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公开(公告)号:CN114217812B
公开(公告)日:2025-05-20
申请号:CN202110479676.3
申请日:2021-04-30
Applicant: 无锡江南计算技术研究所
Abstract: 本发明公开一种异构众核程序动态调用树分析装置及分析方法,所述分析方法包括以下步骤:S1、增加一个编译选项;S2、使用新增加的编译选项编译程序;S3、运行S2中生成的程序;S4、程序运行至InitFunc时,InitFunc进行空间申请,并将运算控制核和运算的L值均初始化为‑1。S5、程序运行至EnterFunc时,L值加1,检查D(L,PC,CPC)在STACKPC中是否存在,若存在,则过滤掉该记录的记录;S6、程序运行至LeaveFunc时,L值减1,若L值等于‑1,则进行输出操作,输出记录至文件;S7、调用结果展示模块进行展示。本发明能有效弥补静态分析的不足,提升代码逻辑分析效率。
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公开(公告)号:CN114217939B
公开(公告)日:2025-05-16
申请号:CN202110381609.8
申请日:2021-04-09
Applicant: 无锡江南计算技术研究所
IPC: G06F9/50
Abstract: 本发明公开一种异步通信优化方法,S1、判断物理资源是否满足大于等于用户程序所需进程数2倍的条件;S2、为用户程序的各个进程间隔分配控制核心作为进程控制核心,并在每个用户进程之间启用一个空闲的控制核心作为专用控制核心,所述进程控制核心与所述专用控制核心组成与用户进程一一对应的异步控制核心;S3、实现单个进程控制核心与多个运算核心阵列的逻辑组合;S6、当位于进程控制核心的用户程序进程(主线程)进行与位于专用控制核心的通信探查服务关键互斥操作时,对线程信号量置1,以主动抢锁并进行关键互斥操作,抢锁成功后信号量置0,允许通信探查服务继续竞争线程锁。本发明可有效提升通信密集型大规模并发应用的整体性能。
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公开(公告)号:CN114217805B
公开(公告)日:2025-05-16
申请号:CN202110330631.X
申请日:2021-03-26
Applicant: 无锡江南计算技术研究所
Abstract: 本发明公开一种编译自调优方法,包括以下步骤:S1、对代码进行插桩;S2、收集代码运行时的信息数据;S3、根据访存密集程度和计算密集程度,将目标代码分为四类;S4、将S3中的分类信息传递给S11;S5、对系统环境参数进行配置;S6、对通用编译优化选项进行配置;S7、对定制编译优化选项进行配置;S8、对通用编译优化选项与定制编译优化选项进行分析分类;S9、对自调优过程的环境参数进行配置;S10、将S9中环境参数的配置信息传递给S11;S11、对使能概率进行调整;S12、进行编译选项的自动调优;S13、获得一组编译优化选项组合能。本发明能够充分发挥出处理器及系统软件环境某些定制化设计带来的性能红利,提高编译自调优过程效率。
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公开(公告)号:CN119808947A
公开(公告)日:2025-04-11
申请号:CN202411881990.4
申请日:2024-12-19
Applicant: 无锡江南计算技术研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于异构多模型的业务处理方法、装置、设备和存储介质。一种基于异构多模型的业务处理方法,包括:通过配置管理页面获取待处理业务的配置信息,并将配置信息转换为待处理业务的业务逻辑信息;基于业务逻辑信息生成待处理业务的至少一个任务;根据至少一个任务的资源需求信息确定至少一个任务分别对应的计算框架和云环境;每一计算框架上部署有至少一个处理模型;基于至少一个任务的依赖关系和/或执行顺序生成任务链路图;基于各计算框架上部署的至少一个处理模型,依次执行任务链路图中的至少一个任务,并将至少一个处理模型的处理结果进行整合,得到待处理业务的处理结果。提高了异构计算框架下业务处理的效率和准确性。
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公开(公告)号:CN119807707A
公开(公告)日:2025-04-11
申请号:CN202411881141.9
申请日:2024-12-19
Applicant: 无锡江南计算技术研究所
IPC: G06F18/213 , G06F18/22
Abstract: 本发明公开了一种网络链路的关联预测方法、装置、电子设备及存储介质。方法包括:获取待预测网络链路对中每一网络链路的链路信息,基于每一网络链路的链路信息确定每一网络链路的多个维度的特征数据,其中,多个维度包括协议空间维度、地址空间维度、自治域空间维度、账号空间维度和综合空间维度;基于待预测网络链路对中每一网络链路的多个维度的特征数据确定目标特征矩阵;通过预先训练的关联预测模型,基于目标特征矩阵对待预测网络链路对进行关联关系类型的预测,确定待预测网络链路对的关联关系类型。本方案实现了根据多个维度的网络链路的特征数据通过预测模型对网络链路之间的关联关系进行预测,提高关联关系类型预测的准确性和快速性。
