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公开(公告)号:CN118784597A
公开(公告)日:2024-10-15
申请号:CN202410904584.9
申请日:2024-07-08
IPC分类号: H04L47/762 , H04L47/783 , H04L41/0894
摘要: 本发明公开了一种跨域环境下基于Kubernetes的调度方法,首先通过Kubernetes API和网络测试工具收集各个节点的资源总量和节点间的通信延迟及带宽,然后使用监控工具持续监听节点的资源使用情况;此外,该方法还监听Kubernetes集群中的节点加入和删除事件,以及pod绑定请求,并根据事件类型触发相应的操作;获取pod的创建信息后,根据pod的资源请求量筛选出满足需求的节点;随后,根据节点间的通信延迟和带宽信息,构建通信指标矩阵,对节点的通信性能进行评分,再综合节点的负载情况给出总评分,并根据调度策略对节点列表进行升序或降序排序;最后,绑定器将pod实例与选择的工作节点进行绑定,完成pod调度。本发明能解决现有基于资源的调度方法存在的任务执行时间较长的技术问题。
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公开(公告)号:CN117763336A
公开(公告)日:2024-03-26
申请号:CN202311824734.7
申请日:2023-12-27
申请人: 湖南大学
IPC分类号: G06F18/213 , G06F18/20
摘要: 本发明公开了一种基于稀疏注意力的动态图链接预测方法,包括:获取待分析的、包括源节点和目标节点的节点对的节点对信息,从获取的待分析的节点对的节点对信息进行邻居采样处理,以得到节点对的邻域信息列表集合,对节点对的邻域信息列表集合进行数据格式规范化处理,以得到规范化后的节点对的邻域子图信息列表集合,将规范化后的节点对的邻域子图信息列表集合输入预先训练好的基于稀疏注意力的动态图链接预测模型中,以得到节点对的链接预测结果。本发明能够解决现有基于时间随机游走的动态图链接预测方法的时间随机游走采样过程的时间复杂度与游走次数和深度成正比,导致较为低效的训练效率的技术问题。
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公开(公告)号:CN117762629A
公开(公告)日:2024-03-26
申请号:CN202311797010.8
申请日:2023-12-25
申请人: 湖南大学
摘要: 本发明公开了一种面向金融大数据的GPU内核任务并发调度方法,包括:CPU获取用户提交的多个金融大数据实时分析任务,每个金融大数据实时分析任务包括一个内核及其对应的数据,对每个内核kerneli对应的数据data进行分块以得到多个数据分块,并以所有内核的第一个分块数据传送到GPU,GPU在接收到分块数据后,使用每个分块数据对应的内核对该分块数据进行计算处理,以得到该分块数据对应的计算结果,并调用CUDA分析工具接口CUPTI获取该内核在计算处理过程中浮点计算的次数和全局内存的读取次数。本发明能够解决现有面向金融大数据的GPU任务调度系统在金融大数据的实时计算场景下计算效率不高,进而导致金融大数据的处理效率较低、处理准确性较差的技术问题。
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公开(公告)号:CN116822590A
公开(公告)日:2023-09-29
申请号:CN202310739381.4
申请日:2023-06-21
申请人: 湖南大学
IPC分类号: G06N3/0475 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/0455 , G06N3/094
摘要: 本发明公开了一种基于GAN的遗忘衡量模型,包括依次连接的自编码器、使用训练集训练ResNet18得到的原始模型、以及在原始模型上应用遗忘策略之后得到的遗忘模型,自编码器包含一个编码器和一个解码器,编码器的第一层是二维卷积层,输入的通道数为3,输出通道数为64。卷积核的大小为3x3,步长为1,填充为1。激活函数为LeakyReLU,当输入值小于0,将输出设置为输入值的0.2倍,第二层是二维卷积层,输入的通道数为64,输出的通道数为128。卷积核的大小为4x4,步长为2。本发明能够解决现有遗忘衡量模型存在的准确率、召回率并不能精确地衡量特定数据被遗忘后,模型对该数据的处理能力是否完全消除,现有指标无法精确衡量模型对以往数据的处理能力的变化的技术问题。
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公开(公告)号:CN111045987A
公开(公告)日:2020-04-21
申请号:CN201911296941.3
申请日:2019-12-17
申请人: 湖南大学
IPC分类号: G06F16/13 , G06F16/182 , G06K9/62
摘要: 本发明公开了一种基于Ceph分布式文件系统加速元数据访问的方法,包括:利用时间戳链表获取每个文件元数据的访问次数;采集每个元数据的时间属性和访问次数;重复使用K-Means算法对这些元数据进行聚类,找到两个聚类中心点;利用上述两个聚类中心,设置预取门槛值,当某个文件的点击次数达到门槛值就去MDS预取。并在MDS服务器中选择符合要求的元数据;本发明能够解决现有Ceph分布式文件系统元数据访问机制中存在的缓存命中率低、元数据传输次数过多、元数据的查询效率低的技术问题。
