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公开(公告)号：CN118689471A
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202411164761.0
申请日：2024-08-23
Applicant: 中国科学院软件研究所
Abstract: 本发明涉及计算机软件技术领域，提供一种面向RISC‑V架构扩展指令集的可扩展操作系统，硬件层的通用RISC‑V处理器包括基础指令集和部分标准扩展指令集，多样化RISC‑V处理器还包括除了通用处理器所包含的指令集之外的其他标准和非标准扩展指令集；操作系统内核层的通用操作系统内核不支持部分特定的扩展指令集，特定的操作系统内核支持部分特定的扩展指令集；库层的基本模型包括扩展指令集不相关的库，可扩展模型包括扩展指令集不相关的库和扩展指令集相关的库；应用程序层的基本模型包括扩展指令集不相关的应用程序，可扩展模型包括扩展指令集不相关的应用程序和扩展指令集相关的应用程序，无需将对扩展指令集的支持留给用户。
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公开(公告)号：CN118626097A
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202411090391.0
申请日：2024-08-09
Applicant: 中国科学院软件研究所
Abstract: 本发明涉及计算机软件技术领域，提供一种面向RISC‑V架构的操作系统解耦构建方法及装置，将操作系统中的软件组件划分为三类，既节省了使用RISC‑V扩展指令集特定的编译工具链构建扩展指令集不相关软件组件时可能带来的工程量，又省略了可能存在的连续的bug修复过程。此外，本发明使用通用编译工具链构建的扩展指令集不相关的软件组件可以跨不同扩展指令集组合的RISC‑V处理器复用，随着RISC‑V扩展指令集数量的不断增多，不同扩展指令集组合的RISC‑V处理器的数量也随之膨胀，通过跨不同的RISC‑V处理器复用扩展指令集不相关的软件组件可以节省操作系统开发的时间和工程量，提高开发效率。
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公开(公告)号：CN109756517B
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN201910162334.1
申请日：2019-03-05
Applicant: 中国科学院软件研究所
IPC: H04L29/06
Abstract: 本发明提供一种基于winpcap的高速网络数据传输方法，以一种基于winpcap的主机与嵌入式设备高速网络数据传输方法为例，主机通过winpcap网络接口发送和接收网络数据包，winpcap接口运行于windows系统之上，通过网卡驱动访问网卡硬件，从而减少了TCP/IP协议栈组包和拆包的开销。主机包含处理器、储存器和网卡，存储器上有输入数据buffer，参数数据buffer和输出数据buffer。主机通过winpcap接口将输入数据和参数数据发送到嵌入式设备，并且通过winpcap网络接口将结果数据从嵌入式设备接收回来，并负责完成相应的发送数据包、接收数据包和应答包等的组包和拆包操作，以及相应buffer的读写操作。这样在windows系统网络硬件固定的情况下，提高了windows系统下网络传输的效率，更加充分地利用了网络带宽。
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公开(公告)号：CN109756517A
公开(公告)日：2019-05-14
申请号：CN201910162334.1
申请日：2019-03-05
Applicant: 中国科学院软件研究所
IPC: H04L29/06
Abstract: 本发明提供一种基于winpcap的高速网络数据传输方法，以一种基于winpcap的主机与嵌入式设备高速网络数据传输方法为例，主机通过winpcap网络接口发送和接收网络数据包，winpcap接口运行于windows系统之上，通过网卡驱动访问网卡硬件，从而减少了TCP/IP协议栈组包和拆包的开销。主机包含处理器、储存器和网卡，存储器上有输入数据buffer，参数数据buffer和输出数据buffer。主机通过winpcap接口将输入数据和参数数据发送到嵌入式设备，并且通过winpcap网络接口将结果数据从嵌入式设备接收回来，并负责完成相应的发送数据包、接收数据包和应答包等的组包和拆包操作，以及相应buffer的读写操作。这样在windows系统网络硬件固定的情况下，提高了windows系统下网络传输的效率，更加充分地利用了网络带宽。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116306943B
公开(公告)日：2023-10-17
申请号：CN202310254000.3
申请日：2023-03-16
Applicant: 中国科学院软件研究所
