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公开(公告)号：CN113703952A
公开(公告)日：2021-11-26
申请号：CN202010429029.7
申请日：2020-05-20
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: G06F9/50
Abstract: 本发明涉及一种基于超级计算机的队列资源调度的资源分配方法，包括：(1)用户提交作业，指定计算资源数目与私人队列名；(2)提交的参数发送至系统判定，如果私人队列资源够使用，即私人队列资源中的资源数目大于计算资源数目，则用户作业正常运算，结束；否则，系统判断是否符合条件；提交的参数是指用户指定的计算资源数目与私人队列名；(3)如果符合条件，则将需要的临时节点从资源池中划分到中私人队列名对应的私人队列中，用户作业正常运算完成；否则，打印出不符合条件的理由；(4)系统将临时节点重新划回到资源池中，结束。本发明优化计算资源配置，提高效率。可以保持一个旺盛的资源队列，以供紧急时刻的资源调用。
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公开(公告)号：CN106709150B
公开(公告)日：2020-04-07
申请号：CN201611056374.0
申请日：2016-11-26
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: G06F30/20
Abstract: 本发明的基于精细仿真的电流分布和近场电磁分布三维可视化方法，包括：a).判断数据类型，如果是电磁场数据，则执行步骤b）；如果是电流场数据，执行步骤d）；b).首先从电磁场数据中获取频率值、电磁场名称及其含有的点数；c).统计电磁场数据中所包含的点数、三角形数；d).首先从电流场数据中获取频率值及其含有的点数；e).统计电流场数据中所包含的点数、线数、三角形数、四边形数；f).复数分量的幅度、相位角的计算；g).幅度、相位角的可视化显示；g).频域至时域的转化。本发明的可视化方法可以在不用加工实物的情况下检验设计的合理性，并可以分析其电磁兼容问题；可降低产品设计成本，缩短产品研发周期。
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公开(公告)号：CN106709150A
公开(公告)日：2017-05-24
申请号：CN201611056374.0
申请日：2016-11-26
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明的基于精细仿真的电流分布和近场电磁分布三维可视化方法，包括：a).判断数据类型，如果是电磁场数据，则执行步骤b）；如果是电流场数据，执行步骤d）；b).首先从电磁场数据中获取频率值、电磁场名称及其含有的点数；c).统计电磁场数据中所包含的点数、三角形数；d).首先从电流场数据中获取频率值及其含有的点数；e).统计电流场数据中所包含的点数、线数、三角形数、四边形数；f).复数分量的幅度、相位角的计算；g).幅度、相位角的可视化显示；g).频域至时域的转化。本发明的可视化方法可以在不用加工实物的情况下检验设计的合理性，并可以分析其电磁兼容问题；可降低产品设计成本，缩短产品研发周期。
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公开(公告)号：CN119006221B
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202411487280.3
申请日：2024-10-24
Applicant: 齐鲁工业大学(山东省科学院) , 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
Abstract: 本发明属于分布式计算相关技术领域，为了解决现有没有充分利用计算资源来求解稀疏三角矩阵的问题，提出了电力潮流计算的稀疏三角矩阵异构并行求解方法及系统，根据稀疏三角矩阵中方程之间的依赖关系，构建有向无环图；将有向无环图中存在依赖关系的任务节点进行分层处理，得到用于并行处理的图层；根据每个图层中非零元素的数量进行分块处理，得到矩阵块；基于灵活局部性调度策略，根据父节点所在从核簇的算力情况，判断当前调度矩阵块是否调度至其父节点相邻的从核上，并结合轮询调度策略对矩阵块进行分配；进而稀疏三角求解结果。充分利用分布式系统计算资源，提高计算的准确性和实时性。
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公开(公告)号：CN118656126A
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202410820407.2
申请日：2024-06-24
Applicant: 齐鲁工业大学(山东省科学院) , 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
Abstract: 本发明涉及电子信息技术领域，提供了一种基于神威超级计算机的AztecOO移植优化方法及系统。该方法包括，将Epetra和AztecOO移植到新一代神威超级计算机的主核上；基于移植后主程序的计算热点，采用手动插桩的方式，在主程序内部进行细粒度热点分析，找到计算密集函数，计算密集函数为CSR格式的稀疏矩阵向量乘的子程序；将所述子程序中假定大小数组格式改为固定内存分配方式，调整数组的具体大小；将所述稀疏矩阵中的数据按行等分，平均分配给所有从核，以使从核对分配的数据进行线程级并行计算，达到所述从核能同时完成数据计算的目的；从访存速度和访存带宽两方面进行了从核访存优化，提高了带宽利用率和访存效率，极大提升了程序计算性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118485262A
