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深度学习编译器模型训练负载均衡优化方法

计算机科学与探索 2024年第1期18卷 111-126页

作者：王丽高开赵雅倩李仁刚曹芳郭振华浪潮电子信息产业股份有限公司高效能服务器与存储技术国家重点实验室济南250000

对于计算密集型的人工智能(AI)训练应用,其计算图网络结构更加复杂,数据加载、计算图的任务划分以及任务调度的负载均衡性都会成为影响计算性能的关键因素。为了使深度学习编译器中模型训练应用的任务调度达到负载均衡的状态,提出了三... 详细信息

对于计算密集型的人工智能(AI)训练应用,其计算图网络结构更加复杂,数据加载、计算图的任务划分以及任务调度的负载均衡性都会成为影响计算性能的关键因素。为了使深度学习编译器中模型训练应用的任务调度达到负载均衡的状态,提出了三种计算图负载均衡优化方法:第一,通过自动建立数据加载与模型训练的高效流水实现中央处理器和后端计算设备的负载均衡,提高了系统整体能效;第二,通过计算图的分层优化技术,实现计算图在后端设备执行调度时的负载均衡;最后,通过自动建立层间的高效流水提高后端设备的资源利用率。实验结果表明,计算图负载均衡优化方法实现了训练任务到底层硬件设备自动映射过程中系统的负载均衡,与Tensorflow、nGraph等传统的深度学习框架和编译器相比,在不同模型训练中通过任务调度负载均衡优化技术分别获得了2%~10%的性能提升,同时能够使系统整体的能耗降低10%以上。

关键词：模型训练编译器优化负载均衡分层调度自动流水

Direct xPU:一种新型节点间通信优化的分布式异构计算架构

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计算机研究与发展 2024年第6期61卷 1388-1400页

作者：李仁刚王彦伟郝锐肖麟阁杨乐杨广文阚宏伟清华大学计算机科学与技术系北京100084 浪潮(北京)电子信息产业有限公司北京100085 广东浪潮智慧计算技术有限公司广州510623

人工智能大模型应用的爆发式增长,使得难以依靠单一节点、单一类型的算力实现应用的规模部署,分布式异构计算成为主流选择,而节点间通信成为大模型训练或推理过程中的主要瓶颈之一.目前,主要由GPU,FPGA等头部芯片厂商所主导的各种计算... 详细信息

人工智能大模型应用的爆发式增长,使得难以依靠单一节点、单一类型的算力实现应用的规模部署,分布式异构计算成为主流选择,而节点间通信成为大模型训练或推理过程中的主要瓶颈之一.目前,主要由GPU,FPGA等头部芯片厂商所主导的各种计算架构的节点间通信方案还存在一些问题.一方面,为了追求极致的节点间通信性能,一部分架构选择使用协议简单而可扩展性差的点对点传输方案.另一方面,传统的异构计算引擎(例如GPU)虽然在内存、计算管线等算力要素方面独立于CPU,但在通信要素方面却缺少专属的网络通信设备,需要完全或部分借助于CPU通过PCIe等物理链路来处理异构计算引擎与共享网络通信设备之间的通信.所实现的Direct xPU分布式异构计算架构,使得异构计算引擎在算力要素和通信要素两方面均具有独立的、专属的设备,实现了数据的零拷贝,并进一步消除了节点间通信过程中处理跨芯片传输数据所带来的能耗和延迟.测试结果表明,Direct xPU取得了与追求极致的节点间通信性能的计算架构相当的通信延迟,带宽接近物理通信带宽的上限.

关键词：节点间通信 FPGA GPU RDMA 零拷贝

904L不锈钢在含Cl^(-)和F^(-)溶液中的耐蚀性能研究

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四川轻化工大学学报（自然科学版） 2024年第1期37卷 20-26页

作者：向攀杨飞唐小英李仁刚罗宏四川轻化工大学材料科学与工程学院四川自贡643000 四川大西洋焊接材料股份有限公司四川自贡643000 材料腐蚀与防护四川省重点实验室四川自贡643000

904L不锈钢因其良好的耐蚀性被广泛应用于石油、化工、排污、管道和造纸等领域中,但是其存在的Cl^(-)和F^(-)会引起904L不锈钢发生点蚀。通过对比实验,采用扫描电子显微镜和X-射线衍射研究了904L不锈钢在不同浓度Cl^(-)与F^(-)溶液中的... 详细信息

