-
公开(公告)号：CN115599507B
公开(公告)日：2024-11-05
申请号：CN202110767689.0
申请日：2021-07-07
申请人： 清华大学
摘要： 一种数据处理方法、执行工作站、电子设备和计算机可读存储介质。该数据处理方法包括：从管理工作站接收分配给多个处理核中的每个处理核的任务；多个处理核中的每个处理核分别执行被分配的任务，并在每执行完一个任务后生成一个具有预定数据结构的任务结果；将每个处理核每次执行生成的任务结果合并到存储在执行工作站的内部存储器中的共享任务结果中，共享任务结果与每个处理核每次执行生成的任务结果具有相同的数据结构；以及在满足预定条件时，将共享任务结果用于与其它执行工作站的任务结果进行归约。该方法将同一执行工作站中的任务结果在与其它执行工作站中的任务结果进行归约之前先在本执行工作站中合并，从而降低了存储、处理和通信开销。
-
公开(公告)号：CN115599956B
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202110766780.0
申请日：2021-07-07
申请人： 清华大学
IPC分类号： G06F16/901 , G06F16/903
摘要： 一种数据处理方法、执行工作站、分布式计算系统和计算机可读存储介质。该数据处理方法包括：将具有预定数据格式的聚合子拆分为多个聚合子片段；将多个聚合子片段中的第一部分聚合子片段发送至其它执行工作站用于在其它执行工作站上进行归约；从其它执行工作站接收其它执行工作站产生的与多个聚合子片段中的第二部分聚合子片段对应的聚合子片段并将其与第二部分聚合子片段进行归约以更新第二部分聚合子片段；重新确定第一部分聚合子片段和第二部分聚合子片段并执行上述发送、接收和归约，直至多个聚合子片段的每一个都被发送或完成所有归约；以及将完成所有归约的聚合子片段发送至管理工作站。
-
公开(公告)号：CN117454944A
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311550235.3
申请日：2023-11-20
申请人： 清华大学
IPC分类号： G06N3/0495
摘要： 提供分层确定量化神经网络模型的量化模式的方法、系统、电子设备和非暂时存储介质。该方法包括：按神经网络模型的层为单位、利用多个量化模式中的一个量化模式来量化神经网络模型的一层的输入向量和该层的权重参数，其中所述神经网络模型是利用第一数据集训练来得到的；利用第二数据集推理得到量化所述层的所述一个量化模式导致的所述神经网络模型的损失函数的所述层的变化量；如果确定所述变化量为负，则确定所述一个量化模式作为量化所述层的量化模式。
-
公开(公告)号：CN103942162B
公开(公告)日：2020-06-09
申请号：CN201410201149.6
申请日：2014-05-14
申请人： 清华大学
IPC分类号： G06F12/0877 , G06F13/16
摘要： 本发明实施例提供一种在存储器中进行多访问的方法、支持存储器中的多访问的装置以及存储系统。所述方法包括：接收存储器中的N个地址，其中N为大于1的整数并且所述N个地址是非连续的；根据N个地址来执行预定操作；以及输出操作的结果。因此，根据本发明实施例，能够提高计算机系统的性能，并且使得可以恰如用户所需地来输入并使用所期望的地址。
-
公开(公告)号：CN105469143B
公开(公告)日：2017-12-19
申请号：CN201510781820.3
申请日：2015-11-13
申请人： 清华大学
IPC分类号： G06N3/06 , H04L12/803
摘要： 本发明提出了一种基于神经网络动态特征的片上网络资源映射方法，包括以下步骤：获取神经网络中的所有神经元，将神经网络中的每个神经元群中的神经元以一定的初始化规则(顺次/随机)放入片上网络的N个核中，且同一个神经元群中的神经元放到同一个核和/或距离相近的两个或多个核中，运行SNN网络，分别计算每个核的通信量S，并根据S对N个核进行排序：S1≥S2≥…≥SN，判断Si/Sj是否小于预设值，如果否，则交换通信量分别为Si和Sj的两个核中一半神经元，最终得到从神经元到片上网络N个核的新的映射。本发明实施例的方法能够有效均衡负载，减少片上网络中的拥塞，降低最大传输延迟，进而提高数据传输性能。
-
公开(公告)号：CN105868186A
公开(公告)日：2016-08-17
申请号：CN201610382578.7
申请日：2016-06-01
申请人： 清华大学
