境下动态图数据结构存在的读写不对称和耐久性低等问题,本文设计与实现了层级合并排序数组(Level Merge Sorted Array,LMSA),它是一种支持在对数时间内同时完成读与写操作的动态图数据结构,它使用层级数组存储动态图中边信息来提升查询速度与减少因动态图数据结构性质维护而产生的写次数.为了低开销地保证数据一致性,LMSA利用无日志记录一致性方案进行插入、删除和更新等操作.在配置了英特尔傲腾持久内存DCPMM(Intel Optane DC Persistent Memory Module)机器上的实验结果表明,与最新的动态图数据结构Stinger和GraphTinker相比,LMSA插入操作吞吐量是Stinger的4.3~12.6倍,是GraphTinker的1.4~4.35倍,其删除操作吞吐量是Stinger的5.7~20.1倍,是GraphTinker的1.4~4.58倍.

关键词：动态图非易失性内存数据结构写优化崩溃一致性

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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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区块链网络综述

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软件学报 2024年第2期35卷 773-799页

作者：司冰茹肖江刘存扬戴小海金海大数据技术与系统国家地方联合工程研究中心湖北武汉430074 服务计算技术与系统教育部重点实验室湖北武汉430074 集群与网格计算湖北省重点实验室湖北武汉430074 华中科技大学计算机学院湖北武汉430074

区块链是典型的分布式系统,底层网络的性能和安全性至关重要.区块链网络的本质是P2P网络,然而在安全模型、传输协议和性能指标等方面与传统P2P网络存在明显差异.首先,针对区块链网络的传输流程进行全面、深入地分析,阐明区块链网络所面... 详细信息

区块链是典型的分布式系统,底层网络的性能和安全性至关重要.区块链网络的本质是P2P网络,然而在安全模型、传输协议和性能指标等方面与传统P2P网络存在明显差异.首先,针对区块链网络的传输流程进行全面、深入地分析,阐明区块链网络所面临的瓶颈挑战.其次,针对区块链网络拓扑结构和传输协议的最新研究工作,从节点异构性、编码方案、广播算法和中继网络等方面系统性地分类梳理,并归纳总结跨链网络实现和网络仿真工具.最后,探讨区块链网络的未来研究趋势.

关键词：区块链拓扑结构传输协议跨链网络仿真工具

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FS-Net:面向时序知识图谱推理的频次统计网络

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软件学报 2023年第10期34卷 4518-4532页

作者：刘康正赵峰金海大数据技术与系统国家地方联合工程研究中心湖北武汉430074 服务计算技术与系统教育部重点实验室湖北武汉430074 集群与网格计算湖北省重点实验室湖北武汉430074 华中科技大学计算机科学与技术学院湖北武汉430074

时序知识图谱推理吸引了研究人员的极大关注.现有的时序知识图谱推理技术通过建模历史信息取得了巨大的进步.但是,时变性问题和不可见实体(关系)问题仍然是阻碍时序知识图谱推理模型性能进一步提升的两大挑战;而且由于需要对历史子图序... 详细信息

时序知识图谱推理吸引了研究人员的极大关注.现有的时序知识图谱推理技术通过建模历史信息取得了巨大的进步.但是,时变性问题和不可见实体(关系)问题仍然是阻碍时序知识图谱推理模型性能进一步提升的两大挑战;而且由于需要对历史子图序列的结构信息和时间依赖信息进行建模,传统的基于嵌入的方法往往在训练和预测过程中具有较高的时间消耗,这极大地限制了推理模型在现实场景中的应用.针对以上困境,提出了一个用于时序知识图谱推理的频次统计网络,FS-Net.一方面,FS-Net不断基于最新的短期历史的事实频次统计,动态地为变化的时间戳上的预测生成时变的得分;另一方面,FS-Net基于当前时间戳上的事实频次统计,为预测补充历史不可见实体(关系);特别地,FS-Net不需要进行训练,而且具有极高的时间效率.在两个时序知识图谱基准数据集上的大量实验,表明了FS-Net相较于基准模型的巨大提升.

关键词：时序知识图谱事实频次统计时变性不可见信息

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FJoin:一种基于FPGA的流连接并行加速器

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中国科学：信息科学 2022年第2期52卷 314-333页

作者：林力韬陈汉华金海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集群与网格计算湖北省重点实验室武汉430074

流连接广泛应用于提取多源流数据之间的关键信息,是大数据处理的重要支撑技术.但连接两条大数据流时大规模的连接谓词计算,使其易成为性能瓶颈.为提高处理性能,流连接系统常采用并行和分布式两种方式扩展.然而,采用多核并行的流连接系... 详细信息

流连接广泛应用于提取多源流数据之间的关键信息,是大数据处理的重要支撑技术.但连接两条大数据流时大规模的连接谓词计算,使其易成为性能瓶颈.为提高处理性能,流连接系统常采用并行和分布式两种方式扩展.然而,采用多核并行的流连接系统的扩展性受到CPU核数限制,无法应对大规模数据流.采用分布式扩展的流连接系统由于引入分布式框架运行的开销,导致硬件处理效率严重下降.为实现高效大规模扩展,本文提出一种利用FPGA加速器外设向上扩展的流连接系统FJoin.加速器可进行高并行的流动连接,载入多个流元组后,连接窗口中的数据流经一次即可完成所有连接计算.对于逻辑容易在FPGA实现的连接谓词,通过大量基本连接单元串联构成深度连接流水线,实现大规模并行.通过主机CPU和FPGA设备协同进行连接控制,将连续的流连接计算划分为独立的小批量任务,高效地保证并行化流连接的完整性.在装备FPGA加速卡的平台实现了FJoin,基于大规模真实数据集的测试结果表明,对比部署在40个节点集群上的目前最好的分布式流连接系统,本文提出的流连接加速器FJoin可在单一FPGA加速卡上将连接计算速度提升16倍,达到5倍的系统吞吐,且时延满足实时流处理要求.

关键词：流连接 FPGA 流处理硬件加速并行计算

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