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一种基于TVM的自动调度搜索优化方法

计算机科学 2024年

作者：韩林王一帆李嘉楠高伟郑州大学国家超级计算郑州中心郑州大学计算机与人工智能学院

随着人工智能的迅猛发展，新型算子与硬件的不断涌现，算子库的开发和维护面临了巨大的挑战，仅仅依靠手工优化已无法满足AI模型性能提升的需求。Ansor是基于TVM的一种算子自动调度技术，可以针对不同的后端搜索深度学习模型或算子的最... 详细信息

随着人工智能的迅猛发展，新型算子与硬件的不断涌现，算子库的开发和维护面临了巨大的挑战，仅仅依靠手工优化已无法满足AI模型性能提升的需求。Ansor是基于TVM的一种算子自动调度技术，可以针对不同的后端搜索深度学习模型或算子的最佳调度方案，生成高性能代码而无需用户手动定义模板，但巨大的搜索空间造成了搜索效率低下的问题。因此提出两种优化方案：一种是基于强化学习的算法实现最佳性能草图的选择，另一种是基于机器学习模型的突变规则预测。两种优化方案旨在减少最佳调度方案的搜索时间，快速生成高性能的算子。为评估优化方案的有效性，对Resnet-50等三种模型和conv2d等三种算子进行测试与评估，结果显示，优化后的Ansor只用70%-75%的搜索时间就可以生成性能与之前相同甚至更优的目标程序，并且在最佳迭代次数下，目标程序的推理速度最高可提升5%。

关键词：自动调度 TVM编译器搜索速度优化机器学习强化学习深度学习模型

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地震区域的电力自动调度应急模型设计

地震工程学报 2018年第3期40卷 597-603页

作者：侯宏生赵猛刘怡郑阳李俊杰国网天津市电力公司信息通信公司天津300000 天津市津电信通科技有限公司天津300000

传统电力实施平衡调度模型进行电力自动应急调度时,未考虑输电裕度和应急物资的分配问题,实施电力应急调度成本高、效率低,造成地震区域的经济财产损失增加,因此,设计地震区域的电力自动调度应急双层模型,采用上层模型—增强电网输送能... 详细信息

传统电力实施平衡调度模型进行电力自动应急调度时,未考虑输电裕度和应急物资的分配问题,实施电力应急调度成本高、效率低,造成地震区域的经济财产损失增加,因此,设计地震区域的电力自动调度应急双层模型,采用上层模型—增强电网输送能力的自动应急调度模型,依据多断面静态安全协调模式的输电裕度和灵敏度与电力实时调度决策获取不同发电机调节量,对不同发电机调节量通过多断面综合协调模式实施多目标优化,获取发电机使用的最优解,增强电网输送能力;通过下层模型—电力应急资源调度模型,采用电力应急资源调度最小成本目标函数,依据各电力资源存储中心配送到故障现场的资源量小于存储量的原则,塑造电力应急资源数量约束条件,实现电力应急资源的调度成本最小化。实验结果表明,所设计模型使电力系统获得较高的输电裕度,提高了电力自动调度应急的综合能力。

关键词：地震区域输电裕度断面自动调度电力应急资源应急模型

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热电站锅炉群控负荷自动调度方法

电力系统自动化 1997年第7期21卷 77-79页

作者：赵德镇陈兰赵宁唐春华湖南省计算技术研究所

介绍了热电站锅炉微机群控系统中，对负荷进行自动调度的简要原理和方法。

关键词：锅炉自动调度微机群控系统热电厂

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基于深度学习的循环自动调度研究

小型微型计算机系统 2024年第7期45卷 1770-1777页

作者：胡煜霄郑启龙中国科学技术大学计算机科学与技术学院合肥230026 中国科学技术大学高性能计算安徽省重点实验室合肥230026

循环代码的自动调度问题是编译优化领域中的热门问题,然而当前大部分此类研究都基于不同领域的领域特定语言或编程框架,缺乏对通用编程语言的支持.本文提出了一个面向通用编程语言的循环自动调度框架.该自动调度框架使用蒙特卡洛树搜索... 详细信息

循环代码的自动调度问题是编译优化领域中的热门问题,然而当前大部分此类研究都基于不同领域的领域特定语言或编程框架,缺乏对通用编程语言的支持.本文提出了一个面向通用编程语言的循环自动调度框架.该自动调度框架使用蒙特卡洛树搜索算法对循环调度空间进行高效的搜索,在搜索样本评估阶段,本文利用深度学习技术为循环调度构建了基于Tree-LSTM的代价模型对搜索过程进行指导以加速搜索过程.经实验验证,本文提出的自动调度框架能够达到优于前沿的启发式循环优化编译器Polly的优化效果,同时本文构建的代价模型能够在10%以内的调度性能损失的前提下显著提升调度搜索过程的效率.