IPC分类号： G06F17/27
CPC分类号： G06F17/2745 , G06F17/2785 , G06F2216/03
摘要： 本发明公开一种简单高效的话题提取方法，能够提高话题提取的速度。所述方法包括：S1、在单词/文档阶段，每个计算节点处理话题矩阵的某些小块的列/行，顺序扫描分配给该计算节点的列/行，对每列/行，执行接受步骤和提议步骤；S2、判断迭代次数是否达到预定常数，如果是，则停止迭代，如果否，则迭代次数加1，重复执行S1、S2。
-
公开(公告)号：CN103118101B
公开(公告)日：2016-04-13
申请号：CN201310029835.5
申请日：2013-01-25
申请人： 深圳清华大学研究院
摘要： 本发明提出一种用于移动终端的信息共享方法，包括：第一用户通过第一移动终端向云服务器发送近场临时群组创建请求；云服务器创建近场临时群组后将第一用户作为群主（群组管理员）加入近场临时群组，并向第一移动终端发送近场临时群组的认证标签；待加入近场临时群组内的用户根据认证标签向云服务器发送认证请求；云服务器对待加入近场临时群组内的用户进行认证，将认证通过后的用户加入近场临时群组，群主有权管理成员；云服务器获取近场临时群组内的共享信息，将共享信息推送给近场临时群组内的每个移动终端上。本发明的实施例能够通过移动终端快捷的实现不同社交群体成员之间的信息共享，无需提供共享信息成员间的个人信息且共享信息实时性强。
-
公开(公告)号：CN104850411A
公开(公告)日：2015-08-19
申请号：CN201510315936.8
申请日：2015-06-10
申请人： 清华大学
IPC分类号： G06F9/44
摘要： 提供了存储系统基准评测程序生成方法和装置，属于高性能计算性能评测领域。存储系统基准评测程序生成方法包括：从规范化后的源程序获得中间代码；识别中间代码中的切片起点；基于识别得到的切片起点进行静态程序切片；以及基于得到的各个静态程序切片生成精简代码。该方法基于程序切片技术，通过在编译器中分析数据依赖、控制依赖和通信依赖，自动抽取所有和输入输出相关的语句操作,组成一个可编译、可运行、人工可读、可移植的精简程序代码。该精简程序可忠实地反映原始应用程序的输入输出负载特征，且执行该精简程序需要更少的时间和资源,方便快速评测。对于快速评测高性能存储系统的性能、辅助存储系统设计,本精简程序生成方法十分有效。
-
公开(公告)号：CN104184828A
公开(公告)日：2014-12-03
申请号：CN201410455171.3
申请日：2014-09-09
申请人： 清华大学
CPC分类号： H04L65/4076 , H04L12/1836 , H04L61/2015 , H04L67/02 , H04L67/1095 , H04L67/1097
摘要： 提供了混合网络系统、通信方法和网络节点。混合网络系统包括点对点网络和广播网络的组合网络体系架构，点对点网络具有多个点对点信道，每个网络节点能够经由点对点信道将消息发送到对应的网络节点或者从对应的网络节点接收消息；广播网络具有多个广播信道，每个广播信道同时最多只能有一个发送者，但能够有多个接收者；至少部分网络节点具有发送要广播的消息的能力，至少部分网络节点具有接收广播的消息的能力，至少一些网络节点被配置为至少根据自身要执行的通信任务，选择广播网络或点对点网络来完成要执行的通信任务。优选每个网络节点均具有发送和接收广播的消息的能力。本发明实施例的混合网络系统具有高灵活性和高通信性能。
-
公开(公告)号：CN102214288B
公开(公告)日：2013-03-06
申请号：CN201110161248.2
申请日：2011-06-15
申请人： 清华大学
IPC分类号： G06F21/31
摘要： 本发明提出一种基于化身的隐私保护方法，包括以下步骤：在互联网终端上建立至少一个化身并对每个化身具有的隐私信息进行配置；根据用户使用互联网应用时的隐私保护需求选择化身中的一个向互联网应用提供必要的隐私信息，且互联网终端根据需要更换不同的化身；在互联网终端中对不同的化身之间进行隔离，以确保不同的化身具有不同的状态数据；和根据不同的状态数据和相应化身的隐私信息判断不同化身之间是否关联，并做相应的处理。根据该方法，能够避免不必要的隐私信息泄露。同时通过根据应用需求选择不同的化身，用户能够进一步对必须提供的隐私信息进行保护。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
搜索结果
69 条记录 (耗时 0.031 秒)
