一种针对CPU-GPU两级并行计算的自动负载均衡方法

    公开(公告)号:CN114398167B

    公开(公告)日:2024-09-20

    申请号:CN202111464876.8

    申请日:2021-12-03

    Applicant: 武汉大学

    Abstract: 本发明提供了一种针对CPU‑GPU两级并行计算的自动负载均衡方法,首先获取CPU核数;并根据CPU核数获取在CPU中创建的线程数;然后获取并行计算的总任务数与多线程校正参数,并计算单个任务分别在CPU和GPU上执行所需的时间;最后在总执行时间最短的情况下,进行最优的任务分配策略,计算分配给CPU的任务数量和分配给GPU的任务数量,其中,分配给CPU的任务数量与分配给GPU的任务数量之和为总任务数。确保CPU和GPU同时完成任务,并尽可能减少总执行时间,提高了计算效率。

    一种基于Slurm中间件的资源调度方法及系统

    公开(公告)号:CN117555676A

    公开(公告)日:2024-02-13

    申请号:CN202311474137.6

    申请日:2023-11-06

    Applicant: 武汉大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于Slurm中间件的资源调度方法及系统,首先接收用户发送的作业提交请求;根据配置的拦截规则对提交的作业进行拦截;计算作业的优先级,并根据优先级对作业队列进行重排序;然后利用查询命令获取集群的所有节点信息和作业信息;从作业队列中读取作业,根据作业信息和集群状态进行调度;最后,作业调度完成之后进入对应节点进行计算。本发明可以提高集群的资源利用率和减少集群的工作饥饿问题,同时,采用中间件的架构进行设计,可以将调度和管理逻辑独立出来,与底层系统解耦,从而不会对原有高性能计算系统产生很大的侵入性,让系统更加高效地部署和扩展。

    一种针对CPU-GPU两级并行计算的自动负载均衡方法

    公开(公告)号:CN114398167A

    公开(公告)日:2022-04-26

    申请号:CN202111464876.8

    申请日:2021-12-03

    Applicant: 武汉大学

    Abstract: 本发明提供了一种针对CPU‑GPU两级并行计算的自动负载均衡方法,首先获取CPU核数;并根据CPU核数获取在CPU中创建的线程数;然后获取并行计算的总任务数与多线程校正参数,并计算单个任务分别在CPU和GPU上执行所需的时间;最后在总执行时间最短的情况下,进行最优的任务分配策略,计算分配给CPU的任务数量和分配给GPU的任务数量,其中,分配给CPU的任务数量与分配给GPU的任务数量之和为总任务数。确保CPU和GPU同时完成任务,并尽可能减少总执行时间,提高了计算效率。

    一种基于用户历史网络潜在有害主题引导方法

    公开(公告)号:CN108536757B

    公开(公告)日:2022-04-01

    申请号:CN201810224888.5

    申请日:2018-03-19

    Applicant: 武汉大学

    Abstract: 本发明涉及一种基于用户历史网络潜在有害主题引导方法。流程如下:1.根据有害信息的传播方式(如评论、转发等)构建分级评估指标体系,再利用情感倾向性算法构建危害分级模型。2.对危害信息进行主题分类并确定信息的危害级别,然后标记浏览过这些信息的用户。3.根据1中算法去获取每个级别下各个类别的无危害信息,构建分级推荐模型。4.分离出浏览过危害信息的所有用户,并对这些用户进行一段时间的网络浏览痕迹跟踪,并通过预警,查封,推荐,释放四种种方式来干预和释放用户。通过本发明可以渐渐的改变危害信息受众用户的阅读取向,从而间接的净化互联网环境,还可以加强相关部门对危害信息发布人的打击力度和准确度。

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