关键词：自动调度编译优化蒙特卡洛树搜索深度学习长短期记忆网络

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复杂供应链网络资源传输数据自动调度方法

科学技术与工程 2019年第21期19卷 200-205页

作者：岳宝华尚永强信阳农林学院信息工程学院

为了解决传统方法实时性较差、公平性极低、容易造成复杂供应链网络崩溃,以及无法有效调度拥塞情况下数据,导致调度性能下降的问题。研究了一种新的复杂供应链网络资源传输数据自动调度方法。分析了传输数据过程中出现数据包乱序现象的... 详细信息

为了解决传统方法实时性较差、公平性极低、容易造成复杂供应链网络崩溃,以及无法有效调度拥塞情况下数据,导致调度性能下降的问题。研究了一种新的复杂供应链网络资源传输数据自动调度方法。分析了传输数据过程中出现数据包乱序现象的原因,发现在复杂供应链网络出现拥塞的情况下,拥塞部分和网络路由部分会出现很大的改变。针对拥塞部分进行调度时,对数据传输过程中拥塞状态下数据调度问题进行描述。结合公平性考虑,通过粒子群算法进行求解。针对路由部分进行调度时,考虑带宽预测与前向传输时延。对各子路径接收端成功接收数据包数量进行预测,依据子路径往返时延,完成对子路径的排序,按照顺序调度数据传输。在出现丢包情况时,通过最大ssthresh优先法对丢包重传路径进行选择。结果表明:所提方法可动态自适应调度不同路径的传输数据,分配比率相对稳定;接收缓存空闲空间变化较少,乱序数据包数量明显降低,拥塞窗口数量最低;公平性因子值明显低于其他方法。可见所提方法调度性能优,可达到复杂供应链网络资源传输数据调度要求。

关键词：复杂供应链网络资源传输数据自动调度

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航道交通信号灯自动调度系统的研究与应用

航道交通信号灯自动调度系统的研究与应用

作者：何浩长江大学

学位级别：硕士

水路运输在我国交通运输枢纽中占据着重要的地位,近些年来,随着我国水路运输行业的高速发展,航道规模的变化也越来越大,一些潜伏的危险也日益浮现出来。例如,船舶在通过狭窄的航道时,可能会发生船舶相撞的危险,船舶通过桥梁水域时,也可... 详细信息

水路运输在我国交通运输枢纽中占据着重要的地位,近些年来,随着我国水路运输行业的高速发展,航道规模的变化也越来越大,一些潜伏的危险也日益浮现出来。例如,船舶在通过狭窄的航道时,可能会发生船舶相撞的危险,船舶通过桥梁水域时,也可能会与桥梁相撞,这些事故的出现给个人和国家带来了巨大的损害。为了解决这一问题,船舶在航道上的通行必须遵守船舶调度规则,然而,现阶段主要是通过人工值守的方式完成对船舶的调度,这种方式不仅加大了人力、物力和财力的投入,而且效率也比较低下。因此,设计一个航道交通信号灯自动调度系统具有重要意义。现有的流媒体平台为了兼容不同的设备和对接到其他平台,往往都有数据的转换,这就导致了性能的丢失,本文为了能够高效、稳定的获取摄像机和录像机的数据,通过对已有的流媒体平台进行研究和分析,以及了解H264帧结构后,设计出了一套适用于本系统的视频通信服务,视频通信服务为船舶自动调度系统的实现提供了基础条件。本文为了实现船舶检测功能,通过对传统目标检测算法的原理进行研究,并加以测试,从测试结果上分析了传统检测算法的缺陷,为引出基于深度学习的目标检测算法做了铺垫,同时通过分析和对比one-stage和two-stage两种网络结构后,最终确定使用Yolov4-tiny算法完成对船舶的检测。本文为了实现船舶跟踪功能,通过对均值迁移法(Mean Shift)、自适应均值迁移法(Cam Shift)、Io U和直方图跟踪算法的研究和测试,设计了一种适用于本系统的船舶跟踪算法,并针对该算法进行了相关的测试,从测试结果和实际运行的情况来看,该算法可以很好的完成对船舶的跟踪。为了能准确的实现航道信号灯自动控制功能,针对航道领域和场景需求,自定义了一套通信协议,专用于航道信号灯的控制,同时为了保证信号灯的状态能正确的呈现出来,设计了一种用于本系统的信号灯校验算法,通过在实际环境中的运行情况来看,该算法能很好的识别出信号灯的状态,从而完成对信号灯的校验。根据系统在武汉市江汉一桥信号台实际运行的结果表明,本文设计的航道交通信号灯自动调度系统能够高效、准确的完成对船舶的自动调度。该系统记录了船舶在进入通行区域时的场景现状,当出现交通事故时,管理者可以快速的还原出事故现场,有效的保障了航道船舶通行安全。

