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公开(公告)号：CN115391045B
公开(公告)日：2025-04-29
申请号：CN202211084633.6
申请日：2022-09-06
Applicant: 中国科学院计算机网络信息中心
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习辅助的负载均衡方法及系统，本方法包括：1)输入模块接收待计算的计算任务，并将其传递给预测模块；2)预测模块预测每一计算任务所需要的计算时间并将其发送给规划模块；3)规划模块依据计算时间，在分布式计算集群上对计算任务进行统筹规划：a)若采用minimizing方案，则采用贪心算法对计算任务进行分配；b)若采用min‑max方案，则采用贪心算法对计算任务进行分配且整体计算节点的利用率P大于或等于设定阈值；4)计算模块将静态规划结果中排序靠后的若干计算任务或计算时间小于设定时间长度的计算任务动态调整到分布式计算集群中空闲的计算节点。本发明能够最大程度的利用计算集群的算力。
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公开(公告)号：CN118069352A
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410082881.X
申请日：2024-01-19
Applicant: 中国科学院计算机网络信息中心 , 中国科学院大气物理研究所
Abstract: 本发明公开了一种海洋剖面观测廓线质量控制过程并行计算方法及系统。本方法为：1)输入模块申请计算资源并进行计算环境初始化，接收待计算的输入数据，并将其传递给调度模块；2)调度模块通过静态任务分配策略和动态任务分配策略相结合的方式，对执行模块返回的计算资源的实时监控信息，动态分发计算任务、调度计算资源；3)执行模块实现观测廓线质量控制核心逻辑，并实时返回计算资源的监控情况；4)输出模块在质量控制执行结束后，输出执行结果，并回收计算资源。本发明能够利用计算集群的并行算力实现海量海洋剖面观测数据快速质量控制。
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公开(公告)号：CN111710376B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202010403157.4
申请日：2020-05-13
Applicant: 中国科学院计算机网络信息中心
IPC: G16C20/90 , G16C10/00 , G06F9/50 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/048
Abstract: 本发明提出一种大分子及团簇体系分块计算负载均衡方法及系统，涉及计算化学、高性能计算、大分子及团簇体系的计算与模拟领域，沿用分片方法中流行的“先分块，再计算”的计算策略，对于分块后的各个分子片，采用化学信息学及机器学习的手段，预估各个分块所需要的计算资源及计算机时，再辅以线性规划的优化方案，使各个分子片在优化的方案下可以达到尽可能接近的实际计算时间，以平衡整个计算过程中的计算负载，最大化硬件的利用效率。
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公开(公告)号：CN112579470B
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202011600048.8
申请日：2020-12-29
Applicant: 中国科学院计算机网络信息中心
Abstract: 本发明属于软件动态库调试的编译、链接技术领域，其涉及一种软件动态库调试的编译链接方法及系统，其中，该方法包括以下步骤：从第一组源代码文件中获取需要反复修改的源代码文件，形成第二组源代码文件；将第一组源代码文件进行编译、链接，生成的第一动态库链接库；以及将所述第二组源代码文件进行编译链接，生成第二动态链接库；将所述第一动态链接库和所述第二动态链接库共同链接，生成目标可执行程序。本发明避免了生成大规模动态库的耗时过程，最终提升了动态库调试的编译、链接过程的效率。
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公开(公告)号：CN111710375A
公开(公告)日：2020-09-25
申请号：CN202010403158.9
申请日：2020-05-13
Applicant: 中国科学院计算机网络信息中心
Abstract: 本发明提出一种分子性质预测方法及系统，涉及量子化学/计算化学、化学信息学、机器学习/人工智能领域，在化学多世界阐释的框架下，使用密度泛函理论、化学信息学、机器学习/人工智能的手段，以分子结构、基组和泛函等信息作为输入，通过机器学习模型输出分子性质的预测结果。本发明对于任意类型的分子结构和任意的计算策略都可以做出预测，比一般的经验方法、回归分析方法更加精确。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111710375B
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202010403158.9
