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公开(公告)号：CN114816699B
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202210372549.8
申请日：2022-04-11
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院)
Abstract: 本发明公开了基于温度预测的数据中心作业调度方法及系统，包括：获取数据中心机柜相关参数、机柜中服务器的相关参数、作业队列中待调度作业所需资源大小和冷却设备的相关参数；对获取的数据进行预处理，对于预处理后的数据进行特征筛选；基于训练后的机器学习模型和筛选得到的特征，预测出未来设定时间段内机柜的温度，选出温度最低的机柜；将待调度作业，在温度最低的机柜的若干个服务器中进行初始调度和优化调度，通过多次迭代，选出服务器与待调度作业之间的最佳映射方案；根据最佳映射方案实现待调度作业的调度。
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公开(公告)号：CN118484540B
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202410946552.5
申请日：2024-07-16
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院) , 山东省公安厅
IPC: G06F16/35 , G06F18/213 , G06F18/2415 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/0455
Abstract: 本发明属于文本分类技术领域，具体涉及一种基于特征感知的文本分类方法及系统，包括：获取待分类文本数据；提取所获取的文本数据的全局特征和局部特征；采用多头注意力机制处理所提取的文本数据的全局特征和局部特征；基于特征感知算法优化处理后的文本数据的全局特征和局部特征，动态调整特征选择和网络参数，得到文本表示特征；根据所得到的文本表示特征计算待分类文本的分类概率，完成待分类文本的分类。
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公开(公告)号：CN117707741B
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410159989.4
申请日：2024-02-05
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院)
Abstract: 本发明涉及高性能计算的作业调度技术领域，公开了基于空间位置的能耗均衡调度方法及系统；其中方法，包括：获取高性能计算机房中机柜的功耗数据和空间位置数据，以及机柜中计算节点的功耗数据和空间位置数据；将获取的数据映射到二维空间维度上，得到机柜位置与功耗关系；根据机柜位置与功耗关系和作业调度策略，筛选可用于执行作业任务的计算节点；将待调度作业，调度至已筛选出来的一个或多个计算节点；每轮调度结束后，对能耗异常的计算节点进行调度调优。可以有效地均衡集群整体的能耗并且避免机房中热点的产生。
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公开(公告)号：CN117688944B
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410128833.X
申请日：2024-01-31
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院)
IPC: G06F40/30 , G06F40/284 , G06N3/0442 , G06N3/084 , G06N3/09
Abstract: 本发明提出了基于多粒度卷积特征融合的中文情感分析方法及系统，涉及自然语言处理领域，具体方案包括：对待分析的中文文本数据进行分词处理，得到词向量；将所述词向量分别输入到多粒度卷积层和L‑BiLSTM层，得到局部情感特征和全局情感特征；所述局部情感特征和全局情感特征经过特征融合层和缩放点积自注意力层后，得到文本情感特征；基于文本情感特征，通过寻找情感标签转移概率优化情感标签，得到最优的情感分类结果；本发明在传统的BiLSTM网络中引入长度门，动态地调整输出序列的长度，得到L‑BiLSTM网络，综合Bert模型和多粒度卷积网络，实现对文本情感特征的高效保留和高效提取，显著提高了中文情感分析的准确性。
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公开(公告)号：CN117707741A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202410159989.4
申请日：2024-02-05
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院)
Abstract: 本发明涉及高性能计算的作业调度技术领域，公开了基于空间位置的能耗均衡调度方法及系统；其中方法，包括：获取高性能计算机房中机柜的功耗数据和空间位置数据，以及机柜中计算节点的功耗数据和空间位置数据；将获取的数据映射到二维空间维度上，得到机柜位置与功耗关系；根据机柜位置与功耗关系和作业调度策略，筛选可用于执行作业任务的计算节点；将待调度作业，调度至已筛选出来的一个或多个计算节点；每轮调度结束后，对能耗异常的计算节点进行调度调优。可以有效地均衡集群整体的能耗并且避免机房中热点的产生。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116069481A