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公开(公告)号:CN119807394A
公开(公告)日:2025-04-11
申请号:CN202411881511.9
申请日:2024-12-19
Applicant: 无锡江南计算技术研究所
IPC: G06F16/334 , G06F16/335 , G06F16/38
Abstract: 本发明公开了一种基于预训练模型的事件文本智能标注方法和装置,涉及计算机技术领域。该方法包括:加载预训练的事件文本标注模型,事件文本标注模型包括自然语言处理子模型和确定性策略梯度模块,确定性策略梯度模块包括标注决策网络;获取待标注事件文本和待标注事件文本的状态信息,将待标注事件文本输入至自然语言处理子模型进行识别,得到待标注事件文本的文本特征;将文本特征和状态信息输入至标注决策网络进行序列标注决策,确定待标注事件文本的标注决策,基于标注决策对待标注事件文本进行标注。本发明将自然语言处理子模型和确定性策略梯度模块结合,通过预训练不断优化确定性策略梯度模块的标注策略,从而提高事件文本标注的准确性。
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公开(公告)号:CN118590442A
公开(公告)日:2024-09-03
申请号:CN202410808889.X
申请日:2024-06-21
Applicant: 无锡江南计算技术研究所
Abstract: 本申请涉及一种网络流量拥塞控制方法、装置、设备、介质和产品。所述方法包括:获取目标发送设备发送的目标通信数据包和各接收设备发送的响应数据;根据目标通信数据包和响应数据,确定目标信道对应的流量状态信息,目标信道的起点为目标发送设备,终点为目标接收设备,目标接收设备为各接收设备中的一个;在流量状态信息符合预设的通信条件的情况下,通过目标信道将目标通信数据包发送至目标接收设备。采用本方法能够降低网络流量拥塞控制方法的复杂度。
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公开(公告)号:CN117992714A
公开(公告)日:2024-05-07
申请号:CN202410173427.5
申请日:2024-02-07
Applicant: 无锡江南计算技术研究所
Abstract: 本申请实施例公开了基于局部采样的众核架构半精度稠密矩阵乘方法及装置。该方法包括:从至少两个目标矩阵中分别取目标子矩阵,并将至少两个目标子矩阵进行相乘得到目标子乘积矩阵;根据所述目标子乘积矩阵中元素的最值以及预设阈值,确定是否需要对目标矩阵进行缩放处理;若是,则基于众核架构根据预设缩放比例对所述目标矩阵进行缩放处理,并进行乘积运算。上述方案能够通过局部采样的方式获取目标矩阵中的目标子矩阵,进而根据目标子矩阵的乘积的元素最值判断是否需要对目标矩阵进行缩放,从而有效降低计算量,提高判断效率,实现了高效率的半精度矩阵乘计算。
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公开(公告)号:CN112565474B
公开(公告)日:2024-02-06
申请号:CN201910910495.4
申请日:2019-09-25
Applicant: 无锡江南计算技术研究所
IPC: H04L61/2596 , H04L67/1097
Abstract: 本发明公开一种面向分布式共享SPM的批量数据传输方法,传输前读取SPM可用空间大小,若SPM的可用空间足够,执行下一步;将共享SPM起始目的地址转换为SPM局部地址,根据分布式共享SPM地址编址方法计算得到对应的物理SPM号和SPM内的局部地址;根据SPM局部地址计算对应物理SPM的可传输数据量,由所述SPM号对应线程发起批量数据传输,将批量数据从主存传输至物理SPM;数据传输完成后,更新下一轮传输的起始地址,以及剩余总传输数据量;将在下一轮传输的中计算;当spm_size_free_total
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公开(公告)号:CN117350196A
公开(公告)日:2024-01-05
申请号:CN202311316066.7
申请日:2023-10-11
Applicant: 无锡江南计算技术研究所
IPC: G06F30/28 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明实施例公开了一种面向流体力学的性能/精度耦合分析方法、装置及设备。该方法包括:获取流体力学在湍流模拟过程中采用的目标数据精度,确定计算机数值计算能力、数据类型值和目标数据精度下单个网格单次迭代的平均时间、访存系数、单次梯度计算单个网格需要访问的邻居数、硬件离散访存带宽,确定单次梯度计算复杂度与稀疏线性方程组单次迭代计算复杂度之间的比例系数,基于比例系数、求解N‑S方程和湍流模型中梯度计算次数和稀疏线性方程组的迭代次数、网格数量和目标数据精度下单个网格单次迭代的平均时间,确定在目标数据精度下湍流模拟的复杂度。本发明实施例提供的技术方案,以确定混合精度对流体力学模拟过程中性能的影响。
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