异域异构协同设计的系统集成架构

描述了异域异构分布式协同设计的结构模型、环境模型、过程模型与集成模型。阐述了它们的组成、结构以及相互关系。提出基于Internet/Intranet协同设计的系统架构。为集成区域性或行业性制造业的分布式异构环境,提供了开放的、基于标准协议基础的协同设计框架。

CPU+多GPU异构协同计算的体系结构研究

以CUDA架构为例,对传统的CPU+单GPU架构进行了分析,提出了一种CPU+多GPU异构协同计算的系统方案,对关键的CPU对多GPU的管理及多GPU间数据通信等问题做了重点讨论,从理论上进行了可行性分析,并提出了相应的优化方法.

面向国产异构系统的HPL异构协同设计

HPL是高性能计算广泛采用的Linpack测试软件包,传统HPL算法中,求解矩阵将以块为单位循环分布到所有处理器,由于国产加速器(China Accelerator)的底层矩阵乘接口仅支持定制接口,传统HPL算法已不适合CPU+China Accelerator异构系统,因此,必须基于定制接口完成矩阵分布细致划分与封装dPEM,以提供一个通用的HPL测试配置环境;同时,为了充分发挥国产异构系统的效率,设计了异构协同矩阵乘调度算法OA4MM,以提高国产异构系统的效率。实验验证了dPEM的有效性和OA4MM算法的高效性,OA4MM较传统的异构HPL调度算法性能提升近10%。

基于云雾边异构协同的无人机智慧巡检系统

针对现有输电线路无人机巡检系统数据处理平台计算能力较低、整合程度不高的问题,提出一种基于云雾边异构协同计算的新型无人机巡检系统。详细介绍系统架构、网络架构以及作业流程,同时将先进人工智能技术与无人机巡检具体功能有机融合,以航迹自主规划、多机多任务协同以及缺陷智能识别3种主要功能为例,给出基于人工智能技术的无人机巡检整体解决方案,全面提高无人机智能化水平与自主运行能力,提升输电线路巡检效率与质量,降低运维成本。

面向天河2A系统的基于蒙特卡罗方法的粒子输运异构协同计算

粒子输运模拟在核科学领域、医疗放射治疗领域中占有重要的地位。基于MC方法设计和开发了面向天河2A系统的粒子输运异构协同算法;基于天河2A系统的异构通信模式BCL和ACL,提出了一种CPU与加速器Matrix2000之间的简单高效的对称通信模式;在Matrix2000加速器端,通过OpenMP指令开发程序的线程级并行;优化了原MC程序串行数据收集通信模式,提出了新的二叉树通信模式,极大地减少了通信时间。实现的基于CPU/Matrix2000异构协同计算的并行程序,在天河2A系统上进行测试,大规模测试可以扩展到45万核,相对5万核并行效率保持在22.54%。

自主异构协同的超融合计算技术研究

在信息时代,计算机技术和网络技术不断推陈出新,结合了多种前沿技术手段,为超融合计算技术发展提供了坚实保障。对于自主异构协同的超融合计算技术,有别于常规的计算技术,在涵盖网络、计算、存储虚拟化等资源技术基础上,进一步融合了重复数据删除、备份软件、缓存加速和在线数据压缩等元素内容,同时可以借助网络实现多节点聚合,设立资源池满足大规模计算需要。基于此,本文主要针对自主异构协同的超融合计算技术展开分析,把握其关键技术,结合实际需要进行深入研究,力求为后续相关研究提供借鉴。

高校思政课“同课异构协同共研”集体备课:逻辑、意蕴及路径

“同课异构协同共研”集体备课是对同一门课程、同一个专题,通过专家指导、教学展示、自由研讨和专家答疑“四位一体”的环节开展的备课活动。马克思共同体思想、落实立德树人根本任务和优于其他备课模式的四大特征是该集体备课模式的理论逻辑、现实逻辑、比较逻辑。“同课异构协同共研”集体备课要坚持实效性、多样性和开放性的实践路径,为增强教学实效、提升教师队伍实力、构建教研共同体提供强大动力。

基于鱼眼相机和RGBD相机的异构协同SLAM

SLAM技术在卫星导航拒止环境下的自主导航中有着广泛的应用前景。结合单目鱼眼SLAM可获取更多纹理信息的优势和RGBD-SLAM可直接获取尺度信息的优势,设计基于单目鱼眼相机和RGBD相机的异构协同SLAM系统。首先设计特征点对三维灰度质心方向一致性检验方法以筛选异构图像之间的候选匹配点。然后设计异构图像之间的分步式光流-投影匹配方法,以实现鱼眼相机和RGBD相机之间高性能的特征点匹配与相对位姿估计。最后基于ORB-SLAM2框架,提出基于鱼眼相机和RGBD相机的异构协同SLAM系统框架。实验结果表明:相比于传统的特征点匹配方法,设计的特征匹配方法在异构相机的图像特征匹配任务中能够表现出更高的性能。相比于单目鱼眼SLAM系统和RGBD-SLAM系统,提出的异构协同SLAM系统在相机快速移动、相机贴近景物、低帧率、纹理缺失等条件下,以及在相机纯旋转运动、室外大场景等条件下性能更优,其鲁棒性、抗轨迹漂移能力和轨迹精度比单目鱼眼SLAM系统和RGBD-SLAM系统都有较大提升。

