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量子计算系统软件研究综述

软件学报 2024年第1期35卷 1-18页

作者：谢磊翟季冬清华大学计算机科学与技术系北京100084

量子计算理论上有望解决诸多经典难解问题,近年来量子计算机的快速发展正推动这一理论进入实践.然而,当前硬件中繁多的错误会造成计算结果出错,严重限制了量子计算机解决实际问题的能力.量子计算系统软件位于应用与硬件之间,充分挖掘系... 详细信息

量子计算理论上有望解决诸多经典难解问题,近年来量子计算机的快速发展正推动这一理论进入实践.然而,当前硬件中繁多的错误会造成计算结果出错,严重限制了量子计算机解决实际问题的能力.量子计算系统软件位于应用与硬件之间,充分挖掘系统软件在硬件错误减缓方面的潜力,对于近期实现有实用价值的量子计算而言至关重要.由此,近期涌现了一批量子计算系统软件研究工作.将这些工作归纳入编译器、运行时系统和调试器3个范畴,通过对它们的分析总结,梳理量子计算系统软件的研究现状,揭示其在硬件错误减缓方面的重要作用.并对未来的研究方向进行展望.

关键词：量子计算系统软件嘈杂中规模量子编译运行时调试

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互联网体系结构的研究与思考

电子学报 2024年第1期52卷 373-384页

作者：任丰原清华大学计算机科学与技术系北京100084

互联网是人类信息社会重要的基础设施,网络体系结构设计是其健康、有序和可持续发展的基础研究课题.本文首先梳理了网络体系结构的定义,概括了互联网发展的现状和面临的主要挑战,分析了网络体系结构研究在应对挑战和促进互联网发展中的... 详细信息

互联网是人类信息社会重要的基础设施,网络体系结构设计是其健康、有序和可持续发展的基础研究课题.本文首先梳理了网络体系结构的定义,概括了互联网发展的现状和面临的主要挑战,分析了网络体系结构研究在应对挑战和促进互联网发展中的意义和作用;然后概略介绍了历史上互联网体系结构相关的研究计划和项目,总结了相关研究成果,重点分析了网络体系结构研究实践中形成的主要观点,对网络体系结构“革命式”和“演进式”的技术路线分别进行了评述;接着分析和总结了近期的相关研究进展和发展趋势;最后结合历史和近期的相关研究,讨论了若干网体系结构研究意义、方法、设想和影响的思考与认识.

关键词：互联网体系结构参考模型可演进

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基于GPU直访存储架构的推荐模型预估系统

计算机研究与发展 2024年第3期61卷 589-599页

作者：谢旻晖陆游游冯杨洋舒继武清华大学计算机科学与技术系北京100084

新型深度学习推荐模型已广泛应用至现代推荐系统,其独有的特征——包含万亿嵌入参数的嵌入层,带来的大量不规则稀疏访问已成为模型预估的性能瓶颈.然而,现有的推荐模型预估系统依赖CPU对内存、外存等存储资源上的嵌入参数进行访问,存在... 详细信息

新型深度学习推荐模型已广泛应用至现代推荐系统,其独有的特征——包含万亿嵌入参数的嵌入层,带来的大量不规则稀疏访问已成为模型预估的性能瓶颈.然而,现有的推荐模型预估系统依赖CPU对内存、外存等存储资源上的嵌入参数进行访问,存在着CPU-GPU通信开销大和额外的内存拷贝2个问题,这增加了嵌入层的访存延迟,进而损害模型预估的性能.提出了一种基于GPU直访存储架构的推荐模型预估系统***的核心思想是在嵌入参数的访问路径上移除CPU参与,由GPU通过零拷贝的方式高效直访内外存资源.对于内存直访,GDRec利用统一计算设备架构(compute unified device architecture,CUDA)提供的统一虚拟地址特性,实现GPU核心函数(kernel)对主机内存的细粒度访问,并引入访问合并与访问对齐2个机制充分优化访存性能;对于外存直访,GDRec实现了一个轻量的固态硬盘(solid state disk,SSD)驱动程序,允许GPU从SSD中直接读取数据至显存,避免内存上的额外拷贝,GDRec还利用GPU的并行性缩短提交I/O请求的时间.在3个点击率预估数据集上的实验表明,GDRec在性能上优于高度优化后的基于CPU访存架构的系统NVIDIA HugeCTR,可以提升多达1.9倍的吞吐量.

