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公开(公告)号：CN117973549A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410155212.0
申请日：2024-02-02
Applicant: 清华大学
Abstract: 本公开涉及量子计算机运行方法及操作系统、通用计算设备和量子计算机，所述方法包括：通用操作系统在完成初始化的情况下，启动并运行预设的Unikernel虚拟机，所述Unikernel虚拟机中的单核操作系统只集成预设的量子程序以及执行所述量子程序所必需的内核和库；所述Unikernel虚拟机中运行的单核操作系统开始执行集成的所述量子程序，并在所述量子程序的执行过程中，控制所述量子芯片执行量子计算。根据本公开实施例，能够显著降低通用操作系统的体积，并且单核操作系统的启动速度和响应速度更快，资源利用率更高，有利于提高量子计算机的实时性和运行效率。
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公开(公告)号：CN102508967B
公开(公告)日：2013-11-06
申请号：CN201110346469.7
申请日：2011-11-04
Applicant: 南方电网科学研究院有限责任公司 , 清华大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明涉及一种大电网的电磁/机电暂态混合仿真平启动方法，属于大网电数字仿真技术领域。首先混合仿真的机电暂态侧在分网接口处用功率源等值第一子网；根据目标稳定状态，设定第二子网的潮流模型，第二子网进入目标稳定状态；电磁暂态侧在分网接口处用电压源等值第二子网，使第一子网进入第一稳定状态；将小内阻电压源并联到第一子网的发电机的机端，通过混合仿真的电磁暂态侧仿真计算，得到其输出功率。在电磁暂态侧第一子网的仿真计算中消除该小内阻电压源的输出功率，启动混合仿真计算。本发明的平启动方法，保证混合仿真两侧闭环启动后能够快速平稳进入目标稳定状态，使大电网电磁/机电暂态混合仿真精确初始化和快速平启动更加便捷有效。
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公开(公告)号：CN102014133B
公开(公告)日：2013-08-21
申请号：CN201010569398.2
申请日：2010-11-26
Applicant: 清华大学
Abstract: 在云存储环境下一种安全存储系统的实现方法属于存储安全技术领域，其特征在于：在服务器中根据用户需求建立信任域，在其中利用公钥基础设施PKI进行身份认证，利用用户空间的文件系统FUSE，实现了存储系统与底层系统无关，利用哈希算法SHA1算法以块为单位对文件计算哈希值，再利用密钥和对称加密算法AES算法对以块为单位对文件块加密，再将文件密文上传到云存储区中的文件服务器，保证了文件的机密性和完整性，文件所有者通过在访问控制列表中指定具有对该文件进行访问的用户及其权限，在发生权限撤销操作时，将对文件进行重新加密的操作推迟，只有当用户对文件内容进行修改时，由该用户重新加密修改内容所在的文件块，系统实行了文件块密钥、安全元数据文件密钥和信任域服务器密钥三层密钥管理，既保证了权限撤销时文件的安全性，又不增加系统的管理负担。
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公开(公告)号：CN101252603B
公开(公告)日：2011-03-30
申请号：CN200810103809.1
申请日：2008-04-11
Applicant: 清华大学
Abstract: 基于存储区域网络SAN的分布式锁管理方法属于网络存储领域，其特征在于：集群各节点服务器构成多重主从式子集群，即Quorum，子集群中一个节点作为主服务器，其他均为从属服务器；多重子集群包括一个State Quorum和若干个Lock Quorum，分别负责系统节点生灭状态的管理和名字空间中读写访问锁的管理；State Quorum由所有节点构成，Lock Quorum可由任意数量的节点构成，其大小及构成可由用户灵活配置；不论是State Quorum，还是LockQuorum，都遵循子集群侦测协议，通过该协议，各节点能够选举Quorum中的唯一主服务器，构建正常态的Quorum；各个Lock Quorum分管名字空间的不同分段且互不交叠，按照服务能力分别被赋予不同的权值。各Lock Quorum独立统计自己的负载情况，当一个Lock Quorum所负担的锁管理任务过于繁重时，触发负载平衡过程，将本Lock Quorum的部分任务分流给其他Lock Quorum。本发明易于灵活配置，具有良好的性能、高可扩展性以及高可靠性。
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公开(公告)号：CN101567003A
公开(公告)日：2009-10-28
申请号：CN200910085706.1
申请日：2009-05-27
Applicant: 清华大学
Abstract: 并行文件系统中资源的管理和分配方法属于SAN区域网络存储领域。其特征是：通过将存储资源分成多个分配组(Allocate Group，AG)，并行分配，降低了单个分配组对其他分配组的影响，提高了并行文件系统的吞吐率、可靠性和管理效率，每个AG可以由单个磁盘分区或者多个磁盘按照Raid形式构成，多个AG之间也可以使用副本策略，通过存储资源的两层虚拟化，提高系统的性能、可用性和可靠性，每个分区使用B+树进行空间分配，并存储自己的B+树数据，与传统SAN文件系统相比降低了并行文件系统元数据服务器的压力，提高了分配效率，在通过B+树实现的目录树中索引文件元数据和目录元数据，保持文件元数据存储的局部性，与传统SAN文件系统相比提高了元数据访问的性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN100405777C
