异种机互连的实现

本文介绍了不同操作系统、不同类型的计算机之间进行通信的一种方法。文中对硬件的连接、软件的安装、实现通信的实用程序等作了详细的介绍     

ALICE:一种面向中文科技文本分析的预训练语言表征模型

深度学习模型应用于自然语言处理任务时依赖大型、高质量的人工标注数据集。为降低深度学习模型对大型数据集的依赖,提出一种基于BERT的中文科技自然语言处理预训练模型ALICE。通过对遮罩语言模型进行改进并将其与命名实体级遮罩相结合,改善基础模型在下游任务中的表现,使其学习到的语言表征更贴合中文的语言特性。实验结果表明,与BERT模型相比,ALICE模型对于中文科技文本的分类准确率和命名实体识别的F1值分别提高1.2%和0.8%。     

面向分布式机器学习的大消息广播设计

MPI (Message Passing Interface)专为节点密集型大规模计算集群设计,然而,随着MPI+CUDA (Compute Unified Device Architecture)应用程序以及计算节点拥有GPU的计算机集群的出现,类似于MPI的传统通信库已无法满足.而在机器学习领域,也面临着同样的挑战,如Caff以及CNTK (Microsoft CognitiveToolkit)的深度学习框架,由于训练过程中, GPU会缓存庞大的数据量,而大部分机器学习训练的优化算法具有迭代性特点,导致GPU间的通信数据量大,通信频率高,这些已成为限制深度学习训练性能提升的主要因素之一,虽然推出了像NCCL(Nvidia Collective multi-GPU Communication Library)这种解决深度学习通信问题的集合通信库,但也存在不兼容MPI等问题.因此,设计一种更加高效、符合当前新趋势的通信加速机制便显得尤为重要,为解决上述新形势下的挑战,本文提出了两种新型通信广播机制:(1)一种基于MPI_Bcast的管道链PC (Pipelined Chain)通信机制:为GPU缓存提供高效的节点内外通信.(2)一种适用于多GPU集群系统的基于拓扑感知的管道链TA-PC (TopologyAware Pipelined Chain)通信机制:充分利用多GPU节点间的可用PCIe链路.为了验证提出的新型广播设计,分别在三种配置多样化的GPU集群上进行了实验:GPU密集型集群RX1、节点密集型集群RX2、均衡型集群RX3.实验中,将新的设计与MPI+NCCL1 MPI_Bcast进行对比实验,对于节点内通信和节点间的通信,分别取得了14倍和16.6倍左右的性能提升;与NCCL2的对比试验中,小中型消息取得10倍左右的性能提升,大型消息取得与其相当的性能水平,同时TA-PC设计相比于PC设计,在64GPU集群上实现50%左右的性能提升.实验结果充分说明,提出的解决方案在可移植性以及性能方面有较大的优势.     

基于Hadoop的遥感影像业务管理系统设计

随着信息技术、航天技术的不断发展,遥感影像数据量呈现爆发性增长.针对陕西某测绘所管理影像数据时出现的存储需求量大、读取过程缓慢、图像处理耗时长等问题.本文基于LFU （Least Frequently Used）缓存算法,设计了三级缓存模块,用来高速缓存影像数据.同时结合Hadoop开源技术,设计了遥感影像业务管理系统.该系统具有高内聚,低耦合,扩展性强的特点.经过系统性能测试,该系统能有效解决影像存储瓶颈,同时能提升影像读取速度,缩短影像处理时间.     

Storm集群下基于性能感知的负载均衡策略

Storm计算框架具有为多源异构大数据提供高效、快速、实时处理的能力.然而因Storm默认的调度策略使用了简单的轮询方法,无法根据集群动态的负载状态调整其任务的分配.针对该问题,提出了基于性能感知的负载均衡策略,根据节点的处理效率计算其性能感知值,并通过贪心调度保证节点的任务量与节点处理能力相匹配,以达到负载均衡的目的.通过与默认调度算法实验比较,结果表明该算法能够有效降低Storm处理时延,提高吞吐量和实现集群负载均衡.     

应用型大学电工学课程改革初探

目前,很多大学都已转型为应用型大学,电工学课程作为理工科学生的专业基础课,对于培养学生的实验与实训能力、理论与实验相结合的能力以及创新设计能力有着极其重要的作用,但现阶段电工学的教学现状有些不尽如人意,针对这些问题提出一些应对方法.     

浅谈中学物理和大学物理课程的衔接

随着经济的发展,社会对人才的需求向多元化、创新型发展.本文希望通过对中学物理和大学物理的现状分析、比较,思考出利于中学物理和大学物理课程更好衔接的教学模式,进而在大学物理教学中培养出科学严谨、并具有创新精神的多元化人才.     

基准剂量法在水质基准中的应用

基准剂量法作为一种新的确定参考剂量的方法,在运用于水质基准风险评价中制订非致癌物的可接受水平时,弥补了以往采用未观察到不良效应水平(NOAEL)作为指标的不足。该方法能从数理统计学的角度解释和发展剂量反应关系,体现了显著的科学性,已成为毒理学界确定参考剂量(RFD)的一种有效方法。首先,从水质基准的定义、分类、水质基准和水质标准的区别及水质基准方法学4个方面阐述了水质基准的相关概念。其次,详细总结了水质基准的国内外相关研究。然后,介绍了我国饮用水水质基准值的计算公式。再次,运用统计学知识详细阐明了基准剂量法的原理。最后,结合我国水环境质量标准管理体系的现状,提出了我国水质标准需要进一步完善的方面,以及开展我国水质基准研究的重要性和迫切性,并对下一步研究重点做出了展望。     

基于LDA模型的社交网络主题社区挖掘

以微博为代表的社交网络已成为社会舆情的战略要地。对于社交网络中隐含主题社区的发掘,具有较高的商业推广和舆情监控价值。近年来,概率生成主题模型LDA(Latent Dirichlet Allocation)在数据挖掘领域得到了广泛应用。但是,一般而言,LDA适用于处理文本、数字信号数据,并不能合理地用来处理社交网络用户的关系数据。对LDA进行修改,提出适用于处理用户关系数据的Tri-LDA模型,挖掘社交网络中的主题社区。实验结果表明,基于Tri-LDA模型,进行机器学习所得到的结果基本能够反映社交网络上真实的主题社区分布情况。     

数据异地容灾的实现

日益增长的信息量必然发生大量的数据传输、存储和数据交换,数据安全成为影响整个信息系统的一个重要因素为了应付区域性灾害,如地震、海啸、战争等因素导致多个机房同时损毁,数据永久性丢失,其它如区域性的病毒泛滥、蓄意破坏、严重误操作等人为因素也可能导致同城备份中心失效。建立一套异地数据备份系统已经成为信息系统建设的必要组成部分,会成为保证数据安全的最后一道防线。本文详细阐述了某信息系统数据异地容灾的实现。