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公开(公告)号：CN119149170A
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202411170524.5
申请日：2024-08-23
Applicant: 清华大学
Abstract: 本公开涉及一种云平台容器管理方法、装置和存储介质。该方法包括：基于一个或多个类别的函数生成快照，快照表示对应函数初始化后的内存状态；基于快照为各函数的进程生成内存模板，内存模板用于将函数的进程的虚拟地址映射至物理地址；响应于存在目标函数运行请求，为目标函数运行请求分配目标容器；根据目标函数对应的快照和内存模块，对目标容器进行恢复，恢复后的目标容器用于在云平台中执行目标函数运行请求。根据本申请实施例，可以快速实现内存状态的恢复，降低了隔离环境的创建开销，减小了冷启动带来的计算资源开销和延迟。降低了容器的内存占用率，优化了内存资源占用，减少内存重复提高了内存利用率。
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公开(公告)号：CN113220490A
公开(公告)日：2021-08-06
申请号：CN202110605179.3
申请日：2021-05-31
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明公开了一种内存事务持久化方法及其基于此方法构建的持久化事务内存系统，主要涉及系统软件技术领域。该方法的主要特征是在事务提交阶段，构建并持久化日志，在易失型存储器上更新数据。持久化内存上的数据更新由专门线程周期性执行。该线程通过位图机制确定易失型存储器和持久化内存中可能处于不一致状态的缓存块，调用写回原语同步数据，并回收不再需要的日志条目空间。因为持久化内存的读写粒度和写回粒度不同，且实际负载具有空间局部性，故上述方法可有效减少所需的写回原语次数，并提高事务处理效率。对比现有系统，基于此方法实现的系统相对同类实现可显著缩短事务执行时间，同时具有可扩展性。
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公开(公告)号：CN112114984A
公开(公告)日：2020-12-22
申请号：CN202010978130.8
申请日：2020-09-17
Applicant: 清华大学
IPC: G06F9/54
Abstract: 本申请实施例中提供了图数据处理方法及装置，其中所述方法包括收集计算节点中的图数据，其中，所述图数据至少包括图顶点数据，所述计算节点包括一个第一计算节点和多个第二计算节点，所述第一计算节点用于分配所述图顶点数据的计算任务至第二计算节点；在所述第一计算节点接收通过同步消息发送的所述计算节点中的图数据的收集结果；通过计算所述同步消息中非缓存的所述图数据的收集结果，得到计算结果用以更新所述图顶点数据；在所述第一计算节点或者所述第二计算节点接收通过激活消息发送的所述计算结果的情况下，将所述激活消息中已被激活的图顶点数据添加至预设集合。采用本申请中的方案，解决了已有分布式图计算所存在的节点间通信效率不高、计算低效的问题。
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公开(公告)号：CN110704693A
公开(公告)日：2020-01-17
申请号：CN201910924175.4
申请日：2019-09-27
Applicant: 清华大学
IPC: G06F16/901
Abstract: 分布式图计算系统和方法，系统包括多个计算机和数据库，每台计算机上具有一个或多个计算结点，首先进行初始化，各个计算结点分别从数据库中读取不相交的原图的一部分边；主体计算流程，采用以子图为中心的迭代化计算方法，同时加入图缩减和重新划分过程以加速收敛，其中每轮迭代包含以下步骤：重新划分步骤，在每轮迭代的开始，首先对当前计算的图进行重新划分；本地计算步骤；缩减步骤，每个计算结点本地计算完成后，删除被判定无用的部分点/边，对原图进行重构；判断剩下的所有边是否能够存储在单个计算结点，为是的情况下，迭代结束，否则返回到重新划分步骤。本发明图计算方技术可以有效减少算法收敛所需的迭代轮数，提高计算效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104408091B
公开(公告)日：2019-03-01
申请号：CN201410645370.0
申请日：2014-11-11
Applicant: 清华大学
