SYSTOLIC计算

庆祝中国计算机用户协会仿真机分会成立十五周年献辞周天勋各位领导、各位同志、各位来宾：中国计算机用户协会仿真机分会于１９８３年７月１日成立，至今已经十五年了。今天我们在这里举行隆重的庆祝会，首先我代表仿真机分会向各位领导、各位来宾、同志们和朋友们表示热...

980-STAR Systolic计算机系统的软件研制

本文介绍了我国第一台Systolic计算机系统的软件功能、结构和用户界面,最后指出了该系统软件今后进一步的研究方向.

通用Systolic计算机应用库函数的结构与开发

980STAR是我国第一台Systolic阵列计算机,函数库技术是该种结构计算机系统的一项重要技术。本文介绍了980STAR的函数库结构与开发的技术特点。

Systolic 算法和结构实现固定点平滑计算

本文提出一种适合于并行计算的平方根算法及相应的脉动（Ｓｙｓｔｏｌｉｃ）结构以实现固定点平滑计算。与以前的串行算法比较，这种算法在计算的实时性及数值稳定性方面都得到了提高．文中还对平滑计算的速度及处理器的利用率作了简要分析。

BIM技术在建筑碳排放计算领域研究进展

结合国内外相关文献,对BIM技术在建筑碳排放计算领域的研究进展进行综述。通过对研究进程的归纳,以及对建筑碳排放计算政策、计算方法、BIM技术适用性等影响因素的分析,总结BIM技术在建筑碳排放计算领域的研究现状。基于当前研究成果,将BIM技术在建筑碳排放计算领域的研究内容划分为理论方法、工具平台、应用价值三个层面。理论方法主要关注计算边界和计算方法的确定、BIM模型的数据提取方式以及BIM模型的参数扩展内容;工具平台主要探讨BIM建模工具、人工处理及算法程序、BIM软件插件、BIM平台系统的具体应用;应用价值主要体现基于BIM技术的建筑碳排放计算在建筑设计、物化、运营等各阶段的成果效益。三个层面虽已取得许多研究成果但也存在问题和难点。未来的研究可以在数字技术融合和信息管理完善两个方面深入发展。

“计算·AI+X”创新型计算机研究生人才培养模式探索

针对面向复杂的人工智能应用场景的研究生创新能力培养问题,分析面临的挑战和困难,提出“计算·AI+X”的新培养模式,介绍人才培养方法,阐述培养模式创新点,最后说明人才培养成效。

面向车辆边缘计算的任务合作卸载

随着物联网技术和人工智能技术的飞速发展,车辆边缘计算越来越引起学者的关注。车辆如何有效地利用其周边的各种通信、计算和缓存资源,结合边缘计算系统模型将计算任务迁移到离车辆更近的路边单元,已经成为目前车联网研究的热点。由于车辆应用设备计算资源的有限性,车辆用户的任务计算需求无法满足,需要提升车辆周边计算资源的利用率来完成计算任务。本文研究了车辆边缘计算中任务的合作卸载机制,以最小化车辆任务的计算时延。首先,考虑周边停泊车辆以及路边单元的计算资源,设计了由云服务器层、停泊车辆合作集群层和路边单元合作集群层组成的任务合作卸载3层系统架构,通过路边单元合作集群和停泊车辆合作集群的合作卸载,充分利用系统的空闲计算资源,进一步提高了系统的资源利用率。然后,基于k-聚类算法的思想提出了路边单元合作集群划分算法对路边单元进行合作集群的划分,并采用块连续上界最小化的分布式迭代优化方法设计了任务合作卸载算法,对终端车辆用户的任务进行卸载计算。最后,通过将本文算法和其他算法方案进行实验仿真对比,仿真结果表明,本文算法在系统时延和系统吞吐量方面具有更好的性能表现,可以降低23%的系统时延,并且能提升28%的系统吞吐量。

理论与计算化学教学中的课程思政

理论与计算化学是本科生和研究生通选的专业课。以课程知识点为线索,深度挖掘了课程在价值塑造、能力培养、坚定信念、家国情怀四个方面的思政元素。通过分享课程思政案例与教学素材,提出思政内容的科学化和学科交叉融合思路,强调学术文献、学位论文在思政教育中的重要作用,为在计算化学相关课程中实现主动思政与三全育人目标提供参考。

