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公开(公告)号：CN110187968A
公开(公告)日：2019-08-30
申请号：CN201910428567.1
申请日：2019-05-22
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 一种异构计算环境下的图数据处理加速方法，通过对顶点数据迭代地进行工作项转换、图数据处理、收敛判断更新以实现加速处理，其中：工作项转换是指将待处理顶点动态分配至至少一个GPU线程；图数据处理的起始阶段，将GPU上运行的顶点为中心的遍历函数所有分配的顶点数据读取并暂存入共享内存。本发明能够在相同硬件平台上显著提升图数据处理的性能，包括提高GPU缓存命中率和GPU内存吞吐量，以及减少整体运行时间。
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公开(公告)号：CN110046216A
公开(公告)日：2019-07-23
申请号：CN201910334422.5
申请日：2019-04-24
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06F16/29 , G06F16/2458
Abstract: 本发明公开了一种应用于电子地图的空间关键字查询的近似搜索方法，其包括如下步骤：S1：读取数据集的各条数据进行索引构建、针对单条数据的各个关键字分别跳转至步骤S2；S2:将关键字的频率与频率阈值进行比对；S3：采用映射函数将关键字映射到R-tree，并组织包含该关键字的空间文本对象，跳转至S5；S4：将关键字映射到对象列表中，跳转至S5；S5：对于叶子节点中的对象、计算其最小边界矩形来表示它们的空间区域，对于非叶子节点，收集其子节点的最小边界矩形并组成更大的最小边界矩形以代表该节点的空间覆盖范围；S6：在S5构建的空间框架内实现对aBRQ（Approximate Boolean Range Query）的查询搜索；S7：在S5构建的空间框架内实现对近似关键字包含的k最近邻查询的查询搜索。
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公开(公告)号：CN108712480A
公开(公告)日：2018-10-26
申请号：CN201810411220.1
申请日：2018-05-02
Applicant: 上海交通大学
IPC: H04L29/08
Abstract: 一种数据中心中的非IT资源分配方法和系统，通过预先建立负载的效用曲线，并由各个节点独立定义其服务等级，即有各个节点定义其期望的性能，效用曲线可以将不同的服务等级需求映射成不同电力功率需求；通过检查当前时刻数据中心可用电力资源容量和所有节点请求的电力功率总量，根据初始化价格确定系统资源价格，即基准价格并广播至各个节点后对基准价格进行动态调整，从而实现优化分配。本发明通过各个节点动态分配资源请求实现整体能耗的利用率提升。
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公开(公告)号：CN108664662A
公开(公告)日：2018-10-16
申请号：CN201810493842.3
申请日：2018-05-22
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明公开了一种时间旅行和时态聚合查询处理方法，该方法采用基于时间旅行和时态聚合查询的分布式处理框架系统，该方法包括以下两个阶段：(i)全局修剪阶段和(ii)局部查找阶段；所述全局修剪阶段利用全局索引和查询输入来修剪不相关的分区；所述局部查找阶段主要根据本地索引和部分查询输入，在每个候选分区中检索符合条件的记录；在局部查找阶段使用不同的索引以支持时间旅行和时态聚合查询；所述时间旅行查询包括时间旅行精确匹配查询和时间旅行范围查询。本发明采用分布式内存分析框架，该框架易于理解和实施，但不会损失效率，该方法同时实现了时间旅行查询和时态聚合查询，能满足高吞吐量和低延迟的需求，能提高查询效率和查询速度。
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公开(公告)号：CN108551375A
公开(公告)日：2018-09-18
申请号：CN201810329070.X
申请日：2018-04-13
Applicant: 上海交通大学
IPC: H04B17/382 , H04W52/02
Abstract: 一种基于分簇的节能频谱感知实现方法，通过评估计算得到使网络总能耗最小的最优簇数，网络中具有较高能量值的节点作为簇头，邻居节点加入该簇成为簇成员；基站为每个簇选择最佳参与合作感知的节点数，并由簇头选择出相应的感知节点；最后通过簇头节点接收来自感知节点的频谱感知结果后进行数据融合并将可用信道广播给网络。本发明可减少不必要的能耗，提高认知传感网络的能效，延长网络的生命周期。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104850468B
