检索结果-南通市图书馆

基于分布式环境的图神经网络模型训练效率与训练性能评估

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计算机应用 2024年

作者：涂银川郭勇毛恒任怡张建锋李宝国防科技大学计算机学院

随着图数据规模的快速增长，图神经网络（GNN）在处理大规模图结构数据时面临计算和存储的挑战。传统的单机训练方法已不足以应对日益庞大的数据集和复杂的图神经网络模型。分布式训练因其并行计算能力和可扩展性，成为解决这一挑战的... 详细信息

随着图数据规模的快速增长，图神经网络（GNN）在处理大规模图结构数据时面临计算和存储的挑战。传统的单机训练方法已不足以应对日益庞大的数据集和复杂的图神经网络模型。分布式训练因其并行计算能力和可扩展性，成为解决这一挑战的有效途径。一方面，已有的分布式GNN训练评估主要关注指标为以模型精度为代表的性能指标和以训练时间为代表的效率指标，但对数据处理效率和计算资源利用方面的指标关注较少；另一方面，算法效率评估主要场景是单机单卡或单机多卡，在分布式环境中的评估方法相对简单。针对这些不足，提出对分布式场景中模型训练的评估方法，包含评估指标、数据集和模型三个方面。根据评估方法选取三个代表性GNN模型，并在四个具有不同数据特征的大型公开图数据集上进行分布式训练实验，收集、分析评估指标。实验发现，分布式训练中的模型架构和数据结构特征，对模型复杂度、训练时间、计算节点吞吐量和计算节点平均吞吐量之比均有影响。样本处理与数据拷贝占用了模型训练较多时间，计算节点互相等待的时间也不容忽视。相比单机训练，分布式训练的计算节点吞吐量有显著降低，需要进一步优化对分布式系统的资源利用。通过所提出的评估方法和实验结果，为GNN模型在分布式环境中训练的性能优化提供了参考依据，同时也为模型的进一步优化和算法的改进奠定了实验基础。

关键词：模型评估图神经网络分布式训练训练效率训练性能

RISC-V 指令集扩展研究：设计、实现与应用

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小型微型计算机系统 2024年

作者：邵宴萍黄立波国防科技大学计算机学院

指令集架构是沟通软件和硬件之间的关键技术。RISC-V指令集以其简洁性、模块化和开源特性逐渐脱颖而出，它允许设计人员灵活扩展以提升处理器功能和性能，满足特定场景下的需求。RISC-V标准组织也不断推出新的标准扩展，以适应不断变化... 详细信息

指令集架构是沟通软件和硬件之间的关键技术。RISC-V指令集以其简洁性、模块化和开源特性逐渐脱颖而出，它允许设计人员灵活扩展以提升处理器功能和性能，满足特定场景下的需求。RISC-V标准组织也不断推出新的标准扩展，以适应不断变化的应用需求。本文以RISC-V指令集扩展为核心，首先阐述了RISC-V指令集的架构及现有扩展，并分析了自定义扩展的设计流程。然后介绍了在软硬件上实现指令集扩展的通用方法，并通过具体的研究案例详细探讨了RISC-V指令集扩展在人工智能、高性能计算及后量子密码学领域的实际应用。最后，在此基础上，对RISC-V指令集扩展的未来发展方向进行了展望。

关键词： RISC-V 扩展处理器性能优化

基于动态阈值伪标签筛选的深度图对比聚类算法

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计算机科学 2024年

作者：王沛杨希洪管仁祥祝恩国防科技大学计算机学院

近年来，图神经网络在处理复杂结构数据方面表现出色，广泛应用于节点分类、图分类、链接预测等领域。深度图聚类结合了GNNs的强大表示能力与聚类算法的目标，从复杂的图结构数据中发现隐藏的簇结构。然而，现有的基于伪标签的图聚类算... 详细信息

近年来，图神经网络在处理复杂结构数据方面表现出色，广泛应用于节点分类、图分类、链接预测等领域。深度图聚类结合了GNNs的强大表示能力与聚类算法的目标，从复杂的图结构数据中发现隐藏的簇结构。然而，现有的基于伪标签的图聚类算法在进行模型优化时常使用固定阈值，根据类别对样本进行筛选，以获得高置信度的样本数据来引导模型优化。然而固定阈值的方法会导致类别不平衡问题，进而影响模型聚类的性能。为了解决上述问题，本文提出了一种基于动态阈值伪标签深度图对比聚类算法。具体来说，采用两个不共享参数的多层感知机（MLP）结构捕捉图数据的潜在结构特征，并使用K-Means算法得到聚类结果。在此基础上，引入信赖强度来动态调整获得伪标签的阈值，在训练过程中动态调整每个类别中高置信度的样本数量，缓解类别不平衡的问题。此外，本文优化了对比学习策略，改进了样本对的构造方法，提高了模型的判别能力。实验结果表明，本文方法在六个基准数据集上均表现出色，在多个评估指标上超越现有方法，显著展现了本文设计算法的有效性。