904L不锈钢因其良好的耐蚀性被广泛应用于石油、化工、排污、管道和造纸等领域中,但是其存在的Cl^(-)和F^(-)会引起904L不锈钢发生点蚀。通过对比实验,采用扫描电子显微镜和X-射线衍射研究了904L不锈钢在不同浓度Cl^(-)与F^(-)溶液中的微观形貌和腐蚀产物。采用电化学方法研究了不同浓度Cl^(-)与F^(-)和温度对904L不锈钢点蚀行为的影响,探究了904L不锈钢的耐腐蚀机理。结果表明:当F^(-)浓度从0增加到0.05 mol/L时,极化电阻Rp从2233 kΩ·cm^(2)下降到1246 kΩ·cm^(2),表明F^(-)浓度的上升会增加904L不锈钢在Cl^(-)溶液中的点蚀倾向,这是因为F^(-)会与合金中的Ni原子形成不致密的半溶性沉淀Ni F2并参与钝化膜的形成;随着F^(-)浓度的增大(从0.05 mol/L到0.30 mol/L),极化电阻Rp从1246 kΩ·cm^(2)下降到559 kΩ·cm^(2),表明当F^(-)浓度继续升高时904L不锈钢点蚀倾向继续增加,但是增加趋势逐渐减缓。温度对904L不锈钢的点蚀行为影响较大,Cl^(-)浓度对904L不锈钢的点蚀行为影响较小。

关键词： 904L不锈钢氯离子氟离子点蚀耐蚀性

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自动驾驶多传感器融合的时间校准方法研究

汽车工程 2022年第2期44卷 215-224页

作者：张晶威刘铁军李仁刚刘丹詹景麟阚宏伟浪潮集团有限公司高效能服务器与存储技术国家重点实验室北京100085 广东浪潮智慧计算技术有限公司广州510627 浪潮(北京)电子信息产业有限公司北京100085

针对自动驾驶感知域系统的激光雷达、图像传感器、惯性测量单元3种传感器数据融合的时基校准问题,利用机械式激光雷达自身特征设计校准设备、系统及实验方法。基于激光雷达的触发事件和车载图像传感器感知特征,实现两种传感器时基在线标... 详细信息

针对自动驾驶感知域系统的激光雷达、图像传感器、惯性测量单元3种传感器数据融合的时基校准问题,利用机械式激光雷达自身特征设计校准设备、系统及实验方法。基于激光雷达的触发事件和车载图像传感器感知特征,实现两种传感器时基在线标定,并通过示波器测量校验证明该方法的有效性。利用激光雷达扫描频率与触发事件时间差相互关联的特征,将激光雷达与惯性测量单元的标定系统结合,对激光雷达与惯性测量单元时基进行标定,并通过惯性测量单元标定实验证明方法有效性。

关键词：自动驾驶传感器融合时间校准

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中德沼气发电工程实例分析

中国新技术新产品 2022年第13期 140-142页

作者：宋龙李仁刚刘轶国能龙源环保南京有限公司江苏南京210012

该文以德国、中国的沼气工程作为案例,从发酵原料、工艺参数、经济数据等角度分析中德沼气工程的差异。德国的沼气工程普遍采用青储秸秆作为原材料,进料干物质浓度高,在20%左右;停留时间45天以上,有机物降解效率达到70%以上;发电为主要... 详细信息

该文以德国、中国的沼气工程作为案例,从发酵原料、工艺参数、经济数据等角度分析中德沼气工程的差异。德国的沼气工程普遍采用青储秸秆作为原材料,进料干物质浓度高,在20%左右;停留时间45天以上,有机物降解效率达到70%以上;发电为主要收益,粪污处理费用作为补充。中国的沼气工程使用纯粪污发酵方式,进料干物质7.5%;停留时间为20d,有机物降解率为48%;发电同样为主要收益,不过沼渣垫床作为重要补充,接近总收入的30%。中国沼气工程如果在一次性投资、进料干物质浓度、有机物降解率等方面继续完善,将会不断缩小与德国的差距。

