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公开(公告)号:CN115798654A
公开(公告)日:2023-03-14
申请号:CN202310053634.2
申请日:2023-02-03
Applicant: 国家超级计算天津中心 , 先进计算与关键软件(信创)海河实验室 , 中国人民解放军国防科技大学
IPC: G16C60/00
Abstract: 本公开涉及一种模型材料处理方法、装置、设备及介质,其中,方法包括:根据目标模型的解析数据,构造目标模型中各零件对应的空间结点坐标和网格单元以及附加的单元数据;根据单元数据中的材料号确定零件包含的材料种类;在目标模型中各零件包含的材料种类均为单一种类的情况下,通过构造单元索引数组的方式提取目标模型中按照材料种类分割的材料网格单元;在目标模型中至少一个零件包含的材料种类为多种类的情况下,通过插值计算,将单元数据转换为格点数据,以及,基于预设的剪切算法提取零件中按照材料种类分割的材料网格单元;根据材料号和预设的材料属性库对各材料网格单元进行属性设置。本公开能够提高材料边界的光滑度。
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公开(公告)号:CN115798654B
公开(公告)日:2023-06-27
申请号:CN202310053634.2
申请日:2023-02-03
Applicant: 国家超级计算天津中心 , 先进计算与关键软件(信创)海河实验室 , 中国人民解放军国防科技大学
IPC: G16C60/00
Abstract: 本公开涉及一种模型材料处理方法、装置、设备及介质,其中,方法包括:根据目标模型的解析数据,构造目标模型中各零件对应的空间结点坐标和网格单元以及附加的单元数据;根据单元数据中的材料号确定零件包含的材料种类;在目标模型中各零件包含的材料种类均为单一种类的情况下,通过构造单元索引数组的方式提取目标模型中按照材料种类分割的材料网格单元;在目标模型中至少一个零件包含的材料种类为多种类的情况下,通过插值计算,将单元数据转换为格点数据,以及,基于预设的剪切算法提取零件中按照材料种类分割的材料网格单元;根据材料号和预设的材料属性库对各材料网格单元进行属性设置。本公开能够提高材料边界的光滑度。
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公开(公告)号:CN117473798B
公开(公告)日:2024-05-14
申请号:CN202311806521.1
申请日:2023-12-26
Applicant: 国家超级计算天津中心
IPC: G06F30/20 , G06F30/12 , G06F21/62 , G06Q10/10 , G06F111/02
Abstract: 本公开涉及一种仿真项目管理方法、装置、设备和存储介质,该仿真项目管理方法应用超级计算机,超级计算机内部署存储接口、计算接口和可视化接口,该方法包括:仿真项目客户端发送计算请求,通过计算接口调用超级计算机执行计算任务;仿真项目客户端发送可视化请求,调用可视化接口获取仿真项目客户端下的可视化数据,并将可视化处理反馈至仿真项目客户端,以使仿真项目客户端可以显示可视化数据;仿真项目客户端发送文件管理请求,通过存储接口进行文件处理操作。本公开中将仿真平台部署在超级计算机中,通过仿真项目客户端与超级计算机的交互实现仿真任务,利用超级计算机的统一存储,超强算力,实现仿真建模以及计算任务的高效执行。
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公开(公告)号:CN117473798A
公开(公告)日:2024-01-30
申请号:CN202311806521.1
申请日:2023-12-26
Applicant: 国家超级计算天津中心
IPC: G06F30/20 , G06F30/12 , G06F21/62 , G06Q10/10 , G06F111/02
Abstract: 本公开涉及一种仿真项目管理方法、装置、设备和存储介质,该仿真项目管理方法应用超级计算机,超级计算机内部署存储接口、计算接口和可视化接口,该方法包括:仿真项目客户端发送计算请求,通过计算接口调用超级计算机执行计算任务;仿真项目客户端发送可视化请求,调用可视化接口获取仿真项目客户端下的可视化数据,并将可视化处理反馈至仿真项目客户端,以使仿真项目客户端可以显示可视化数据;仿真项目客户端发送文件管理请求,通过存储接口进行文件处理操作。本公开中将仿真平台部署在超级计算机中,通过仿真项目客户端与超级计算机的交互实现仿真任务,利用超级计算机的统一存储,超强算力,实现仿真建模以及计算任务的高效执行。
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公开(公告)号:CN112883654B
公开(公告)日:2023-01-31
申请号:CN202110311639.1
申请日:2021-03-24
Applicant: 国家超级计算天津中心
IPC: G06F30/27
Abstract: 本发明涉及一种基于数据驱动的模型训练系统,包括:初始模型构建器,用于从用户终端浏览器获取数据训练集,并根据数据训练集从预设的网络结构模型库中选择对应的网络结构模型;参数提取器,用于根据预设的参数框架从所述网络结构模型中提取预设参数;模型映射器,用于选择目标深度学习框架,将预设参数映射为目标深度学习框架对应的映射数据和映射模型;代码生成器,用于将映射数据和映射模型动态生成可执行的代码;代码执行器,用于运行可执行的代码,并生成运行结果。本发明简化了模型训练流程,提高了模型训练的效率,降低了用于操作难度,使得非专业人员也能够使用。
