基于GDB的异构计算调试环境的实现系统

    公开(公告)号:CN102902620B

    公开(公告)日:2015-06-03

    申请号:CN201110440692.8

    申请日:2011-12-23

    Abstract: 本发明涉及一种基于GDB的异构计算调试环境的实现系统,包括依次连接的用户界面模块、联调控制模块、异构节点调试模块和并行任务分配模块;所述的用户界面模块,用于与用户进行交互,以命令行的方式接收用户的调试操作命令,并返回调试结果信息;所述的联调控制模块,用于启动和结束异构节点调试模块,分发调试任务并回收调试结果,对并行子任务进行同步或异步调试控制;所述的异构节点调试模块,用于执行联调控制模块发送的调试命令;所述的并行任务分配模块,用于将计算任务划分成多个并行的子任务,并分配调度到相应的异构节点调试模块上执行。与现有技术相比,本发明具有操作简单、部署快速和成本低廉等优点。

    基于线程关系的软件水印信息处理方法

    公开(公告)号:CN102890759B

    公开(公告)日:2015-06-03

    申请号:CN201110440512.6

    申请日:2011-12-23

    Abstract: 本发明涉及一种基于线程关系的软件水印信息处理方法,该方法包括软件水印的嵌入过程和提取过程,所述的嵌入过程包括以下步骤:预处理软件水印和宿主程序,生成软件水印矩阵;监测宿主程序的执行过程,生成线程关系矩阵;置乱线程关系矩阵,得到乱序线程关系矩阵;将软件水印矩阵嵌入乱序线程关系矩阵中,并进行逆置乱处理,还原为顺序线程关系矩阵;根据顺序线程关系矩阵修改宿主程序的源代码,得到已嵌入软件水印的最终程序;所述的提取过程与提取过程相反,由嵌入有软件水印的宿主程序中提取的线程关系矩阵,进行置乱后提取出软件水印矩阵,再从软件水印矩阵中提取软件水印。与现有技术相比,本发明利用程序中已存在的线程之间的关系来嵌入软件水印,并通过检测带软件水印的程序中线程关系来提取软件水印,具有数据率、隐蔽性和抵抗性高的优点。

    基于图相似性分析的异构可重构任务划分信息处理方法

    公开(公告)号:CN102902588B

    公开(公告)日:2015-04-15

    申请号:CN201110440675.4

    申请日:2011-12-23

    Abstract: 本发明涉及一种基于图相似性分析的异构可重构任务划分信息处理方法,包括以下步骤:1)给定计算任务TG=(V,E,H,W,C),异构可重构体系结构图AG=(P*,E*,H*,W*,C*);2)在TG利用贪心算法找到与AG共同的最大子图CurG;3)将这个子图作为G1加入TG划分集P,并将此子图从TG中删除;4)在剩余的TG中,找一个起始点V2,并依次加入其相邻的变和顶点,最终形成G2,将G2加入TG划分集P,并将此子图从TG中删除,依次类推,划分完整个TG,直至最后的Gk+1与AG的相似度小于设定的阈值;3)最终形成AG的划分集P={G1,G2,…,Gk}。与现有技术相比,本发明具有实现了计算任务和体系结构相匹配的任务划分方法,最大限度的发挥了异构可重构系统的性能等优点。

    基于图相似性分析的异构可重构任务划分信息处理方法

    公开(公告)号:CN102902588A

    公开(公告)日:2013-01-30

    申请号:CN201110440675.4

    申请日:2011-12-23

    Abstract: 本发明涉及一种基于图相似性分析的异构可重构任务划分信息处理方法,包括以下步骤:1)给定计算任务TG=(V,E,H,W,C),异构可重构体系结构图AG=(P*,E*,H*,W*,C*);2)在TG利用贪心算法找到与AG共同的最大子图CurG;3)将这个子图作为G1加入TG划分集P,并将此子图从TG中删除;4)在剩余的TG中,找一个起始点V2,并依次加入其相邻的变和顶点,最终形成G2,将G2加入TG划分集P,并将此子图从TG中删除,依次类推,划分完整个TG,直至最后的Gk+1与AG的相似度小于设定的阈值;3)最终形成AG的划分集P={G1,G2,…,Gk}。与现有技术相比,本发明具有实现了计算任务和体系结构相匹配的任务划分方法,最大限度的发挥了异构可重构系统的性能等优点。

