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申威众核处理器访存与通信融合编译优化

软件学报 2024年第6期35卷 2648-2667页

作者：方燕飞李雁冰董恩铭王云飞刘齐国家并行计算机工程技术研究中心北京100190

申威众核片上多级存储层次是缓解众核“访存墙”的重要结构.完全由软件管理的SPM结构和片上RMA通信机制给应用性能提升带来很多机会,但也给应用程序开发优化与移植提出了很大挑战.为充分挖掘片上存储层次特点提升应用程序性能,同时减轻... 详细信息

申威众核片上多级存储层次是缓解众核“访存墙”的重要结构.完全由软件管理的SPM结构和片上RMA通信机制给应用性能提升带来很多机会,但也给应用程序开发优化与移植提出了很大挑战.为充分挖掘片上存储层次特点提升应用程序性能,同时减轻用户编程优化负担,提出一种多级存储层次访存与通信融合的编译优化方法.该方法首先设计融合编译指示,将程序高层信息传递给编译器.其次构建编译优化收益模型并设计启发式循环优化方案迭代求解框架,并由编译器完成循环优化方案的求解和优化代码的变换.通过编译生成的DMA和RMA批量数据传输操作,将较低存储层次空间中高访问延迟的核心数据批量缓冲进低访问延迟的更高存储层次空间中.在3个典型测试用例上进行优化实验测试与分析,结果表明所提出的优化在性能上与手工优化相当,较未优化版程序性能有显著提升.

关键词：申威众核处理器多级存储层次 RMA通信并行语言编译优化

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硬件集合通信中聚合树构建方法

计算机研究与发展 2024年第2期61卷 503-517页

作者：陈淑平尉红梅王飞李祎何王全漆锋滨国家并行计算机工程技术研究中心北京100190

传统的MPI (message passing interface)集合通信是基于点到点消息实现的,性能较低;而硬件集合通信具有性能高、CPU占用率低等优点,正受到越来越多的关注.硬件集合通信中,聚合树对集合通信性能具有至关重要的影响.研究了影响硬件集合通... 详细信息

传统的MPI (message passing interface)集合通信是基于点到点消息实现的,性能较低;而硬件集合通信具有性能高、CPU占用率低等优点,正受到越来越多的关注.硬件集合通信中,聚合树对集合通信性能具有至关重要的影响.研究了影响硬件集合通信性能的因素,提出了硬件集合通信开销模型,并以此为基础提出了构建硬件集合通信聚合树的方法.该方法主要包括3个部分:1)根据操作类型、聚合数据包大小等确定聚合树类型及聚合树宽度,从而在网络传输开销与数据计算开销之间取得平衡;2)提出了最小高度分层k项Ⅰ型聚合树构建方法,降低了跨组聚合包的个数;3)提出了构建最小代价Ⅱ型聚合树的方法,减少所使用的交换机数量.在神威互连网络中对聚合树构建方法进行了全面测试,当存在网络噪声的情况及分层k项Ⅰ型聚合树构建方法下的消息延迟相比传统构建方法下降了24%~89%;典型通信模式时,最小代价Ⅱ型聚合树使用的交换机聚合条目数相比优化前下降了约90%.

关键词： MPI集合通信聚合树开销模型高速互连高性能计算

融合学生知识状态与混沌萤火虫算法的习题推荐研究

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计算机科学与探索 2024年

作者：周楠董永权闫林克金家永贺步贵江苏师范大学计算机科学与技术学院徐州市云计算工程技术研究中心江苏省教育信息化工程技术研究中心

信息技术和人工智能的迅速发展正推动教育领域实现更智能化和个性化的进步，个性化教育旨在根据学生的知识状态和学习特点，提供个性化的学习内容和习题，以优化学习效果和体验。个性化习题推荐是智慧教育领域的关键环节，通过感知学生... 详细信息

信息技术和人工智能的迅速发展正推动教育领域实现更智能化和个性化的进步，个性化教育旨在根据学生的知识状态和学习特点，提供个性化的学习内容和习题，以优化学习效果和体验。个性化习题推荐是智慧教育领域的关键环节，通过感知学生的知识状态推荐适合的习题，有效提高学习效率和成绩。然而，传统的推荐方法忽视了学生的个性化需求和知识状态变化，导致推荐结果不准确。针对上述问题，本文提出了融合学生知识状态与混沌萤火虫算法的习题推荐模型（Exercise Recommendation fusing Student Knowledge State and Chaotic Firefly Algorithm，SKS-CFA-ER）。该算法框架包含两个核心模块：学生知识状态感知(Knowledge State Perception，KSP)模块和习题列表推荐(Exercise List Recommendation，REL)模块，KSP模块利用深度学习技术感知学生的知识概念覆盖率和学习掌握程度，构建学生的知识状态模型，REL模块根据KSP模块的预测结果，通过混沌萤火虫算法过滤和优化习题集，生成最优的个性化习题推荐列表。最后，在三个数据集上的进行了广泛的习题推荐实验，并验证了所提模型的有效性与优越性。