关键词： GPU直访存储参数存储推荐系统预估系统存储系统

从BERT到ChatGPT:大模型训练中的存储系统挑战与技术发展

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计算机研究与发展 2024年第4期61卷 809-823页

作者：冯杨洋汪庆谢旻晖舒继武清华大学计算机科学与技术系北京100084

以ChatGPT为代表的大模型在文字生成、语义理解等任务上表现卓越,引起了工业界和学术界的广泛关注.大模型的参数量在3年内增长数万倍,且仍呈现增长的趋势.首先分析了大模型训练的存储挑战,指出大模型训练的存储需求大,且具有独特的计算... 详细信息

以ChatGPT为代表的大模型在文字生成、语义理解等任务上表现卓越,引起了工业界和学术界的广泛关注.大模型的参数量在3年内增长数万倍,且仍呈现增长的趋势.首先分析了大模型训练的存储挑战,指出大模型训练的存储需求大,且具有独特的计算模式、访存模式、数据特征,这使得针对互联网、大数据等应用的传统存储技术在处理大模型训练任务时效率低下,且容错开销大.然后分别阐述了针对大模型训练的3类存储加速技术与2类存储容错技术.针对大模型训练的存储加速技术包括:1)基于大模型计算模式的分布式显存管理技术,依据大模型计算任务的划分模式和计算任务间的依赖关系,设计模型数据在分布式集群中的划分、存储和传输策略;2)大模型训练访存感知的异构存储技术,借助大模型训练中的访存模式可预测的特性,设计异构设备中的数据预取和传输策略;3)大模型数据缩减技术,针对大模型数据的特征,对模型训练过程中的数据进行缩减.针对大模型训练的存储容错技术包括:1)参数检查点技术,将大模型参数存储至持久化存储介质;2)冗余计算技术,在多张GPU中重复计算相同版本的参数.最后给出了总结和展望.

关键词： ChatGPT 大模型存储系统容错大模型训练系统

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云原生数据库综述

软件学报 2024年第2期35卷 899-926页

作者：董昊文张超李国良冯建华清华大学计算机科学与技术系北京100084

云基础设施的虚拟化、高可用、可弹性调度等特点,为云数据库提供了开箱即用、可靠可用、按需计费等优势.云数据库按照架构可以划分为云托管数据库(cloud-hosted database)以及云原生数据库(cloud-native database).云托管数据库将数据... 详细信息

云基础设施的虚拟化、高可用、可弹性调度等特点,为云数据库提供了开箱即用、可靠可用、按需计费等优势.云数据库按照架构可以划分为云托管数据库(cloud-hosted database)以及云原生数据库(cloud-native database).云托管数据库将数据库系统直接部署到云上虚拟机环境中,具备低成本、易运维、高可靠的优势.在此基础上,云原生数据库充分利用云基础设施弹性伸缩的特点,采用计算存储分离的架构,实现了计算资源和存储资源的独立伸缩,进一步提升数据库性价比.然而计算存储分离的架构为数据库系统设计带来了新的挑战.深入分析云原生数据库系统的架构和技术.首先将云原生OLTP和云原生OLAP的数据库架构按照资源分离模式的差异分别进行归类分析,并对比各类架构的优势与局限.其次,基于计算存储分离的架构,按照各个功能模块深入探讨云原生数据库的关键技术:主要包括云原生OLTP关键技术(数据组织、副本一致性、主备同步、故障恢复以及混合负载处理)和云原生OLAP关键技术(存储管理、查询处理、无服务器感知计算、数据保护以及机器学习优化).最后,总结现有云原生数据库的技术挑战并展望未来研究方向.

关键词：云原生数据库计算存储分离数据库即服务

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智能数据可视分析技术综述

软件学报 2024年第1期35卷 356-404页

作者：骆昱宇秦雪迪谢宇鹏李国良清华大学计算机科学与技术系北京100084 青海大学计算机技术与应用系青海西宁810016

如何从海量数据中快速有效地挖掘出有价值的信息以更好地指导决策,是大数据分析的重要目标.可视分析是一种重要的大数据分析方法,它利用人类视觉感知特性,使用可视化图表直观呈现复杂数据中蕴含的规律,并支持以人为本的交互式数据分析.... 详细信息

如何从海量数据中快速有效地挖掘出有价值的信息以更好地指导决策,是大数据分析的重要目标.可视分析是一种重要的大数据分析方法,它利用人类视觉感知特性,使用可视化图表直观呈现复杂数据中蕴含的规律,并支持以人为本的交互式数据分析.然而,可视分析仍然面临着许多挑战,例如数据准备代价高、交互响应高延迟、可视分析高门槛和交互模式效率低.为应对这些挑战,研究者从数据管理、人工智能等视角出发,提出一系列方法以优化可视分析系统的人机协作模式和提高系统的智能化程度.系统性地梳理、分析和总结这些方法,提出智能数据可视分析的基本概念和关键技术框架.然后,在该框架下,综述和分析国内外面向可视分析的数据准备、智能数据可视化、高效可视分析和智能可视分析接口的研究进展.最后,展望智能数据可视分析的未来发展趋势.

