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公开(公告)号：CN103514222B
公开(公告)日：2017-09-19
申请号：CN201210222670.9
申请日：2012-06-29
Applicant: 无锡江南计算技术研究所
Abstract: 一种基于分布式键‑值型数据库的虚拟机映像存储方法、管理方法、存储管理装置及系统。所述存储方法包括为各虚拟机映像分配唯一的识别码；将各虚拟机映像分别存储于所述分布式键‑值型数据库为其分配的存储桶中，所述存储桶以所述虚拟机映像的识别码命名。所述管理方法包括接收来自虚拟机的操作请求；根据操作请求中的识别码，在所述分布式键‑值型数据库中找到相应的存储桶；对存储桶内的数据进行相应操作。所述存储管理装置包括分配单元、映像存储单元。所述系统包括分布式键‑值型数据库系统、虚拟机、虚拟机映像存储管理装置。本发明采用分布式键‑值型数据库存储虚拟机映像，具有构建灵活、可用性高、容错性高的特点。
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公开(公告)号：CN103020008B
公开(公告)日：2015-08-12
申请号：CN201210575648.2
申请日：2012-12-26
Applicant: 无锡江南计算技术研究所
Inventor： 谢向辉 , 吴东 , 原昊 , 钱磊 , 张昆 , 臧春峰 , 郝子宇 , 张鲁飞 , 李玺 , 严忻凯 , 邬贵明 , 方兴 , 叶楠 , 胡苏太 , 韦海亮 , 周浩杰 , 陶志荣
IPC: G06F15/76
Abstract: 本发明提供了一种计算能力增强的可重构微服务器，包括：微处理器、系统总线、内存、可重构加速部件以及输入输出外设；其中，微处理器、内存和输入输出外设连接至系统总线，从而微处理器通过系统总线与内存和输入输出外设进行数据交换；而且，微处理器直接连接至可重构加速部件；并且，可重构加速部件连接至系统总线，从而通过系统总线与内存和输入输出外设进行数据交换；其中，可重构加速部件包括可重构指令扩展单元、可重构硬件线程单元以及可重构任务加速单元中的至少一个。
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公开(公告)号：CN103064820B
公开(公告)日：2014-04-16
申请号：CN201210574582.5
申请日：2012-12-26
Applicant: 无锡江南计算技术研究所
Inventor： 谢向辉 , 吴东 , 钱磊 , 原昊 , 张昆 , 臧春峰 , 郝子宇 , 张鲁飞 , 李玺 , 严忻凯 , 邬贵明 , 方兴 , 叶楠 , 胡苏太 , 韦海亮 , 周浩杰 , 陶志荣
Abstract: 一种基于可重构微服务器的集群计算系统，包括：多个可重构微服务器计算节点以及通用可扩展交换网络；多个可重构微服务器计算节点具有通用网络接口；并且通用可扩展交换网络基于通用的标准网络协议，通过网络拓扑结构将所述多个可重构微服务器计算节点的通用网络接口互连在一起。所述可重构微服务器计算节点还包括：微处理器、系统总线、内存、可重构加速部件以及输入输出外设；其中，微处理器、内存和输入输出外设连接至系统总线，从而微处理器通过系统总线与内存和输入输出外设进行数据交换；可重构加速部件连接至微处理器和/或系统总线，从而与微处理器和/或连接在系统总线上的内存和输入输出外设进行数据交换。
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公开(公告)号：CN102937964A
公开(公告)日：2013-02-20
申请号：CN201210372403.X
申请日：2012-09-28
Applicant: 无锡江南计算技术研究所
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明提供了一种基于分布式系统的智能数据服务方法。利用分布式系统的主节点管理全局文件命名空间；并且，在向分布式系统写入文件的流程、从分布式系统读取文件的流程、以及从分布式系统读取文件的流程中，利用分布式系统的主节点对客户端的请求进行分析处理，选择具体的数据预处理程序，分发到分布式系统的从节点以进行后续的数据预处理和传输操作。本发明能够在数据密集型应用环境下，将现有的分布式系统存储空间快速聚合；而且，本发明充分利用分布式系统计算资源，能够根据外部计算设备的需求智能地提供数据服务；并且，本发明将部分数据处理负载从外部计算设备转移到分布式系统中，从而减少向外部计算设备提供数据服务的带宽需求。
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公开(公告)号：CN102929613B
公开(公告)日：2016-08-10
申请号：CN201210391490.3
申请日：2012-10-16
Applicant: 无锡江南计算技术研究所
IPC: G06F9/44
Abstract: 一种操作系统的调优装置和方法，所述调优装置包括：监控单元，适于获取特征数据，所述特征数据反映操作系统和应用对系统资源的使用情况，所述特征数据包括在探测点检测到的数据，所述探测点设置于操作系统内核中；分析单元，适于分析所述监控单元所获取的特征数据，以提取应用特征，所述应用特征定性地描述了应用对系统资源使用的特征；调优单元，适于配置对应于所述分析单元所提取的应用特征的内核参数。本技术方案自动感知应用特征，并根据感知的应用特征自适应地调整内核参数，实现了对操作系统及时、准确和高效的性能优化。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102761578B
