集群上软件事务内存的层次化冲突检测

大多数事务内存研究都在多核处理器上进行,只有少数研究针对集群计算环境。现有的集群事务内存性能较差,因为事务内存的运行需要进行大量的远程内存访问,而集群的内存分布性使得远程内存访问的性能较差。事务内存运行中的冲突检测是进行远程内存访问最多的操作。我们提出了一种层次化的冲突检测方法,将其分为两个步骤进行,这种层次化的策略可以使集群上的软件事务内存获得高性能。     

面向CC-NUMA体系结构的事务内存冲突规避方法

现有的事务内存研究主要面向多核处理器和SMP机器,缺少对CC-NUMA系统的研究.而CC-NUMA是高端服务器的重要体系结构,随着用户对并行处理能力需求的不断上升,高端服务器将占据越来越重要的地位.文中概要阐述事务内存研究的基本情况,通过详尽的实验数据,深入分析了CC-NUMA结构的本地、远程访存差异特性对事务内存性能的影响,提出了一种面向CC-NUMA体系结构的冲突规避方法PBC.PBC在事务启动之前,对冲突可能性进行预测,并根据预测结果对事务进行调度,以降低事务的失败率.实验表明,文中提出的PBC方法可以显著提高CC-NUMA机器上运行事务内存的整体性能.     

以Matrix-3000为例研究面向裸金属加速器的异构多线程编程模型（英文）

随着处理器设计转向使用专门的异构多核以避免功耗墙的影响,软件开发人员发现很难处理这些处理器系统的复杂性。以Matrix-3000为代表的新型处理器具有复杂的内存层次结构和处理器组织,是为下一代E级超级计算机设计的高性能处理器。本文分享了我们为Matrix-3000开发的并行编程模型及其支持编译器和库的经验。为了帮助软件开发,我们从头开始开发了一个针对Matrix-3000的软件栈,包括一个低层次的编程接口和一个高层次的OpenCL编译器。该低层次编程模型为使用Matrix-3000的裸金属加速器提供了原生编程支持,而高层次模型允许程序员使用OpenCL并行编程标准。我们详细介绍了该软件栈的设计选择,并强调了从开发系统软件中学到的经验教训,以实现裸金属加速器的高效程序编写和性能解锁。我们的编程模型已经被部署到一个E级原型系统的生产环境中。     

自治故障管理系统推理规则的智能学习技术

随着高性能计算机系统规模急剧增加，系统整体的固有可靠性逐步降低，产生了“可靠性墙”问题。为了应对这一挑战，天河高性能计算机系统设计了自治故障管理系统，通过该系统实时监控、分析、管理全系统的报警、故障和错误。自治故障管理系统所收集的故障消息垂直涵盖系统的各个逻辑层次，水平覆盖系统的全部功能模块，因此故障消息之间存在逻辑上的因果关系，即一个故障源会导致后续一系列的故障事件。提出了一种针对于故障信息的推理规则学习算法EMRL,把故障信息的推理规则建模为一个概率模型，通过该模型自动从故障信息中挖掘故障推理规则，并且根据挖掘结果自动生成最小的故障推理图。采用天河系统的部分运行数据，验证了EMRL算法的有效性，结果表明EMRL能有效挖掘故障信息的推理关系。     

通过解决先验数据冲突实现自适应图神经网络（英文）

图神经网络（GNN）在各种与图相关的任务中已取得显著性能。最近GNN社区的证据表明,这种良好的性能可归因于同质性先验,即连接的节点倾向于具有相似的特征和标签。然而,在异配性设置中,连接节点的特征可能会有显著变化,导致GNN模型性能明显下降。本文将此问题定义为先验数据冲突,提出一种名为混合先验图神经网络（MPGNN）的模型。首先,为解决异配图上同质性先验不匹配的问题,引入无信息先验,它不对连接节点之间的关系做任何假设,并从数据中学习这种关系。其次,为避免同质图上性能下降,通过可学习的权重实现软开关,以平衡同质性先验和非信息先验的影响。评估了MPGNN在合成图和真实世界图上的性能。结果表明,MPGNN能够有效捕捉连接节点之间的关系,而软开关有助于根据图的特征选择合适的先验。基于这两个设计,MPGNN在异配图上优于最先进的方法,而在同质图上不会牺牲性能。     

实时视频流自适应速率传输策略

本文提出了一种实时视频流自适应速率传输策略ARTS,该策略通过丢包率和网络传输延迟抖动两种参数对发送端输出速率进行动态调整,以迭到拥塞控制的目的。实验证明,ARTS是TCP友好的,能够降低丢包率,有效地减少了客户端图像质量的震荡幅度,保持了网络带宽的高使用率。