公开(公告)日：2008-07-23
申请号：CN200610088931.7
申请日：2006-07-27
Applicant: 清华大学
Abstract: 以太网存储区域网络中基于目标器内存设备的缓存方法属于存储区域网络存储技术领域，其特征在于：它使用由IP SAN系统目标器上丰富的DARM内存资源所构成的大容量快速设备作为缓存资源，将IP SAN系统的磁盘空间划分为大小一致的映射粒度，自动的对磁盘空间的热点粒度进行缓存，它认为某一个粒度一旦被访问即为热点粒度，并且一直认为这个粒度是热点粒度直到此粒度由于长时间没有被访问而被替换出缓存设备为止，我们针对读操作占优的应用实现了写直达策略的缓存。它可以充分利用IP SAN系统目标器上的CPU以及DRAM内存资源，减少I/O延迟，减轻存储磁盘的I/O负载从而提高系统的整体性能。
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公开(公告)号：CN101162469A
公开(公告)日：2008-04-16
申请号：CN200710177065.3
申请日：2007-11-09
Applicant: 清华大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 基于快照的细粒度文件与目录版本管理方法属于多版本文件系统领域。将整个文件系统中文件和目录名字组成的名字空间与代表不同版本生成时间的版本空间独立开来，采用相对独立的策略进行管理，形成了层级化的二维结构：在名字空间中形成从根目录到文件的层级结构；版本空间中，文件和目录的版本按照版本生成的时间通过索引结构组织起来，形成版本空间中的层级结构。名字空间的检索采用了基于动态哈希的索引策略，版本空间的检索采用了基于红黑树的索引策略，目录版本和文件版本分别采用针对各自特点的红黑树结构变体。本发明能够大大提升系统的可用性和性能，将维护历史版本所带来的时间空间消耗控制在可接受的范围内。
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公开(公告)号：CN118095472A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410174528.4
申请日：2024-02-07
Applicant: 清华大学
Abstract: 本公开涉及量子计算机容错方法与操作系统、量子计算机及存储介质，所述方法包括：在量子计算机执行计算任务的过程中，定期对量子计算机的量子比特进行测量，得到测量结果；量子计算机的操作系统内核响应于得到测量结果，触发操作系统内核的中断例程中已注册的量子错误检测程序基于测量结果，分析量子比特是否产生错误，并在量子比特产生错误的情况下，确定量子比特中产生错误的异常量子比特以及异常量子比特对应的错误信息；操作系统内核响应于得到错误信息，触发中断例程中已注册的量子错误纠正程序基于错误信息，对异常量子比特进行纠错。由此，能够实时地检测和纠正量子计算中的错误，防止错误在计算过程中累积，提高量子计算机稳定性。
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公开(公告)号：CN114385972B
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202111567354.0
申请日：2021-12-20
IPC: G06F17/16 , G06F17/11 , G06F15/163
Abstract: 本发明提供一种直接求解结构化三角稀疏线性方程组的并行计算方法，属于异构多核平台通信优化及高性能数值计算领域。所述方法包括：输入结构化线性方程组的求解问题规模大小和网格计算模板，接收求解矩阵和右端向量，自适应选择求解映射方案，开启多核并行处理；按照选择的求解映射方案，将求解矩阵和右端向量分为多个批次映射到从核阵列；基于每个从核的计算任务，在本从核的局部存储空间中开辟空间来存储依赖数据；基于所述分批次计算，按批次将求解矩阵和右端向量映射到从核阵列进行计算，每一批次的从核阵列按照流水线方式获取依赖数据完成计算并通信，直至结构化线性方程组问题被完全正确的求解。采用本发明，能够高效求解结构化线性方程组。
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公开(公告)号：CN111079078A
公开(公告)日：2020-04-28
申请号：CN201911163644.1
申请日：2019-11-25
Applicant: 清华大学
IPC: G06F17/16
Abstract: 在高性能并行计算中求解结构化网格稀疏下三角方程中优化处理器间通信和高速缓冲存储器cache空间利用的方法，包括：接收结构化网格的求解向量等，启动多处理器开始并行执行；将求解向量分解为多个子块，将每个子块划分为多个柱，将多处理器视为矩形阵列，每个处理器负责计算一个柱，其中处理器在自身的cache中开辟存储依赖数据的缓冲区，从邻居或者自身内存得到计算所需数据并存入缓冲区，完成自己柱计算，将计算完成的数据发送给依赖该数据的其它处理器；处理器矩形阵列遍历所有子块，完成计算所需数据通信，对每个子块进行计算，直到完成整个求解计算。通过处理器间的快速通信传输每次运算的依赖数据，最小化访存开销，最大化资源利用率。
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