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN202310354096.0
申请日：2023-04-06
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院)
Abstract: 本发明属于图形处理器资源调度领域，提供了一种共享GPU资源的容器调度系统及调度方法，针对GPU资源由系统外部在各应用平台进行复用，将导致服务器的反复初始化及迁移，造成人工损耗以及时间的浪费的问题，本发明考虑从计算任务移植方面进行GPU资源的共享，在GPU资源池上构建容器系统，通过将各个平台的任务容器化后调度到提供的资源池GPU节点上，实现异构平台间GPU资源共享，提高整体平台的GPU资源利用率可满足云计算、大数据、人工智能和高性能计算场景平台的快速灵活部署实施。
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公开(公告)号：CN114513530B
公开(公告)日：2022-08-19
申请号：CN202210407398.5
申请日：2022-04-19
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: H04L67/1097 , H04L67/568 , G06F3/06
Abstract: 本发明属于记录载体的处理领域，提供了一种跨域存储空间双向供给方法和系统。该方法包括，位于至少两个域的应用、节点集群和存储系统，所述节点集群向上对接应用、向下对接存储系统，根据不同域中存储系统内用户的存储空间，构建存储池；依据配置信息关联的存储池，构建连接节点集群的分布式存储集群系统；其中，配置信息包括访问存储系统所需的认证信息、连接地址、适配信息、北向接口和开发包；针对不同应用的访问请求，依据所述访问请求，以使所述应用通过节点集群访问分布式存储集群系统中的存储池。本发明可实现不同存储系统间的存储空间资源双向共享，可满足不同计算环境对不同的存储系统访问和数据处理。
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公开(公告)号：CN112698947A
公开(公告)日：2021-04-23
申请号：CN202011617125.0
申请日：2020-12-31
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: G06F9/50 , G06F9/4401 , G06F9/54
Abstract: 本发明的基于异构应用平台的GPU资源弹性调度方法，包括：a).获取GPU资源利用率信息；b).设定触发阈值和次数；c).筛选缩容平台队列并排序；d).筛选扩容平台队列并排序；1).选取待缩容平台；2).建立GPU节点列表；3).锁定状态节点处理；4).下线待迁移节点；5).添加至资源队列；6).判断缩容是否完毕。本发明的GPU资源弹性调度方法，可根据整体平台GPU负载情况灵活调节，从而实现平台GPU资源的最大化利用，平台的调度主要利用下层所适配平台已有调度组件实现，通过接口调用实现动态资源监控和信息采集以及执行操作下发，可满足云计算、大数据、人工智能和高性能计算场景平台的快速灵活部署实施。
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公开(公告)号：CN104199724B
公开(公告)日：2017-07-18
申请号：CN201410456973.6
申请日：2014-09-10
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
Abstract: 本发明的基于性价比的虚拟化资源调度优化方法，用户申请资源时，根据申请的虚拟资源配置将其所属的整合比区间中；在系统运行时，周期性地判断物理服务器的类型，对于重负载服务器，将使用率小的若干虚拟资源迁移到本区间内整合比上升的或者整合比更小的相邻区间的物理服务器上；对于轻负载服务器，将使用率大的若干虚拟资源迁移到本区间内整合比下降的或者整合比更大的相邻区间的物理服务器上。本发明的资源调度优化方法，一方面，同一整合比区间内的高负载虚拟资源会被迁移到整合比低的物理服务器上，使得用户用最少的费用占用了更多的物理资源；另一方面，对于轻负载虚拟资源在保证性能不受影响的前提下，会被迁移到整合比高的物理服务器上，可以降低运营成本。
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公开(公告)号：CN119903476A
公开(公告)日：2025-04-29
申请号：CN202411989902.2
申请日：2024-12-31
Applicant: 齐鲁工业大学(山东省科学院) , 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: G06F18/25 , G06F18/213 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出基于时序生成式模型的有效波高的时空预测方法及系统，对目标预测时间对应的目标区域的历史ERA5再分析数据进行编码降维，生成离散变量，有效地降低了数据的维度，同时保留了关键信息；将生成的离散变量和对应的目标区域的历史ERA5再分析数据共同输入至DALSTM模型中，能够综合利用离散变量和初始数据，实现对海浪特征的深入提取和融合，提高后续有效波高预测的准确性和效率。
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