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公开(公告)号：CN116911147B
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202310846422.X
申请日：2023-07-11
Applicant: 中国科学院计算机网络信息中心 , 中国人民解放军63921部队
IPC: G06F30/25 , G06F9/54 , G06F9/46 , G06F15/16 , G06T15/00 , G06F111/04 , G06F111/20
Abstract: 本发明涉及一种基于三维自适应划分的物质点仿真并行方法，属于计算力学和高性能计算的交叉领域。本发明在超算平台上设计和实现物质点法的大规模并行模拟算法。首先，本发明对物质点算法的初始化进行了并行处理。然后，通过自适应划分策略将物质点均分给各个进程，实现大规模的模拟，或者根据用户需求，指定背景网格的划分方式，使得物质点更均衡地分布在各个进程间。最后，通过MPI多核并行方法，使用非阻塞通信和建立邻居列表使用临时缓冲区发送
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公开(公告)号：CN116911147A
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202310846422.X
申请日：2023-07-11
Applicant: 中国科学院计算机网络信息中心 , 中国人民解放军63921部队
IPC: G06F30/25 , G06F9/54 , G06F9/46 , G06F15/16 , G06T15/00 , G06F111/04 , G06F111/20
Abstract: 本发明涉及一种基于三维自适应划分的物质点仿真并行方法，属于计算力学和高性能计算的交叉领域。本发明在超算平台上设计和实现物质点法的大规模并行模拟算法。首先，本发明对物质点算法的初始化进行了并行处理。然后，通过自适应划分策略将物质点均分给各个进程，实现大规模的模拟，或者根据用户需求，指定背景网格的划分方式，使得物质点更均衡地分布在各个进程间。最后，通过MPI多核并行方法，使用非阻塞通信和建立邻居列表使用临时缓冲区发送和接收的方式提高性能，本发明能够快速求解碰撞侵彻等问题，实现大规模的并行模拟。
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公开(公告)号：CN118397299A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410321718.4
申请日：2024-03-20
Applicant: 中国科学院计算机网络信息中心
IPC: G06V10/46 , G06V10/44 , G06V10/52 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/82 , G06V20/64 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及深度学习与高性能计算的交叉领域，特别是涉及一种实时三维科学计算体素数据的特征提取方法和装置。该方法包括：获取体素数据，体素数据包含目标三维物体的空间数据；将体素数据输入第一深度神经网络，对目标三维物体进行定位，获得目标三维物体的中心位置和坐标轴尺寸信息；根据中心位置和坐标轴尺寸信息，对体素数据进行裁剪，得到包含空间数据的体素子数据；将体素子数据进行SVD分解，得到目标三维物体的近似水平姿态体素数据；对近似水平姿态体素数据进行点云化处理，获得点云数据；将点云数据输入第二深度神经网络，得到包含有目标三维物体的类别、姿态和尺寸的特征数据。
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公开(公告)号：CN114925539B
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202210616265.9
申请日：2022-06-01
Applicant: 中国科学院计算机网络信息中心
IPC: G06F30/20 , G06F30/15 , G06F111/10 , G06F119/10
Abstract: 本申请提供了一种声爆波反演方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：通过给定一个目标远场，该目标远场对应的声波对地面的物体以及建筑物的影响较低，因此，基于该目标远场，结合深度学习进行声爆波反演，从而能够快速而精准地确定目标远场对应的近场，以基于该近场进行飞行器设计，从而降低飞行器在飞行过程中产生的声爆波到达地面时对地面的物体和生物的影响。
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公开(公告)号：CN119576535A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411618572.6
申请日：2024-11-13
Applicant: 中国科学院计算机网络信息中心
IPC: G06F9/50 , H04L47/125 , H04L47/76 , H04L47/785 , G06F9/54
Abstract: 本发明提供了一种通过超级计算机计算目标任务的方法及装置，包括：获取超级计算机对应的计算网络的拓扑信息，所述计算网络包括N个网络节点，所述N个网络节点中包括M个计算节点和L个交换节点，所述拓扑信息包括所述网络节点之间的关联；确定给出目标计算任务对应的通过第一多元数组表示的问题域；根据各个计算节点的计算性能，确定各个计算节点对应的算力权重，根据所述拓扑信息和各个计算节点的算力权重，将所述问题域划分为M个子域，所述M个子域分别对应所述M个计算节点；通过各个计算节点，获取各个计算节点所对应的子域的计算结果，根据各个子域的计算结果，确定目标计算任务的计算结果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118133646B