关键词：船舶信号灯自动控制自动调度目标检测目标跟踪视频通信

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基于特征重要性的深度学习自动调度优化研究

计算机科学 2024年第7期51卷 22-28页

作者：杨恒刘勤让范旺裴雪魏帅王轩郑州大学网络空间安全学院郑州450003 信息工程大学信息技术研究所郑州450002

随着深度学习和硬件架构的快速发展,模型和硬件架构的多样性导致采用手工优化方式实现深度学习模型的高性能部署面临严峻的挑战,因此现有的AI编译器框架通常采用自动调度的方法来实现这一过程。但是已有的TVM自动调度优化方法中存在着... 详细信息

随着深度学习和硬件架构的快速发展,模型和硬件架构的多样性导致采用手工优化方式实现深度学习模型的高性能部署面临严峻的挑战,因此现有的AI编译器框架通常采用自动调度的方法来实现这一过程。但是已有的TVM自动调度优化方法中存在着代价模型数据集不平衡以及调度时间过长的问题,为了解决这些问题,提出了一种基于特征重要性的自动调度优化方法。首先采用xgboost算法对特征重要性进行分析,然后基于重要性系数降低特征维度并对数据标签值进行重分配,以实现提高代价模型精度和优化自动调度效率的目的。实验结果表明,应用所提优化方法,使3种深度学习模型的自动调度时间缩短了9.7%~17.2%,推理时间最多缩短了15%。

关键词： AI编译器自动调度 xgboost 特征重要性深度学习

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广播节目考评自动调度系统的研究与实现

广播与电视技术 2007年第12期34卷 56-58页

作者：黄研张步强彭建广州人民广播电台

节目质量是影响广播电台市场竞争力的主要因素,建立广播节目考评体系是广播电台控制节目质量、制定节目内容的主要方法和依据。本文介绍了一种可实现自动调度广播节目考评任务的方法,以及由此研发而成的"广播节目考评系统"。该系统由广... 详细信息

节目质量是影响广播电台市场竞争力的主要因素,建立广播节目考评体系是广播电台控制节目质量、制定节目内容的主要方法和依据。本文介绍了一种可实现自动调度广播节目考评任务的方法,以及由此研发而成的"广播节目考评系统"。该系统由广州人民广播电台自主开发,可为节目制作部门提供及时、准确、客观的节目质量评价结果。

关键词：节目考评自动调度模糊数学

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舰船编队网络多覆盖冗余节点自动调度方法

舰船科学技术 2019年第2期41卷 196-198页

作者：郭贺彬北京京北职业技术学院北京101400

利用基于差分算法和基于能量预测2种传统方法对舰船编队网络多覆盖冗余节点进行调度,覆盖漏洞较多,导致调度效果较差。针对上述问题,提出一种新的舰船编队网络多覆盖冗余节点自动调度方法。该方法主要分为2步:明确舰船编队网络拓扑结构... 详细信息

利用基于差分算法和基于能量预测2种传统方法对舰船编队网络多覆盖冗余节点进行调度,覆盖漏洞较多,导致调度效果较差。针对上述问题,提出一种新的舰船编队网络多覆盖冗余节点自动调度方法。该方法主要分为2步:明确舰船编队网络拓扑结构,为下一步调度多覆盖冗余节点做准备;根据得到的网络拓扑结构明确舰船编队网络传感器节点分布,计算各节点之间的覆盖率,以此判断该节点是否为多覆盖冗余节点,并对多覆盖冗余节点进行休眠处理,即完成自动调度。结果表明:与基于差分算法和基于能量预测2种传统方法相比,本方法的覆盖漏洞个数分别减少3个和5个,证明调度效果更优。

关键词：舰船编队多覆盖冗余节点自动调度