公开(公告)日：2018-04-27
申请号：CN201510290040.9
申请日：2015-05-31
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明提供了一种基于校验矩阵的纠删码解码方法，本发明适用于任意基于异或操作的纠删码，本发明通过对校验矩阵进行解码，从而对解码效率带来非常大的提升。另外，通过构造稀疏校验矩阵的迭代算法，能进一步提升本发明的解码效率。相比于传统的两种实现方法，本发明同时具有通用性和高效性。
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公开(公告)号：CN107122245A
公开(公告)日：2017-09-01
申请号：CN201710277236.3
申请日：2017-04-25
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06F9/50
CPC classification number: G06F9/5027
Abstract: 本发明提供一种GPU任务调度方法及系统，所述系统包括：应用分析模块，用于获取应用程序的各个kernel的指令数；动态任务调度模块，用于判断当前运行的kernel数量是否达到预设的上限值，若否，则从被抢占的kernel以及新到达的kernel中挑选与当前运行的kernel组合形成kernel组合优先级最高的kernel，若是，则继续判断被抢占的kernel和新到达的kernel中是否存在与当前运行kernel进行组合得到更高优先级的kernel组合，若是，则继续判断抢占程序后的GPU性能提升是否大于抢占过程所占用的GPU开销，若是，则进行抢占。本发明有效降低延迟，提高资源利用率，提高GPU的性能。
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公开(公告)号：CN103618674B
公开(公告)日：2017-04-12
申请号：CN201310508249.9
申请日：2013-10-24
Applicant: 上海交通大学
IPC: H04L12/725 , H04L12/927
Abstract: 本发明提供一种基于自适应服务模型的联合分组调度和信道分配路由方法，包括依次连接的认知信息库、推理学习库以及自适应路由调度器，其中：认知信息库用于认知信息的获取与建模；推理学习库用于资源分配子决策的预测与推理；自适应路由调度器用于联合分组调度和信道分配做出全局最优决策，控制整个网络资源的分配。本发明通过联合分组调度和信道分配算法，做出全局最优的路由决策，可以显著提高不同的多媒体业务在移动认知无线网络中的服务质量，高度动态、自适应地调整移动认知无线网络协议中的决策模型。认知信息、决策模型与路由的分离使得算法更易于扩展和维护，从而为标准统一的移动认知无线网络QoS路由方法提供了推动与支持。
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公开(公告)号：CN106293526A
公开(公告)日：2017-01-04
申请号：CN201610637554.1
申请日：2016-08-05
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06F3/06
CPC classification number: G06F3/061 , G06F3/064 , G06F3/0689
Abstract: 本发明公开了一种三盘容错阵列的可扩展方法及系统，该方法包括如下步骤：准备阶段，从存储系统中收集相关的参数，为接下来的两个阶段计算必要的参数；迁移阶段，选择一部分条带作为条带集，并且根据准备阶段中计算出的参数，在每个条带中选出一些数据行，用来迁移至新加的磁盘中；合并阶段，将空的条带聚合，通过本发明，可以确保扩展后数据分布是均衡的，扩展过程中的I/O开销较小。
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公开(公告)号：CN103944997B
公开(公告)日：2015-10-07
申请号：CN201410178070.6
申请日：2014-04-29
Applicant: 上海交通大学
IPC: H04L29/08
Abstract: 本发明提供了一种结合随机抽样和虚拟化技术的负载均衡方法，包括随机抽样步骤和虚拟化步骤。本发明通过结合随机抽样和虚拟化技术，做出全局负载(网络带宽)的均衡选择，也能够保证局部负载(CPU、内存)的均衡选择，从而可以显著提高整个分布式系统(云计算)的所有资源(网络带宽、CPU、内存)的利用率。使得用户的满意度最大化，减少响应时间，增加资源的利用率，减少任务被驳回的数量，提高整个分布式系统的性能。全局管控和局部管控的分离使得整个系统节省能源、更易于扩展和维护，从而使得这样的负载均衡方法更有实际应用价值。
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