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深度神经网络DNN模型是人工神经网络ANN模型的重要分支,是深度学习的基础。近年来,由于计算机算力的提升和高性能计算技术的发展,使得通过增加DNN网络深度和模型复杂度来提高其特征提取和数据拟合的能力成为可能,从而使DNN在自然语言处理、自动驾驶和人脸识别等问题上显现了优势。然而海量的数据和复杂的模型大大提高了深度神经网络的训练开销,因此加速其训练过程成为了一项关键任务,其技术范围涵盖从底层电路设计到分布式算法设计等多个方面。国产天河三号原型机峰值速度的设计目标为百亿亿级,巨大的计算能力为DNN训练提供了潜在的契机。针对天河三号原型机ARM架构特点,采用PyTorch框架与MPI技术,针对单个MT-2000+计算节点、单个FT-2000+计算节点,以及通过拓展的多节点集群设计CNN训练策略,并对上述处理器在神经网络分布式训练的性能做出了评测和优化,为进一步提升和改进天河三号原型机在神经网络大规模分布式训练方面的表现提供了实验数据和理论依据。 相似文献
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网络视频应用增长迅猛,利用网络编码(NC)来提高网络吞吐量和传输可靠性进而改善视频流传输质量成为研究热点。针对如何优化网络编码进行视频流传输这一问题,必须要结合视频流自身特性作出改进并综合考虑所处的网络环境,才能充分发挥网络编码的优势。首先回顾了网络编码的基本概念和方法;然后对网络编码应用于视频流传输时需要考虑的视频业务特性,包括进行不等差错保护以优先保障重要等级视频数据包、降低数据包传输延迟以满足视频流实时性需求、增强网络差错恢复策略以提升传输可靠性等作了分析和归纳;接着阐述了基于网络编码的视频流传输策略在包括P2P、多源协作及内容中心网络等典型场景中的应用;最后对网络编码应用于视频流传输的研究趋势进行展望。 相似文献
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针对容错操作系统的可靠性评测问题,提出一种向Linux内核注入“单个位”故障的方法。基于x86体系结构中的软件中断机制,首先利用可加载内核模块机制在时钟中断中设置一个探测点,然后将用户态的故障数据传输到内核空间,最后利用一种C/S结构的故障注入模型,分别向Linux内核的arch、fs、kernel和mm四个子系统注入故障(瞬时型、间歇型和永久型)6700余次。实验结果表明,与arch和fs子系统相比,kernel和mm子系统对故障的敏感度较高,平均检测故障覆盖率达到38.23';与数据段相比,内核代码段对故障的敏感度较高,平均检测故障覆盖率达到73.49',该方法提高了容错型操作系统可靠性评测的速度和准确度。 相似文献
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快速了解网络应用的工作状态可以大大提升网络管理的效率和水平,减轻网管人员的工作负担;结合新一代互联网技术综合实验环境项目需要,设计并实现了一个网络应用监测系统。系统可以对典型网络应用服务的通断性、即时响应时间等指标进行全天侯监测,快捷准确地对性能故障进行鉴别,并以多种方式发布性能和可用性事件的实时报警,以提高网络服务品质和管理人员的工作效率,并可以为网络服务的稳定性和性能评价、调整提供依据。 相似文献
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