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公开(公告)号:CN101475164A
公开(公告)日:2009-07-08
申请号:CN200910042559.X
申请日:2009-01-20
申请人: 湖南大学
摘要: 稀土化合物在石墨化中的应用及树脂炭材料石墨化的方法,本发明的应用在于,将稀土氧化物作为催化剂,对以树脂为炭源的炭材料进行催化石墨化。本发明的方法是以树脂为炭源,取稀土化合物作为催化剂原料,所述的稀土化合物在树脂炭化过程中转化为催化剂稀土氧化物,反应过程是在石墨化炉里氩气气氛下进行的,热处理温度不低于2000℃。
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公开(公告)号:CN118488050A
公开(公告)日:2024-08-13
申请号:CN202410545076.6
申请日:2024-05-06
申请人: 湖南大学
IPC分类号: H04L67/10 , H04L67/104 , H04L67/1025
摘要: 本发明公开了一种基于集群资源与通信开销的大数据跨域任务调度方法,其首先根据不同集群的资源情况,为它们分配任务数量。接着,通过评估数据在各集群之间传输所需的通信成本,调整任务分配,以减少通信开销。然后,根据各集群的最终任务分配,进行相应的任务调度。最后,将所需数据块传输到各个集群,并启动任务执行,从而实现了在考虑集群资源和通信开销的情况下,跨域集群间最佳的任务调度方案。本发明能够解决现有大数据跨域任务调度方法在将任务调度到其他集群执行时,数据往返传输造成的网络通信时延大,进而增加网络通信成本的技术问题。
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公开(公告)号:CN117892840A
公开(公告)日:2024-04-16
申请号:CN202410064364.X
申请日:2024-01-16
申请人: 湖南大学
IPC分类号: G06N20/00 , G06N3/0464
摘要: 本发明公开了一种用于联邦学习算力网络的合谋攻击溯源方法,包括:服务端将初始卷积神经网络CNN模型发送到计算环境中的每个客户端,其中发给第i个客户端的CNN模型的损失函数中嵌入了与该第i个客户端对应的指纹向量,服务端接收来自每个客户端的CNN模型,并对来自每个客户端的CNN模型进行解析,以获取该CNN模型对应的损失函数,并从该损失函数中提取当前指纹向量,并根据所有客户端对应的当前指纹向量构建指纹向量矩阵a’,服务端根据指纹向量矩阵a’进行更新处理,以得到更新后的指纹向量矩阵a”,服务端根据更新后的指纹向量矩阵a”确定执行攻击的客户端。本发明能够解决现有恶意攻击检测方法通信开销大、算力成本高的技术问题。
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公开(公告)号:CN117459334A
公开(公告)日:2024-01-26
申请号:CN202311352436.2
申请日:2023-10-19
申请人: 湖南大学
摘要: 本发明公开了一种基于区块链技术和共识机制的算力计费方法,包括:用户通过终端向管理该终端的业务控制节点发送业务计费请求;业务控制节点向对应的计费子网中业务控制节点向任意一个计费子节点转发业务计费请求;计费子节点对来自业务控制节点的业务计费请求进行解析,以获取用户ID,获取与该用户ID关联的主账户、以及该主账户关联的子账户,并在预先建立的额度分配账本中查询该子账户的额度;计费子节点向运营商计费节点发送额度申请请求,其中额度申请请求中包括用户ID和计费子节点标识;运营商计费节点对来自计费子节点的额度申请请求进行解析,以获取用户ID和计费子节点标识,并根据本地存储的映射信息查询该用户ID关联的主账户。
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公开(公告)号:CN117215794A
公开(公告)日:2023-12-12
申请号:CN202311262021.6
申请日:2023-09-27
申请人: 湖南大学
IPC分类号: G06F9/50 , G06F11/34 , G06F11/30 , G06F18/22 , G06F18/232
摘要: 本发明公开了一种基于算力网络的智能化算力度量方法,包括:利用熵权法对算力网络中每个算力节点的静态指标进行分析,以获取该算力节点的静态性能得分,使用获取的每个算力节点的静态性能得分构建初始样本集D={F1,F2,…Fm},然后使用具有噪声的基于密度的聚类方法DBSCAN对样本集进行聚类,以获取该算力节点的静态性能得分的分段,从每个算力节点的静态性能得分的分段中选择符合业务要求的段,分析段内每个计算节点的动态指标,以构建每个算力节点的动态性能向量与用户任务所需动态性能向量,并利用加权n维欧式距离计算每个算力节点的动态性能向量与用户任务所需动态性能向量的距离,并从中获取最短距离对应的算力节点作为最符合用户任务需求的算力节点。
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