关键词：深度图聚类伪标签图对比聚类图神经网络动态阈值

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面向有向图的特征提取与表征学习研究

计算机工程与应用 2024年

作者：谭郁松张钰森蹇松雷国防科技大学计算机学院

图数据是一种用于描述不同实体之间关联关系的重要数据形式。有向图作为一种特殊形式，不仅能描述实体关联，还能明确关系的方向，提供了更精细和详实的描述。因此，有向图的特征提取和表征学习对于深入理解复杂系统具有至关重要的意义... 详细信息

图数据是一种用于描述不同实体之间关联关系的重要数据形式。有向图作为一种特殊形式，不仅能描述实体关联，还能明确关系的方向，提供了更精细和详实的描述。因此，有向图的特征提取和表征学习对于深入理解复杂系统具有至关重要的意义。然而，现有方法在有效提取有向图的方向信息方面仍然存在挑战，主要依赖于节点的局部信息进行特征提取，难以充分利用有向边蕴含的方向信息。为解决这一问题，本文提出了一种名为变分有向图自编码器（Variational Directed Graph Autoencoder， VDGAE）的无监督表示学习方法。VDGAE通过关联矩阵来建模节点与边之间的关联关系，通过计算节点与边之间的亲和力，来重构输入有向图，从而实现无监督表征学习。基于此，VDGAE能够同时为输入有向图学习节点与边的表征，充分捕获有向图的结构信息和方向信息并嵌入至节点与边的表征向量中，使得有向图能够被更准确地表征。实验结果表明，相较于十个基准方法，VDGAE在五个数据集上节点分类任务均优于基准方法，提升了11.96％的预测精度，充分验证了其有效性。

关键词：有向图表征学习关联矩阵图神经网络变分自编码器

一种用于双比较器结构的SAR ADC后台校准算法

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微电子学 2024年

作者：赵强国罗登陈建军池雅庆孙晗晗梁斌国防科技大学计算机学院

提出了一种用于双比较器结构的逐次逼近型（SAR）模数转换器（ADC）的数字后台校准算法，用来避免由于两个比较器之间的失调失配而导致严重的性能下降。使用随机信号来控制两个比较器的开始顺序，然后统计最后一次比较结果的数学期望，... 详细信息

提出了一种用于双比较器结构的逐次逼近型（SAR）模数转换器（ADC）的数字后台校准算法，用来避免由于两个比较器之间的失调失配而导致严重的性能下降。使用随机信号来控制两个比较器的开始顺序，然后统计最后一次比较结果的数学期望，采用最小均方算法（LMS）使比较器之间的失调失配最小化，该算法不会在电路中引入额外的校准周期，因此不会影响SAR ADC的速度。并且也不需要额外的参考比较器，硬件实现的复杂度低。在所提出的方案下，可以对8位双比较器结构的SAR ADC实现良好的相对失调误差校正。

关键词：模数转换器双比较器最小均方算法

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基于强化学习的导弹突防决策建模研究

系统仿真学报 2024年

作者：张斌雷永林李群高远陈永朱佳俊鲍琛龙系统工程学院国防科技大学计算机学院国防科技大学

突防能力是导弹等装备的关键评价指标，基于机器学习的智能突防决策是提高导弹突防能力的新途径。探讨了基于作战仿真和深度强化学习结合的智能突防决策建模方法。结合导弹智能机动突防决策问题，基于WESS系统构建了导弹智能决策训练环... 详细信息

突防能力是导弹等装备的关键评价指标，基于机器学习的智能突防决策是提高导弹突防能力的新途径。探讨了基于作战仿真和深度强化学习结合的智能突防决策建模方法。结合导弹智能机动突防决策问题，基于WESS系统构建了导弹智能决策训练环境。以导弹机动突防决策建模为例进行了深度强化学习建模应用研究，建立了机动突防决策网络模型，进行了基于最优规则的模仿学习训练和基于离散SAC的强化学习训练，并进行了智能化测试。初步实验结果表明，基于机器学习的智能决策模型较之传统基于知识工程的决策模型具有更好的突防效果。