移动边缘计算中计算卸载与资源分配联合优化策略

为了在移动边缘计算(MEC)中最大限度地减少处理用户任务的时延和能耗,改善用户体验,以最小化用户的完成时间和能耗的加权和为目标,在计算资源的约束下研究了多用户、多MEC服务器中的计算卸载问题。针对此问题,考虑卸载决策和资源分配之间存在的依赖关系,首先将原问题解耦为卸载决策和计算资源分配2个子问题。然后,使用鲸鱼优化算法求解卸载决策问题,通过添加非线性收敛因子和惯性权重加快收敛速度;引入反馈机制,防止陷入局部最优,得到更高概率可行的卸载决策;对于资源分配问题使用拉格朗日乘子法得到每个卸载决策下的最佳计算资源分配解。最后,通过多次迭代得到稳定的收敛解。仿真实验结果表明,与其他基准方案相比,最多减少了44.6%的系统开销。

云计算下网络安全技术实现的路径分析

网络安全是国家安全的新课题和新内容。本文重点从实现网络安全技术的路径,包括技术架构、应用系统加密技术、防御病毒技术和身份管理系统等入手,深入探讨这些技术的实现路径,有助于减少云计算环境下的网络安全问题。

新计算模式下的信息安全防护专题序言

近年来,数字化转型逐步深入,新的计算模型和数据管理方式不断涌现,并已成为社会发展的重要引擎之一。随着大数据、区块链、人工智能等新计算模型和数据管理方式的出现,以及诸如ChatGPT等复杂模型和系统的不断产生,信息系统面临着严峻的安全防护挑战,信息系统的安全问题已经成为亟需解决的瓶颈问题。现阶段工业界和学术界对于新计算环境下的信息系统安全防护研究高度重视,且已经取得令人瞩目的研究成果,但是在基础理论体系、核心技术和应用系统研究方面仍然有很多挑战性前沿问题亟待解决。

eMD:基于异构计算的大规模分子动力学模拟软件

【目的】异构计算已经成为高性能计算的重要组成部分,GPU异构计算可显著提速计算密集型的分子动力学模拟应用,本文介绍自研分子动力学模拟软件eMD的系统设计及其异构计算应用。【方法】首先介绍eMD软件的目标定位,包括应用功能和计算性能两方面;然后介绍软件概要设计,包括框架、模块和接口等组成部分;重点围绕面向异构计算的软件架构设计和移植优化技术进行阐述。【结果】eMD软件系统基于GPU异构计算可实现大规模体系模拟,同时提供特色的分子动力学模拟算法和模型。【结论】eMD将充分发挥GPU异构计算算力,以提升分子动力学模拟应用效率,助力分子建模理论方法的创新应用和分子科学问题的研究。

高性能并行计算的发展历程

并行计算是相对于串行计算而言的,它是将一个计算任务分解成若干相对独立的子任务,然后用若干个处理器对其并行求解。使用并行计算最直接的目的就是提高问题的求解速度以快速完成原问题的解。非数值计算是相对数值计算而言的,它研究的是如何将计算科学中一些不能直接使用数学函数解决的问题并行求解。90年代开始,我带领团队系统地开展了此方面的研究,首先是奠定了所需的理论基础,并逐渐形成了完善的学科体系和应用示范。在此过程中,我们还积极倡导交叉学科研究,及时关注学科前沿技术,并且坚持学术研究要服务于国民经济主战场。在整个研究过程中,我们一方面积极开展国际学术交流,创办国际学术会议和专业期刊;另一方面坚持自力更生,研制自主可控的国产高性能计算机,创建科教平台为普及中国高性能计算机教育服务。

电大山区地物环境中电波传播的电磁计算

在无人驾驶与无人机等新兴行业中,信号覆盖范围的要求较高,不仅仅在城市,在人迹罕至的山地、沙漠、森林中也需要无线信号的覆盖才能真正完成远程操控,这些地区更多需要考虑的是地势变化对电磁传播所带来的影响。计算电磁学中的一致性几何绕射理论方法是分析电大环境电磁问题的有效方法,使用计算电磁学的方法研究电磁波在山区地物环境中的传播规律。给出了一种建立不规则地形模型的新方法,可以通过数字高程的网格数据生成电磁算法可用的三次多项式曲面,使用多个立方曲面对不规则地形进行拼接,使用平均均方根误差验证模型数据的准确性。基于所得的地形数据,完成了并行的几何光学算法,并对区域电磁场的分布进行了仿真计算。选取了实际山区地物环境进行了实地测量,测量结果与仿真结果对比趋势一致,验证了该方法在非规则地形中电磁波传播分析中的有效性。考虑环境电磁计算的规模,建立了相应的并行策略,100核测试的并行效率可以保持在80%以上。

