移动边缘计算环境下的动态资源分配策略

在通讯设备爆炸式增长的时代,移动边缘计算作为5G通讯技术的核心技术之一,对其进行合理的资源分配显得尤为重要。移动边缘计算的思想是把云计算中心下沉到基站部署(边缘云),使云计算中心更加靠近用户,以快速解决计算资源分配问题。但是,相对于大型的云计算中心,边缘云的计算资源有限,传统的虚拟机分配方式不足以灵活应对边缘云的计算资源分配问题。为解决此问题,提出一种根据用户综合需求变化的动态计算资源和频谱分配算法(DRFAA),采用"分治"策略,并将资源模拟成"流体"资源进行分配,以寻求较大的吞吐量和较低的传输时延。实验仿真结果显示,动态计算资源和频谱分配算法可以有效地降低用户与边缘云之间的传输时延,也可以提高边缘云的吞吐量。     

Exploiting hardware capabilities in interior point methods

The increase of computer performance continues to support the practice of large-scale optimization. Computers with multiple computing cores and vector processing capabilities are now widely available. We investigate how the recently introduced Advanced Vector Instruction (AVX) set on Intel-compatible architectures can be exploited in interior point methods for linear and nonlinear optimization. We focus on data structures and implementation techniques that utilize the new vector instructions. Our numerical experiments demonstrate that the AVX instruction set provides a significant performance boost in our implementation on large-scale problem that have significant fill-in in the sparse Cholesky factorization, achieving up to 100 gigaflops performance on a standard desktop computer on linear optimization problems for which the required Cholesky factorization is relatively dense.     

计算系统虚拟化平台的研究及实现

虚拟化技术是高性能计算系统规模化的关键技术。高能所计算资源虚拟实验床采用 OpenStack 云平台搭建环境。本文讨论了实现虚拟计算资源与计算系统相互融合的三个关键因素：网络架构设计、环境匹配和系统总体规划。本文首先讨论了虚拟网络架构。虚拟化平台通过部署 neutron 组件、OVS以及 802.1Q 协议来实现虚拟网络和物理网络的二层直连,通过配置物理交换机实现三层转发,避免了数据经过 OpenStack 网络节点转发的瓶颈。其次,虚拟计算资源要融入计算系统,需要与计算系统的各个组件进行信息的动态同步,以满足域名分配、自动化配置以及监视等系统的需要。文章介绍了自主开发的 NETDB 组件,该组件负责实现包括虚拟机与域名系统 (DNS)、自动化安装和管理系统 (puppet) 以及监视系统的信息动态同步等功能;最后,在系统总体规划中,文章讨论了包括统一认证、共享存储、自动化部署、规模扩展和镜像等内容。     

基于 OpenStack 的虚拟资源调度技术研究

传统的高能物理计算系统基于物理机集群,主要通过 Torque、Condor、LSF 等资源管理和作业调度系统将作业调度到物理机器上运行,缺少对虚拟化计算的接口支持。我们选取 OpenStack 作为底层虚拟化平台,设计并实现上层调度系统与 OpenStack 之间的桥梁,采用推拉结合的作业运行方式,构建虚拟计算集群。     

面向服务架构的云计算平台

介绍了云计算的定义和服务模式,阐述了目前信息化管理和架构中存在的普遍问题,结合面向服务的软件架构技术发展现状,提出融合面向服务架构( SOA)技术的云计算服务平台,对于信息化建设中降低成本、系统重整和业务重组具有战略意义。     

高精度湍流直接数值模拟程序的异构并行优化分析

在众核处理器应用中,主要难点在于异构并行应用模式和负载均衡的策略,对于计算流体力学,需要针对相关应用设计相应的方案。我们针对湍流直接数值模拟中串行程序含有部分并行度较高的子程序或函数的特点,设计了一种新的并行计算模式,给出了一种异构平台优化方案,并在中科院超级计算系统"元"上进行了测试和分析,对领域内的典型算例进行了性能测试,着重讨论了不同规模下采用offload模式的CPU和MIC异构并行的扩展性能。     

基于DSP + FPGA的PMSM控制系统设计与实现

面向低轨卫星载荷测试中可灵活配置和小体积宽带信号模拟的需求,采用了AD9361和Zynq-7000构成了信号模拟系统,AD9361射频捷变芯片具有宽带、小型化特点,基于SOC架构设计的Zynq-7000运行Linux操作系统,可完成低轨卫星轨道的位置、速度以及卫星接收信号的多普勒值计算,Zynq-7000通过寄存器实现对AD9361射频捷变芯片参数配置,同时将接收信号多普勒值计算结果通过AXI总线实时设置AD9361射频捷变参数可实现70MHz至6GHz低轨卫星载荷接收信号的模拟。论文给出了基于Zynq-7000芯片Linux操作系统下实时轨道参数和信号参数计算的流程和结果,测试了AD9361射频捷变芯片模拟生成的低轨卫星载荷接收信号性能参数。     

基于粒子群算法和RBF神经网络的云计算资源调度方法研究

为了获得云计算资源调度的多目标优化方案,提出了一种云计算资源的动态调度管理框架;然后给出了本系统的基本架构形式,并对其进行了详细设计;其次,建立了以提高应用性能、保证云应用的服务质量和提高资源利用率为目标的多目标优化模型,并结合最新的RBF神经网络和改进粒子群算法对其求解;最后,在CloudSim平台进行了仿真,实验结果表明提出的框架及算法能有效减少虚拟机迁移次数和物理结点的使用数量,在提高资源利用率的同时,能保证云应用的服务质量。     

基于主题与三支决策的文本情感分析

近年来,情感计算已经成为自然语言处理与人工智能领域的一个研究热点,而文本情感分析是情感计算的一个重要组成部分.提出了一个基于主题特征与三支决策理论相融合的多标记情感分类方法.首先采用基于主题的情感识别模型判断句子的多标记情感类别,在此基础上结合三支决策理论,最终实现对文本篇章的多标记情感分类.实验结果表明,该方法在文本篇章的多标记情感类别识别上取得了令人满意的结果.     

一种松弛的优化均衡流式图划分算法研究

在大规模图数据的分布式处理中,往往需要将图数据进行划分并放置在不同的节点上。如果数据划分得不均衡,那么部分节点可能会成为分布式系统的瓶颈。为了提高图数据划分的均衡性,并且有效地应对图数据的快速更新,提出了一种松弛的优化均衡流式图划分算法。首先,定义了一种同时包含划分内部代价和划分之间的割的代价的目标函数作为图划分的整体框架。然后,在图划分框架的基础上通过最大化和最小化两种优化函数分析了均衡图划分问题,并给出了二者之间的关系。最后,针对流式图数据,提出一种贪婪的图最优k划分算法。该划分算法以最大化优化函数为基础,通过最大化顶点放置产生的目标函数增加值进行节点划分块的选取。实验表明,提出的图划分算法与相关算法相比,不仅均衡性好,而且通信开销小,在基于该算法进行图划分时上层应用的计算性能得到了明显的提高。