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202410290170.1
申请日：2024-03-14
Applicant: 中国科学院计算机网络信息中心
IPC: G06F30/25 , G16C60/00 , G06F119/14 , G06F119/08 , G06F119/06 , G06F111/08 , G06F113/26
Abstract: 一种包含弹性应变能的相场仿真方法，其特征在于，应用于材料的微结构演化，微结构包括多种粒子，多种粒子形成场，方法包括：确定微结构的模拟区域，模拟区域所包含多个子区域；获取弹性应变能系数参数，弹性模量矩阵以及应变矩阵；基于弹性应变能系数参数，与弹性应变能密度函数有关的弹性模量矩阵以及应变矩阵，确定形状函数的傅里叶变换结果，以及确定卷积核的傅里叶变换结果；其中，形状函数用于表征场，卷积核为经过截断半径处理过的卷积核；根据卷积核的傅里叶变换结果和形状函数的傅里叶变换结果，确定每个子区域最终的弹性应变能。本方法可以显著减少数据通信，保证快速计算，最终达到支持含弹性应变能的大规模相场模拟的目的。
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公开(公告)号：CN110660453B
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN201910953927.X
申请日：2019-10-09
Applicant: 中国原子能科学研究院 , 中国科学院计算机网络信息中心
Abstract: 本说明书实施例提供了一种基于指数时间差分格式求解速率理论方程的并行计算方法，基于速率理论建立物理微观缺陷模拟模型，速率理论没有时空尺度限制，因此在模拟高的损伤剂量条件下的微观结构演化时，能够明显体现出速率理论的优势，然后使用指数时间差分格式对于主方程进行求解，求解的结果精确性更好，精度更高。
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公开(公告)号：CN118397299B
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202410321718.4
申请日：2024-03-20
Applicant: 中国科学院计算机网络信息中心
IPC: G06V10/46 , G06V10/44 , G06V10/52 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/82 , G06V20/64 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及深度学习与高性能计算的交叉领域，特别是涉及一种实时三维科学计算体素数据的特征提取方法和装置。该方法包括：获取体素数据，体素数据包含目标三维物体的空间数据；将体素数据输入第一深度神经网络，对目标三维物体进行定位，获得目标三维物体的中心位置和坐标轴尺寸信息；根据中心位置和坐标轴尺寸信息，对体素数据进行裁剪，得到包含空间数据的体素子数据；将体素子数据进行SVD分解，得到目标三维物体的近似水平姿态体素数据；对近似水平姿态体素数据进行点云化处理，获得点云数据；将点云数据输入第二深度神经网络，得到包含有目标三维物体的类别、姿态和尺寸的特征数据。
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公开(公告)号：CN118278474A
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202410188986.3
申请日：2024-02-20
Applicant: 中国科学院计算机网络信息中心
IPC: G06N3/063 , G06N3/0464 , G06F15/16 , G06F15/173
Abstract: 本发明涉及深度学习与高性能计算的交叉领域，特别是涉及一种基于多核处理器的三维卷积并行计算方法、装置和设备。该方法包括：根据多核处理器的从核阵列的存储器可用空间尺寸，将输入特征图在平行于其第三维度的方向上，分割为多个子输入特征图；获取卷积核，从子输入特征图中取与卷积核包含的卷积核平面矩阵数量相等的子输入特征图平面矩阵，与卷积核一并送入从核阵列，做三维矩阵卷积计算；将三维矩阵卷积计算对应于从核阵列中可用从核数量划分为数量相当的若干计算单元，每一个从核负责一个计算单元的计算，在计算单元的计算过程中，数据交换在从核阵列的存储器内进行，从核之间并行计算，在所有从核均计算完毕后，再将结果写回主存。
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公开(公告)号：CN119576535B
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202411618572.6
申请日：2024-11-13
Applicant: 中国科学院计算机网络信息中心
IPC: G06F9/50 , H04L47/125 , H04L47/76 , H04L47/785 , G06F9/54
Abstract: 本发明提供了一种通过超级计算机计算目标任务的方法及装置，包括：获取超级计算机对应的计算网络的拓扑信息，所述计算网络包括N个网络节点，所述N个网络节点中包括M个计算节点和L个交换节点，所述拓扑信息包括所述网络节点之间的关联；确定给出目标计算任务对应的通过第一多元数组表示的问题域；根据各个计算节点的计算性能，确定各个计算节点对应的算力权重，根据所述拓扑信息和各个计算节点的算力权重，将所述问题域划分为M个子域，所述M个子域分别对应所述M个计算节点；通过各个计算节点，获取各个计算节点所对应的子域的计算结果，根据各个子域的计算结果，确定目标计算任务的计算结果。
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