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公开(公告)号：CN107463430A
公开(公告)日：2017-12-12
申请号：CN201710656895.8
申请日：2017-08-03
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F9/455
Abstract: 本发明涉及虚拟机内存管理领域，具体涉及一种基于内存和Swap空间的虚拟机内存动态管理系统及方法，本发明为了解决现有的虚拟机内存调度算法在使用Swap空间时会造成系统性能损耗，并且在虚拟机内存监控中仅使用带内监控，使得虚拟机运行性能降低、安全隐患高的缺点，而提出一种基于内存和Swap空间的虚拟机内存动态管理系统及方法。本发明的系统包括设置在特权域中的监控模块、计算模块以及执行模块，其中监控模块用于向虚拟机发出待读取数据的地址，并接收虚拟机返回的待读取数据；还用于将待读取数据发送至计算模块。计算模块用于计算应当为虚拟机分配的目标内存大小。执行模块用于根据目标内存大小，调节虚拟机的内存。本发明适用于内存动态管理工具。
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公开(公告)号：CN105183651A
公开(公告)日：2015-12-23
申请号：CN201510579026.0
申请日：2015-09-11
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 用于程序自动性能预测的视点提升方法，属于程序性能预测领域。现有的程序自动性能预测方法存在难以在保证预测精度的同时确定最大预测性的问题。一种用于程序自动性能预测的视点提升方法，步骤一、定义基本块N执行次数的视点V，则利用二元组表示的基本块频率为(Ev，BV,N)；步骤二、对二元组表示的基本块频率(Ev，BV,N)中的视点V的实际运行次数Ev的量进行提升操作；步骤三、确定视点V中预测到基本块N的频率BV,N；步骤四、定义基本块N的频率BN＝Ev×BV,N；步骤五、得到视点V在一次运行中总的基本块频率为本发明具有在保证精度的同时确定合适的插入位置，结合静态分支概率提高预测性的优点。
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公开(公告)号：CN107463430B
公开(公告)日：2020-10-02
申请号：CN201710656895.8
申请日：2017-08-03
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F9/455
Abstract: 本发明涉及虚拟机内存管理领域，具体涉及一种基于内存和Swap空间的虚拟机内存动态管理系统及方法，本发明为了解决现有的虚拟机内存调度算法在使用Swap空间时会造成系统性能损耗，并且在虚拟机内存监控中仅使用带内监控，使得虚拟机运行性能降低、安全隐患高的缺点，而提出一种基于内存和Swap空间的虚拟机内存动态管理系统及方法。本发明的系统包括设置在特权域中的监控模块、计算模块以及执行模块，其中监控模块用于向虚拟机发出待读取数据的地址，并接收虚拟机返回的待读取数据；还用于将待读取数据发送至计算模块。计算模块用于计算应当为虚拟机分配的目标内存大小。执行模块用于根据目标内存大小，调节虚拟机的内存。本发明适用于内存动态管理工具。
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公开(公告)号：CN105183650A
公开(公告)日：2015-12-23
申请号：CN201510578801.0
申请日：2015-09-11
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 基于LLVM的科学计算程序自动性能预测方法，属于程序性能预测技术领域。本发明的目的是实现科学计算程序的自动化分析，提高静态分析的精确性，同时能够最后给出程序预测的时间。技术要点：将预测的源程序转化为LLVM中的中间代码bitcode；分析中间代码bitcode获得识别通讯指令MPI的调用、循环次数、静态分支概率；对所述中间代码bitcode进行混合插桩；对进行混合插桩后的中间代码bitcode进行代码删减以优化处理；运行经优化处理后中间代码bitcode得到llvmprof.out文件；分析llvmprof.out文件结合指令时间预测执行时间。本发明方法适用于科学计算程序的性能预测。
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公开(公告)号：CN105224452B
公开(公告)日：2018-03-16
申请号：CN201510578802.5
申请日：2015-09-11
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 一种针对科学计算程序静态分析性能的预测代价优化方法，本发明涉及针对科学计算程序静态分析性能的预测代价优化方法。本发明是要解决静态分析方法的预测代价大，引入误差的问题而提出的一种针对科学计算程序静态分析性能的预测代价优化方法。该方法是通过一、得到中间代码IR；步骤二、利用删减方法对中间代码IR进行依赖分析计算，得到依赖图；步骤三、利用剪枝方法的过滤函数将依赖图进行过滤，得到剪枝后的依赖图；步骤四、得到删除后的中间代码等步骤实现的。本发明应用于针对科学计算程序静态分析性能的预测代价优化方法领域。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105183651B
