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公开(公告)号：CN111638940A
公开(公告)日：2020-09-08
申请号：CN202010424330.9
申请日：2020-05-19
Applicant: 无锡江南计算技术研究所 , 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F9/455
Abstract: 本发明公开一种面向申威平台的容器热迁移方法，包括以下步骤：为每个容器定义一个唯一的标识CID，根据CID号，从待迁移容器的系统文件中获取待迁移容器的子进程和线程的基本信息，冻结待迁移容器的容器进程，然后将编译好的二进制寄生代码插入到待迁移容器的容器进程中，利用二进制寄生代码提供的服务获取容器进程的进程数据，最后解冻待迁移容器的容器进程，将获取到的容器进程的进程数据进行序列化，并传输到目的服务器的临时文件中。本发明可以实现最小代价的程序中断，同时有助于缩小迁移时间，让业务在无感知的情况下完成容器的快速迁移。
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公开(公告)号：CN106301859B
公开(公告)日：2020-02-14
申请号：CN201510312750.7
申请日：2015-06-09
Applicant: 华为技术有限公司 , 中国科学院计算技术研究所
IPC: H04L12/24
Abstract: 本发明公开了一种管理网卡的方法，包括以下步骤：建立映射表，所述映射表用于保存复数个虚拟网卡和复数个物理网卡之间的映射关系；接收数据包；根据所述数据包的虚拟新一代周边元件扩展接口PCIe地址查询所述映射表，获取所述虚拟PCIe地址所对应的物理网卡的地址信息，即物理PCIe地址；向所述虚拟PCIe地址所对应的物理网卡转发所述数据包。本发明利用映射表建立复数个虚拟网卡和复数个物理网卡之间的映射关系，实现多个物理网卡的统一管理，提高系统的灵活性，并且能根据不同的需求热插拔网卡，有很好的容错功能以及可靠性。
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公开(公告)号：CN105306382B
公开(公告)日：2019-06-11
申请号：CN201410364429.9
申请日：2014-07-28
Applicant: 华为技术有限公司 , 中国科学院计算技术研究所
IPC: H04L12/851
CPC classification number: H04L47/24 , H04L5/0053 , H04L12/6418 , H04L47/11
Abstract: 本发明的实施例提供了一种无缓存NOC数据处理方法及NOC电子元件，涉及集成电路领域。能够通过减少高程序优先级数据包发生偏转的偏转率，从而提高了高优先级程序的性能。该方法包括：路由节点在一个处理周期内，接收多个需要发往同一转发端口的数据包；获取数据包的优先级信息，根据优先级信息得出数据包的优先等级；其中，上述的优先级信息包括数据包的时长信息和数据包对应程序的程序优先级信息；该数据包的时长信息为该数据包在NOC中停留的时间。本发明实施例应用于无缓存NOC的数据处理。
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Patent Agency Ranking
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公开(公告)号：CN106301859A
公开(公告)日：2017-01-04
申请号：CN201510312750.7
申请日：2015-06-09
Applicant: 华为技术有限公司 , 中国科学院计算技术研究所
IPC: H04L12/24
Abstract: 本发明公开了一种管理网卡的方法，包括以下步骤：建立映射表，所述映射表用于保存复数个虚拟网卡和复数个物理网卡之间的映射关系；接收数据包；根据所述数据包的虚拟新一代周边元件扩展接口PCIe地址查询所述映射表，获取所述虚拟PCIe地址所对应的物理网卡的地址信息，即物理PCIe地址；向所述虚拟PCIe地址所对应的物理网卡转发所述数据包。本发明利用映射表建立复数个虚拟网卡和复数个物理网卡之间的映射关系，实现多个物理网卡的统一管理，提高系统的灵活性，并且能根据不同的需求热插拔网卡，有很好的容错功能以及可靠性。
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公开(公告)号：CN105306382A
公开(公告)日：2016-02-03
申请号：CN201410364429.9
申请日：2014-07-28
Applicant: 华为技术有限公司 , 中国科学院计算技术研究所
IPC: H04L12/851
CPC classification number: H04L47/24 , H04L5/0053 , H04L12/6418 , H04L47/11
Abstract: 本发明的实施例提供了一种无缓存NOC数据处理方法及NOC电子元件，涉及集成电路领域。能够通过减少高程序优先级数据包发生偏转的偏转率，从而提高了高优先级程序的性能。该方法包括：路由节点在一个处理周期内，接收多个需要发往同一转发端口的数据包；获取数据包的优先级信息，根据优先级信息得出数据包的优先等级；其中，上述的优先级信息包括数据包的时长信息和数据包对应程序的程序优先级信息；该数据包的时长信息为该数据包在NOC中停留的时间。本发明实施例应用于无缓存NOC的数据处理。
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公开(公告)号：CN117235150A
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202311247544.3
申请日：2023-09-25
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F16/2458 , G06N20/20 , G06N3/096 , G06N3/0442
Abstract: 本发明提供了一种面向复杂场景的小样本时序数据外推分析方法和系统，包含：通过使用深度学习算法来自动地从数据中提取有用的特征，从而减少了人工特征选择的工作量，并提高了预测精度。通过将多个不同的模型进行组合，以提高预测结果的准确性和鲁棒性。利用已有的相关领域数据和知识，在相似或相近领域快速迁移模型，提高了模型训练的效率和精度。最后，对模型进行评估和优化，以满足实际应用的需求。本发明通过对模型的组合和迁移学习，提高了模型的预测准确性和鲁棒性，并且可以快速适应新领域或新场景的需求。
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