面向大数据时代的计算机系统能力培养改革与实践

针对大数据时代计算机本科专业人才培养出现的新问题,分析目前国内外计算机系统能力培养的改革现状和趋势,阐述将培养并行计算能力作为基本培养目标之一,从新增和沉淀的角度改革和整合课程内容,以抽象和总结的方法形成层层递进的课程知识体系,提出面向大数据时代计算机系统能力培养的课程体系改革方案。

基于图形处理器的多波前潮流计算方法

为提高潮流计算中线性方程组的求解速度,提出了基于图形处理器(GPU)的多波前潮流计算方法。采用多波前方法将稀疏的Jacobia矩阵分解成一系列小的稠密矩阵;再采用中央处理器-图形处理器(CPU–GPU)异构模式对得到的稠密矩阵进行处理,将计算耗时的矩阵分配给GPU,不耗时的分配给CPU;并设计了下三角矩阵按列存储、上三角矩阵按行存储的LU矩阵乘算法。对3个实际算例和5个人工算例进行了测试。实验结果表明,所提方案的性能与佛罗里达州立大学UMFPACK软件包实现的性能相比有显著提高;且随着测试数据规模的增大,GPU对更新矩阵的处理速度越快,最高可达到3.95倍的加速比。

一种基于多优先级队列和QoS的服务调度策略

针对网格服务流程的特点,在多维调度策略分析基础之上,提出基于多优先级队列和QoS的服务调度模型,并给出划分逻辑子网的思想,为具有不同需求的不同服务分配到最佳资源并得到最优处理.实验对资源调度公平性、服务请求响应时间等指标进行了测试,充分表明该调度模型的有效性.

面向多虚拟机的分布式存储系统

通过分析虚拟桌面系统对存储系统的要求,设计并实现了面向多虚拟机的分布式存储系统——虚拟机存储系统(virtual machine storage,VMStore)。分布式技术具有灵活性和可扩展性,因此采用分布式技术提高多虚拟机存储系统的吞吐率。在元数据管理中采用直接块索引结构以获得更好的快照性能,并采用去冗余技术减少多虚拟机镜像之间的冗余数据。实验结果显示存储系统具有较好的吞吐能力,且快照和去冗余的开销对整个系统的影响较小。

云计算中存储资源管理策略的探究

本文将以Amazon云计算平台为例,介绍云计算中的存储资源管理策略,并在基于Xen的开源虚拟化平台上,使用I/O Controller等带宽分配管理工具,来模拟AWS S3等云存储系统中基于用户权重的分等级的资源分配策略。

图数据库中基于GPU的图分析计算方法

现有的图数据库对于在线分析操作大多采用基于CPU的分布式图计算引擎(如GraphX),但CPU核心数量有限的不足会导致计算效率低下,同时集群间的同步也会产生额外的通信开销。通过使用图形处理单元(GPU)对图计算进行加速,设计并实现图处理系统RockGraph。该系统能够根据用户需求从图数据库中提取出包含核心信息的子图,经过数据格式转换后,利用JNI工具调用动态链接库,采用超显存GPU图计算框架进行在线分析,并将计算结果写回图数据库。实验结果表明,与基于CPU的分布式图计算系统相比,RockGraph的图分析效率可提高3倍~5倍。

面向忆阻器存内计算架构的高能效编解码机制

近年来,以忆阻器为代表的存内计算架构被广泛研究,用于加速各种应用,并有望突破冯·诺伊曼(von Neumann)架构面临的内存墙瓶颈.本文观察到忆阻器计算操作的能源消耗存在不对称性,即在低电阻状态下对忆阻器单元的操作能耗可能比在高电阻状态下高出数个数量级.这为通过减少低电阻状态单元的数量来节省计算能源提供了机会.为此,本文提出了一套通用且高效的忆阻器编解码机制,可以无缝集成到现有加速器中,并且不会影响其计算结果.在编码部分,设计了一个基于减法的编码器,实现了低电阻状态到高电阻状态的编码转换,并将编码问题表述为图遍历问题以实现最优的编码结果在解码部分,配备了一个轻量级的硬件解码器,用于还原编码的计算结果,并且避免引入额外的计算时间开销。实验结果显示,本方案在机器学习和图计算等多个领域取得不俗效果,分别实现了高达31.3%和56.0%的能源节约.

