公开(公告)号：CN119622812A

公开(公告)日：2025-03-14

申请号：CN202411749067.5

申请日：2024-12-02

Applicant: 成都信息工程大学

Inventor： 彭静 ,  符颖 ,  李孝杰 ,  顾记清 ,  吴锡

IPC: G06F21/62 ,  G06F11/34 ,  G06F18/22 ,  G06F18/2433 ,  G06F123/02

Abstract: 本发明涉及一种存储安全管理方法及系统，其包括：安全管理平台的数据获取模块根据用户客户端中每个用户的交互行为数据为所有用户构建相应的行为拓扑图；行为识别模块根据行为拓扑图中每个用户对应的所有行为边分析得到对应用户的交互行为特征；时序分析模块根据每个用户的交互行为特征分析得到每个用户的时序异常度和每个用户之间在不同监测周期内的行为相似度以供敏感度分析模块确定当前监测周期对应的行为敏感度；访问控制模块根据所述行为敏感度判断是否允许用户对存储进行访问。

公开(公告)号：CN119599857A

公开(公告)日：2025-03-11

申请号：CN202411641402.X

申请日：2024-11-18

Applicant: 成都信息工程大学

Inventor： 顾记清 ,  彭静 ,  王铁军 ,  周峥 ,  吴锡

IPC: G06T1/20 ,  G06F9/50 ,  G06N20/00

Abstract: 本发明涉及一种基于元学习和强化学习结合的异构GPU资源调度方法与系统，旨在提高大模型训练与推理中的计算资源利用效率，提升任务的适应能力和系统的响应速度。本发明通过任务特征提取、元学习策略初始化、强化学习调度优化、任务调度执行、动态策略调整五个步骤来实现GPU资源的高效调度。其中，元学习模块利用历史任务积累的知识，生成初始调度策略，减少了探索时间；强化学习模块通过环境反馈不断优化调度策略，实现任务的高效分配。系统能够根据不同任务需求和GPU硬件资源的动态变化自适应调整策略，从而实现更高的资源利用率和整体性能优化。