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公开(公告)号：CN101408848A
公开(公告)日：2009-04-15
申请号：CN200810203035.X
申请日：2008-11-20
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06F9/45
Abstract: 本发明涉及一种用于动态二进制翻译的对象管理方法，采用多层次状态字方式，用连续的二进制位的值标识同类对象状态，其中每位二进制位标识一个对象的两个状态。用多个状态字层标识数量庞大的同类对象的状态，即将状态字层分成上区段和下区段，下区段包含标识对象状态的状态字集合，由多个状态字连续横向排列实现；上区段可以由多个状态字层实现，是标识状态字状态的状态字集合，每个状态字层都由多个状态字连续横向排列组成，再将每个状态字层纵向排列。本发明将对象的存储空间完全置于动态二进制翻译器的控制之下，运用连续空间存放同类对象，有效提高了翻译器对空间利用和对象操作的控制，降低性能损失。
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公开(公告)号：CN101387970A
公开(公告)日：2009-03-18
申请号：CN200810201939.9
申请日：2008-10-30
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06F9/45
Abstract: 本发明涉及一种利用剖分(Profile)信息生成超级块的方法，在源机器平台至目标机器平台的指令翻译过程中，在程序的每个基本块中插入剖分探测器来收集程序执行时的剖分信息，统计基本块执行的次数，并利用该信息调整基本块的位置，把执行频度超过阈值的基本块连接起来构成超级块，集中进行程序动态优化。本发明提高了程序执行的本地化，通过使用这种方法可以节省执行时间较长的程序的运行时间，大大提高了程序的执行效率；另外本发明不受限于任何特定的硬件平台，适用于一切二进制翻译器的相关的程序优化，并能取得理想的效果。
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公开(公告)号：CN119886290A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202411800624.1
申请日：2024-12-09
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明提供了一种面向存算一体神经拟态硬件的脉冲神经网络编译系统及方法，包括：预处理器部分：使用启发式算法，将输入模型中的传统人工神经网络转换为脉冲神经网络，将ANN‑SNN混合网络编译计算图与神经拓扑网络；编译器部分：对ANN‑SNN混合网络的计算图进行编译，生成可以由存算一体神经拟态硬件执行的二进制文件，编译阶段包括：神经元划分阶段、核心映射阶段和指令生成阶段三个通用的编译阶段。本发明解决了ANN‑SNN混合网络面向存算一体神经拟态硬件加速的问题，保证了ANN‑SNN混合网络能够被编译并交由存算一体神经拟态硬件进行加速。
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公开(公告)号：CN119785268A
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202411935604.5
申请日：2024-12-26
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06V20/40 , G06N3/0442 , G06V10/40 , G06F16/783 , G06V10/80 , G06F16/735 , G06N3/047
Abstract: 本发明涉及一种微视频流行度预测系统及方法，该方法包括：构建微视频数据集；利用微视频数据集分别训练微视频检索模块、多模态处理模块、GRU4Rec模块和预测模块；获取待查询微视频，一方面输入给微视频检索模块、多模态处理模块进行处理，得到多模态特征；另一方面输入给GRU4Rec模块进行处理，得到推荐特征；将得到的多模态特征和推荐特征进行融合处理，得到待查询微视频对应的微视频流行度预测结果。与现有技术相比，本发明通过整合视频内容外的社交网络和推荐系统信息，从而更全面地捕捉影响微视频流行度的因素，还通过模拟用户行为对视频流行度的影响，能够捕捉事件序列的时间动态、增强对用户行为与视频传播的理解，大大提高微视频流行度预测的准确性。
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公开(公告)号：CN119149364A
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202411294124.5
申请日：2024-09-14
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06F11/34
Abstract: 本发明公开了一种基于多层感知机的科学计算应用性能预测方法，该方法包括：采用多样化的数据源；对收集到的数据源进行标注；对标注的数据进行预处理；通过特征选择技术识别出对性能预测影响显著的特征，并进行特征提取和构建，以降低特征维度；使用多层感知机MLP作为性能预测模型，以利用其学习复杂非线性关系的能力；使用经过预处理的数据对MLP模型进行训练，采用交叉验证方法来评估模型的稳定性和泛化能力，并减少过拟合风险；通过验证数据集来计算模型的预测误差和准确率指标，评估模型的预测性能；针对不同的HPC系统，收集少量但具有代表性的性能数据，利用这些性能数据对基础模型进行微调，使模型能够学习到新系统的性能特征。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114253728B
