基于GPU的GRAPES模型并行加速及性能优化

GRAPES(global/regional assimilation and prediction system)数值天气预报模式作为地球大气一个典型的非线性化离散系统,计算量非常巨大,因此利用低成本、低功耗和高性能的GPU对GRAPES模式进行并行加速成为目前的研究热点.首先通过实现GRAPES模式在GPU中的并行加速,发现系统性能提升并不理想.在此基础上,提出了性能优化策略,包括缓解数据传输时间、降低设备内存加载和存储的数量和避免线程控制流分支,实验结果表明,利用GPU的性能优化策略有效地提升了GRAPES系统性能.

两种基于条件独立性测试的高维数据因果关系推断算法的比较

机器直觉推理与因果模型的研究是AI基础理论体系的重要组成部分之一。针对目前因果关系推断在高维数据情况下,传统的基于条件独立性测试出现消耗时间多和准确率差等现象。本文对两种基于条件独立性测试的高维数据因果关系推断算法进行比较:一种是通过降低条件集维度的方法、另外一种是构建粗糙网络及分裂-合并策略方法,每个算法都有其优缺点。通过分析总结,在今后的工作中,可以根据实际情况选择合适的方法来解决高维数据因果关系推断问题。

云存储关键技术研究

随着海量存储系统的出现与并行文件系统、分布式文件系统的发展,云存储系统建立在云计算技术前提之上,以其成本低、可扩展的特点,将成为未来的主要存储方式。介绍云存储相关的技术与实现及云存储在目前几个主要领域的应用。