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公开(公告)号：CN111159134A
公开(公告)日：2020-05-15
申请号：CN201911303027.7
申请日：2019-12-17
Applicant: 复旦大学
IPC: G06F16/182 , G06F16/176
Abstract: 本发明涉及一种面向多租户的分布式文件系统安全访问控制方法，包括以下步骤：1)租户命名空间映射：对租户在分布式文件系统中有权限访问的资源进行约束，并为多租户分配互相隔离的命名空间，使得每个租户只能访问指定资源的空间地址；2)用户唯一身份凭证映射：对租户下的每个用户分配在整个分布式文件系统中唯一的身份标识，防止出现用户身份凭证冲突；3)用户权限映射：将租户下的每个用户所拥有的权限映射到分布式文件系统中以确保访问正确。与现有技术相比，本发明实现了分布式文件系统安全地为云提供存储服务时完善的租户访问控制，具有同时兼具隔离性和共享性、安全性高等优点。
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公开(公告)号：CN109542747A
公开(公告)日：2019-03-29
申请号：CN201811404131.0
申请日：2018-11-23
Applicant: 复旦大学
IPC: G06F11/34
CPC classification number: G06F11/3476 , G06F11/3452
Abstract: 本发明属于计算机技术领域，具体为一种基于Bootstrap的可管理程序的性能评估方法。本发明利用平稳的区块Bootstrap方法进行重抽样构建样本空间，最终使用假设检验的方法对程序进行性能比较。本发明只需要数十次的运行就能够完成一次性能评估。
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公开(公告)号：CN105573834B
公开(公告)日：2018-12-11
申请号：CN201510938217.1
申请日：2015-12-16
Applicant: 复旦大学
IPC: G06F9/48
Abstract: 本发明属于并行处理器技术领域，具体为一种基于异构平台的面向高维词汇树构建方法。本发明利用异构处理平台（通用处理器和图形处理器（GPGPU）混合架构）上图形处理器强大的并行计算能力与可编程性，提升高维词汇树构建过程的速度。本发明利用图形处理器高并发性的特点加速高维词汇树算法的核心过程，利用高维词汇树算法特性和图形处理器的内存访问模式优化算法的访存过程，并设计了主机和图形处理器在高维词汇树算法运行过程中的协调策略。本发明方法可以有效提升面向高维数据的词汇树的构建速度。
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公开(公告)号：CN108509373A
公开(公告)日：2018-09-07
申请号：CN201810226786.7
申请日：2018-03-19
Applicant: 复旦大学
IPC: G06F15/78 , G06F15/173
Abstract: 本发明属于计算机技术领域，具体为一种面向SoC软件研发的全系统模拟平台。本发明设计的模拟平台采用松耦合的组织架构，并且设定规范的通讯接口；以软硬件协同工作的方式，通过FPGA开发板实现IP核的功能执行，并提供执行过程中时序信息，由此实现对于IP核的详细时序模拟；同时设计通用的信息传输接口，将FPGA和模拟平台之间的通信规范化，以提高模拟平台对不同IP核的适用性和可扩展性。针对硬件设计中可能出现的自定制的新指令，本发明使用可配置库函数的方式实现新指令的扩展，并且通过一系列方法确认其寄存器依赖关系，以保证时序模拟的正确性。本发明不需要对编辑器工具链进行修改，可以极大的提高扩展新指令的效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107729118A
公开(公告)日：2018-02-23
申请号：CN201710871869.7
申请日：2017-09-25
Applicant: 复旦大学
CPC classification number: G06F9/45508 , G06F8/41 , G06F8/443 , G06F9/4552 , G06F9/45558
Abstract: 本发明属于计算机技术领域，具体涉及一种为众核处理器设计Java虚拟机(JVM)的方法。本发明可使得Java虚拟机充分利用众核平台的计算能力，从而提高Java程序的性能。本发明设计了一个半自动化向量化的模型，结合修改的Java前端编译器来发现程序中可以用向量计算单元处理的代码。为了充分利用内存访问带宽和降低延迟，本发明在Java虚拟机针对众核处理器设计了一种数据预取的方法。