面向国产异构DCU平台的大规模并行矩量法研究

面向国产异构众核处理器超级计算机发展趋势,实现了基于CPU+DCU国产异构并行系统的大规模并行高阶矩量法。在同构并行矩量法负载均衡策略的基础上,提出了一种“MPI+openMP+DCU”的高效异构并行编程框架,解决了计算任务与计算能力不匹配的问题,实现了矩量法异构并行计算过程的负载均衡。采用细粒度任务划分策略与异步通信技术,对深度计算处理器计算过程进行了流水线优化设计,实现了计算与通信重叠,提升了矩量法异构协同计算的效率。通过与有限元法的仿真结果对比,验证了CPU+DCU异构并行矩量法的准确性。基于国产深度计算处理器异构平台的可扩展性分析结果表明,与单纯CPU计算相比,所实现的CPU+DCU异构协同计算方法能够获得5.5~7.0倍的加速效果,且在国家超级计算西安中心能够实现全系统运行,并行规模从360节点扩展到3 600节点(共1 036 800个处理器核心),并行效率可以达到约73.5%。

基于视线协同和DMPC的载机-防御弹群协同主动防御制导策略

在目标-攻击弹-防御弹群(target-attacker-defenders,TADs)系统中,防御弹群通过与目标(载机)异构协同、弹群间同构协同以保护载机并降低单弹脱靶的风险。针对TADs系统在二维平面下的协同主动防御模型进行了研究,采用机/弹协同和防御弹群协同的两层制导策略。在机弹协同方面,防御弹领弹与载机进行异构协同,考虑载机及防御弹领弹的机动能力限制,采用协同视线制导律(cooperative line of sight guidance,CLOSG)分别得到载机和防御弹领弹的制导指令;在防御弹群协同方面,考虑单弹计算能力约束,拦截时间约束和加速度约束,设计出基于分布式模型预测控制(distributed model predictive control,DMPC)的算法实现弹群从弹和防御弹领弹协同同时抵达并拦截攻击弹。仿真结果表明,多防御弹协同一致拦截制导算法能够实现TADs系统中载机和防御弹群的异构协同主动防御,并实现防御弹群的一致性同时拦截,以降低单弹脱靶的风险。

基于异构算力节点协同的高效视频分发

算力网络通过网络连接计算节点以突破单点算力限制,近年来正快速发展应用于越来越多的业务领域.当前流行的视频直播依赖于大量视频帧传输和转码处理,探索算力网络实现高效视频分发具有重要的现实意义.相比于传统的大规模数据处理,视频类应用对于传输时延和带宽的保障有更高要求.然而当前各云服务提供的节点算力各不相同,同时节点间网络链路状态经常变化不定,使选择传输和转码综合性能最优节点实现低时延、高带宽的视频分发面临很大挑战.为此,设计基于异构算力节点协同的高效视频分发方案,包括通过强化学习规划视频传输路径并合理选取处理转码节点;对不同视频分发任务采用优先级排队调度同时自适应调整资源以降低对节点资源的突发竞争;采用分层日志同步容错机制在节点故障后快速恢复数据一致性,最终部署多云服务分布式节点实现一个完整的视频分发系统.大量超高清视频直播实验表明,该方案性能相比现有视频分发方法有明显改进.

天地算力网络中的异构资源协同博弈

为解决多卫星天地算力网络中的星间资源博弈,围绕计算、频谱域资源管理问题,设计了一种天地异构资源协同博弈机制。每颗卫星搭载一项计算任务,各任务间彼此独立,依赖用户设备从环境中获取原始数据,通过竞争网络中的计算/频谱资源实现数据卸载与计算。为提供高速数据服务,提出基于多智能体强化学习的分布式算法,以协调星间异构资源竞争,实现系统时延最小化。仿真表明,与现有方案相比,所提算法可获得更低的系统时延。

空中/地面机器人异构协同技术研究:现状和展望

多空中/地面机器人异构协同是一个新的前沿性技术领域,该技术可拓宽空中机器人和地面机器人的应用范围,提高其侦察、搜救及执行其它任务的效率.本文对空中/地面机器人的异构协同技术中的群集运动、编队控制、编队控制稳定性分析、网络控制、实际应用等核心问题进行了系统综述,并分析空中/地面机器人异构协同技术的未来发展趋势.