一种冗余感知的高能效图计算加速器

图作为一种灵活表达对象之间关系的数据结构,广泛地应用于各类重要的现实场景.近年来,随着性能提升速度放缓,通用处理器逐渐无法满足图计算应用的需求,并成为限制图计算发展的主要瓶颈.因此,面向图计算的领域专用加速器成为近年来的研究热点.通过定制化的硬件设计,图计算加速器可以在图计算应用中取得通用处理器数十倍的性能.然而,现有的图计算加速器在运行宽度优先算法时会频繁地重复访问幂律顶点的相关数据,进而导致了严重的冗余访存问题.在特定场景下,现有的图计算加速器的性能甚至低于通用CPU.为了解决该问题,本文提出一种冗余感知的高能效图计算加速器JiFeng.当幂律顶点完成迭代计算时,JiFeng通过跳过剩余的相邻边大幅减少其被重复访问的次数.JiFeng实现了一系列软硬件协同设计,在保证负载均衡的同时提升硬件的执行效率.为了验证JiFeng的有效性,本文采用FPGA原型系统对相关设计进行性能评估.JiFeng在典型的生成图和现实图上实现最高每秒遍历4612亿条边的性能和每秒每瓦特遍历125亿条边的能效比,并在2023年11月的图计算超算排行榜GreenGraph500的小数据集榜单上取得第2名的成绩.

面向海量非结构化数据的非关系型存储管理机制

针对传统的关系数据存储系统性能不足、容错性差,无法适应海量非结构化数据管理的问题,提出一种高性能、高可用非关系型存储管理机制。首先,设计了良好的用户访问服务接口,通过高效的一致性哈希算法支持数据分发到多个存储节点;其次,采用可配置的数据副本机制改善存储系统的可用性;最后,提出查询故障处理机制,用以提升存储系统的容错性,避免节点失效导致服务中断问题。实验结果表明,在不同规模用户负载下,新的存储系统的并发访问请求能力和传统的文件系统、关系数据库相比,分别提升了30%和50%;同时,在合理响应时间内,故障状态下的存储系统的可用性损失小于14%。因此,该机制适用于海量非结构化数据的高效存储管理。

对等网络中的搭便车行为分析与抑制机制综述

搭便车(freeriding)行为在对等网络(Peer-to-Peernetwork)中日趋严重,它对网络健壮性、可用性和生命周期等造成了负面影响.设计、应用合理的搭便车行为抑制机制是当前对等网络研究的一个重要方向.文中首先描述搭便车行为的测量方法和发展趋势,然后分析搭便车行为的基本原理以及对对等网络性能的影响.依据数学建模和分析工具的差异,将已有搭便车行为抑制机制分为激励机制、博弈论方法、社会网络与经济模型三大类.文中归纳了三类抑制机制的建模方法,对其优、缺点进行了分析和比较,最后对搭便车行为抑制机制的未来研究方向进行了展望.

P2P网络中激励机制研究

由于P2P网络节点的匿名性和贡献资源的自愿性,绝大多数节点缺乏提供服务的积极性,从而引发了P2P网络中的搭便车问题。在分析搭便车问题的基础上,全面介绍了基于微支付、直接互惠和信誉模型等典型激励机制,指出了这些模型中分别存在的隐藏信息,信息不对称和共谋等问题。根据机制可靠性,扩展性和复杂度等衡量因素对各种激励机制进行了比较分析,讨论了代价与效用量化比较和通用激励框架等激励机制未来研究的趋势。

基于形状语义的外观设计专利检索

为跨越底层特征与高层语义之间的"鸿沟",充分挖掘外观设计专利图像形状组织的特点,实现了一个基于形状语义的外观设计专利检索系统.系统根据外观专利图像特点进行形状的预分类,利用专利形状类别之间的判别性信息提取形状语义,据此进行相似度匹配并返回相似专利图像.提出基于形状语义的相关性反馈方法,在初次检索结果的基础上,利用用户反馈图像的所属类别概率对相似度距离进行调整,进一步提高检索的精度.用实际使用的外观设计专利数据进行实验,结果表明,该方法取得了较好的检索效果,可以满足具有较高查全率的同时仍有较高查准率这一实际专利检索需求.

网络安全可视化综述

随着互联网技术的发展,网络渗入到人们生活的方方面面。一方面,电子商务、社交网络、线上娱乐、信息化办公等各种网络应用为人们的生活带来了诸多便利;另一方面,网络与人们生活的不可分割性为网络攻击和网络犯罪提供了可乘之机。攻击者通过各种各样的网络攻击获取他人隐私,牟取非法利益。近年来,网络攻击的数量越来越多,攻击的规模越来越大,攻击的复杂度也越来越高。因此,网络安全比以往任何时期都显得重要。然而传统的网络安全保障机制,如入侵检测,防御系统,网络防火墙等,因其智能性、动态性、全局性等的缺乏,都不足以应对越发复杂和高强度的网络攻击。因此,网络安全可视化应运而生,成为近年来网络安全研究的一个热点。与传统网络安全保障机制不同,网络安全可视化技术不仅能有效处理海量网络数据信息,捕获网络的全局态势,而且能通过对图形图像模式的分析帮助网络管理人员快速识别潜在的攻击和异常事件,即时预测安全事件,甚至是发现新的攻击类型。可视化技术为网络安全研究方法带来了变革,优秀的网络安全可视化方案层出不穷。网络安全可视化建立在对网络数据分析的基础之上,网络数据对网络安全分析十分重要,而大数据时代的到来进一步凸显了数据的重要性。因此,本文从数据角度出发,根据所处理的网络数据的类型,对网络安全可视化工作进行系统的整理、分类和对比。此外,本文还深入分析网络安全可视化研究面临的挑战并探讨未来该领域的研究方向。