关键词：沼气工程发酵工艺技术发展

X微处理器高可靠低功耗SRAM的研究与设计实现

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X微处理器高可靠低功耗SRAM的研究与设计实现

作者：李仁刚国防科学技术大学

学位级别：硕士

随着微电子技术的飞速发展,为了提高系统芯片(SOC)的性能,都会在SOC内嵌各种存储器,尤其是静态存储器(SRAM),嵌入式SRAM由于兼容标准的CMOS工艺成为嵌入式存储器设计的首选。SRAM的存储单元阵列不论在芯片面积还是系统功耗上都占有非常... 详细信息

随着微电子技术的飞速发展,为了提高系统芯片(SOC)的性能,都会在SOC内嵌各种存储器,尤其是静态存储器(SRAM),嵌入式SRAM由于兼容标准的CMOS工艺成为嵌入式存储器设计的首选。SRAM的存储单元阵列不论在芯片面积还是系统功耗上都占有非常大的比重,所以SRAM的性能和功耗决定了整个嵌入式系统的性能和功耗。由此可见,在SOC系统中设计高性能、低功耗、面积小、可靠性高的SRAM是至关重要的。针对SOC系统的要求,评估各项性能参数,在满足系统要求的基础上设计功耗低、速度快、面积小和可靠性高的SRAM是最优化的设计方案。本文用全定制的设计方法在0.25μm CMOS工艺下设计了一款高可靠低功耗的56K(512×16bit)SRAM,工作频率为100MHZ,单体SRAM芯片面积为4.78mm,数据访问时间1.38ns,最大读写功耗为96.49mw。论文采用字线分割/位线分级、三级静态CMOS译码、自定时等方法降低SRAM功耗,使SRAM功耗比常规SRAM降低25%以上。论文采用裕度设计方法使SRAM的性能达到军品标准(温度范围-55℃—125℃,电压范围VDD±10%,抗震等)。另外设计中采用阵列冗余的方法大大提高了SRAM的成品率。经过模拟测试,所有性能参数符合设计要求,最终完成投片。

关键词：静态随机存储器高可靠性低功耗 SOC 嵌入式灵敏放大器全定制设计

某三甲医院肿瘤国际疾病分类编码质量回顾性分析

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中国医院统计 2022年第3期29卷 188-191,195页

作者：郭旭升李仁刚席悦上海交通大学医学院附属仁济医院病案统计科上海200127

肿瘤疾病编码是国际疾病分类(ICD)编码中的难点之一,是编码问题出现的重灾区。随着医保疾病诊断相关分组/按病种分值付费(DRG/DIP)支付的开展,病案首页质量越来越受重视。本研究以《疾病和有关健康问题的国际统计分类(第十次修订本)》(I... 详细信息

肿瘤疾病编码是国际疾病分类(ICD)编码中的难点之一,是编码问题出现的重灾区。随着医保疾病诊断相关分组/按病种分值付费(DRG/DIP)支付的开展,病案首页质量越来越受重视。本研究以《疾病和有关健康问题的国际统计分类(第十次修订本)》(ICD-10)的编码规则逻辑及国家医疗保障局CHS-DRG(1.0)为基础,通过质控软件初筛和人工复核的综合质控方法,对上海市某三甲医院2020年48099份肿瘤患者病案首页诊断进行回顾性质控分析。结果显示,203份病案首页存在肿瘤部位码错误、望文生义致组织形态学编码错误、血液系统肿瘤组织形态学编码错误及与临床沟通不充分或医学知识不足导致肿瘤编码错误等问题。

关键词：疾病分类肿瘤编码 ICD-10 回顾性分析

基于智慧技术的历史建筑密集区公共安全防御体系研究

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基于智慧技术的历史建筑密集区公共安全防御体系研究

作者：李仁刚天津大学

学位级别：硕士

历史建筑密集区是城市积累下来的重要资源,见证了城市的起源、发展或者某一段历史时期的城市文化,其所承载的历史信息和文化价值,具有不可代替的意义。然而,这些文化遗产,在自然灾害和人为灾害面前,又是显得那么脆弱。众多的突发灾害常... 详细信息

