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公开(公告)号：CN119966821A
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202311482015.1
申请日：2023-11-08
Applicant: 中国科学院软件研究所 , 中科南京软件技术研究院
IPC: H04L41/0833 , H04L41/0813 , H04L41/08 , H04L41/0894 , H04L41/046 , H04L41/16 , H04L67/125 , G06F18/15 , G06F18/27 , G06F18/20
Abstract: 本发明公开了一种针对IoT场景的能耗智能优化方法及系统。所述方法包括：依据对系统能耗的影响，选择迭代参数；将迭代参数的上一轮推荐值发送至部署在各个物联网设备上的开发板模块，以使开发板模块依据上一轮推荐值完成本地负载测试；根据开发板模块运行Benchmark的开始时间戳和结束时间戳，从能耗测量模块的数组中截取能耗，以得到本轮能耗结果；其中，所述能耗测量模块的数组中截取的能耗基于各个物联网设备的本地负载测试得到；将本轮能耗结果发送至AI引擎模块，以使所述AI引擎模块基于本轮能耗结果选择所述迭代参数的本轮推荐值。本发明保证了物联网能耗调优系统的易用性、有效性、准确性和可扩展性。
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公开(公告)号：CN114816350B
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202210463252.2
申请日：2022-04-28
Applicant: 中国科学院软件研究所
IPC: G06F8/20 , G06F16/31 , G06F16/334 , G06F16/34
Abstract: 本发明公开了一种针对Linux内核交互接口的检索方法及装置，所述生成方法包括：将Linux内核交互接口目录下包含内核系统信息的文件作为内核状态项，所述内核状态项的描述文本包括：帮助信息Hi和路径信息；基于所述路径信息，将所述内核状态项按照树状目录结构组织，以得到所述内核状态项对应父目录的帮助信息#imgabs0#基于待查询关键字与帮助信息Hi、帮助信息#imgabs1#的相似度，获取检索结果。本发明不仅考虑了内核状态项的各级父目录信息，还基于内核状态单元对内核状态项进行了关联。
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公开(公告)号：CN119621498A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202311186660.9
申请日：2023-09-14
Applicant: 中国科学院软件研究所 , 中科南京软件技术研究院
IPC: G06F11/34 , G06F11/30 , G06F9/445 , G06F18/2113 , G06F18/213 , G06F18/27 , G06F18/243 , G06F18/214 , G06N5/01 , G06N20/20
Abstract: 本发明公开一种基于自动化参数配置优化的软件系统性能调优方法及装置，所述方法包括：收集面向待调优系统的待调优配置集；从待调优配置集中采样若干个候选配置实例；利用不同候选配置实例下的性能样本，配置待调优系统的性能预测模型，并基于性能预测模型，得到当前配置实例的推荐配置；依据推荐配置重置待调优系统后，识别待调优系统的当前工作负载，并评估当前工作负载的性能值；基于当前工作负载的性能值调整代理模型、采样函数和优化策略后，返回至从待调优配置集中采样若干个候选配置实例；直至满足第一设定停止条件时，输出对应的推荐配置。本发明可以解决软件系统性能下降的问题，使软件系统获得最佳性能。
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公开(公告)号：CN118626097B
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202411090391.0
申请日：2024-08-09
Applicant: 中国科学院软件研究所
Abstract: 本发明涉及计算机软件技术领域，提供一种面向RISC‑V架构的操作系统解耦构建方法及装置，将操作系统中的软件组件划分为三类，既节省了使用RISC‑V扩展指令集特定的编译工具链构建扩展指令集不相关软件组件时可能带来的工程量，又省略了可能存在的连续的bug修复过程。此外，本发明使用通用编译工具链构建的扩展指令集不相关的软件组件可以跨不同扩展指令集组合的RISC‑V处理器复用，随着RISC‑V扩展指令集数量的不断增多，不同扩展指令集组合的RISC‑V处理器的数量也随之膨胀，通过跨不同的RISC‑V处理器复用扩展指令集不相关的软件组件可以节省操作系统开发的时间和工程量，提高开发效率。
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公开(公告)号：CN117453502A
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311400085.8
申请日：2023-10-26
Applicant: 中国科学院软件研究所
