计算协同移动接入网络架构及演进

总结了C-RAN架构将无线接入信息流的处理由分布孤立式向集中协同式的演进思路,进一步提出聚合计算的移动接入网络架构,并介绍了新型架构的协议栈、基本功能及主要流程,该架构可实现更多基站更大范围的聚合计算及资源管控,持续提升频谱资源效率,破解移动接入网络架构可持续发展的难题。     

CPU+多GPU异构协同计算的体系结构研究

以CUDA架构为例,对传统的CPU+单GPU架构进行了分析,提出了一种CPU+多GPU异构协同计算的系统方案,对关键的CPU对多GPU的管理及多GPU间数据通信等问题做了重点讨论,从理论上进行了可行性分析,并提出了相应的优化方法.     

基于分布式实时计算架构的生产设备数据分析平台

本文为了优化生产设备数据存储,提高数据的实时计算效率,利用基于Flink和OpenTSDB技术针对实时生产设备监控数据的时序化存储和实时计算过程进行优化。首先,通过时序数据库OpenTSDB对毫秒级设备实时监控的数据进行存储管理,实现分布式、可扩展的时间序列数据管理;然后,基于Kafka和Flink对实时设备监测数据进行实时计算分析,实现高并发设备监控场景下的低延迟响应;最后,通过实验测试OpenTSDB的写入性能,结果表明本系统能够有效进行生产设备实时监控数据的存储和分析计算。     

安全多方计算体系架构及应用思考

信息技术的飞速发展在释放数据红利的同时也加速了数据孤岛的形成.在隐私安全的前提下提升数据价值,已经成为了迫切的现实需求.安全多方计算是一项以密码学为基础的隐私计算技术,在数据隐私保护及数据价值流通领域具有广阔的应用空间.从全球数据安全背景及隐私计算入手,提出了安全多方计算技术架构,并梳理了安全多方计算产品设计思路,给出...     

空间边缘计算:需求、架构及关键技术

随着航天电子技术的迅猛发展,特别是商用货架器件(COTS)的广泛使用,星载计算处理能力获得大幅跃升。空间边缘计算将广域分散的星载计算资源通过星间链路临机自组织成一个空间分布、计算协同的云环境,实现资源相助、任务协同,可以有效摆脱对地面的依赖、提升服务响应速度。该文首先从空间边缘计算的应用需求出发,梳理了空间边缘计算的发展现状以及存在的问题与挑战;然后在此基础上总结分析,提出一种空间边缘计算架构,并从物理架构、功能架构、软件架构以及服务流程等多维角度进行了阐述;最后对涉及的关键技术进行了概述和分析,以期能够为后续的研究提供有价值的建议和参考。     

嵌入式系统设计中的协同验证方法及应用

协同验证是在嵌入式系统协调设计过程中用以检验系统功能是否正确的有效手段.由于精确指令集模拟器模拟的细节多,速度慢,通常成为复杂嵌入式系统协同验证的瓶颈.因此,一种使用接口代理方式的多层次验证方法被提出,以提高复杂嵌入式系统的验证速度.结合某图像压缩系统的验证实例,说明该验证方法的有效性.     

普适计算环境下的嵌入式数据库应用体系结构

嵌入式数据库技术是整个普适计算系统正常工作中的重要一环。在讨论了普适计算和嵌入式数据库的关系之后,简单介绍了嵌入式数据库的特点和关键技术,重点分析了普适计算环境对嵌入式数据库的要求及所面临的研究问题,并给出了使用DB2 EveryPlace建立嵌入式数据库系统应用的步骤,展望了普适计算与嵌入式数据库技术结合的应用前景和需要解决的一些课题。     

协同计算在机载阵列天线分析中的应用

在机载阵列天线的分析过程中,采用单一种类的电磁算法通常难以对之高效求解。为了快速准确分析此类复杂电大目标的辐射和散射问题,基于区域分解的思想建立了一种多算法协同计算的统一架构。将复杂电磁问题划分为多个子区域,对于问题的不同子区域可以根据该区域内的材料、结构、馈源等特征来选择适合的数值方法进行计算。该协同计算框架将不同种类的算法隔离开来,不同区域之间统一采用等效面上的近场交换区域间的耦合作用,提高了算法协同的灵便性。各子区域内部可以采用并行计算、核外存储等技术来加快计算的过程,提高求解问题的规模。数值计算结果验证了该方法的有效性,同时采用并行核外高阶、低阶矩量法及多层快速多极子混合方法高效解决了机载微带天线阵的辐射特性分析问题。     

PDM协同研制平台在军工电子企业的运用

通过分析军工电子企业的产品研发特点和一体化设计制造的需求,结合行业信息系统的发展方向,构建一套基于PDM的面向产品全生命周期管理过程的协同研制平台。该平台基于Windchill技术建设,主要功能包括产品结构及数据管理、项目计划管理、产品需求管理、技术状态管理、变更管理、优选件/通用件管理以及系统集成等。在平台实施过程中,必须把先进的软件平台框架、企业的数据管理业务流程和企业的工作人员三者有机结合起来。最后,总结平台建设过程中的实践经验。     

基于云计算的海量数据处理平台设计与实现

针对传统并行处理技术在海量数据处理中存在的实际应用问题,利用云计算技术强大的计算能力、高效的海量数据处理方式,结合关系数据库实时访问的优点,在Hadoop分布式计算框架基础上,采用Map-Reduce架构,设计并实现了基于云计算的海量数据处理平台.实践证明,该系统在计算能力、稳定性、可扩展性等方面都优于传统并行处理的技术,能有效解决海量数据大并发访问.     