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202111587860.6
申请日：2021-12-23
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 一种基于网页生态的异构多节点协同分布式神经网络部署系统，通过设置多节点协同工作并进行任务分配，从而提高计算节点利用率和任务处理时间，从而探测计算节点装载的异构设备和计算能力并加载对应的神经网络。在运行阶段，实时探测各个计算节点的实时计算能力，并依据实时探测的计算能力对任务进行分布式计算节点之间的调度。利用提前退出网络的特性和能力，实现利用边缘节点和云节点协同工作从而获得更高的系统整体利用率和更低的整体处理时间。
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公开(公告)号：CN111143851B
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN201911268776.0
申请日：2019-12-11
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06F21/57
Abstract: 本发明提供了一种适用于操作系统内核对象地址泄露的检测方法及系统，包括：函数接口标记步骤：标记所有内核与用户空间交换数据的函数接口；数据分析步骤：根据获取的函数接口，通过编译器分析传输到用户空间的数据中是否包含指针：若包含，则进入内核指针判断步骤；若不包含，则表明该数据不泄露内核对象地址，直接返回继续分析下一待分析数据。本发明具有实现复杂度低、工程量小、分析效率高、准确性高和假阳性较低的特点，并且能检测无非法内存操作的情况下由于开发者的疏忽造成的内核对象地址泄露的情况。
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公开(公告)号：CN116414523A
公开(公告)日：2023-07-11
申请号：CN202310411741.8
申请日：2023-04-18
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06F9/455
Abstract: 本发明提出了一种面向内存碎片的虚拟机迁移方法，在虚拟机部分内存资源需要被回收或降低虚拟机的内存碎片化程度时，进行虚拟机迁移并在迁移过程中根据虚拟机当前内存利用情况重新整理并映射内存，从而实现动态改变虚拟机内存或降低内存外部碎片化程度的效果，通过这种方式，物理机可以整合客户机的碎片化内存从而提高内存利用率或进行大段内存回收。本发明在热迁移过程中对脏页地址进行地址重新映射，将碎片化的内存空间集中化，从而整理出大段连续内存，在存在大段连续内存的基础上，Hypervisor可以直接回收内存空间而不影响客户机的正常运行。
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公开(公告)号：CN111143243B
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN201911318719.9
申请日：2019-12-19
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06F12/0862 , G06F12/0866 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种基于NVM混合内存的缓存预取方法及系统，包括：步骤M1：识别DRAM和NVMM主内存，并且将DRAM作为NVMM的缓存；步骤M2：根据预设负载类型，采集对应的访存数据，作为训练的数据；步骤M3：搭建特定的LSTM神经网络模型；步骤M4：使用特定的LSTM神经网络模型对训练的数据进行训练；步骤M5：训练后的LSTM神经网络模型，保证存储系统对负载变化的适应性；本发明创新性地采用机器学习的方案，结合提前采集数据，离线训练的方式，完成了对特定负载的高精准度缓存预取，有效提高混合主内存运行时的命中率。
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公开(公告)号：CN110569105B
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN201910746605.8
申请日：2019-08-14
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06F9/455 , G06F12/0815
Abstract: 本发明提供了一种分布式虚拟机自适应内存一致性协议的设计方法，包括：同步操作的拦截：针对不同的应用，客户机vCPU在顺序一致性模式和TSO模式中灵活切换；同步协议的状态说明：在原有的内存一致性协议基础上，添加Dirty及对应的原子操作状态，并实现状态转移。同时提供了一种基于上述设计方法得到的分布式虚拟机自适应内存一致性协议以及用于执行上述设计方法的终端。本发明在分布式虚拟机的基础上，使得分布式共享内存获得更好的性能。本发明使分布式虚拟机的内存同步协议在顺序一致性和x86‑TSO中灵活切换；针对不同的应用场景和限制，自适应一致性协议将原顺序一致性放松到x86‑TSO，使分布式共享内存性能提高。
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