基于Actor模型的众核数据流硬件架构探索

超大规模AI模型的分布式训练对芯片架构的通信能力和可扩展性提出了挑战。晶圆级芯片通过在同一片晶圆上集成大量的计算核心和互联网络,实现了超高的计算密度和通信性能,成为了训练超大规模AI模型的理想选择。AMCoDA是一种基于Actor模型的众核数据流硬件架构,旨在利用Actor并行编程模型的高度并行性、异步消息传递和高扩展性等特点,在晶圆级芯片上实现AI模型的分布式训练。AMCoDA的设计包括计算模型、执行模型和硬件架构3个层面。实验表明,AMCoDA能广泛支持分布式训练中的各种并行模式和集合通信模式,灵活高效地完成复杂分布式训练策略的部署和执行。

一种基于Actor模型的弹性可伸缩的流处理框架

流处理是一种重要的大数据应用模式,在金融、广告、物联网、社交网络等众多领域得到了广泛应用.在流处理场景中,流数据的产生速度往往变化剧烈且不容易预测.这时,如果数据流量峰值超过处理系统的承载能力,可能使得系统运行缓慢甚至崩溃,导致处理作业失效;如果为了应对数据流量峰值而过度配置资源,则可能在系统轻载时产生不必要的浪费.为了解决流处理中负载和资源的匹配问题,流处理系统应该具有弹性可伸缩的能力,一方面以高效的方式组织运算资源;另一方面能根据数据流量的实时变化自动地调整资源使用量.然而,现有的流处理框架对于弹性可伸缩的支持尚很初步.介绍了一种基于Actor模型的弹性可伸缩的流处理框架eSault.eSault首先基于Actor模型将批量的处理单元进行分层管理,通过2层路由机制实现了对伸缩性的支持;在此基础上,设计一个基于数据处理延迟的过载判断算法和基于数据处理速度的轻载判断算法来指导系统对资源的有效使用,进而实现弹性可伸缩的流处理.实验结果表明:eSault具有较好的性能,而且能够很好地实现弹性可伸缩.

基于Actor模型的软总线设计

为提高网络化嵌入式系统的安全性与可靠性,提出一种基于Actor模型的软总线设计方法,以解决分布式全数字仿真测试中系统及组件间的通信问题。采用以Actor模型为中心的发布/订阅机制,实现分布式节点之间的同步、异步通信。在此基础上,提出一种基于线程池技术的任务调度方法,实现Actor模型的协同工作,并通过规则链表进行Actor消息的处理及转发。实验结果表明,与HLA、OpenDDS总线相比,在大数据量并发处理的情况下,该软总线程序执行效率提升30%以上,能够满足网络化嵌入式系统测试对实时性与并发性的需求。

基于Actor模型的高性能分布式XMPP服务器

云计算和移动互联网的高速发展,使得云端服务器需要同时和大规模客户端保持实时交互,XMPP消息通信技术使用基于TCP长连接的方式来实现这一功能.然而,现有的XMPP服务器系统大多基于传统的并发模型设计,整体性能较差,无法应对大规模并发的需求.本文针对XMPP服务器的特点,提出了一种基于Actor模型的XMPP服务器架构设计,并给出了一种基于一致性哈希的分布式消息路由算法,有效提升了系统的并发度、弹性扩展能力,以及消息传递的效率.实验表明基于本文方法实现的系统相比于现有其他系统,性能有很大提升,可以适应大规模并发的场景.

基于ACTOR模型的并发面向对象语言AC++

ＡＣ＋＋是用ＡＣＴＯＲ模型建造的并发Ｃ＋＋语言．本文介绍ＡＣ＋＋的设计与实现，着重探讨如何在语义级上平滑地结合ＡＣＴＯＲ模型和普通面向对象语言，提出了“扩充的行为抽象”和“异步创建”等新方法，使新语言既能保持面向对象语言的特性。

一种基于Actor模型的并行动态符号执行方法

动态符号执行用程序变量的具体值替换动态数据结构及复杂表达式中的符号变量以便简化路径条件,但是该方法面临路径爆炸问题.针对符号执行中路径探索和约束求解耗时问题,提出了一个并行化动态符号执行方法.该方法基于Actor并行模型,将动态符号执行中的路径探索与约束求解任务在多个节点并行执行,并基于子树转移方式实现节点任务的动态负载均衡,减少了节点间的通信代价.基于上述方法,研制了并行动态符号执行工具Jdart-parallel.与动态符号执行工具JDart的对比试验显示在使用多个工作节点时,相比于JDart,在时间效率上有了显著提升.

基于Actor模型的浮式保障平台数据采集系统设计

面对工程项目中需要采集的数据量越来越庞大的挑战,现有的数据采集系统主要采用C#委托和事件的观察者模式实现数据的传输,具有代码花销大、耦合度高的弊端;对Actor模型的异步解耦特性的研究下,提出基于Actor模型的浮式保障平台数据采集系统的设计和实现;根据浮式保障平台数据采集系统的需求和性能制定设计方案,将Actor模型的层级性与设计方案相结合制定出特殊的Actor系统;通过浮式保障平台数据采集系统下各个子系统进行的数据分类传输测试,实验结果验证了设计方案的可行性,且满足系统的高并发性、低耦合性以及加快数据的处理性能;因而Actor模型能高效替代原有的数据传输方式,减少内存消耗以及便于后期的升级维护。

基于Actor模型的机载分布式计算方法研究

分布式计算是在网络互联的集群内,多个计算节点协作计算的技术,可实现集群内的计算资源共享。为了满足机载复杂应用日益增长的计算需求,基于Actor模型研究了机载环境下软件分布式计算的实施方法,并对机载分布式计算框架、组件及系统分布式计算应用过程进行了设计。该设计基于ARINC653“分区机制”,在保障了机载应用间隔离性的同时,实现了机载应用的分布式计算,提高了系统的可扩展性。

并发编程关键模型及语言实现

随着近年来云原生、微服务和分布式等技术的迅猛发展,高并发编程具有越来越广泛的市场需求和应用场景,受到国内外学者的广泛研究和重视。本文以并发编程为切入点,论述并对比了CSP(Communicating Sequential Process,通讯顺序进程)、Actor和协程三种并发编程模型的基本概念及其在编程语言中的具体实现,重点分析了各个模型的主要特点和实现细节。通过三种模型和进程、线程的比较,对比了各个编程模型的异同点。最后对并发编程的未来发展趋势进行了展望。

基于低频触发的煤矿人员入井多重识别系统

提出了一种基于低频触发的煤矿人员入井多重识别系统。采用2.4 GHz与125 kHz相结合的方式,利用2.4 GHz传输数据,利用125 kHz实现信号距离控制;通过采用低频触发机制调节射频发射频率、生物识别快速匹配等方法缩短了通行时间;设计了生物识别通用接口,增强了系统的兼容性;设计了基于actor模型多线程模式的系统软件,提高了系统的实时性和稳定性。试验结果表明:接收距离在1 m以内,通行时间在2 s以内,满足煤矿实际需求。