关键词：个性化习题推荐在线教育协同过滤深度学习混沌萤火虫算法

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基于交互序列特征相关性的可解释知识追踪

山东大学学报（工学版） 2024年第1期54卷 100-108页

作者：陈成董永权贾瑞刘源江苏师范大学计算机科学与技术学院江苏徐州221116 江苏省教育信息化工程技术研究中心江苏徐州221116 徐州市云计算工程技术研究中心江苏徐州221116

为提高知识追踪(knowledge tracing,KT)模型的可解释性,提出适用于KT事后可解释性的Shapley Value和ISP算法以及可解释性评价指标和谐度,以KT领域经典的深度学习模型DKT为例,计算历史交互与预测结果之间的相关性分数,解释DKT的预测结果... 详细信息

为提高知识追踪(knowledge tracing,KT)模型的可解释性,提出适用于KT事后可解释性的Shapley Value和ISP算法以及可解释性评价指标和谐度,以KT领域经典的深度学习模型DKT为例,计算历史交互与预测结果之间的相关性分数,解释DKT的预测结果。Shapley Value算法计算每次交互对预测结果的贡献,将贡献视为相关性分数;ISP算法基于原序列和模型自身的推理能力构造伪标签,实现对原序列的扰动,计算相关性分数;基于解释方法计算出的相关性分数,使用和谐度指标评价各方法的解释效果。在试验层面,5个公开数据集上的试验结果表明,相对于最优的基线方法,本研究提出的方法取得显著的可解释性效果提升;在具体应用层面,利用可解释性挖掘知识点之间的偏序关系,帮助学生探究更加合理的学习顺序。

关键词：机器学习深度学习知识追踪可解释性特征相关性

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神威超级计算机运行时故障定位方法

计算机研究与发展 2024年第1期61卷 86-97页

作者：高剑刚郑岩于康彭达佳李宏亮刘勇何王全陈德训王飞国家并行计算机工程技术研究中心北京100190 江南计算技术研究所江苏无锡214083

随着高性能计算机的性能不断提升、系统规模不断提高,系统和应用的错误率也不可避免地持续增多.快速发现和定位系统及应用级的错误、为用户提供高质量服务,成为了超级计算机系统设计开发过程中急需考虑的问题.超级计算机系统中硬件故障... 详细信息

随着高性能计算机的性能不断提升、系统规模不断提高,系统和应用的错误率也不可避免地持续增多.快速发现和定位系统及应用级的错误、为用户提供高质量服务,成为了超级计算机系统设计开发过程中急需考虑的问题.超级计算机系统中硬件故障与异常、软件程序的错误等都会导致用户大规模并行应用的错误、挂死与退出.如何快速准确定位错误现场,让管理员或用户以此为基础查看异常发生的故障进行高精度、高效率的诊断,是维护高性能计算系统可靠性的重要基础.高性能计算机传统的故障定位主要通过硬件异常跟踪、系统日志分析和程序主动探测等方法,缺乏对无日志信息、无明显故障现象的程序挂死问题的定位手段,并且技术的扩展性也面临挑战.针对“新一代神威超级计算机”体系结构和SW26010-Pro众核处理器特点,提出一种运行时故障定位方法,包括基于消息传递的故障关联分析、基于全局聚合信息的在线综合分析诊断、面向申威众核处理器的异常线程过滤方法等关键技术,阐述了如何有效检测、收集、处理大量系统资源和并行进程的异常信息问题,为应对未来超大规模高性能计算中故障高效定位难题提供有效支撑.

关键词： E级计算机可靠性错误定位运行时众核处理器

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牛乳β-乳球蛋白变异体检测方法研究进展

中国食品学报 2024年第3期24卷 446-457页

作者：王亚玲贾舸赵军英乔为仓张明辉陈历俊北京三元食品股份有限公司、国家母婴乳品健康工程技术研究中心、北京市乳品工程技术研究中心、母婴研究技术创新中心北京100163

β-乳球蛋白(β-LG)是牛乳中重要的天然活性营养物质,也是牛乳中主要的过敏原之一。β-乳球蛋白约为乳清蛋白总量的50%,是牛乳中主要的乳清蛋白,具有较强的热敏感性和致敏性,在优质乳品工业中起关键作用。其不仅作为牛奶热处理强度的评... 详细信息

β-乳球蛋白(β-LG)是牛乳中重要的天然活性营养物质,也是牛乳中主要的过敏原之一。β-乳球蛋白约为乳清蛋白总量的50%,是牛乳中主要的乳清蛋白,具有较强的热敏感性和致敏性,在优质乳品工业中起关键作用。其不仅作为牛奶热处理强度的评估指标,还作为食品中牛乳过敏原的标志蛋白,有效识别和检测牛乳β-乳球蛋白非常重要。已报道的牛乳β-乳球蛋白有13种变异体,其中A和B是牛乳β-LG的常见变异体,且含量最高。根据不同的检测原理,文章简述近年来牛乳β-乳球蛋白变异体的三大类检测方法,总结电泳法、色谱法和免疫法的原理、优缺点及部分应用实例,重点介绍液相色谱法和毛细管电泳法两种定量方法,并展望牛乳β-乳球蛋白未来的发展方向。