IPC: G06F16/182
Abstract: 本发明公开了一种分布式文件系统的数据存储方法，包括以下步骤：接收用户发送的数据文件；判断数据文件的大小；如果数据文件的大小小于预设值，则将数据文件通过基于日志格式的归并树LSM‑Tree的KV存储方法存储至云端服务器的key‑value数据库；如果数据文件的大小大于预设值，则将数据文件切分为多个子数据文件，并存储至本地文件系统。本发明实施例的方法通过将数据文件按照文件的大小进行区分，从而提高分布式文件系统的效率，实现整体性能的提升。本发明实施例还公开了一种分布式文件系统的数据存储系统。
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公开(公告)号：CN104951427B
公开(公告)日：2019-01-11
申请号：CN201510372041.8
申请日：2015-06-30
Applicant: 深圳清华大学研究院
IPC: G06F17/16
Abstract: 本发明提供了一种以矩阵为中心的分布式计算框架，执行如下步骤：计算框架读取数据，并根据数据生成稀疏矩阵；对稀疏矩阵进行预处理，并将稀疏矩阵进行逻辑分块以得到多个矩阵块；通过计算框架对多个矩阵块进行划分；根据划分后的矩阵块进行矩阵运算以提升数据的处理效率。该计算框架，解决分布式矩阵划分中对系统性能的均衡问题。该计算框架在划分中针对数据的矩阵特征进行优化，在数据倾斜、通信量和单机计算效率等性能上达到平衡。
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公开(公告)号：CN108665472A
公开(公告)日：2018-10-16
申请号：CN201710214706.1
申请日：2017-04-01
IPC: G06T7/136
Abstract: 本申请提供了一种点云分割的方法和设备，在点云分割过程中，通过交互方式确定目标视角，并在目标视角下将待处理点云分割为若干语义完整的部分，实时完成了标记和分割，大幅提升分割速度，以及减少用户标注量。该方法包括：对待处理点云中的点进行合并，得到多个点集；对该待处理点云在多个视角下进行视角采样，得到该多个视角中每个视角下的视图；对该多个视角中每个视角下的视图进行评估，以及根据评估结果从该多个视角中确定目标视角；在确定该目标视角之后，显示该目标视角下的视图指示的图像；获取用户标记的标注物的种子点集；根据该种子点集，对该多个点集中该标注物体对应的点集与其它点集进行分割。
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公开(公告)号：CN105469103B
公开(公告)日：2018-10-16
申请号：CN201410461249.2
申请日：2014-09-11
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明涉及三维建模技术领域，特别是涉及一种基于低质量RGB‑D数据的场景恢复方法及装置。本发明提供的一种基于低质量RGB‑D数据的场景恢复方法及装置，通过首先根据语义关系以及点云分类器恢复出场景中的主要物体模型，然后从对应的彩色图像准确的提取出小物体的轮廓，采用轮廓检索方法来帮助恢复细小物体。这样极大提高了从低质量RGB‑D图像序列中恢复三维模型的准确率，实现了在不需要人工干预的前提下自动恢复出语义上正确的、视觉上逼真的虚拟三维场景模型。
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公开(公告)号：CN104092743B
公开(公告)日：2017-08-11
申请号：CN201410302629.1
申请日：2014-06-27
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明公开了一种云环境下用户数据的保护方法及系统，其中，保护方法包括以下步骤：接收用户通过第一网络发送的数据传输请求，并通过安SSL安全连接方式接收用户传输的数据；通过安全虚拟监督系统对数据进行加密，并通过云平台中运行的应用程序将加密后的数据拷贝至预设区域以进行操作；当数据传输至云平台的云存储设备进行保存时，读取预设区域中加密后的数据，并通过第二网络与SSL安全连接方式将从预设区域中读取的数据传输至云存储设备中。根据本发明实施例的方法，通过SSL安全连接方式进行数据传输，且通过安全虚拟监督系统对用户数据进行保护，以及对用户数据加密后进行存储，很好地保证了用户数据的安全性和私密性。
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