历史建筑密集区是城市积累下来的重要资源,见证了城市的起源、发展或者某一段历史时期的城市文化,其所承载的历史信息和文化价值,具有不可代替的意义。然而,这些文化遗产,在自然灾害和人为灾害面前,又是显得那么脆弱。众多的突发灾害常常毫无预兆、迅速击溃历史建筑密集区的安全防御系统,造成大量物质文化遗产的损坏,并威胁着街区内居民的生命安全。特别是近几年以来,我国历史建筑密集区灾害发生的频率越发频繁,火灾、地震、洪涝、滑坡、泥石流等自然和人为灾害时有发生。因此,加强历史建筑密集区的承灾能力,提高街区公共安全防御的水平,对保护历史文化遗产和居民生命安全至关重要。鉴于历史建筑密集区的特殊性,本文突破传统公共安全防御的措施方法,将智慧技术应用在公共安全防御体系的建设中,希望能够利用智慧技术快速高效、精细准确、以及空间限制较小的技术优势,来弥补历史建筑密集区现有安全防御体系的不足,加强历史建筑密集区公共安全防御措施和管理手段的有效性和可靠性,构建适合历史建筑密集区的公共安全防御体系。本文共分为五部分。首先对相关概念进行了界定与说明,明确了研究对象,在总结分析国内外研究现状基础上,提出本文的研究框架;其次,对智慧城市的技术体系进行了分析研究,阐述了智慧技术的应用方法及特点,特别是在历史建筑密集区、以及公共安全防御中的应用优势;然后,对历史建筑密集区现有公共安全防御体系的脆弱性和不适应性进行了深入分析,明确历史建筑密集区公共安全防御体系建设的重要内容;在此基础上,利用智慧技术,构建适合历史建筑密集区的公共安全防御体系框架,以及子系统内容;最后通过实例运用,说明基于智慧技术的历史建筑密集区公共安全防御体系的规划内容和方法。

关键词：智慧技术历史建筑密集区公共安全防御体系

基于机器视觉技术的智慧城市人流量统计系统设计与实现

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基于机器视觉技术的智慧城市人流量统计系统设计与实现

作者：李仁刚电子科技大学

学位级别：硕士

随着机器视觉技术不断的发展,监控摄像头的覆盖范围越来越广泛,对于智慧城市公共场所的人流密度进行实时统计与跟踪也得到了广泛的研究和应用。也可以对特色景点和公园等人流密度较大的公共区域进行人数统计,可以准确的掌握当前区域的... 详细信息

随着机器视觉技术不断的发展,监控摄像头的覆盖范围越来越广泛,对于智慧城市公共场所的人流密度进行实时统计与跟踪也得到了广泛的研究和应用。也可以对特色景点和公园等人流密度较大的公共区域进行人数统计,可以准确的掌握当前区域的游客数量,有利于避免踩踏及偷窃等多种不良事件发生,同时也可以合理的减少游客排队等候的时间和环节公共设施的使用压力。基于机器视觉的智慧城市人流量的统计能够更好的服务群众、减少安全隐患、增加管理效率。本文对于基于机器视觉的人数统计系统设计主要分为三大部分:基于混合高斯背景建模的运动行人目标的检测及提取、基于深度学习的人头目标检测以及基于改进卡尔曼滤波的多目标跟踪。通过对行人人头目标的检测与跟踪,实时的统计行人的进出入数量。首先,使用了混合高斯背景建模的方法对监测环境背景进行建模,实现了对于监测环境中所有的静态目标和有规律运动的非行人目标进行分析,统一建模;之后,比较了三种运动目标的检测方法的优缺点,并选取了背景差分法检测提取所有包含行人的运动目标区域;最后,采用了形态学图像滤波算法对检测到的运动区域进行了进一步的处理,剔除和缩小了提取出的运动目标区域,减少了人头目标检测的工作量,降低了对伪行人目标的误检率。然后,采用了基于深度学习特征提取实现行人头部检测。为了更好的检测到运动行人的人头,监控摄像头必须采用中置放置的方式。本文采用真实视频制作了人头检测数据集,并提了结合训练模型进行数据标注的方法。本文还对基于深度学习的目标检测算法Faster-RCNN、RFCN、SSD算法进行测试比较,最终选取ResNet101+RFCN网络结构作为本文的人头检测算法。最后,提出了结合卡尔曼滤波和Mean Shift算法的方法,对监测场景的行人进行了运动跟踪计数。将卡尔曼滤波的结果作为Mean Shift算法的初始输入值,对运动目标进行跟踪,有效的减少了因为短时间的遮挡或者干扰造成的跟踪目标丢失现象,提高了跟踪效率。在计数方法中,在监控环境中设置虚拟线框,并且根据行人通过虚拟线框时,执行计数,并且根据通过虚拟线框边线的先后顺序判断方向。

关键词：人数统计混合高斯背景机器学习多目标跟踪