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1.
陈奉贤 《计算机工程与科学》2022,44(7):1181-1190
高性能集群的作业调度通常使用作业调度系统来实现,准确填写作业运行时间能在很大程度上提升作业调度效率。现有的研究通常使用机器学习的预测方式,在预测精度和实用性上还存在一定的提升空间。为了进一步提高集群作业运行时间预测的准确率,考虑先对集群作业日志进行聚类,将作业类别信息添加到作业特征中,再使用基于注意力机制的NR-Transformer网络对作业日志数据建模和预测。在数据处理上,根据与预测目标的相关性、特征的完整性和数据的有效性,从历史日志数据集中筛选出7维特征,并按作业运行时间的长度将其划分为多个作业集,再对各作业集分别进行训练和预测。实验结果表明,相比于传统机器学习和BP神经网络,时序神经网络结构有更好的预测性能,其中NR-Transformer在各作业集上都有较好的性能。 相似文献
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三维异质异构集成技术是实现电子信息系统向着微型化、高效能、高整合、低功耗及低成本方向发展的最重要方法,也是决定信息化平台中微电子和微纳系统领域未来发展的一项核心高技术。文章详细介绍了毫米波频段三维异质异构集成技术的优势、近年来的发展趋势以及面临的挑战。利用硅基MEMS 光敏复合薄膜多层布线工艺可实现异质芯片的低损耗互连,同时三维集成高性能封装滤波器、高辐射效率封装天线等无源元件,还能很好地处理布线间的电磁兼容和芯片间的屏蔽问题。最后介绍了一款新型毫米波三维异质异构集成雷达及其在远距离生命体征探测方面的应用。 相似文献
3.
E量级超算面临超十亿浮点融合乘加(Fused Multiply-Add,FMA)部件同时运行的严峻挑战,单个FMA检错率的少量变化可引起系统可用性的较大变动.E级超算核心的高运行频率、实时校验需求对校验逻辑时序提出了更高的要求.同时,E级超算需要控制系统规模,同芯片面积下集成的核心数目更多,片上资源较为紧张.因此,FMA校验设计需要在保证错误检测能力的前提下,对校验逻辑的时序、面积开销进行控制.本文提出了并行循环4:2压缩结构.余数系统模数增大后,并行循环4:2压缩结构能在降低余数生成逻辑的时序、面积开销的同时,提升余数系统的检错能力.本文还对余数域中的FMA尾数运算进行研究,提出了取反符号扩展操作、乘法尾数、加法尾数的余数域加速变换.实验结果表明,本文提出的并行循环4:2混合压缩余数生成逻辑较模加器树余数生成逻辑、CSA(Carry Saved Adder) 3:2压缩余数生成逻辑分别最多可取得19.64%、6.75%的时序优化和71%、18.18%的面积优化.基于并行循环4:2压缩树的模63余数校验在面积开销、检错率、系统可用性上均优于IBM采用的模15浮点FMA校验设计,面积开销... 相似文献
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9.
马尔可夫聚类算法(MCL)是在大规模生物网络中寻找模块的一个有效方法,能够挖掘网络结构和功能影响力较大的模块。算法涉及到大规模矩阵计算,因此复杂度可达立方阶次。针对复杂度高的问题,提出了基于消息传递接口(MPI)的并行化马尔可夫聚类算法以提高算法的计算性能。首先,生物网络转化成邻接矩阵;然后,根据算法的特性,按照矩阵的规模判断并重新生成新矩阵以处理非平方倍数矩阵的计算;其次,并行计算通过按块分配的方式能够有效地实现任意规模矩阵的运算;最后,循环并行计算直至收敛,得到网络聚类结果。通过模拟网络和真实生物网络数据集的实验结果表明,与全块集体式通信(FCC)并行方法相比,平均并行效率提升了10个百分点以上,因此可以将该优化算法应用在不同类型的大规模生物网络中。 相似文献
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