RLCP:异构的协同预取存储设计方案

根据存储系统各级缓存的不同特点,提出了一种基于网络的异构协同预取方案RLCP(RA and Linux collaborate prefetching),它通过在存储客户端和存储服务器端使用不同的预取算法和替换算法,构建一个异构的两级存储系统,并利用合适的协同预取策略,动态调整预取算法的积极性,提高了存储系统的性能,同时也为云存储提供了一种优秀的解决方案。

面向异构单类协同过滤的阶段式变分自编码器

在推荐系统领域,大部分现有的工作主要关注仅有一种类型的用户反馈(如购买反馈)的单类协同过滤(OCCF)问题。然而,在现实的应用中,用户的反馈往往是异构的,因此如何对用户的异构反馈进行建模从而准确刻画用户的真实偏好成为了一个新的挑战。围绕异构单类协同过滤(HOCCF)问题(包含了用户的购买反馈和浏览反馈),提出了一个迁移学习解决方案——阶段式变分自编码器(SVAE)模型。首先,将用户的浏览反馈当作辅助数据,以多项式变分自编码器(Multi-VAE)为基础模型学习并生成隐特征向量;然后迁移该隐特征向量到另一路Multi-VAE,用于帮助该Multi-VAE对用户的目标数据(即购买反馈)进行建模。三个真实数据集上的实验结果显示,在多数情况下,SVAE模型在精确度(Precision@5)、归一化折损累计增益(NDCG@5)等重要指标上的表现显著优于其他流行的推荐算法,验证了所提模型的有效性。

协同异构蜂窝层叠网络基础理论与关键技术

从基础理论和关键技术两方面的研究进展与相关成果介绍首届国家重点基础研究发展计划("973"计划)青年科学家专题项目——协同异构蜂窝层叠网络基础理论与关键技术。其中,基础理论包括协同异构蜂窝层叠网络的体系架构、信道建模、网络容量域、连接性等问题;关键技术包括协同异构蜂窝层叠网络的干扰管理、资源分配、空白频谱检测与利用等。研究表明,协同异构蜂窝层叠网络下的D2D(device-to-device)通信由于其具有能够进一步增大频谱利用效率、提升系统容量等优点,将发展成为下一代蜂窝网络支持的关键技术。

无人机/无人艇协同控制研究进展

面对未来水上作战环境的立体化、多样化、复杂化,无人机/无人艇在充分利用自身优势的基础上,能够通过协同的形式获得作战效能的最大化,无人机/无人艇协同控制为军事领域和民用领域的水上作业提供了新的技术手段。本文分别对空海跨域协同-机/艇协同概念、国内外无人机/无人艇协同发展现状、无人机/无人艇协同起降技术及无人机/无人艇协同控制的未来发展趋势等方面进行了总结。研究表明,无人机/无人艇空海跨域立体协同控制作为一项颠覆性技术和作战理念,为未来异构无人系统的研究发展指明了方向。

高阶精度CFD应用在天河2系统上的异构并行模拟与性能优化

在当前主流的众核异构高性能计算机平台上开展超大规模计算流体力学(computational fluid dynamics,CFD)应用的高效并行数值模拟仍然面临着一系列挑战性技术问题,也是该领域的热点研究问题之一.面向天河2高性能异构并行计算平台,针对高阶精度CFD流场数值模拟程序的高效并行进行了探索,重点讨论了CFD应用特点与众核异构高性能计算机平台特征相适应的性能优化策略,从任务分解、并行度挖掘、多线程优化、SIMD向量化、CPU与加速器协同优化等方面,提出一系列性能提升技术.通过在天河2高性能异构并行计算平台上进行了多个算例的数值模拟,模拟的最大CFD规模达到1 228亿个网格点,共使用约59万CPU+MIC处理器核,测试结果表明移植优化后的程序性能提高2.6倍左右,且具有良好的可扩展性.

基于协同数据库的数据迁移模型研究与实现

随着信息技术的发展和企业间协作的加强,企业的各种异构数据资源之间的协同也成为一个研究的热点。在将这些异构数据源进行协同的同时,不可避免地会出现数据的流动或迁移问题。提出在协同数据库的基础上实现数据迁移的一种模型,分析迁移模型的功能组成与实现,给出关于异构数据迁移的几个建议。建立该模型的意义在于减少协同数据库系统中数据库的数量和降低维护的成本。

基于改进遗传算法的异构多无人机任务分配

针对异构多无人机协同任务分配问题,提出了一种基于改进的遗传算法的多UAV任务分配方法。根据多UAV协同任务分配问题的特点,设计了新的遗传算子,并且对适应度值做了标定,有效避免了算法在最优解附近摆动现象的发生,从而提高了任务分配的效率。充分利用改进遗传算法的全局搜索能力,有效地解决多约束条件下多UAV协同目标分配问题。仿真结果表明,改进的遗传算法能够稳定快速地找到较优分配方案,并且算法简单有效。