混合现实中基于GPU虚拟化的AI计算优化

研究探讨混合现实(MR)应用中,通过GPU虚拟化优化AI计算,聚焦于多任务调度与资源共享。研究提出了一个模型,其包含一种根据任务优先级、资源需求和等待时间,动态为正在执行的任务分配GPU资源的机制。同时,模型采用优化的多任务调度算法,以提高调度效率。实验结果表明,尽管在单任务性能测试中模型的执行时间、GPU利用率和内存使用方面略逊于物理GPU,但在多任务并发和资源共享方面,研究提出的模型展现了显著优势。未来研究将探索设计更公平高效的资源共享策略,以及进一步优化多任务调度算法。

GPU异构计算环境中长短时记忆网络模型的应用及优化

随着深度学习的广泛应用及算力资源的异构化,在GPU异构计算环境下的深度学习加速成为又一研究热点。文章探讨了在GPU异构计算环境中如何应用长短时记忆网络模型,并通过优化策略提高其性能。首先,介绍了长短时记忆网络模型的基本结构(包括门控循环单元、丢弃法、Adam与双向长短时记忆网络等);其次,提出了在GPU上执行的一系列优化方法,如CuDNN库的应用及并行计算的设计等。最终,通过实验分析了以上优化方法在训练时间、验证集性能、测试集性能、超参数和硬件资源使用等方面的差异。

基于最小剩余时间算法与SR-IOV技术的GPU资源优化调度方案

为了优化GPU资源利用率,文章提出了一种新型的GPU资源调度方案。该方案结合了最小剩余时间算法与SR-IOV(SingleRootI/OVirtualization)技术,可优化多用户、多任务环境下的GPU资源利用率和系统性能。传统的GPU调度方法往往面临资源利用不足、任务等待时间长和系统吞吐量受限等问题。为了应对这些挑战,该方案通过动态分析任务的剩余执行时间,利用SR-IOV技术实现了GPU资源的细粒度隔离与共享,可为更高效的资源分配和任务调度提供支持。实验结果表明,相较于传统的无调度、容器调度和常见机器学习调度方案,该方案在均值准确率、GPU利用率、系统吞吐量和任务执行时间等方面均具有一定的优势,可为多用户多任务场景下的GPU资源管理提供有益的参考。

基于GPU虚拟化的人工智能教学平台的实现

该研究致力于设计和实现基于GPU虚拟化的人工智能教学平台,以满足多用户同时进行实验和训练的需求。平台采用GPU虚拟化技术和容器技术如Kubernetes与Docker,以实现GPU资源共享与隔离,支持多用户并发操作,同时能提供丰富的教学资源。通过对实验结果进行分析,研究证实了该教学平台在提高教育质量和效率方面的优势,为教学平台的改进提供了参考。该研究在教学平台设计上具有创新性,尤其是将GPU虚拟化技术与容器技术相结合,为人工智能教育领域提供了新的解决方案。

校园网IP地址规划

IP地址规划是校园网建设的一个重要部分,良好的IP地址规划能够有效地控制网络冲突、病毒的扩散速度,减少不必要的管理和维护工作,提高工作效率。IP地址规划往往涉及部门需求、用户数量、VLAN划分、地址分配、VLAN路由、地址转换等多个方面,提出了把校园网IP地址规划方案分为公网IP地址划分和私有IP地址划分两部进行规划设计的方案,此方案在本学院的实际环境中运行半年,效果良好。

利用智能科技优化羽毛球运动员训练和比赛表现

通过收集运动员的生理指标数据并结合比赛得分,文章构建了一个多元线性回归模型,发现最大心率和最高速度与比赛得分呈正相关,而平均心率和平均加速度与比赛得分呈负相关。这些结果表明,心肺耐力和速度爆发力是影响羽毛球比赛表现的关键因素,同时比赛中的能量管理不容忽视。文章不仅为羽毛球运动员的训练和比赛策略提供了科学依据,还为智能科技在体育训练中的应用提供了新的视角。

应用Min-Min算法思想解决依赖型任务调度

在云计算系统中,任务调度是其中的一个关键问题,它首要决定了整个云计算系统的运行效率。基于min-min算法思想和有向无环图(DAG)的基础上设计出一个解决依赖型的任务调度算法。根据具体例子进行算法演示,结果表明:该算法在完成时间跨度上与最优算法基本一致,有效地提高任务调度效率和云资源利用率。

云计算环境下任务调度的趋势分析

云计算应用大规模和虚拟化的资源,通过计算机网络随时随地向用户提供基于不同需求的服务。作为影响云服务的关键因素,任务调度被许多专家学者所研究。研究了云计算中的任务调度算法的新特性,如何降低用户成本和云计算中心的能耗,以及实现效率与公平最大化和安全等目标。

