面向GPU平台的复杂网络core分解方法研究

在复杂网络理论中,core分解是一种最基本的度量网络节点"重要性"并分析核心子图的方法.Core分解广泛应用于社交网络的用户行为分析、复杂网络的可视化、大型软件的代码静态分析等应用.随着复杂网络的图数据规模和复杂性的增大,现有研究工作基于多核CPU环境设计core分解并行算法,由于CPU核数和内存带宽的局限性,已经无法满足大数据量的高性能计算需求,严重影响了复杂网络的分析应用.通用GPU提供了1万以上线程数的高并行计算能力和高于100GB/s访存带宽,已被广泛应用于大规模图数据的高效并行分析,如广度优先遍历和最短路径算法等.为了实现更为高效的core分解,提出面向GPU平台下的复杂网络core分解的两种并行策略.第1种RLCore策略基于图遍历思想,利用GPU高并发计算能力对网络图结构自底向上遍历,逐步迭代设置各节点所属的core层;第2种ESCore策略基于局部收敛思想,对各节点从邻居节点当前值进行汇聚计算更新直至收敛.ESCore相比RLCore能够大大降低遍历过程中GPU线程更新同一节点的同步操作开销,而其算法的迭代次数受收敛率的影响.在真实网络图数据上的实验结果表明,所提出的两...     

片上多核处理器存储一致性验证

存储一致性验证是片上多核处理器功能验证的重要部分.由于验证并行程序的执行结果是否符合存储一致性模型理论上是NP难问题,现有的验证方法中只能采用一些时间复杂度大于O(n3)的不完全方法.发现在支持写原子性的多处理器系统中,两条执行时间不重叠的操作之间存在确定的时间序.通过引入时间序的概念,设计并实现了一种线性时间复杂度的存储一致性验证工具LCHECK.LCHECK利用时间序将验证局部化,使得在表示程序执行结果的有向图中,序关系边的推导和正确性检测都被限定在有限范围内.与现有其他方法相比,LCHECK时间复杂度低,对程序长度和访存地址数没有限制,因此验证效率更高.作为国产片上多核处理器龙芯3号的重要验证工具, LCHECK发现了一些存储系统的设计错误.     

基于卓越计划的制药工程专业工程实践能力的实践教学改革

我们基于国家“卓越工程师”培养理念,改变传统的实践教学模式,结合现阶段我国工程实践教学的实际情况,以提高实践教学质量为目标,对制药工程实践教学进行了深入思考,并通过实践教学改革,探索出了一条强化工程实践能力培养的工作途径。     

(Z)-2-(2-氨基-4-噻唑)-2-羟亚胺基乙酸乙酯的合成工艺改进

以乙酰乙酸乙酯为原料 ,经亚硝化、溴化、环合连续反应制得 (Z) 2 (2 氨基 4 噻唑 ) 2 羟亚氨基乙酸乙酯 ,总收率为 76 73% ,含量为 98 5 %。对合成工艺进行了改进 ,简化了操作 ,提高了反应收率。     

基于交易级建模的ATA控制器功能验证方法研究

交易级建模技术适用于构建大规模电路系统的功能验证平台.结合C 天生的类继承机制和SystemC的接口通道机制,基于该建模技术的ATA控制器验证平台成功实现了随机化的交易级验证,降低了设计模块间通信的复杂度,结构上具有良好的可扩展性和可重用性.着重阐述该验证平台中抽象通道与适配器的通用设计方法,提出了一种基于面向对象技术的创新的验证平台设计模式,并分析了交易级建模和RTL建模之间的区别以及交易级建模技术在提高验证效率上的优势.     

架空输电线路运行维护存在的问题研究

本文主要针对架空输电线路维护工作中存在的问题进行分析。指出存在的问题并且分析解决措施。     

《积极发展第三产业》教学设计

教材 人民教育出版社《思想政治》 年级 高一年级 课时 一课时 教学环境 瑞博数字化教学平台、网络和PowerPoint等 教学资源 网络教室 教学设想 本节课主要基于瑞博数字化教学平台促进师生、生生交流互动，利用精彩的视频资料、取材于学生身边的教学图片，以突出教学与生活实际相结合的教学理念，让每一位学生都真正参与到学习中去，并通过自己的日常生活经验、切身的科学体验去促进自身的知识生成；     

灵境仿真与应用

灵境技术是继多媒体技术之后的新一代人机接口技术及高级仿真技术,它突破了传统的基于二维的人机界面模式和交互方式的局限性,极大地增强了人的主动性和仿真方法的灵活性,是目前计算机科学和信息科学中最热门的研究领域.该文介绍了灵境技术产生的背景,论述了灵境技术的特征和基本构成,并综述了灵境技术在航天、军事、遥科学、机器人等领域的应用,最后对目前研究中存在的问题及可能的对策和研究方向进行了讨论.     

齐拉西酮的合成

以3-氯-1,2-苯并异噻唑和无水哌嗪为原料合成1-(1,2-苯并异噻唑-3-基)哌嗪(2),以6-氯-1,3-二氢-吲哚酮和氯乙酰氯为原料经Friedel-crafts酰化制备5-(2-氯乙酰基)-6-氯-1,3-二氢-吲哚酮(3),3经硼氢化钠和三氟乙酸还原制得5-(2-氯乙基)-6-氯-1,3-二氢-吲哚酮(4),2和4在碘化钠/碳酸钠的水溶液中缩合得到齐拉西酮(1),总收率50.5%(以3-氯-1,2-苯并异噻唑计,n/n)。齐拉西酮的结构经IR和1H NMR确证。     

支持分页显存的高性能哈希表索引系统

哈希表以访问效率时间复杂度O(1)著称,作为一类可提供大规模数据高效访问的算法和数据结构为各类大数据应用所采用,例如,适用于各类新兴高性能(HPC)领域、数据库领域的工作负载和场景.随着高性能协处理器GPU硬件性能的日益提升,面向高性能GPU环境的哈希表并行优化已逐渐吸引了大量研究工作.当前的各类GPU哈希表优化方法和解决方案集中于利用GPU的大规模线程环境和高内存带宽来提升哈希表的事务高并发性处理和键值对数据快速访问.然而,由于现有GPU哈希表结构的研究工作普遍忽略了GPU资源有效管理,并没有以如何充分利用GPU线程资源和显存资源.同时,由于GPU显存空间的大小限制,用于存储哈希表结构数据的空间有限,无法应对更大规模的哈希表结构.因此,面向GPU环境下的哈希表方法的可扩展性和性能仍存在着技术挑战.本文提出并设计了一种面向GPU环境的可处理大规模并发事务的哈希表技术,命名为Starfish. Starfish提出了新的基于异步GPU流的“交换层”(swap layer)技术,用以支持GPU显存外的动态哈希表,同时也保障了GPU哈希表的索引方法性能.为了解决GPU大规模线程的访问带来的哈...