基于计算思维的高中信息技术项目教学模式研究

计算思维作为《普通高中信息技术课程标准(2017年版2020年修订)》提出的四大核心素养之中枢,在当今已被提升到全民素养的高度。项目教学是“新课标”倡导的学习方式,开展基于计算思维的项目教学模式实践,对提升学生信息素养和实现学科价值有着重要意义。研究认为,基于计算思维的项目教学模式需以横向“项目主线”为教学流程,运用计算思维基本方法,在纵向“教学主线”下开展实践,包括确定项目需求,发现生活中的实际问题;抽象分解建模,界定问题生成活动任务;分组协作探究,寻找并实施自动化方案;总结反思评价,实现求解方案拓展迁移等环节。

基于KT-SQEP的课程设计与课程建设——以“101计划”计算概论(计算机科学导论)课程为例

在当今数字化教育快速发展的背景下,提出KT-SQEP的创新课程设计和构建方法,分析知识图谱在教育中的作用,介绍基于知识图谱的教学设计的特点,详细阐述KT-SQEP知识图谱的构建过程,最后,以“101计划”中的计算概论(计算机科学导论)课程为例,展示KT-SQEP知识图谱的实际应用。

计算哲学的反思与展望

近年来,在机器学习和数据技术的强力推进下,计算哲学正在蓬勃地发展,它是运用计算的思想、方法和工具研究哲学问题的新进路,而不是一个哲学的新分支或新学科。就基本目标而言,计算哲学与分析哲学之间并没有实质性的不同,但在背景知识、面向问题和研究方法上存在不少重要的差别。因此,前者应该被看作当代分析哲学发展的新阶段或新拓展。随着人工智能的突破性发展,在不久的将来,很可能出现一个人工智能驱动的哲学研究新方向,这预示着一个哲学的计算时代的到来。

无人机辅助MEC系统中的联合计算卸载和轨迹设计

文中提出了一种无人机辅助移动边缘计算(MEC)系统,其中一架配备计算资源的无人机作为飞行基站(BS)处理从用户迁移来的应用任务,以节省用户设备的能耗.考虑了一种通用的瑞森衰落信道模型,通过联合优化无人机轨迹、用户发射功率、用户调度和比特分配,以最小化所有用户设备的平均能耗.设计了一种基于迭代分块连续上界最小化算法,并引入二次惩罚项进行交替求解.结果表明:文中所提出的联合优化方案优于其他基准方案,能显著降低用户的能量消耗.

一种面向随机计算卸载的两层无人机能耗优化方法

当物联网设备(Internet of Things Device,IoTD)面临随机到达且复杂度高的计算任务时,因自身计算资源和能力所限,无法进行实时高效的处理。为了应对此类问题,设计了一种两层无人机辅助的移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)模型。在该模型中,考虑到IoTD处理随机计算任务时的局限性,引入多架配备MEC服务器的下层无人机和单架上层无人机进行协同处理。为了实现系统能耗最优化,提出了一种资源优化和多无人机位置部署方案,根据计算任务到达的随机性,应用李雅普诺夫优化方法将能耗最小化问题转化为一个确定性问题,应用差分进化(Differential Evolution,DE)算法进行多次变异、交叉和选择取得无人机的优化部署方案;采用深度确定性策略梯度(Depth Deterministic policy Gradient,DDPG)算法对带宽分配、计算资源分配、传输功率分配和任务卸载分配进行联合优化。实验结果表明,该算法相较于对比算法系统能耗降低35%,充分验证了其可行性和有效性。

基于无服务器边缘计算下的服务负载调度算法

随着边缘计算的不断发展,其在资源管理配置方面逐渐出现相关问题,无服务器计算作为一种新的方式可以有效解决边缘计算的相关问题。然而,无服务器计算不具备在分布式边缘场景中高效处理请求所需服务负载调度的能力,针对这一问题,提出了一种基于无服务器边缘计算的服务负载调度算法(service load scheduling algorithm,SLSA)。SLSA的核心是通过隐式建模充分考虑了动态变化的节点状态、负载调度器放置等影响因素来优化整体时延,然后通过改进的平滑加权轮询调度(smooth weighted round robin,SWRR)算法进行服务调度。经仿真实验分析,SLSA在资源消耗上有着明显下降,同时在单城市场景与多城市场景下均有良好的性能表现,其中在单城市场景中相对于集中式轮询调度(round robin centralized,RRC)算法提升了43.01%,在多城市场景中提升了53.81%。实验结果表明,SLSA可以有效降低资源消耗率并提升性能。