公开(公告)日：2018-03-16
申请号：CN201510579026.0
申请日：2015-09-11
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 用于程序自动性能预测的视点提升方法，属于程序性能预测领域。现有的程序自动性能预测方法存在难以在保证预测精度的同时确定最大预测性的问题。一种用于程序自动性能预测的视点提升方法，步骤一、定义基本块N执行次数的视点V，则利用二元组表示的基本块频率为(Ev，BV,N)；步骤二、对二元组表示的基本块频率(Ev，BV,N)中的视点V的实际运行次数Ev的量进行提升操作；步骤三、确定视点V中预测到基本块N的频率BV,N；步骤四、定义基本块N的频率BN＝Ev×BV,N；步骤五、得到视点V在一次运行中总的基本块频率为本发明具有在保证精度的同时确定合适的插入位置，结合静态分支概率提高预测性的优点。
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公开(公告)号：CN105183650B
公开(公告)日：2018-03-16
申请号：CN201510578801.0
申请日：2015-09-11
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 基于LLVM的科学计算程序自动性能预测方法，属于程序性能预测技术领域。本发明的目的是实现科学计算程序的自动化分析，提高静态分析的精确性，同时能够最后给出程序预测的时间。技术要点：将预测的源程序转化为LLVM中的中间代码bitcode；分析中间代码bitcode获得识别通讯指令MPI的调用、循环次数、静态分支概率；对所述中间代码bitcode进行混合插桩；对进行混合插桩后的中间代码bitcode进行代码删减以优化处理；运行经优化处理后中间代码bitcode得到llvmprof.out文件；分析llvmprof.out文件结合指令时间预测执行时间。本发明方法适用于科学计算程序的性能预测。
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公开(公告)号：CN105224452A
公开(公告)日：2016-01-06
申请号：CN201510578802.5
申请日：2015-09-11
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 一种针对科学计算程序静态分析性能的预测代价优化方法，本发明涉及针对科学计算程序静态分析性能的预测代价优化方法。本发明是要解决静态分析方法的预测代价大，引入误差的问题而提出的一种针对科学计算程序静态分析性能的预测代价优化方法。该方法是通过一、得到中间代码IR；步骤二、利用删减方法对中间代码IR进行依赖分析计算，得到依赖图；步骤三、利用剪枝方法的过滤函数将依赖图进行过滤，得到剪枝后的依赖图；步骤四、得到删除后的中间代码等步骤实现的。本发明应用于针对科学计算程序静态分析性能的预测代价优化方法领域。
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公开(公告)号：CN103440294A
公开(公告)日：2013-12-11
申请号：CN201310362840.8
申请日：2013-08-16
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明公开了一种基于期望列表的网页内容抽取方法，使用bison和flex库将XPath表达式解析为链表结构；读取XML文件文本；将XPath链表的头节点加入到期望列表中；对于XML文本和XPath链表，根据状态机的状态，重复执行匹配行为。如果在期望列表中查询到有名称相同的项，则检查该项对应的链表节点是否有下一个元素。如果有，将下一个元素加入期望列表中。如果没有，表示XPath的匹配工作完成，将该节点作为结果返回。如果指针指向了标签的末尾，则期望列表入栈，清理上下文。如果指针指向了闭合标签的末尾，则期望列表出栈，还原上下文；当读取指针指向XML文件的末尾时，则结束。本发明跳过不必要的分析。
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公开(公告)号：CN207924188U
公开(公告)日：2018-09-28
申请号：CN201820128184.3
申请日：2018-01-25
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
Abstract: 本实用新型提供了一种片上衰减器，衰减器结构类二维码分布，主体区域为2.4×2.4μm2，将优化区域分为20×20的方形像素点，像素点尺寸为120×120 nm2，自动优化得到满足目标的类二维码结构的衰减器。最终得到5个不同衰减值的衰减器，分别为：1dB，3dB，6dB，10dB，20dB，衰减器带宽为50nm。所述衰减器与其它衰减器相比，其尺寸结构非常小，且设计时间短，可根据目标要求自动优化设。所述衰减器在硅光器件中有一定的应用范围，可在器件中引入衰减，平衡或者增大光路的插损，如在MZ器件的两波导臂上应用衰减器可平衡其光路损耗。
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