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公开(公告)号:CN113259383A
公开(公告)日:2021-08-13
申请号:CN202110674705.1
申请日:2021-06-18
Applicant: 国家超级计算天津中心
Abstract: 本发明涉及一种跨域通信系统,包括:互联网子系统、云平台子系统、超级计算机子系统、反向代理服务器、消息队列服务器、数据库服务器、接口服务器和统一认证服务器,其中,所述互联网子系统和云平台子系统通过所述反向代理服务器相连接,所述云平台子系统和超级计算机子系统之间分别通过消息队列服务器、数据库服务器、接口服务器和统一认证服务器相连接。本发明实现了互联网、云平台和超级计算机之间的跨域实时通信,同时保证了互联网、云平台和超级计算机之间的网络通信的安全。
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公开(公告)号:CN106846457B
公开(公告)日:2020-05-26
申请号:CN201611062125.2
申请日:2016-11-25
Applicant: 国家超级计算天津中心
Abstract: 本发明涉及并行计算应用技术领域和高性能科学计算领域,特别是涉及一种具备TB级数据处理能力的CT切片数据可视化重构的八叉树并行构造方法。其基于MPI+OpenMP并行编程模型,利用原始体数据网格剖分、八叉树节点数据没有依赖性等特点,基于“按需构造‑Branch on need Octrees,BONOs”方案,根据体数据的实际三维尺寸进行八叉树并行构造,一方面减少构造过程中对计算资源、存储资源的浪费和I/O开销,另一方面通过并行计算的方式实现对TB级CT切片数据的快速八叉树数据结构构造,MPI+OpenMP并行编程技术满足TB级CT切片数据在不同分辨率要求下的八叉树数据结构体快速构造,该方法具备较好的并行加速比和并行效率。
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公开(公告)号:CN117155922B
公开(公告)日:2024-01-30
申请号:CN202311422824.3
申请日:2023-10-31
Applicant: 国家超级计算天津中心
Abstract: 本公开涉及一种文件传输方法和装置。文件传输方法应用于后端,后端包括可并行执行的多个第一线程,方法包括:获取待传输文件的传输请求;若传输请求是由前端包括的可并行执行的多个第二线程发送的,则确定待传输文件的传输方式为后端从前端下载文件,其中,传输请求包括第一文件块的传输信息,第一文件块是前端对待传输文件进行分块计算得到的;利用第一线程根据预设分块大小和传输信息进行第一文件块的迭代下载,其中,第一文件块是第二线程从前端发送至后端的。本公开提供的方法,利用多线程并行传输,有效提高了计算性能利用率,进而提高了文件传输速度。
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公开(公告)号:CN112882810B
公开(公告)日:2023-02-07
申请号:CN202110209486.X
申请日:2021-02-25
Applicant: 国家超级计算天津中心
Abstract: 本发明涉及一种基于超级计算机的高通量任务处理方法,包括获取待执行任务的任务参数,所述任务参数包括任务物理信息和任务执行信息,所述任务物理信息包括作业链类型和应用程序类型,所述任务执行信息包括待执行任务对应的作业链数量M,作业链之间的逻辑关系、每一作业链的作业数量N,作业结构文件、作业之间的逻辑关系以及执行精度;根据所述待执行任务的任务参数从预设的数据库中获取对应的工作流模板生成M个与M个作业链一一对应的工作流;根据当前计算资源将所述M个工作流分配到所述超级计算机对应的计算节点上并行执行,并将最终的任务执行结果存储至所述数据库中。本发明提高了高通量计算任务的计算效率。
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公开(公告)号:CN112882817A
公开(公告)日:2021-06-01
申请号:CN202110311627.9
申请日:2021-03-24
Applicant: 国家超级计算天津中心
Abstract: 本发明涉及一种基于超级计算机的工作流处理方法,包括:云服务器基于用户终端浏览器接收的指令构建工作流组件,所述工作流组件包括多个按照预设执行顺序排列的模块;所述云服务器将所述工作流组件发送至超级计算机;所述超级计算机根据所述工作流组件对应的预设执行顺序,依次将所述工作流组件中的每一模块的数据转换为超级计算机可执行的指令并执行,并将整个所述工作流组件执行完后得到的执行结果映射至所述云服务器上;所述云服务器将执行结果发送至所述用户终端的浏览器进行显示。本发明直接通过与浏览器交互构建工作流组件,并将工作流组件在超级计算机上运行,提高了交互效率和计算效率,并便于前端与后端的协同,降低了交互成本。
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