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公开(公告)号：CN102141976B
公开(公告)日：2013-08-14
申请号：CN201110004075.3
申请日：2011-01-10
Applicant: 中国科学院软件研究所
IPC: G06F17/16
Abstract: 本发明公开一种稀疏矩阵的对角线数据存储方法及基于该方法的SpMV实现方法，存储方法为1)按行扫描稀疏矩阵A，以对角线编号表示非零元对角线的位置；2)以非零元对角线与矩阵A侧边的交点作水平线将矩阵A切分为多个子稀疏矩阵；3)按行顺序存储每个子稀疏矩阵中的非零元对角线上的元素到val数组。SpMV实现方法为：1)遍历稀疏矩阵，计算每个子稀疏矩阵的稀疏矩阵向量乘y＝A1*x；2)合并所有子稀疏矩阵向量乘。本发明的数据存储方法不需要存储非零元的列索引，减小了存储空间需求和访存开销；对角线和x数组索引数组占用较小存储空间，降低了访存复杂度，计算所需的数据均为连续访问，使得编译器和硬件可以充分优化。
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公开(公告)号：CN102141976A
公开(公告)日：2011-08-03
申请号：CN201110004075.3
申请日：2011-01-10
Applicant: 中国科学院软件研究所
IPC: G06F17/16
Abstract: 本发明公开一种稀疏矩阵的对角线数据存储方法及基于该方法的SpMV实现方法，存储方法为1)按行扫描稀疏矩阵A，以对角线编号表示非零元对角线的位置；2)以非零元对角线与矩阵A侧边的交点作水平线将矩阵A切分为多个子稀疏矩阵；3)按行顺序存储每个子稀疏矩阵中的非零元对角线上的元素到val数组。SpMV实现方法为：1)遍历稀疏矩阵，计算每个子稀疏矩阵的稀疏矩阵向量乘y＝A1*x；2)合并所有子稀疏矩阵向量乘。本发明的数据存储方法不需要存储非零元的列索引，减小了存储空间需求和访存开销；对角线和x数组索引数组占用较小存储空间，降低了访存复杂度，计算所需的数据均为连续访问，使得编译器和硬件可以充分优化。
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公开(公告)号：CN104751475A
公开(公告)日：2015-07-01
申请号：CN201510179819.3
申请日：2015-04-16
Applicant: 中国科学院软件研究所
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种面向静态图像对象识别的特征点优选匹配方法，由SIFT算法从静态图像中抽取出描述特征点的数据，提出了图像特征点数据逻辑结构、特征点对、匹配质量矩阵、特征点对优选及关键度等概念，设计了一种新的特征匹配方法。本发明中的特征匹配方法包括：设计特征点数据逻辑结构；构造特征点对；优选特征点对；计算基准图像特征点关键度；匹配目标图像对象。通过本发明所述的特征匹配方法，能够以较高概率和较低复杂度，正确识别包含指定对象的静态图像，为构建基于静态图像的对象识别系统提供参考实现。
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公开(公告)号：CN103559020A
公开(公告)日：2014-02-05
申请号：CN201310551802.7
申请日：2013-11-07
Applicant: 中国科学院软件研究所 , 广州中国科学院软件应用技术研究所
Abstract: 一种DNA读序数据FASTQ文件并行压缩和并行解压缩方法，针对DNA读序数据FASTQ文件的压缩与解压缩，利用循环双缓冲队列、循环双内存映射和内存映射并结合数据分块处理、多线程流水并行压缩解压缩处理、读写顺序二维数组等技术，实现FASTQ文件的多个进程以及进程内的多个线程之间的并行压缩和并行解压缩处理。可以基于MPI和OpenMP实现，也可以基于MPI和Pthread实现。本发明充分利用各个计算节点以及节点内多核CPU的强大计算能力，能够解决串行压缩解压缩程序所受到的处理器、内存等资源的限制。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103984734A
公开(公告)日：2014-08-13
申请号：CN201410213904.2
申请日：2014-05-20
Applicant: 中国科学院软件研究所
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/3053