关键词： β-乳球蛋白变异体色谱法免疫法电泳法

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基于多模态知识主动学习的视频问答方案

计算机研究与发展 2024年第4期61卷 889-902页

作者：刘明阳王若梅周凡林格中山大学计算机学院国家数字家庭工程技术研究中心广州510006

视频问答是人工智能领域的一个热点研究问题.现有方法在特征提取方面缺乏针对视觉目标运动细节的获取,从而会导致错误因果关系的建立.此外,在数据融合与推理过程中,现有方法缺乏有效的主动学习能力,难以获取特征提取之外的先验知识,影... 详细信息

视频问答是人工智能领域的一个热点研究问题.现有方法在特征提取方面缺乏针对视觉目标运动细节的获取,从而会导致错误因果关系的建立.此外,在数据融合与推理过程中,现有方法缺乏有效的主动学习能力,难以获取特征提取之外的先验知识,影响了模型对多模态内容的深度理解.针对这些问题,首先,设计了一种显性多模态特征提取模块,通过获取图像序列中视觉目标的语义关联以及与周围环境的动态关系来建立每个视觉目标的运动轨迹.进一步通过动态内容对静态内容的补充,为数据融合与推理提供了更加精准的视频特征表达.其次,提出了知识自增强多模态数据融合与推理模型,实现了多模态信息理解的自我完善和逻辑思维聚焦,增强了对多模态特征的深度理解,减少了对先验知识的依赖.最后,提出了一种基于多模态知识主动学习的视频问答方案.实验结果表明,该方案的性能优于现有最先进的视频问答算法,大量的消融和可视化实验也验证了方案的合理性.

关键词：视频问答数据融合与推理多模态主动学习视频细节描述提取深度学习

知识点相关性与遗忘程度融合的深度知识追踪模型

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计算机研究与发展 2024年

作者：贾瑞董永权刘源陈成徐州云计算工程技术研究中心江苏省教育信息化工程技术研究中心江苏师范大学计算机科学与技术学院

知识追踪是对学习者知识水平建模的一种技术，根据学习者过去的学习交互预测其未来答题表现，这些交互代表了学习者回答一个习题序列的过程.当前知识追踪方法在建模学习者遗忘行为时缺乏考虑知识点重复练习次数，并且少有模型考虑知识... 详细信息

知识追踪是对学习者知识水平建模的一种技术，根据学习者过去的学习交互预测其未来答题表现，这些交互代表了学习者回答一个习题序列的过程.当前知识追踪方法在建模学习者遗忘行为时缺乏考虑知识点重复练习次数，并且少有模型考虑知识点相关性对答题预测的影响.基于此，提出了一个融合知识点相关性和遗忘程度的深度知识追踪模型.首先使用统计方法构建了一个关联矩阵，以捕获知识点之间的相关性.其次，利用交互之间的时间间隔和学习者学习同一知识点的次数来计算知识点的遗忘程度，以更好地拟合学生的遗忘行为.最后，将知识点相关性和遗忘程度整合到一个注意力模块中，以获得过去的每个交互对未来答题的影响，据此预测学习者的答题结果.在真实的在线教育数据集algebra2005-2006和ASSISTment2012上的实验表明，相较于已有主流方法，所提模型取得了更好的预测结果．

关键词：知识追踪深度知识追踪知识点相关性遗忘程度智慧教育

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单细胞多组学技术和应用

海军军医大学学报 2024年第2期45卷 161-167页

作者：张静江燕訾晓渊江苏省单细胞测序工程技术研究中心南京市高通量单细胞测序工程技术研究中心南京210016

单细胞多组学技术是指结合多种不同的生物学技术,对单个细胞进行多方面的分析和研究,从而获得更全面、更准确的单细胞数据。该技术包括单细胞基因组学、单细胞转录组学、单细胞蛋白质组学、单细胞表观组学等。单细胞多组学技术的发展为... 详细信息

单细胞多组学技术是指结合多种不同的生物学技术,对单个细胞进行多方面的分析和研究,从而获得更全面、更准确的单细胞数据。该技术包括单细胞基因组学、单细胞转录组学、单细胞蛋白质组学、单细胞表观组学等。单细胞多组学技术的发展为我们提供了一种更加精确理解生物体内复杂的细胞类型和功能的方式,尤其是对于异质性细胞群体中少数的特殊细胞类型如干细胞或罕见癌细胞,具有非常重要的应用价值。通过融合不同技术获得的信息,单细胞多组学可以更准确地描述单个细胞在多个生命事件和过程中的状态与变化,为生命科学的研究提供更加全面和深入的视角。本文系统概述了目前代表性单细胞多组学技术的发展现状,总结了其在生物学研究中的重要应用和巨大潜力。

关键词：单细胞测序单细胞多组学基因组学转录组学蛋白质组学表观组学异质性