基于B／S的高校协同办公平台的设计与实现

为了提高高校办公效率,节约成本,对学生和教师进行人性化服务,在此基于微软的,Net平台,采用面向对象的方法,设计了一个三层架构的高效的协同办公平台。该平台消除了以往系统中的信息孤岛,能够使得高校各部门有效沟通,协同办公,有效提高资源的利用率和信息的共享,降低了成本,提高了服务质量。     

云计算：体系架构与关键技术

系统地分析和总结云计算的研究现状,划分云计算体系架构为核心服务、服务管理、用户访问接口等3个层次。围绕低成本、高可靠、高可用、规模可伸缩等研究目标,深入全面地介绍了云计算的关键技术及最新研究进展。在云计算基础设施方面,介绍了云计算数据中心设计与管理及资源虚拟化技术;在大规模数据处理方面,分析了海量数据处理平台及其资源管理与调度技术;在云计算服务保障方面,讨论了服务质量保证和安全与隐私保护技术。针对新型的云计算应用和云计算存在的局限性,又探讨并展望了今后的研究方向。最后,介绍了东南大学云计算平台以及云计算研究与应用方面的相关成果。     

基于云计算的数据挖掘平台架构及其关键技术研究

近年来,随着经济的飞速发展,社会逐渐步入信息化社会。相比传统数据挖掘系统,基于云计算的数据挖掘平台是新时代的科技产物,具有得天独厚的优势,其处理海量数据的能力、面向服务、高度扩展性等特点受到各行各业广泛的关注和认可。文章首先概述了云计算的概念以及服务范围,之后分析基于云计算的数据挖掘平台架构,并且提出相关的技术指导建议。     

浅谈云计算技术在计算机数据处理中的应用与发展策略

本文主要阐述了云计算技术的内涵和在计算机数据处理过程中的应用,包括保障数据安全、为数据处理提供平台,同时,提出了云计算技术的发展策略,包括研发混合云计算、积极发展移动云服务.通过说明以上方法,为相关技术人员提供一些参考.     

流计算大数据技术在运营商实时信令处理中的应用

基于Hadoop搭建的大数据平台采用离线批处理的方式,无法满足对数据实效性敏感的业务要求。针对运营商动态数据信息开放大数据平台的实时信令处理要求,对流式计算大数据组件进行了分析,介绍了与流计算大数据相关的实时采集、汇聚和处理组件,形成了端到端实时信令处理大数据技术解决方案,并提出了融合批处理和实时计算的大数据平台解决方案,提高了网络信令数据的时效性,为业务创新提供更大空间,带来更多利益。     

基于物联网与云计算服务的农业温室智能化平台研究与应用

以建设智能化温室物联网为目标,提出温室物联网服务平台技术方案.该方案包括技术架构、温室环境智能监控系统、无线传感网及通信终端、智能控制终端和无线传感网及通信终端,智能控制终端.设计了温室环境监控软件,视频监控系统,农业小气候监测系统,监控中心,实现了温室群的数据存储、管理控制和云数据分析等功能.提高了温室生产的精细化作业水平.     

一种FPGA集群轻量级深度学习计算架构设计及实现

传感器技术的发展带来了边缘、端设备功能的迅速迭代升级,也带来了战场前端的数据量成倍增长。针对边缘、端设备数据量的急剧增长和芯片计算处理能力的矛盾,结合Map/Reduce框架,提出了一种基于现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array,FPGA)计算集群资源的深度学习架构,能够实现多个深度学习算法的并行快捷部署和应用。该轻量级深度学习计算架构同时满足军事应用对“端”的智能处理能力提出的新要求,即不仅局限于数据采集和智能的应用,还必须具备分布式并行智能实时计算的能力。该FPGA集群轻量级深度学习计算框架部署不同类型算法容易,实时性高（ms级任务响应）,可扩展性好,在多种类异构传感器、大场景大数据吞吐量的军事场景及森林防火等民用场景有广泛的应用前景。     

C-HEAP: A Heterogeneous Multi-Processor Architecture Template and Scalable and Flexible Protocol for the Design of Embedded Signal Processing Systems

The key issue in the design of Systems-on-a-Chip (SoC) is to trade-off efficiency against flexibility, and time to market versus cost. Current deep submicron processing technologiesenable integration of multiple software programmable processors (e.g., CPUs,DSPs) and dedicated hardware components into a single cost-efficient IC. Ourtop-down design methodology with various abstraction levels helps designingthese ICs in a reasonable amount of time. This methodology starts with a high-levelexecutable specification, and converges towards a silicon implementation.A major task in the design process is to ensure that all components (hardwareand software) communicate with each other correctly. In this article, we tacklethis problem in the context of the signal processing domain in two ways: wepropose a modular, flexible, and scalable heterogeneous multi-processor architecturetemplate based on distributed shared memory, and we present an efficient andtransparent protocol for communication and (re)configuration. The protocolimplementations have been incorporated in libraries, which allows quick traversalof the various abstraction levels, so enabling incremental design. The designdecisions to be taken at each abstraction level are evaluated by means of(co-)simulation. Prototyping is used too, to verify the system's functionalcorrectness. The effectiveness of our approach is illustrated by a designcase of a multi-standard video and image codec.He currently works with Magma Design Automation. E-mail: