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公开(公告)号：CN113704689A
公开(公告)日：2021-11-26
申请号：CN202110984626.0
申请日：2021-08-25
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明公开了一种基于昇腾AI处理器的矩阵乘算子的处理方法及装置。其中，该方法包括：获取矩阵乘算子的第一源操作数和第二源操作数；对第一源操作数进行数据转换处理，得到第一转换结果，以及对第二源操作数进行数据转换处理，得到第二转换结果；对第一转换结果进行分块处理，得到第一分块结果，以及对第二转换结果进行分块处理，得到第二分块结果；采用与人工智能处理器中计算核心数量对应的多个计算核心对第一分块结果与第二分块结果进行矩阵乘运算，得到中间运算结果；对中间运算结果进行数据转换处理，得到矩阵乘算子的输出结果，其中，输出结果的输出格式为二维格式。本发明解决了矩阵乘运算的运算效率低的技术问题。
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公开(公告)号：CN108762752A
公开(公告)日：2018-11-06
申请号：CN201810282385.3
申请日：2018-04-02
Applicant: 北京大学
IPC: G06F8/36
CPC classification number: G06F8/36
Abstract: 本发明涉及一种结合动态和静态代码分析技术的安卓应用程序功能类图生成方法和装置。该方法包括：1)基于动态Trace分析，获取安卓应用程序的功能类集合；2)根据获取的功能类集合，利用静态智能搜索技术分析安卓应用程序的源代码，生成功能类图。本发明结合了现有技术的特点，创新性地使用了动态Trace分析与静态源码分析相结合的技术手段，通过动态Trace分析，发现并获取与特定功能相关的类集合，进而利用其进行静态智能搜索，生成功能类图。本发明能够有效解决安卓应用程序功能类图的自动生成问题，提高了开发人员对APP代码的理解效率，降低了代码复用的难度。
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公开(公告)号：CN117972670A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410365223.1
申请日：2024-03-28
Applicant: 北京大学
Abstract: 本申请公开了一种云端容器镜像的搭建方法及装置。其中，该方法包括：响应于第一对象的登录请求对第一对象进行身份认证；在身份认证通过时，检测第一对象是否具有singularity伪根用户权限，在第一对象不具有singularity伪根用户权限时，为第一对象分配singularity伪根用户权限，具有singularity伪根用户权限的对象可以在不具有根用户权限的情况下搭建singularity容器镜像；响应于第一对象的容器搭建请求，搭建与容器搭建请求对应的singularity容器镜像。本申请解决了高性能计算平台应用场景中，用户因缺乏root权限难以搭建singularity容器镜像的技术问题。
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公开(公告)号：CN115002075B
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202111683776.4
申请日：2021-12-30
Applicant: 北京大学
Inventor： 范雪松 , 路遥 , 崔建 , 张晓军 , 王博 , 尚群 , 付中南 , 欧阳荣彬 , 刘云峰 , 周昌令 , 郭强 , 袁玲 , 公绪晓 , 李若淼 , 邓可君 , 杨宏辉 , 王斌
IPC: H04L61/5007 , G09B5/08 , G06Q50/20 , H04L101/604 , H04L101/695
Abstract: 本发明公开了一种系统双IP网络环境下的多机房合班教学管理方法，其特征在于，机房采用基于磁盘虚拟化的系统管理程序，机房中每台计算机配置两个IP地址，一个IP地址为底层系统管理IP，另一个IP地址为操作系统应用IP，机房的计算机根据功能分为教师机和学生机，教师机通过教师端管理程序对同一个机房内的学生机进行控制。教师机使用者可以直接在图形界面选择机房即可顺利使用，无需知道每个机房的学生机数量与IP地址范围，也无需手工设置每个机房的连接许可数量，通过预先录入的机房划分信息和参数配置为使用者和管理者均提供了极大的操作便利。
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公开(公告)号：CN114329325A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202111374829.4
申请日：2021-11-19
Abstract: 本发明公开了一种基于昇腾AI处理器的批量矩阵乘算子的优化方法，所述方法包括：获取第一输入数据与第二输入数据，并将所述第一输入数据与所述第二输入数据搬运到AI Core；获取所述第二输入数据的加载行数，并根据所述加载行数以及预设的缓冲区的双缓存机制对所述第一输入数据和第二输入数据进行划分；将划分后的所述第一输入数据和第二输入数据加载到所述缓冲区中进行计算，得到输出数据；将所述输出数据搬运到外部存储中进行输出。本申请能够利用双缓冲机制，能够缩短第一矩阵和第二矩阵相乘的运算时间，从而提高数据处理的效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108804111A