基于云代理的智能手机3G通信端口节能模型

智能手机的无线通信端口是消耗电量的主要部件之一。随着移动互联网的普及,智能手机中主流的3G端口通信量不断增加,造成手机续航时间大大缩短。新兴的云计算服务平台采用云迁移技术对手机能耗进行优化,但针对通信能耗涉及较少。本文提出利用云代理技术实现智能手机中3G无线通信端口的节能模型。该模型主要针对占据总通信能耗较大比例的尾能耗进行优化,通过在云端采取尾能耗聚合与智能预取模型,实现3G端口能耗的降低。

网络服务器管理系统的设计与实现

介绍SNMP基本原理和基于Web的网络管理相关内容,讨论设计了基于Web方式的网络服务器管理系统的方法。结合广西师范大学校园网服务器管理的具体需求出发,给出网络服务器管理系统的具体设计与实现。系统设计遵循Web浏览器、web服务器(管理端、数据库)和代理方的三层网络模式,系统经试验运行效果良好,能实现对服务器的实时监测和对异常事件的预警处理。

基于“Wi-Fi 7+5G+MEC”的智慧校园建设探索

文章分析了Wi-Fi 7的技术特点,对Wi-Fi 7和5G进行了比较,讨论了利用“Wi-Fi 7+5G”作为基础网络设施实现教育信息化的云边协同机制,提出了基于“Wi-Fi 7+5G+MEC”的智慧校园架构,为智慧校园建设指明了新的发展方向。

GPU虚拟化相关技术及研究

传统的GPU资源分配方法,随着云游戏的兴起,在当今的数据中心被广泛采用,它只关注服务器端功能,而忽略了客户端,这浪费了硬件资源。为了解决这个问题,提出了云边缘集成架构,并将一些工作负载留给客户端。然而,许多云边缘集成框架存在一个大问题:共享资源干扰。其原因有两个:(a)单客户端资源过度使用导致的GPU资源竞赛;(b)客户端间资源短缺导致的CPU资源竞争。文章阐述了GPU虚拟化的方法和资源池的方法和框架,可为GPU虚拟化技术应用提供参考。

基于GPU虚拟化资源异构的人脸识别的实现

本文探讨如何在一台没有GPU资源的设备上利用共享的GPU资源来实现人脸识别。GPU虚拟化资源异构可以实现GPU资源的共享使用,可以提升GPU的利用效率,降低使用成本,有利于GPU资源的有效管理,为GPU资源的共享提供了一种可行的方案。

拉米夫定与恩替卡韦治疗慢性乙型肝炎慢加急性肝功能衰竭的对比研究

目的对比拉米夫定和恩替卡韦在治疗慢性乙型肝炎合并慢加急性肝衰竭方面的疗效和安全性。方法将62例慢性乙型肝炎慢加急性肝衰竭患者随机分为拉米夫定治疗组(LAM组)和恩替卡韦治疗组(ETV组),每组各31例。除常规内科综合治疗外,LAM组口服拉米夫定(LAM)100mg,1次/d;ETV组口服恩替卡韦(ETV)500mg,1次/d。对比两组治疗前后血清丙氨酸氨基转移酶(ALT)、白蛋白(Alb)、总胆红素(TBil)、凝血酶原活动度(PTA)及病毒学指标变化,并采用终末期肝病模型(MELD)评估两组患者病情改善情况。结果 24周时LAM组生存率为77.4%(24/31),低于ETV组的87.1%(27/31),差异无统计学意义(P>0.05)。两组治疗后12周、24周时ALT和TBil均明显下降(P<0.05或P<0.01),Alb和PTA均明显上升(P<0.05或P<0.01),但两组间比较,差异无统计学意义(P>0.05)。治疗后12周、24周时两组MELD评分和HBV DNA定量均明显下降(P<0.05或P<0.01);治疗后24周时,ETV组MELD评分低于LAM组(P<0.01),ETV组HBV DNA转阴率高于LAM组,差异有统计学意义(P<0.05)。结论短期内LAM和ETV均能改善慢性乙型肝炎慢加急性肝功能衰竭患者的肝功能和病毒学指标,ETV较LAM对HBV病毒抑制效果更为明显。

院内感染致病菌分布特征及耐药性动态变化在合理使用抗生素中的应用研究

目的了解该院致病菌的分布特征及对常用抗生素的耐药性动态变化,为促进合理使用抗生素提供理论依据。方法对该院2007-2011年连续收集的送检感染标本,剔除相同部位的重复菌株,进行细菌分离并做药敏试验,根据试验结果归类,然后对数据进行统计、分析。结果该院致病菌以革兰阴性菌为主,抗生素耐药性总体相对较高。结论药敏试验结果可为临床诊治感染提供科学依据,同时也可以作为医院遴选抗生素品种的基础。