Abstract: 本发明公开了一种跨架构的细粒度操作系统性能异常挖掘方法和装置。该方法主要包括性能数据获取和异常检测分析两部分。在性能数据获取阶段，首先要挑选硬件规格尽可能相似而架构不同的硬件板卡，在相同的基础软件版本以及选项配置上进行测试，选用架构之间通用的性能评估硬件指标，获取各个上下文中函数对应的事件数，然后进行跨架构的上下文匹配对比，获取上下文跨架构相对性能差异。在异常检测分析阶段，将不同的异常检测算法应用于上下文相对性能差异数据点上，根据检测结果的平均确定异常率，挑选出在场景中最为合适的异常检测算法，根据其结果中的上下文调用栈，进行后续的深入代码中的架构差异挖掘。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116860256A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202310848297.6
申请日：2023-07-11
Applicant: 中国科学院软件研究所 , 中科南京软件技术研究院
Abstract: 本发明公开了一种面向RISC‑V基础C库的优化方法，属于计算机软件技术领域，本方法采用编译器预定义宏实现基础指令集与RVV扩展指令集的兼容，着重优化了基础C库的字符串操作函数，分别实现了仅包含基础指令集和RVV指令集的汇编实现。基础指令集实现的字符串操作函数采用细粒度数据划分、地址对齐、循环展开、地址跳转、魔法数等优化方式提升函数的性能和效率。RVV扩展指令集实现的字符串操作函数采用地址对齐、向量化等优化方式提升基础C库函数的执行效率。
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公开(公告)号：CN115062784A
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202210666123.3
申请日：2022-06-13
Applicant: 中国科学院软件研究所
Abstract: 本发明公开一种针对神经网络算子融合的端云协同推理方法及装置，所述方法包括将神经网络转换为有向无环图；将所述有向无环图切分为若干链式结构；对每一链式结构中的所述网络层进行融合操作，并使用得到的融合块替代被融合的网络层；依据待推理数据，预测每一融合块与每一未融合网络层的推理时间与输出数据大小，并根据所述输出数据大小与端云之间的网络带宽，计算中间数据传输时间；基于所述推理时间与所述中间数据传输时间，切分所述神经网络，并基于切分结果进行端云协同推理。本发明解决了具有可融合算子的网络模型的最小时延问题。
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公开(公告)号：CN119759341A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411820162.X
申请日：2024-12-11
Applicant: 中国科学院软件研究所
Abstract: 本发明公开一种面向RISC‑V的PyTorch向量库优化方法、系统及PyTorch向量库应用方法，属于计算机软件技术领域。所述面向RISC‑V的PyTorch向量库优化方法包括：确定宿主机支持的RISC‑V向量位宽；基于RISC‑V向量位宽，开启对应的向量扩展编译选项，以在PyTorch框架中新增RVV dispatch调度机制并封装RVV向量数据类型之后，实现面向RISC‑V的PyTorch向量库。本发明利用RISC‑V向量扩展了Pytorch向量库，从而提高深度学习和机器学习应用中的数据处理效率。
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公开(公告)号：CN119003391A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411456918.7
申请日：2024-10-18
Applicant: 中国科学院软件研究所
IPC: G06F13/10 , G06F9/4401 , G06F13/38
Abstract: 本申请涉及IO设备共享技术领域，提供一种IO设备共享方法及装置。所述方法包括：控制第一物理机的内核空间中的前端驱动，将写入所述前端驱动的第一控制数据经由套接字发送至第二物理机的内核空间中的虚拟IO处理单元；控制所述虚拟IO处理单元将所述第一控制数据发送至所述第二物理机的内核空间中的虚拟设备驱动；控制所述虚拟设备驱动将所述第一控制数据发送至所述第二物理机的内核空间中的真实设备驱动，以控制所述第二物理机上的IO设备。本申请提供的IO设备共享方法及装置可以在不受限于特定的开源系统的情况下，实现物理机之间的IO设备共享，提高IO设备共享的通用性。
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公开(公告)号：CN112764875B
公开(公告)日：2023-02-28
申请号：CN202011628463.4
申请日：2020-12-31
Applicant: 中国科学院软件研究所
IPC: G06F9/455
Abstract: 本发明公开了一种面向智能计算的轻量级入口容器微服务系统及方法。本系统包括轻量级入口容器、任务分配容器以及智能计算业务容器，其中所述轻量级入口容器，用于接收用户输入的任务描述并将其发送给所述分配分配容器；所述任务分配容器包含任务解析器和任务分发器；任务解析器用于对任务描述进行解析，并将解析信息发送给任务分发器；任务分发器根据解析得到的智能计算业务所需的模型和输入数据的下载地址，下载对应智能计算业务使用到的模型、输入数据至智能计算业务容器部署节点；根据任务描述信息配置、创建和启动智能计算业务容器的yaml配置文件；然后任务分发器启动智能计算业务容器并发送智能计算请求，执行推理计算。
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