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公开(公告)号：CN115048218A
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202210650520.1
申请日：2022-06-09
Applicant: 中国科学院软件研究所
Abstract: 本发明公开了一种边缘异构场景中的端云协同推理方法和系统。该方法包括离线和在线的两个阶段。在离线阶段，得到各个节点CPU以及内存占用率与神经网络每层推理时间的逻辑回归函数。在线阶段动态获取CPU与内存使用率，实时更新当前CPU和内存压力值下的神经网络各层的执行时间，根据此时间选择最佳模型划分点与最优节点，以达到最大的系统吞吐量。本发明公开了一种边缘异构场景中的端云协同推理框架的组成原理，可以确定异构边缘计算系统的最佳边缘设备和模型划分点，应用于图像分类检测系统，达到系统高吞吐量要求。
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公开(公告)号：CN114723058A
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN202210369401.9
申请日：2022-04-08
Applicant: 中国科学院软件研究所
Abstract: 本发明公开了一种面向高采样率视频流分析的神经网络端云协同推理方法和装置。在面向实际的高采样率视频流场景下，通过对深度神经网络的建模分析，在将推理任务划分成边缘端/云端不同阶段的同时，完成深度神经网络模型的周期性循环划分策略，突破了目前面对高采样率视频流时的瓶颈。通过周期性循环划分策略，使边缘端/云端在指定深度神经网络模型下减少系统中的推理等待时间，达到系统的极限吞吐量，充分利用了边缘端和云端的计算能力。
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公开(公告)号：CN106970880B
公开(公告)日：2021-01-01
申请号：CN201710295065.7
申请日：2017-04-28
Applicant: 中国科学院软件研究所
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明公开了一种分布式自动化软件测试方法及系统。本方法为：1)服务器端加载软件测试任务列表和各客户端的配置文件；检查各客户端的状态，建立一客户端状态表；选取具有相同功能的两待测算法A、B；2)各客户端根据算法A进行环境部署；服务器端从该软件测试任务列表中选取未执行的测试任务，并将其发送给选取的客户端；3)客户端执行收到的测试任务并将测试结果发送给服务器端；4)客户端根据算法B更新环境部署，重复步骤1)～3)；5)服务器端判断各测试任务对应的两测试结果是否发生变化；对于出现性能退化的测试任务，基于二分法进行测试，最终自动定位出导致被测模块性能退化的补丁。本发明便于开发人员对相应问题进行分析解决。
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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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公开(公告)号：CN115422361A
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN202211198977.X
申请日：2022-09-29
Applicant: 中国科学院软件研究所
IPC: G06F16/35 , G06F40/30 , G06F40/216 , G06N3/04 , G06F9/445
Abstract: 本发明公开了一种自动的内核配置项分类方法及装置。所述方法包括：构建名字异构图、路径异构图、依赖关系异构图和帮助异构图；利用图卷积神经网络分别对名字异构图、路径异构图、依赖关系异构图和帮助异构图进行训练，以获取各异构图中内核配置项节点的特征向量；融合各异构图中内核配置项节点的特征向量，并对融合结果分类，得到所述内核配置项的分类结果。本发明为内核配置项的设置提供辅助支持。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114816350A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210463252.2
申请日：2022-04-28
Applicant: 中国科学院软件研究所
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基于待查询关键字与帮助信息Hi、帮助信息的相似度，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：CN114416031A
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202111614382.3
申请日：2021-12-27
Applicant: 中国科学院软件研究所
IPC: G06F8/20 , G06F8/30 , G06F9/4401 , G06F9/445 , G06F11/36
Abstract: 本发明公开了一种面向AIoT场景支持RISC‑V处理器的操作系统，其特征在于，包括支持RISC‑V处理器和轻量级基础C库musl的操作系统引导程序，支持RISC‑V处理器和轻量级基础C库musl的Linux操作系统内核，支持轻量级基础C库musl的基本文件系统，以及支持RISC‑V处理器和轻量级基础C库musl的应用组件；其中，引导程序用于引导Linux操作系统内核启动以及完成RISC‑V处理器和硬件接口设备的初始化工作；基本文件系统挂载在Linux操作系统内核之上，用于管理系统中的文件，应用组件用于支持碎片化的AIoT应用场景。本发明适用于AIoT应用场景的碎片化、高实时性、低功耗的情况。
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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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