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公开(公告)号：CN105117369B
公开(公告)日：2017-11-10
申请号：CN201510468604.3
申请日：2015-08-04
Applicant: 复旦大学
IPC: G06F15/163 , G06F15/167
Abstract: 本发明属于并行处理器技术领域，具体涉及一种基于异构处理平台的多种并行错误检测系统。本发明主要利用异构平台上通用图形处理器强大的并行计算能力与可编程性，来同时检测主流的多种并行错误，包括数据竞争，原子性违背和顺序违背。设计复杂度方面，本发明只需要较平滑的硬件复杂度，并且不需要改变片上关键路径（如高速缓存或者缓存一致性）的逻辑，只添加访存收集模块和访存预处理模块，分别来收集可能导致并行错误的访存指令和提供错误检测的相关信息，错误检测的算法则利用通用图形处理器来实现高度并行。本发明提供的硬件架构能够在程序运行过程中发现并行错误，并且只带来很小的运行开销。
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公开(公告)号：CN105550974A
公开(公告)日：2016-05-04
申请号：CN201510915260.6
申请日：2015-12-13
Applicant: 复旦大学
IPC: G06T1/20
CPC classification number: G06T1/20 , G06T2200/28
Abstract: 本发明属于并行处理器技术领域，具体涉及一种基于GPU的图像特征提取算法的加速方法。本发明主要对目前主流的图像特征提取算法在GPU上进行了细粒度的并行实现，同时根据GPU的特性进行了优化加速，并且采用了异步流水线的协同工作机制来使CPU与GPU可以协同计算。测试结果表明，当硬件配置为Intel Q8300的CPU和GTX260的GPU时，算法速度为172.33帧/秒，是串行算法的67倍。而当硬件配置为Intel I7的CPU和GTX295的GPU时，速度高达340.47帧/秒，可以较好地满足实时处理的需求。
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公开(公告)号：CN105117369A
公开(公告)日：2015-12-02
申请号：CN201510468604.3
申请日：2015-08-04
Applicant: 复旦大学
IPC: G06F15/163 , G06F15/167
Abstract: 本发明属于并行处理器技术领域，具体涉及一种基于异构处理平台的多种并行错误检测体系架构。本发明主要利用异构平台上通用图形处理器强大的并行计算能力与可编程性，来同时检测主流的多种并行错误，包括数据竞争，原子性违背和顺序违背。设计复杂度方面，本发明只需要较平滑的硬件复杂度，并且不需要改变片上关键路径（如高速缓存或者缓存一致性）的逻辑，只添加访存收集模块和访存预处理模块，分别来收集可能导致并行错误的访存指令和提供错误检测的相关信息，错误检测的算法则利用通用图形处理器来实现高度并行。本发明提供的硬件架构能够在程序运行过程中发现并行错误，并且只带来很小的运行开销。
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公开(公告)号：CN119578566A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411489280.7
申请日：2024-10-24
Applicant: 复旦大学
IPC: G06N10/20 , G06F30/3308
Abstract: 本发明属于量子计算技术领域，具体为一种基于电路切割的量子电路模拟方法。本发明通过设计切割策略，将复杂的量子电路分割成多个较小的子电路，每个子电路可以进行独立模拟；具体包括：电路预处理和依赖关系分析；通过电路切割划分子电路，具体采用启发式切割算法，根据电路间依赖关系，确定最佳切割点；通过评估不同切割方案的开销，选择能够最小化整体模拟负担的方案，以优化全局计算成本和资源分配，以确保切割后的子电路能独立、高效地进行模拟；子电路状态向量复用，即通过保存每个子电路的中间状态向量，在计算新的子电路时查找相似状态向量进行复用，以减少计算量和资源消耗。本发明能够降低大规模量子电路模拟的复杂度，提高计算效率。
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