高等教育领域数字化综合服务平台
云上高博会服务平台 高校科技成果转化对接服务平台 大学生创新创业服务平台 登录 | 注册
|
搜索
搜 索
  • 综合
  • 项目
  • 产品
日期筛选: 一周内 一月内 一年内 不限
一种云平台上高性能并行应用的调度方法及系统
本发明公开了一种云平台上高性能并行应用的调度方法及系统; 其方法为:设置虚拟机类型;采集网络数据包信息和自旋锁信息,并 发送给宿主机;宿主机根据 Hypercall 调用号获取信息处理函数,获取 自旋锁计数和网络数据包计数,并根据自旋锁计数单节点虚拟机同步 需求,根据网络数据包计数判断跨节点虚拟机同步请求;根据虚拟机 类型、网络数据包计数、自旋锁计数以及同步请求信号,确定 vCPU 队列中下一次被调入运行的 vCPU
华中科技大学 2021-04-14
一种数据去重过程中的并行分块方法与系统
本发明公开了一种数据去重过程中的并行分块方法,其特征在 于,包括:(1)将数据流中的文件分成多个定长的数据段,所述数据段 的长度大于数据分块的最大块长;(2)利用计算机多核处理器并行对每 个数据段进行分块,每个数据段都通过分块获得多个数据块;(3)将最 后一个数据段除外的每个数据段的最后一个数据块与后一个数据段的 第一个数据块进行边界衔接处理。本发明提出的并行分块方法,采用 一种新颖的边界衔接方法解决了传统分块方法的
华中科技大学 2021-04-14
一种基于分布式并行处理模式的社交网络好友过滤方法
本发明公开了一种基于分布式并行处理模式的社交网络好友过 滤方法,包括:(1)从社交网站采集数据,并按照数据采集的先后顺 序存储该数据,(2)基于分布式并行处理框架结构对采集的数据中的 社交行为信息进行过滤,以产生用户关注和关注用户的好友信息,(3) 基于分布式并行处理框架结构对采集的数据中的好友信息、兴趣信息 和个人信息进行过滤,并根据用户与好友的相似度按照从小到大的顺 序对好友进行排列,用化简函数合并步骤(2)和(
华中科技大学 2021-04-14
高密度高性能并行计算平台
高密度高性能并行计算平台是将CPU刀片、DSP卡、GPU卡通过高速总线进行互联;采用异构并行计算框架,实现多机、多卡、多核的资源分配和负载均衡;提供适合大规模并行计算的算法平台。用户在该平台上采用传统的串行思路编程即可实现大规模的并行计算。 该计算平台相对于传统的服务器系统具有体积小、重量轻、功耗低、计算能力强的优点。由于CPU适合逻辑业务、DSP适合粗粒度的并行计算、GPU适合规整数据的细粒度计算,所以通过CPU刀片、DSP卡、GPU卡数目的组合配置,可适合多种、不同类型的计算业务。 1. 硬件环境 硬件环境为6U高标准的服务器,最多可支持三类(CPU/DSP/GPU/)、9张板卡。在板卡间提供网络和PCIE的高速数据总线,示意图如图1所示。 平台硬件包括一个主控板和8个扩展插槽。主控板集成1片Intel i7的CPU;8个扩展插槽可插CPU刀片、DSP板卡、GPU板卡及其任意组合。因此即可组成小型的PC集群,也可以组成高性能的GPU服务器、DSP服务器,或它们之间的组合。该硬件平台还可通过InfiniBand高速网络进行扩展,最大可形成20个服务器互联的统一的软硬件系统。 2. 软件环境: 平台中的CPU主要起控制作用,计算任务主要由DSP和GPU承担。针对高密度计算资源,通过软件框架屏蔽硬件差异。软件框架如图2所示。 平台提供动态链接库,封装任务的调度、CPU与DSP之间的通信、CPU与GPU之间的通信等功能。用户在动态链接库基础之上进行二次开发,实现自己的业务逻辑。 3. 参数指标: ? 单台计算能力:插8张DSP卡,做快速傅里叶变换(FFT),相当于40台8核Intel i7计算机的计算能力;插4张GPU卡,做场强计算,相当于50台Intel i7计算机的计算能力; ? 尺寸:6U标准高度,(420±0.6)mm×(256±1)mm×(≤500)mm(宽×高×深);重量:<35公斤;功耗:<1000瓦。 图1高密度高性能并行计算平台硬件示意图 图2高密度高性能并行计算平台软件框架
电子科技大学 2021-04-10
高密度高性能并行计算平台
高密度高性能并行计算平台是将CPU刀片、DSP卡、GPU卡通过高速总线进行互联;采用异构并行计算框架,实现多机、多卡、多核的资源分配和负载均衡;提供适合大规模并行计算的算法平台。用户在该平台上采用传统的串行思路编程即可实现大规模的并行计算。