公开(公告)日：2015-01-14
申请号：CN201110110793.9
申请日：2011-04-29
Applicant: 无锡江南计算技术研究所
IPC: H04L29/08
Abstract: 本发明提供了一种集群计算系统，包括通过网络互连的计算节点集群，所述计算节点包括嵌入式处理器、嵌入式DRAM、非易失性存储器阵列，还包括扩展计算部件以及电源管理模块；所述嵌入式处理器提供整数计算能力；所述扩展计算部件与嵌入式处理器相集成，并根据计算应用领域定制专项计算能力，辅助嵌入式处理器进行数据处理；所述嵌入式DRAM通过处理器直连接口与嵌入式处理器连接，作为处理器缓存；所述非易失性存储器阵列用于永久性存储数据；所述电源管理模块用于对计算节点供电，并根据嵌入式处理器的负载情况调整对嵌入式处理器的供电功率。本发明集群计算系统具有较低的功耗以及较强的计算能力。
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公开(公告)号：CN102929613A
公开(公告)日：2013-02-13
申请号：CN201210391490.3
申请日：2012-10-16
Applicant: 无锡江南计算技术研究所
IPC: G06F9/44
Abstract: 一种操作系统的调优装置和方法，所述调优装置包括：监控单元，适于获取特征数据，所述特征数据反映操作系统和应用对系统资源的使用情况，所述特征数据包括在探测点检测到的数据，所述探测点设置于操作系统内核中；分析单元，适于分析所述监控单元所获取的特征数据，以提取应用特征，所述应用特征定性地描述了应用对系统资源使用的特征；调优单元，适于配置对应于所述分析单元所提取的应用特征的内核参数。本技术方案自动感知应用特征，并根据感知的应用特征自适应地调整内核参数，实现了对操作系统及时、准确和高效的性能优化。
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公开(公告)号：CN112671757B
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202011526966.0
申请日：2020-12-22
Applicant: 无锡江南计算技术研究所
IPC: H04L9/40 , H04L41/142 , H04L43/18 , G06F18/24 , G06N3/084 , G06N3/0985 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/048
Abstract: 本发明公开一种基于自动机器学习的加密流量协议识别方法及装置，所述方法包括以下步骤：对加密流量进行会话切分、匿名化处理、统一数据包长度等数据预处理工作；提取流量样本的14个流特征；采用自动机器学习方法识别加密流量协议，并输出结果。本发明提供两种协议识别的方法，一种通过提取数据的统计特征自动生成最优的机器学习算法、模型并自动优化模型的超参数；另一种仅利用原始加密流量即可自动搜索出适合加密流量分类任务的最优神经网络结构，两种方法均可在无需借助人工智能专家智慧的情况下，自动生成优化的机器学习算法与神经网络模型，并自动优化超参数，实现对加密流量协议的自动分类，从而大大提升加密流量协议识别的准确率和效率。
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公开(公告)号：CN114398186A
公开(公告)日：2022-04-26
申请号：CN202210185466.8
申请日：2022-02-28
Applicant: 无锡江南计算技术研究所
Abstract: 本发明公开一种加速卡运行时系统及调度方法，运行时系统由配置有驱动层、运行时层的主机端和配置有资源管理模块、调度模块的设备端构成；主机端的运行时层用于支撑主机端运行时层的调度模块，并对外提供运行时接口；主机端运行时层的调度模块，维护若干个用以支持任务分发的流队列；主机端的驱动层，用于执行设备参数获取、ipc操作、内存管理，事件管理、计时管理、同步管理，还用于对外提供驱动接口；设备端的资源管理模块，用于管理加速卡设备上的功能部件；设备端的调度模块，用于接收来自资源管理模块的信息和主机端运行时层的调度模块流队列中的任务，实现人工智能应用高效执行。
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公开(公告)号：CN112686287A
公开(公告)日：2021-04-20
申请号：CN202011526821.0
申请日：2020-12-22
Applicant: 无锡江南计算技术研究所
Abstract: 本发明公开一种基于非因果时间卷积神经网络的加密流量分类方法，包括以下步骤：对网络流量进行预处理，形成以会话为单位切分的流量数据；构建基于非因果时间卷积神经网络的分类模型：所述基于非因果时间卷积神经网络的分类模型包括若干个非因果卷积残差块、全连接层和用于输出分类结果的Softmax分类器层；所述非因果卷积残差块由两层空洞卷积构成；在每个空洞卷积层后连接权重归一化层和激活层，并使用ReLU函数作为激活函数；在跨越连接中，使用1*1卷积；最后，将若干残差块堆叠组合后连接全连接层和分类层。本发明扩大了卷积核的作用域和特征点的感受野，可确保全局信息不被遗漏，能够显著提升分类效果。
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