关键词：数据可视化可视分析智能数据可视分析数据管理人工智能

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大语言模型时代的社会机遇与挑战

计算机研究与发展 2024年第5期61卷 1094-1103页

作者：陈慧敏刘知远孙茂松清华大学新闻与传播学院北京100084 清华大学计算机科学与技术系北京100084

大语言模型ChatGPT因其高度通用化和智能化的表现受到广泛社会关注,其引发的技术革命也正逐渐延伸为一场社会革命.在此背景下,基于ChatGPT背后大语言模型技术的演进路线与特征,探索大语言模型技术对社会的潜在机遇与挑战,成为当下社会... 详细信息

大语言模型ChatGPT因其高度通用化和智能化的表现受到广泛社会关注,其引发的技术革命也正逐渐延伸为一场社会革命.在此背景下,基于ChatGPT背后大语言模型技术的演进路线与特征,探索大语言模型技术对社会的潜在机遇与挑战,成为当下社会的重要议题.首先回顾大语言模型技术发展,将其演进总结为3个发展阶段并论述关键技术特征,然后基于技术与社会互动视角分别探讨大语言模型技术引发的社会机遇:个人通用信息助理、科学研究新范式、产业基础设施、国家治理能力现代化有力工具,以及面临的潜在挑战:信息污染问题、社会权力分配问题、伦理和法制问题、意识形态安全问题.最后,对大语言模型技术发展及其与社会发展关系的未来展开一定思考与讨论.

关键词：大语言模型 ChatGPT 人工智能技术演进社会变革

处理含大量非分层介质结构的悬浮随机行走电容提取算法

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计算机辅助设计与图形学学报 2024年第3期36卷 435-442页

作者：宋明烨杨明喻文健清华大学计算机科学与技术系北京100084 北京信息科学与技术国家研究中心北京100084

为了解决包含大量非分层介质的随机行走电容提取算法预处理时间过长的问题,提出一种优化算法.本文算法一共有2步:首先基于八分块立方体即时采样技术,提出处理复杂非分层介质的等效介电常数计算方法;然后基于网格的空间管理技术,减少随... 详细信息

为了解决包含大量非分层介质的随机行走电容提取算法预处理时间过长的问题,提出一种优化算法.本文算法一共有2步:首先基于八分块立方体即时采样技术,提出处理复杂非分层介质的等效介电常数计算方法;然后基于网格的空间管理技术,减少随机行走电容提取的预处理时间.针对不同的电容提取应用场景,还提供了选择不同非分层介质空间管理策略的建议.在多个来自集成电路设计版图的互连结构上的实验结果表明,所提算法在保证电容提取精度与随机行走运行效率的同时,显著地加快了非分层介质空间管理构造以及随机行走算法的预处理时间;在含有超过70万非分层介质的测例上,与现有算法相比,该算法使非分层介质的空间管理构造时间最多加速420倍,并使整个预处理时间从114s减少到30s.

关键词：电容提取随机行走非分层介质空间管理

资源融合分配的洋葱路由网络用户守卫节点操纵

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清华大学学报（自然科学版） 2024年第8期64卷 1293-1305页

作者：张国强徐明伟清华大学计算机科学与技术系北京100084 清华大学网络科学与网络空间研究院北京100084

第二代洋葱路由网络(the second-generation onion router,Tor)面临流量分析去匿名化威胁,分析用户流量获取成本是评估其威胁程度的重要内容。然而,现有的用户流量获取方法较少研究费效比问题。Tor客户端构建匿名通信路径时使用的守卫节... 详细信息

第二代洋葱路由网络(the second-generation onion router,Tor)面临流量分析去匿名化威胁,分析用户流量获取成本是评估其威胁程度的重要内容。然而,现有的用户流量获取方法较少研究费效比问题。Tor客户端构建匿名通信路径时使用的守卫节点,是敌手获取用户流量的重要途径。该文针对守卫节点操纵,提出一种资源融合分配的成本优化模型:P-Group(push and pull guards through optimized resource portfolios)模型,并在此基础上进行流量分析威胁评估。P-Group模型统筹分配守卫节点操纵过程中部署可控节点和拥塞非可控节点所需的资源。同时,通过排队论方法对拥塞非可控节点的过程进行建模,利用改进的流偏移技术统筹拥塞攻击资源总量与非可控节点带宽容量以提升资源分配效益。实验结果表明:P-Group模型能够有效降低费效比;相比于简单在部署和拥塞节点间平分带宽,该模型将资源分配效益提升了20.5%;相比于传统攻击流量分配算法,其部署的可控节点中选率提升了15%;敌手操纵用户流量从非可控节点迁移到可控节点的平均成本约为数百美元。这表明用户流量获取具有成本可行性,Tor流量分析构成现实威胁。

关键词：第二代洋葱路由网络守卫节点带宽消耗流偏移