Abstract: 本发明提供一种面向AIoT的多任务本地协同推理方法及系统，属于分布式机器学习领域。本发明通过AIoT客户端将客户端本地模型切片推理的中间结果通过并行通信局域网发送至本地服务器，本地服务器使用同一模型切片对中的对应模型切片初始化推理引擎并完成推理过程，随后将结果回传至原客户端。本发明使用局部贪心搜索对协同推理中所用的模型切片进行通信优化，使用内存复用和内存替换加速推理引擎初始化，通过两级并行执行流来执行的协同推理任务。本发明使用本地设备和局域网进行协同推理，避免了传统方法中的隐私泄露和网络波动问题，为大量AIoT客户端提供低延迟的协同推理服务，提升了系统处理协同推理任务的吞吐量。
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公开(公告)号：CN116360987A
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202310261234.0
申请日：2023-03-17
Applicant: 中国科学院软件研究所
Abstract: 本发明提供一种自适应负载均衡方法及系统，属于负载均衡领域。本发明基于的并行流水线执行模式是使用包含若干流水级的并行执行流执行来自多个客户端的任务，本方法在拥塞延迟变高且在执行流之间不均衡时，依次使用交叉熵方法和强化学习分别进行执行流之间的负载均衡以及客户端和服务器之间的负载均衡。本发明能基于当前拥塞延迟的严重程度在客户端‑服务器计算范式中对使用并行流水线执行模式的服务器进行负载均衡，提供了比传统的负载均衡方法更细粒度的负载均衡，能够降低拥塞延迟和拥塞延迟的波动，提升服务器处理来自多个客户端的任务的性能。
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公开(公告)号：CN116306943A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310254000.3
申请日：2023-03-16
Applicant: 中国科学院软件研究所
Abstract: 本发明提供一种面向AIoT的多任务本地协同推理方法及系统，属于分布式机器学习领域。本发明通过AIoT客户端将客户端本地模型切片推理的中间结果通过并行通信局域网发送至本地服务器，本地服务器使用同一模型切片对中的对应模型切片初始化推理引擎并完成推理过程，随后将结果回传至原客户端。本发明使用局部贪心搜索对协同推理中所用的模型切片进行通信优化，使用内存复用和内存替换加速推理引擎初始化，通过两级并行执行流来执行的协同推理任务。本发明使用本地设备和局域网进行协同推理，避免了传统方法中的隐私泄露和网络波动问题，为大量AIoT客户端提供低延迟的协同推理服务，提升了系统处理协同推理任务的吞吐量。
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公开(公告)号：CN114416031B
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202111614382.3
申请日：2021-12-27
Applicant: 中国科学院软件研究所
IPC: G06F8/20 , G06F8/30 , G06F9/4401 , G06F9/445 , G06F11/36
Abstract: 本发明公开了一种面向AIoT场景支持RISC‑V处理器的操作系统，其特征在于，包括支持RISC‑V处理器和轻量级基础C库musl的操作系统引导程序，支持RISC‑V处理器和轻量级基础C库musl的Linux操作系统内核，支持轻量级基础C库musl的基本文件系统，以及支持RISC‑V处理器和轻量级基础C库musl的应用组件；其中，引导程序用于引导Linux操作系统内核启动以及完成RISC‑V处理器和硬件接口设备的初始化工作；基本文件系统挂载在Linux操作系统内核之上，用于管理系统中的文件，应用组件用于支持碎片化的AIoT应用场景。本发明适用于AIoT应用场景的碎片化、高实时性、低功耗的情况。
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公开(公告)号：CN109862023B
公开(公告)日：2020-08-07
申请号：CN201910146218.0
申请日：2019-02-27
Applicant: 中国科学院软件研究所
IPC: H04L29/06 , H04L12/951
Abstract: 本发明提供一种嵌入式设备实现加速计算和高速网络数据传输方法，解决了在嵌入式设备的异构多核处理器实现高速率计算的情况下，为了满足加速计算的需求，通过设计一种网络传输方法来提高网卡的网络传输速率。其主要方法是嵌入式设备异构多核处理器的微处理器核负责接收加速计算的输入数据和参数数据，然后调用异构多核处理器的加速计算核进行加速计算，最后将计算好的结果数据通过以太网发送出去。本发明采用的方法直接以裸板的方式通过以太网发送和接收不包含TCP/IP包头的网络包，从而保证网络传输的速率与加速计算模块的计算速率相匹配，达到整体的性能提升。
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