电子科技大学 2021-04-10
并行程序性能监测工具包
针对集群和多核服务器平台,该软件工具集可以对系统资源和并行程序性能进行在线监测和性能分析展示,帮助用户监测系统资源和发现并行程序瓶颈,辅助进行程序优化。性能数据的采集主要是通过对被监测进程的插桩和包装库的结合实现,可对MPI程序、OpenMP程序和CUDA程序进行性能监测。 本项目主要特点如下。 1.合理的数据采集方式,可以对混合结构高性能计算系统进行性能监测,较少的监测扰动; 2.基于MRnet的树形数据汇聚和类库,保证了大量性能监测数据的快速高效汇集,并提供同步,汇总等功能接口; 3.多种数据分析统计方法,高效的分析和多视角可视化图形展示,辅助用户分析瓶颈进行优化。该成果在国家863计划支持下,已在多个计算中心应用,获得国家专利3项。
北京航空航天大学 2021-04-13
节能陶瓷内加热器和内加热炉
项目简介针对热浸镀、压铸铝、石化等行业的技术需求,发明了高性能复相碳化硅陶瓷内加热技术和内加热器,与企业合作研发了内加热成套装备。内加热器直接插入金属熔体或腐蚀性介质中加热,显著降低无谓的热损耗,内加热技术较传统外加热技术节能50%以上。从关键材料、核心部件到关键器件和整套装备,共授权国家发明专利18项,形成了技术发明链。相关材料和技术通过了省部级鉴定4项,核心技术达到国际领先水平,产品和装备达到国际先进水平。项目获得2012年度国家技术发明二等奖。产品性能、指标
江苏大学 2021-04-14
节能陶瓷内加热器和内加热炉
针对热浸镀、压铸铝、石化等行业的技术需求,发明了高性能复相碳化硅陶瓷内加热技术和内加热器,与企业合作研发了内加热成套装备。内加热器直接插入金属熔体或腐蚀性介质中加热,显著降低无谓的热损耗,内加热技术较传统外加热技术节能50%以上。从关键材料、核心部件到关键器件和整套装备,共授权国家发明专利18项,形成了技术发明链。相关材料和技术通过了省部级鉴定4项,核心技术达到国际领先水平,产品和装备达到国际先进水平。项目获得2012年度国家技术发明二等奖。 本项目的主要特点是加热效率高,节能效果显
江苏大学 2021-04-14
一种电力线通信系统的噪声预测方法
成果描述:本发明申请要解决的问题是,改进预测技术,提高预测准确度。本专利利用高阶马尔科夫模型的原理提出HM-gMTD模型的一种改进,即高阶HM-gMTD模型,并通过EM算法给出相应的参数估计方法和相应的计算方法,并能够快速进行参数估计,以提高模型预测的准确度。市场前景分析:预测模型的发展在人类的经济生活方面发挥着重要的作用,尤其是马尔科夫模型,几乎在各个领域都有着非常广泛的应用。本发明着重混合转移分布模型与高阶隐马尔科夫模型的巧妙结合,构造出高阶HM-gMTD模型,然后运用EM算法,对新模型实现了主要参数的求解。最后为了衡量一个模型的好坏和对不同的模型进行比较,我们选择准则函数。模型比较的最佳准则函数,既考虑到模型对原始数据的拟合程度,又兼顾模型中所包含的待定参数的个数,并且对二者做出合理的权衡。与同类成果相比的优势分析:本发明主要是针对HM-gMTD模型的进一步改进,提出一个高阶HM-gMTD模型,使其在降低计算的复杂度的同时,提高预测的准确性。
电子科技大学 2021-04-10
一种风电集群轨迹预测与分层控制方法
本发明涉及一种风电集群轨迹预测与分层控制方法,包括:根据风电集群及风电场内的拓扑结构,基于空间相关性和NWP数据进行超短期风电功率预测;根据调度中心下发的调度值,将控制过程在空间上分为集群优化调度层、场群协调分类层和单场自动执行层,将风电功率预测值从时间上逐层细化;在场群协调分类层,基于风电功率预测值对风电场进行分类,分为上爬坡群、下爬坡群、平稳群和振荡群;在单场自动执行层,基于AGC机组下旋转备用裕度和风电送出断面裕度判断风电可增发空间,增发上爬坡群风电场出力或降低下爬坡群风电场出力;基于风电场运行与监测系统,根据监测到的风电场实际值,计算并反馈风电功率误差,修正风电集群和风电场预测值,使优化过程更加精确。
中国农业大学 2021-04-11
首页 上一页 1 2 3 4 5 6
  • ...
  • 653 654 下一页 尾页
    热搜推荐:
    1
    云上高博会企业会员招募
    2
    64届高博会于2026年5月在南昌举办
    3
    征集科技创新成果
    中国高等教育学会版权所有
    北京市海淀区学院路35号世宁大厦二层 京ICP备20026207号-1