    基于线程关系的软件水印信息处理方法

    公开(公告)号:CN102890759A

    公开(公告)日:2013-01-23

    申请号:CN201110440512.6

    申请日:2011-12-23

    Abstract: 本发明涉及一种基于线程关系的软件水印信息处理方法,该方法包括软件水印的嵌入过程和提取过程,所述的嵌入过程包括以下步骤:预处理软件水印和宿主程序,生成软件水印矩阵;监测宿主程序的执行过程,生成线程关系矩阵;置乱线程关系矩阵,得到乱序线程关系矩阵;将软件水印矩阵嵌入乱序线程关系矩阵中,并进行逆置乱处理,还原为顺序线程关系矩阵;根据顺序线程关系矩阵修改宿主程序的源代码,得到已嵌入软件水印的最终程序;所述的提取过程与提取过程相反,由嵌入有软件水印的宿主程序中提取的线程关系矩阵,进行置乱后提取出软件水印矩阵,再从软件水印矩阵中提取软件水印。与现有技术相比,本发明利用程序中已存在的线程之间的关系来嵌入软件水印,并通过检测带软件水印的程序中线程关系来提取软件水印,具有数据率、隐蔽性和抵抗性高的优点。

    并行信息处理系统
    17.
    发明公开

    公开(公告)号:CN102902511A

    公开(公告)日:2013-01-30

    申请号:CN201110440500.3

    申请日:2011-12-23

    Abstract: 本发明涉及一种并行信息处理系统,包括多个异构的PMC模块,该PMC模块包括计算部件、存储部件和通信部件,所述的并行信息处理系统将任务分割成具有不同算法特征的子任务,并将该各个子任务发送至与其算法特征匹配的PMC模块中进行并行处理,处理过程中,所述的PMC模块的计算部件、存储部件和通信部件同时对子任务进行处理。与现有技术相比,本发明具有性价比高、处理速度快、体系结构多变等优点。

    基于随机任务的云计算系统能耗优化方法

    公开(公告)号:CN102902344A

    公开(公告)日:2013-01-30

    申请号:CN201110440749.4

    申请日:2011-12-23

    CPC classification number: Y02D10/22 Y02D10/36

    Abstract: 本发明涉及一种基于随机任务的云计算系统能耗优化方法,其特征在于,该方法包括以下步骤:1)监测大量达到云计算系统的随机任务的到达时刻,得到随机任务到达时刻的经验分布;2)确定该经验分布的理论分布类型,并估算其参数;3)根据计算特征对达到系统的任务进行分类,并测量每类任务执行时的期望响应时间和期望能耗;4)测量云计算系统中所有计算节点的负载量;5)任务到达时,判断任务队列是否为空,若为是,则根据云计算系统中计算节点的负载状况进行任务调度;若为否,则进入等待状态。与现有技术相比,本发明降低系统能耗的同时,也兼顾了系统的性能,反映出了云计算系统中任务的动态特性。

    基于匹配矩阵的异构重构计算的性能分析方法

    公开(公告)号:CN102890642B

    公开(公告)日:2014-10-22

    申请号:CN201110440435.4

    申请日:2011-12-23

    Abstract: 本发明涉及一种基于匹配矩阵的异构重构计算的性能分析方法,包括以下步骤:1)建立异构重构计算系统模型HRCS;2)建立异构重构任务图模型HR-DAG;3)生成异构匹配矩阵Ma;4)生成重构耦合矩阵Co;5)通过调度算法来计算应用任务的执行完成时间,从来进行性能分析。与现有技术相比,本发明具有通过增加应用任务异构特征和通信重构特征的描述,更加丰富和准确地表达了应用任务对计算和通信的需求等优点。

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