公开(公告)日：2018-11-13
申请号：CN201810282098.2
申请日：2018-04-02
Applicant: 北京大学
IPC: G06F8/53
CPC classification number: G06F8/53
Abstract: 本发明涉及一种建立安卓应用程序不同版本间反编译类集合映射关系的方法和装置。该方法包括：1)获取两个不同版本安卓应用程序的反编译类集合，将其中一个版本的反编译类集合作为评判集，另一个版本的反编译类集合作为被评判对象；2)确定因素集，根据评判集和因素集计算在每个因素上被评判类对于评判集中每个类的隶属度，根据隶属度形成模糊矩阵；3)定义因素的权重，根据因素的权重和模糊矩阵计算被评判类对于评判集中每个类的总隶属度；4)根据总隶属度的大小判定被评判类是否与评判集中的类建立映射关系。本发明提高了开发人员对APP不同版本间差异的理解效率，降低了缺失文档生成的难度。
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公开(公告)号：CN114281874B
公开(公告)日：2024-12-10
申请号：CN202111373725.1
申请日：2021-11-19
Abstract: 本发明涉及数据索引领域，具体是涉及一种基于昇腾AI处理器的索引转换方法及装置。本发明根据张量的数据排布格式，对算子的索引信息进行转换，使得转换之后的索引信息与张量的数据排布格式所匹配，由于对索引信息进行转换只涉及到对数字的简单运算，从而在不改变张量数据排布格式的前提下，依然能够通过转换之后的索引信息在张量中索引到相应的数据。由于本发明不涉及到改变张量数据排布格式，从而避免了因改变张量数据排布格式而耗费的时间，进而提高了算子的计算速度。
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公开(公告)号：CN114531451B
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202111667942.1
申请日：2021-12-30
Applicant: 北京大学
Inventor： 范雪松 , 路遥 , 崔建 , 张晓军 , 王博 , 尚群 , 付中南 , 欧阳荣彬 , 刘云峰 , 周昌令 , 郭强 , 袁玲 , 公绪晓 , 李若淼 , 邓可君 , 杨宏辉 , 王斌
IPC: H04L67/1095 , H04L9/40 , G06Q50/20 , G06Q10/20 , G06F8/71
Abstract: 本发明公开了一种机房计算机双IP管理方法，其特征在于，机房采用基于磁盘虚拟化的系统管理程序，机房中每台计算机配置两个IP地址，一个IP地址为底层系统管理IP，用于与系统管理部署服务器进行通讯传递数据和命令，每台计算机的底层系统管理IP为固定的静态地址；另一个IP地址为操作系统应用IP，用于计算机操作者使用，每台计算机配置1个以上的操作系统，每个操作系统的操作系统应用IP对应配置专属IP，操作系统应用IP为静态地址，但随着操作系统的改变而变化。
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公开(公告)号：CN112882828B
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202110096508.6
申请日：2021-01-25
Applicant: 北京大学
IPC: G06F9/50
Abstract: 本发明公开了基于SLURM作业调度系统的昇腾处理器管理和调度方法,将昇腾处理器作为与GPU类似的NPU，通过SLURM中的GRES插件来对NPU进行管理调度，实现对昇腾处理器进行管理和调度，其具体步骤包括：添加NPU插件模块、添加作业申请NPU资源功能、GRES插件添加NPU模块、重编译SLURM源代码、修改SLURM配置文件、启动SLURM服务。本发明将昇腾处理器作为一种GRES通用资源，用SLURM进行调度，这是首次将昇腾处理器与高性能集群的作业调度系统结合，使得昇腾处理器能够快速应用到跨节点超大规模计算场景中，拓宽昇腾处理器的应用场景，丰富高性能集群的资源类别，提高高性能集群计算力、节约作业计算时间。
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公开(公告)号：CN112882828A
公开(公告)日：2021-06-01
申请号：CN202110096508.6
申请日：2021-01-25
Applicant: 北京大学
IPC: G06F9/50
Abstract: 本发明公开了基于SLURM作业调度系统的昇腾处理器管理和调度方法,将昇腾处理器作为与GPU类似的NPU，通过SLURM中的GRES插件来对NPU进行管理调度，实现对昇腾处理器进行管理和调度，其具体步骤包括：添加NPU插件模块、添加作业申请NPU资源功能、GRES插件添加NPU模块、重编译SLURM源代码、修改SLURM配置文件、启动SLURM服务。本发明将昇腾处理器作为一种GRES通用资源，用SLURM进行调度，这是首次将昇腾处理器与高性能集群的作业调度系统结合，使得昇腾处理器能够快速应用到跨节点超大规模计算场景中，拓宽昇腾处理器的应用场景，丰富高性能集群的资源类别，提高高性能集群计算力、节约作业计算时间。
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