支持频繁位置更新的不确定移动对象索引策略

移动数据采集和处理技术的迅速发展给研究人员提出了新的应用需求,如何在频繁位置更新应用中索引不确定移动对象的当前及未来位置信息成为当前的研究热点之一.TPU树是针对不确定移动对象的当前及未来位置信息索引的策略,其具有较高的概率域查询效率,但是其采用的传统自顶向下更新算法,存在频繁位置更新效率低下的问题.通过在TPU树上增加一个记录不确定移动对象状态特征的更新备忘录(UM)内存结构,文中提出了一种支持频繁位置更新的不确定移动对象索引策略TPU2 M树,并在此基础之上提出了一种改进的基于备忘录(MMBU/I)的更新/插入算法.代价分析和实验仿真表明,采用MMBU/I算法的TPU2 M树频繁更新性能大大优于TPU树和ABx树索引,且概率查询性能与传统索引大致相当,因此具有很好的实用价值和广泛的应用前景.

网格环境下可靠的可分割作业调度机制

针对传统可分割作业多路调度算法不能适应动态网格环境的不足,基于统一多路(Uniform Multi-Round:UMR)算法,提出一种可靠的可分割作业调度机制.系统动态地监控网格资源的变化,当资源发生变化时,通过性能预测与评估,及时地对剩余作业进行再调度.实验表明,较之传统的多路调度算法,该机制在动态的网格环境下,降低了作业完成时间,有效地利用了网格资源,提高了作业调度的可靠性.

将并行计算纳入本科教育 深化计算机学科创新人才培养

目前,围绕学生的计算思维和计算机系统能力培养的计算机专业本科课程体系改革正在悄然展开,从知识、思维和实践三个方面改革课程体系,培养计算机学科创新人才。然而,随着多核技术的普及与大数据时代的到来,以冯·诺依曼结构为代表的串行计算知识内容体系已不能满足时代对技术发展的要求。国内外著名高校已开始将并行与分布式计算纳入本科课程体系,开设并行与分布式计算本科系列课程,培养学生的并行计算思维和并行计算系统能力。实践证明,并行与分布式计算系列课程的开设,不仅能够培养出具有挑战国际并行计算比赛能力的本科生,而且能够得到学生和同行教师们的认同。

面向源代码的软件漏洞静态检测综述

软件静态漏洞检测依据分析对象主要分为二进制漏洞检测和源代码漏洞检测。由于源代码含有更为丰富的语义信息而备受代码审查人员的青睐。针对现有的源代码漏洞检测研究工作,从基于代码相似性的漏洞检测、基于符号执行的漏洞检测、基于规则的漏洞检测以及基于机器学习的漏洞检测4个方面进行了总结,并以基于源代码相似性的漏洞检测系统和面向源代码的软件漏洞智能检测系统两个具体方案为例详细介绍了漏洞检测过程。

虚拟化与云安全

本月热点事件思杰实现史上首次外太空Twitter通信NASA已在其最新启用的CrewSupport LAN中使用了具有高清HDX技术的Citrix XenDesktop,从而使国际空间站或外太空的宇航员能够在任何地点直接访问自己熟悉的私人桌面应用和各种网站。

虚拟化与Hadoop

谢雪娇：自Google于2004年在OSDI上发表MapReduce编程模型的论文后，Yahoo便与Google开始了应用竞赛，1T数据的排序应用时间一度被缩短至294秒。作为国外最著名的使用MapReduce的商业巨头，Amazon也提出了Elastic MapReduce模型，特别针对以虚拟化为基础的云计算环境，使得MapReduce能运行在它的S3数据平台上；国内的百度和淘宝也加入了使用和开发Hadoop应用的潮流，以适应企业的发展。

虚拟化与云安全

云计算是目前非常热门的一个研究领域，其实它并不是一种全新的技术，而是许多技术的融合体，虚拟化就是其中一个关键技术。以虚拟化为基石的云计算技术仍在继续其迅猛发展的步伐，在为用户提供了很大的便捷性的同时，各种安全问题也随之产生，而这是企业用户选择云计算的最大障碍。以下为三位虚拟化和云计算研究人员对虚拟化和云安全的分析和评论。