Abstract: 一种面向高性能计算的云服务消息传递方法，步骤：定义消息模板；消息产生：根据消息模板，把消息内容和相关资源打包或编号，生成消息对象实例；消息入列：从云服务平台中的消息生产方把消息对象实例装入指定消息服务系统中的指定消息队列；消息取回：消息消费方按照策略从指定的消息队列中取走消息；消息解析：按照统一遵循的消息模板，从消息实例中把包含的字段值提取，并为消息消费方工作流程中使用的变量赋值，交付进一步流程使用；策略映射：按照既定策略，根据消息类型和会话作业状态，选择进一步工作流程。本发明提高系统部署的灵活性和鲁棒性，为面向高性能计算的云服务平台体系结构提供参考实现。
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公开(公告)号：CN104751475B
公开(公告)日：2017-09-26
申请号：CN201510179819.3
申请日：2015-04-16
Applicant: 中国科学院软件研究所
IPC: G06T7/33
Abstract: 本发明公开了一种面向静态图像对象识别的特征点优选匹配方法，由SIFT算法从静态图像中抽取出描述特征点的数据，提出了图像特征点数据逻辑结构、特征点对、匹配质量矩阵、特征点对优选及关键度等概念，设计了一种新的特征匹配方法。本发明中的特征匹配方法包括：设计特征点数据逻辑结构；构造特征点对；优选特征点对；计算基准图像特征点关键度；匹配目标图像对象。通过本发明所述的特征匹配方法，能够以较高概率和较低复杂度，正确识别包含指定对象的静态图像，为构建基于静态图像的对象识别系统提供参考实现。
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公开(公告)号：CN102033854A
公开(公告)日：2011-04-27
申请号：CN201010594672.1
申请日：2010-12-17
Applicant: 中国科学院软件研究所
IPC: G06F17/16
Abstract: 本发明公开一种针对稀疏矩阵的数据存储方法及基于该方法的SpMV实现方法，存储方法包括A、以给定列单元大小的行数扫描稀疏矩阵，当扫描到非零元时，将该非零元所在列的非零元值存储到非零元数组val中；B、计算列值差，判断非零元列单元列值差类型，将列值差类型相同的列单元作为同一列组并存储列组信息到index数组。SpMV实现方法为：1）根据列值差类型，计算列单元的列值；2）根据列值读取相应的x变量，与val中的元素相乘；3）将列组中每个列单元计算得到的结果进行累加后保存在结果数组中；4）继续读取下一个列组的列值差类型。本发明的方法减少了零元填充，提高稀疏矩阵向量乘实现时的操作和存储访问操作的运行效率。
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公开(公告)号：CN103984734B
公开(公告)日：2017-05-17
申请号：CN201410213904.2
申请日：2014-05-20
Applicant: 中国科学院软件研究所
IPC: G06F17/30
Abstract: 一种面向高性能计算的云服务消息传递方法，步骤：定义消息模板；消息产生：根据消息模板，把消息内容和相关资源打包或编号，生成消息对象实例；消息入列：从云服务平台中的消息生产方把消息对象实例装入指定消息服务系统中的指定消息队列；消息取回：消息消费方按照策略从指定的消息队列中取走消息；消息解析：按照统一遵循的消息模板，从消息实例中把包含的字段值提取，并为消息消费方工作流程中使用的变量赋值，交付进一步流程使用；策略映射：按照既定策略，根据消息类型和会话作业状态，选择进一步工作流程。本发明提高系统部署的灵活性和鲁棒性，为面向高性能计算的云服务平台体系结构提供参考实现。
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公开(公告)号：CN103559020B
公开(公告)日：2016-07-06
申请号：CN201310551802.7
申请日：2013-11-07
Applicant: 中国科学院软件研究所 , 广州中国科学院软件应用技术研究所
Abstract: 一种DNA读序数据FASTQ文件并行压缩和并行解压缩方法，针对DNA读序数据FASTQ文件的压缩与解压缩，利用循环双缓冲队列、循环双内存映射和内存映射并结合数据分块处理、多线程流水并行压缩解压缩处理、读写顺序二维数组等技术，实现FASTQ文件的多个进程以及进程内的多个线程之间的并行压缩和并行解压缩处理。可以基于MPI和OpenMP实现，也可以基于MPI和Pthread实现。本发明充分利用各个计算节点以及节点内多核CPU的强大计算能力，能够解决串行压缩解压缩程序所受到的处理器、内存等资源的限制。
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