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202410666079.5
申请日：2024-05-28
Applicant: 齐鲁工业大学(山东省科学院) , 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/04 , G06N3/126
Abstract: 一种基于神威架构求解作业车间调度问题的遗传算法的并行优化方法，涉及作业车间调度技术领域，包括了遗传算法求解作业车间调度问题的染色体编码方案、为避免产生局部最优解的种群进化方案、遗传算法的MPI并行方案和MPI通信优化、利用神威架构提供的三种通信方式(DMA、RMA和gld/gst指令)进行微架构调优，提供了一套高效可行的并行方案。
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公开(公告)号：CN118260991A
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202410343688.7
申请日：2024-03-25
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院)
IPC: G06F30/23 , G06F30/27 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及计算机处理技术领域，提供了一种面向电磁场有限元分析的GCN自适应重排序方法及系统。该方法包括，基于电磁场的相关数据，构建电磁矩阵；电磁矩阵转换成图数据结构，提取图数据结构的边特征集和顶点特征集；基于边特征集、顶点特征集和附加特征，采用双层GCN模型，在每层均聚合相邻节点的信息，得到每一层的输出特征图，预测最佳重排序算法的索引，并融合每一层的输出特征图，得到融合特征图；将融合特征图和附加特征输入第一层MLP，得到第一特征图；基于第一特征图，采用第二层MLP，得到第二特征图；基于第二特征图，采用第三层MLP，得到第三特征图；将第三特征图经过全连接层及归一化层，得到电磁矩阵的重排序结果。
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公开(公告)号：CN117787523A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202311850022.2
申请日：2023-12-28
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院)
IPC: G06Q10/047 , G06N3/006
Abstract: 本发明提出了求解旅行商问题的MMAS算法并行优化方法及系统，涉及并行优化技术领域。包括根据sw26010pro众核处理器的物理结构，设计一级并行MMAS算法模型，将总种群按照进程数分成若干个子种群，每一子种群对应一个进程；划分主进程和多个从属进程，将执行主进程的核组作为主核组，将执行从属进程的核组作为从属核组，多个从属核组之间为进程级并行；主核组负责管理全局信息，同时控制执行从属任务的从属核组，从属核组分别构建旅行路线，得到局部最佳路径，与主核组之间进行信息迭代，直至满足迭代停止条件，得到全局最佳路径。本发明加速了TSP问题的求解，从而满足求解较大规模旅行商问题的实际需求。
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公开(公告)号：CN116227164A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202310066558.9
申请日：2023-01-12
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院)
IPC: G06F30/20 , G06F119/08
Abstract: 本发明公开了一种传热设备热传导的三对角异构众核并行求解方法及系统，涉及计算机处理技术领域。包括步骤：采集传热设备的热传导参数，建立传热模型；输入热传导参数至传热模型，构建热传导方程；通过差分和转化得到关于热传导的三对角线性方程组；通过并行消元的方法对三对角矩阵方程数据消除数据依赖；抽取部分组成小型三对角矩阵方程；采用追赶法求解缩减三对角矩阵方程；将各个进程以任务并行的方式回代输出三对角矩阵方程剩余全部解；并根据求解结果绘制温度变化曲线，获得热传导过程的温度变化。解决了传热设备热传导现象模拟仿真过程中，需要求解的三对角矩阵方程规模较大，导致热传导过程的分析过程耗时较长，结果不够准确的问题。
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公开(公告)号：CN115952385A
公开(公告)日：2023-04-11
申请号：CN202310224172.6
申请日：2023-03-10
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
Abstract: 本发明公开了一种用于大规模稀疏方程组求解的并行超节点排序方法及系统，涉及高性能计算技术领域，针对在稀疏矩阵LU分解过程中生成的超级节点块状矩阵，基于二维进程网格，按照块状矩阵的行和列循环映射矩阵数据，将该块状矩阵的上三角部分数据通过转置映射到处理下三角部分数据的进程中，同时采用动态分配资源的策略，根据实际映射到进程的行矩阵块的数量，为每个进程网格中的进程分配内存，以此节省大量的内存空间，提高内存扩展性，并提高稀疏矩阵求解的规模扩展性，解决现有排序方法无法适用于求解大规模稀疏线性方程组的问题。
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