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公开(公告)号：CN119006221A
公开(公告)日：2024-11-22
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：CN118860672A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202411345437.9
申请日：2024-09-26
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)
Abstract: 本发明涉及基于申威众核处理器的从核阵列自主抢占式负载均衡方法，属于电子信息的技术领域，包括：1）针对大规模任务，采用分治法进行分解；2）对于得到的小规模任务，进行动静态混合的任务划分；在静态任务区中，采用均匀分配方式，在动态任务区中，采用动态分配方式；3）将动态任务区的每个任务执行信息映射到一个标识缓冲区中；同时采用双缓冲的策略，通过配置两个标识缓冲区，实现在执行本轮任务的同时将下一轮使用的缓冲区重置；在从核成功获取到要执行的任务执行信息后，使用DMA的方式，将在动态任务区中读取到的任务在本从核的LDM私有空间中进行计算。本发明具有比较明显的加速效果。
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公开(公告)号：CN118484555A
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202410651610.1
申请日：2024-05-24
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)
Abstract: 一种基于特征融合的医学图像检索方法，涉及图像检索技术领域，通过对数据集进行预处理，得到一个较好的数据集可以用于模型的训练，通过使用改进后的Fuzzy‑ASPP子模块对图像进行多尺度局部特征提取，使用GeM池化得到全局特征，最后使用加权特征融合的方式得到对图像正确的融合描述子。这样设计的多尺度融合特征提取网络提高了检索的准确度和效率。
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公开(公告)号：CN116167304B9
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202310436896.7
申请日：2023-04-23
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: G06F30/28 , G06F17/12 , G06F17/15 , G06F17/16 , G06F111/10 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明涉及油藏数值模拟技术领域，本发明公开了基于神威架构的油藏数值模拟GMRES优化方法及系统，包括：将油藏数值模拟压力方程离散后得到的压力线性方程组的求解任务，按系数矩阵的维度划分为若干个计算任务，并将计算任务并行分发至多个主核；每个主核将计算任务中热点函数的数据平均分发至从核，并调用从核进行热点函数计算；主核根据从核回传的计算结果，计算得到压力线性方程组的解。实现了两级并行和负载均衡，极大的缩短了计算时间。
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公开(公告)号：CN118396969A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410597023.9
申请日：2024-05-14
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: G06T7/00 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于3D卷积神经网络的肺部CT影像衰老评估方法及系统，方法包括：获取待检测的肺部影像数据并进行预处理；将预处理后的数据输入至训练好的3D卷积神经网络模型，得到肺部衰老评估结果；其中，所述3D卷积神经网络模型包括：依次设置的多个3D卷积和最大池化层、3D全局平均池化层、注意力机制模块、展平层和两个全连接层；所述注意力机制模块包括依次连接的四个卷积层。本发明在3D卷积神经网络模型中添加注意力机制，不仅能捕捉到全局和局部的空间特征，还能根据任务的需求动态地调整其对这些特征的关注程度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117633232A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311661689.8
申请日：2023-12-06
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: G06F16/35 , G06N3/0442
Abstract: 本发明涉及一种基于热点预测的Hudi异步数据聚类的方法和系统；包括：SQL查询语句解析，包括收集SQL语句、分词处理、建立词汇表、建立嵌入层；基于获取并解析后的SQL语句，采用训练好的基于在线学习算法的LSTM模型预测查询热点字段和查询热点表；获取训练好的基于在线学习算法的LSTM模型预测的查询热点字段和查询热点表，多次自动化进行异步数据聚类分析。本发明可以一定程度地避免异步聚类时产生的数据不一致问题，使得分区中的数据文件有较高的新鲜度；另外，通过优化热点数据布局，大大提高了以Hudi作为Presto引擎数据源时的查询效率。
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公开(公告)号：CN117557093A
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202311468817.7
申请日：2023-11-07
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: G06Q10/0635 , G06Q10/04 , G06F16/906 , G06F16/9535 , G06F16/9537 , G06F18/213 , G06F18/2415 , G06N3/047 , G06N3/048 , G06N3/084 , G06Q50/20 , H04L67/02
Abstract: 本发明涉及一种基于在线学习平台的早期学业风险预警方法及系统，是指：将在线学习平台产生的学生原始数据集依次经过数据处理、特征选择、学业风险预测、学业预警，与在线学习平台进行集成，对其中有学业风险的学生发送预警信息进行提醒；特征选择，包括：接收学生数据集，经过基于支持向量机的遗传算法处理后，输出最优子集学生数据集；学业风险预测，包括：接收最优子集学生数据集，传入混合神经网络模型即H2AL模型中进行训练，得到训练好的H2AL模型；本发明能够进行自动特征提取，更好地反映数据的内在结构，能够有效地处理大量特征，从中提取出最相关的信息，有助于减少模型对噪声和不必要特征的过度拟合，从而提高模型的泛化能力。
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公开(公告)号：CN117033026A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202311038791.2
申请日：2023-08-17
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: G06F9/54
Abstract: 本发明涉及一种基于新一代神威超级计算机硬件架构的多层次集合通信的优化方法，包括：根据应用程序所使用的进程数不同，确定应用程序属于哪一种情况；根据新一代神威超级计算机的硬件架构，对不同情况内的1对N型、N对1型、N对N型集合通信函数进行优化，包括：通过进程分组，在各组内进行集合通信，用下层架构中的通信来代替上层架构中的通信。本发明考虑到应用程序所需要的进程数存在多种情况以及实际可供使用的资源，在多种情况下进行了测试。本发明方法在实际使用时所受的进程资源的限制，提供了处理不同资源限制下的方法，减少了使用难度，提高了用户体验。经过本发明方法优化后的集合通信函数拥有明显的加速效果。
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公开(公告)号：CN113703952B
公开(公告)日：2023-10-10
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：CN114866537B
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202210607876.7
申请日：2022-05-31
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: H04L67/06 , H04L9/40 , H04L67/141 , H04L67/01
Abstract: 本发明涉及文件传输技术领域，提供了一种跨主机跨网络的文件传输方法及系统，包括：接收文件拷贝请求，文件拷贝请求中包括键值、待拷贝文件的源主机文件路径和目标主机文件路径；根据键值，在连接列表中查找内存地址，根据源主机的IP地址和文件路径，从源主机读取待拷贝文件，并缓存至所述内存地址中；根据目标主机的IP地址和文件路径，将所述内存地址中的待拷贝文件，拷贝至目标主机。解决了内网主机和外网主机之间文件互传操作复杂、效率低下且占用大量本地存储的问题。
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