申请日：2020-05-13
Applicant: 中国科学院计算机网络信息中心
Abstract: 本发明提出一种分子性质预测方法及系统，涉及量子化学/计算化学、化学信息学、机器学习/人工智能领域，在化学多世界阐释的框架下，使用密度泛函理论、化学信息学、机器学习/人工智能的手段，以分子结构、基组和泛函等信息作为输入，通过机器学习模型输出分子性质的预测结果。本发明对于任意类型的分子结构和任意的计算策略都可以做出预测，比一般的经验方法、回归分析方法更加精确。
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公开(公告)号：CN116302108A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202211633428.0
申请日：2022-12-19
Applicant: 中国科学院计算机网络信息中心 , 中国科学院大气物理研究所
Abstract: 本发明公开了一种海洋观测数据格点化多级并行加速计算方法与系统。本发明基于MPI并行架构的粗粒度并行实现气候态模型、海洋深度数据之间的并行计算加速，主要包含数据的IO并行读取、气候态模型数据的计算和分发、格点化数据的同步等；基于OpenMP并行架构的细粒并行计算实现节点内部CPU核之间的算法层面的并行计算，主要包含网格中各格点的数据格点化；对于格点内数据的格点化计算，则通过调整数据结构及在内存中的分布，使用SIMD加速具体的计算操作。本发明可以依据具体的硬件资源灵活配置并行规模，实现算力的最大化利用，能够为长时序完整可靠的海洋格点资料的构建提供算力支撑。
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公开(公告)号：CN102609604A
公开(公告)日：2012-07-25
申请号：CN201110023957.4
申请日：2011-01-21
Applicant: 中国科学院计算机网络信息中心
IPC: G06F19/00
Abstract: 一种基于网格的计算化学过程可视化系统及控制方法，包括配置模块、能量曲线图模块、三维可视化视图模块、网格模块、数据处理模块以及模型数据模块；能量曲线图模块与三维可视化视图模块与信息通过图形化用户界面连接，其信息通过图形化用户界面进行显示；加载系统和用户的配置信息的配置模块与图形化用户界面连接；模型数据模块分别与图形化用户界面和数据处理模块连接；数据处理模块与网格模块连接；该控制方法从网格获取数据的过程中，会同时将数据保存在本地。终止后，系统会自动的保存当前已经查看的位置，设置断点，系统不需要重头开始从网格获取数据，只需要从断点的位置开始从网格获取数据即可。这样极大的缩短了系统的响应时间，也减轻了网格的负担。
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公开(公告)号：CN102609246A
公开(公告)日：2012-07-25
申请号：CN201110023949.X
申请日：2011-01-21
Applicant: 中国科学院计算机网络信息中心
Abstract: 本发明公开了一种基于网格的计算化学应用整合系统，包括分布式的化学资源部、网格中间件部、操作界面部；分布式的化学资源部分布在不同的网格结点，该部内设有安装了计算化学应用软件的计算资源和与化学领域相关的概念及方法的化学知识单元；采取对资源的共享和协作，并形成一个超过单机能力的计算平台；包括服务接口单元、作业调度单元以及知识库单元；将分子结构模型转换成计算机内部的数据结构的分子建模单元，采用显示分子的三维结构的分子可视化单元，协助用户将作业提交到网格，并监控、操作和下载的作业管理单元以及管理社区单元。用户能够通过这个系统进行分子建模、可视化、计算以及结果获取，享受便捷的一站式服务。
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公开(公告)号：CN118538330A
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202410671355.7
申请日：2024-05-28
Applicant: 中国科学院计算机网络信息中心
IPC: G16C20/90 , G06F16/245 , G06F16/25 , G06F16/28 , G06F16/2457 , G06N5/022
Abstract: 本申请提供了一种材料智慧专家系统，包括：多源数据管理模块，对多种类型的材料数据库中的数据进行融合，构建结构化数据库；处理模块，获取以自然语言方式输入的用户提问，用户提问包括材料需求和/或计算需求；根据材料需求在结构化数据库中检索材料属性数据，将材料属性数据转化为自然语言输出；和/或，根据计算需求生成计算流程，将计算流程的计算结果转化为自然语言输出。以此，通过多源数据管理模块打通各细分领域数据站点之间的数据屏障，构建出交叉融合的高质量数据库；以用户的研究需求为导向，通过自然语言交互的方式引导用户进行材料研究，实现智慧问答、智慧决策、自动化流程一站式材料研发，减轻材料研发人员的负担。
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