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公开(公告)号：CN112529171A
公开(公告)日：2021-03-19
申请号：CN202011406904.6
申请日：2020-12-04
Applicant: 中国科学院深圳先进技术研究院
Abstract: 本申请公开了一种存内计算加速器及其优化方法，涉及存内计算加速器技术领域。该存内计算加速器包括多个处理单元，处理单元包括：多个阵列分布的存储单元，每列存储单元的输出端口对应设置有ADC，ADC为分辨率可配置的ADC；多个分辨率控制模块；分辨率控制模块用于控制对应的ADC的分辨率。本申请同时公开了一种该存内计算加速器的优化方法，包括训练、量化神经网络模型；在神经网络模型部署过程中，确定整个神经网络的稀疏程度；根据各层神经网络的稀疏程度，计算各处理单元中ADC的最优化分辨率；动态调整各处理单元中ADC的分辨率至最优化分辨率。本申请用于提升存内计算加速器的性能。
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公开(公告)号：CN112445746A
公开(公告)日：2021-03-05
申请号：CN201910830574.4
申请日：2019-09-04
Applicant: 中国科学院深圳先进技术研究院
IPC: G06F15/16 , G06F15/177
Abstract: 本发明提供一种基于机器学习的集群配置自动优化方法和系统。该方法包括：收集训练样本集，该训练样本集反映配置参数和集群性能的对应关系；基于所述训练样本集通过机器学习获得集群性能预测模型，将待优化的多组配置参数输入到所述集群性能预测模型，获得预测的集群性能；对于待优化的各组配置参数，以预测的集群性能作为其适应值，利用遗传算法寻找使集群性能最优的配置参数组合。利用本发明的方法和系统能够在配置参数组合形成的高维空间里，有效地寻找一个最优解，从而改善了集群性能。
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公开(公告)号：CN112416538A
公开(公告)日：2021-02-26
申请号：CN201910767009.8
申请日：2019-08-20
Applicant: 中国科学院深圳先进技术研究院
Abstract: 本发明提供一种分布式资源管理框架的多层次架构和管理方法。其中，对于包括第一层结构Slave和第二层结构Master的集群，根据用户需求通过添加至少一个Super master层来扩展集群的层次结构数目或者通过删除至少一个已有的Super master层来缩减集群的层次结构数目，其中所述Super master层用于管理下属的第二层结构Master或者管理下属的其他Super master，所述第二层结构Master用于管理下属的第一层结构Slave。本发明的多层次架构和管理方法能够适配不同的集群规模并提高了集群的任务处理效率。
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公开(公告)号：CN112214432A
公开(公告)日：2021-01-12
申请号：CN201910612973.3
申请日：2019-07-09
Applicant: 中国科学院深圳先进技术研究院
Abstract: 本发明提供一种基于通讯板的可移动边缘计算一体机及其应用。在该一体机中，以移动终端作为用户与云端的边缘，将所述移动终端的多个通讯板插入到基板上经由该基板进行网络连接构建移动集群，其中，所述移动终端的通讯板作为运算节点运行分布式软件并处理所述移动终端侧的数据。本发明的可移动边缘计算一体机能够用于小区的智能中心等，具有成本低、功耗小等优势。
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公开(公告)号：CN111211915A
公开(公告)日：2020-05-29
申请号：CN201811394151.4
申请日：2018-11-21
Applicant: 中国科学院深圳先进技术研究院
IPC: H04L12/24
Abstract: 本发明提供了一种容器的网络带宽的调节方法，所述调节方法包括通过周期性对系统的每个容器的实际网络带宽进行检测，在系统的多个容器的网络带宽超过预设网络带宽时，增加系统的整体网络带宽，提高容器的网络带宽，避免容器到达干扰临界点。本发明还提供了一种计算机设备。本发明也提供了一种存储介质。本发明基于权重值对容器的网络带宽进行动态调整，避免容器到达干扰临界点，在容器的网络带宽发生整体大幅下降时可以快速恢复到正常水平。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109871237A
公开(公告)日：2019-06-11
申请号：CN201811495369.9
