面向迈创+MatrixZone异构系统的深度学习编程框架

为了满足深度学习模型迭代速度快、算力要求高的需求,主流硬件厂商愈发倾向于采用通用处理器+AI专用加速核的异构系统。但是,由于AI专用加速核仅支持部分核心算子,不具备通用编程能力,如何在这样的异构架构上完成深度学习任务的高效部署值得被深入研究。基于国产自研迈创+MatrixZone异构系统平台,设计并实现了深度学习编程框架KaiSa。KaiSa通过分析深度学习模型输入参数,识别算子类型并划分至对应计算核;对于复杂算子,KaiSa基于性能模型自动完成最优分块大小的搜索,提升双核并行计算的性能。同时,为了实现程序的高效率开发,KaiSa屏蔽了所有的底层硬件细节,给用户提供了一个友好的编程环境。实验结果表明,KaiSa可以获得高达39.0%的性能提升。

基于微服务-工作流的市县协同创新管理模式研究

针对在创新管理过程中遇到创新氛围难以营造和评价、创新力量整合缺少渠道、课题实施计划性可控性不强、管理者无法实时管控课题研究过程以及创新成果推广应用缺少渠道等问题,本文提出了基于微服务-工作流的市县协同创新管理模式。该模式重点关注创新的课题孕育、课题发起、课题管理、推广应用四个阶段。从课题的孕育、发起、实施到推广,实现每个环节都可查、可控、可建议、可痕迹化,进而构建特色鲜明、要素集聚、活力迸发的企业高质量创新体系。

一种面向烟草行业的市县协同创新管理平台设计与实现

文章针对烟草行业的市县协同管理模式,构建了基于微服务架构和工作流的面向项目管理的市县协同创新管理平台。将市县协同创新管理模式信息化、系统化和智能化。根据市县协同创新管理模式的特点,采用组件化开发、分布式部署的微服务架构,将管理模式和功能分解到各个离散的服务中以实现对管理流程和方案的解耦,并基于工作流引擎实现创新管理系统的流程审批控制,构建了一套要素齐备、特色鲜明、活力迸发的创新管理体系,推动了烟草行业创新高质量持续发展。