申请日：2018-12-07
Applicant: 中国科学院深圳先进技术研究院
IPC: G06F9/38
Abstract: 本发明涉及信息技术领域，具体而言，涉及一种基于机器学习的CPU与GPU异构SoC性能刻画方法，其包括以下步骤：S1：采集大性能数据；所述大性能数据包括CPU硬件事件数据与GPU硬件事件数据；S2：对采集的大性能数据进行处理；S3：对CPU与GPU进行性能刻画；S4：进行系统能耗采集与分析。本发明一方面用户可以根据在CPU和GPU端监控硬件事件得到能够反映人工智能程序性能特点，从而为优化人工智能程序提供指导；另一方面用户可以根据人工智能程序的性能特点，为适应人工智能程序而特定地优化编译器或计算机微体系结构提供指导，最后用户可以通过本框架中使用的监控策略和分析方法对CPU与GPU进行监控与分析。
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公开(公告)号：CN105610621A
公开(公告)日：2016-05-25
申请号：CN201511032104.1
申请日：2015-12-31
Applicant: 中国科学院深圳先进技术研究院
Abstract: 本发明公开了一种分布式系统架构任务级参数动态调整的方法及装置，涉及云计算技术领域；解决了每个任务的参数配置不能在作业运行过程中动态地根据用户需求调整的技术问题；该技术方案包括：步骤一，在作业对象初始化时创建一个配置服务线程，该线程会每隔预定时间检查是否有新的p组配置；步骤二，如果有则优先为其分配资源；步骤三，每个任务通过自身id检索到自己的配置后，在任务初始化时完成第二次参数的配置。
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公开(公告)号：CN104464350A
公开(公告)日：2015-03-25
申请号：CN201410692675.7
申请日：2014-11-25
Applicant: 中国科学院深圳先进技术研究院
IPC: G08G1/123
Abstract: 本发明适用于信息导航技术领域，提供了一种停车泊位导航方法及装置，所述方法包括：当检测到用户扫描停车场中存储有位置信息的装置时，从所述装置中获取位置信息，并存储所述位置信息，所述位置信息为停车位的位置信息；在超过预设时间阈值后，若再次检测到用户扫描停车场中存储有位置信息的装置，从该装置中获取位置信息，该位置信息为用户当前的位置信息；根据获取的所述用户当前的位置信息以及存储的所述停车位的位置信息确定用户从当前位置到达所述停车位的最优路径信息。通过本发明，可引导车辆或人快速、准确的找到停车位，成本低、实用性强。
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公开(公告)号：CN103744734A
公开(公告)日：2014-04-23
申请号：CN201310723002.9
申请日：2013-12-24
Applicant: 中国科学院深圳先进技术研究院
Abstract: 本发明适用云检测技术领域，提供了一种任务作业处理方法、装置及系统，包括：在云检测系统中提交任务作业；检测所述任务作业的任务类型，所述的任务类型包括集群任务类型和跨集群任务类型；若所述任务类型为集群任务类型，则由所述云检测系统中预置的集群调度器处理所述任务类型为集群任务类型的任务作业；若所述任务类型为跨集群任务时，则由所述云检测系统中预置的跨集群调度器处理所述任务类型为跨集群任务类型的任务作业；其中，所述集群任务类型是由一个集群进行处理任务作业的类型，所述跨集群任务类型是由至少两个集群进行处理任务作业的类型。本发明避免了系统容易出现崩溃的情况，提高了系统的稳定性和处理任务的高效性。
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公开(公告)号：CN103701865A
公开(公告)日：2014-04-02
申请号：CN201310660020.7
申请日：2013-12-06
Applicant: 中国科学院深圳先进技术研究院
Abstract: 本发明适用于云计算技术领域，提供了一种数据传输的方法及系统，所述方法包括：发送方向接收方发送数据分块；接收方在接收到所述数据分块后，根据所述数据分块预测下一个将接收到的数据分块，并将预测信息发送给所述发送方，所述预测信息包含所述下一个将接收到的数据分块的信息；发送方在接收到所述预测信息后，确定所述预测信息中包含的所述下一个将接收到的数据分块的信息是否与即将发送的数据分块的信息相匹配，若匹配，则向所述接收方反馈确认信息，若不匹配，则向接收方发送所述即将发送的数据分块。通过本发明，可有效避免数据的重复发送，极大的减少数据的发送量，提高网络带宽的利用率。
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