关键词：导弹突防智能决策深度强化学习作战仿真 WESS仿真系统

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近似乘法器研究综述

小型微型计算机系统 2024年

作者：李鹏程黄立波谭弘兵杨乾明刘威马胜邓全王永文国防科技大学计算机学院

人工智能（AI）和物联网（IoT）的迅速发展，对能效提出了更高的要求。在后摩尔时代，通过牺牲精度以换取高能效的近似计算成为解决资源开销问题的重要方法，其中近似乘法器在容错应用中发挥了关键作用。为促进近似乘法器的相关研究，... 详细信息

人工智能（AI）和物联网（IoT）的迅速发展，对能效提出了更高的要求。在后摩尔时代，通过牺牲精度以换取高能效的近似计算成为解决资源开销问题的重要方法，其中近似乘法器在容错应用中发挥了关键作用。为促进近似乘法器的相关研究，本文对相关文献进行了归纳、分析和总结。首先回顾了传统乘法器的发展、近似乘法器常用评估指标和应用测试方法，然后从近似乘法器的架构设计和通用优化两个方面详细阐述乘法器中近似技术的研究和发展。架构设计侧重于在乘法运算的不同阶段进行结构设计，通用优化强调可以在多种架构设计中发挥重要作用的近似优化技术。最后，对未来的研究方向进行展望和总结。

关键词：近似乘法器精度开销架构设计通用优化

Virtual Scoping:轻量级可扩展的TSN时间同步精度测量方法

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通信学报 2024年第9期45卷 1-13页

作者：孙寅涵孙志刚付文文李文超黄容国防科技大学计算机学院湖南长沙410073

针对现有基于时钟脉冲的时间同步精度测量方法存在测量系统构成复杂、测量规模受仪器采集接口数量限制、测量数据无法支持实时网络管理控制等问题,基于时间敏感网络(TSN)集中式管控架构,提出了一种轻量级可扩展的时间同步精度测量方法Vi... 详细信息

针对现有基于时钟脉冲的时间同步精度测量方法存在测量系统构成复杂、测量规模受仪器采集接口数量限制、测量数据无法支持实时网络管理控制等问题,基于时间敏感网络(TSN)集中式管控架构,提出了一种轻量级可扩展的时间同步精度测量方法Virtual Scoping(VS),能够在网络控制平面虚拟化示波器的功能。该方法定义了可用于精确测量同步精度的参数DriftTime,该参数由同步报文发送时间戳、驻留时延、链路时延等协议状态数据计算。最后在网络控制平面实现V-Scope工具并部署在基于OpenTSN开源项目搭建的原型系统进行实验。实验结果表明,V-Scope工具与专业测试仪的测量结果具有一致性。此外,以精度优化为例对VS方法在支持网络管理控制功能的可行性和优越性进行探讨和论证,设计实现了一种基于V-Scope的频差补偿算法,最高可将原型系统同步精度提升32.3%。

关键词：时间敏感网络时间同步同步精度测量网络管理控制

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网络协议软件漏洞挖掘技术综述

软件学报 2024年第2期35卷 872-898页

作者：喻波苏金树杨强黄见欣盛周石刘润昊卢建君梁晨陈晨赵磊国防科技大学计算机学院湖南长沙410073 武汉大学国家网络安全学院湖北武汉430072

网络协议软件部署和应用非常广泛,在网络空间提供了诸如通信、传输、控制、管理等多样化的功能.近年来,其安全性逐渐受到学术界和工业界的重视,及时发现和修补网络协议软件漏洞,成为一项重要的课题.网络协议软件由于部署形态多样、协议... 详细信息

网络协议软件部署和应用非常广泛,在网络空间提供了诸如通信、传输、控制、管理等多样化的功能.近年来,其安全性逐渐受到学术界和工业界的重视,及时发现和修补网络协议软件漏洞,成为一项重要的课题.网络协议软件由于部署形态多样、协议交互过程复杂、相同协议规范的多个协议实现存在功能差异等特点,使得其漏洞挖掘技术面临诸多挑战.首先对网络协议软件漏洞挖掘技术进行分类,对已有关键技术的内涵进行界定.其次,进一步综述网络协议软件漏洞挖掘4个方面的技术进展,包括网络协议描述方法、挖掘对象适配技术、模糊测试技术和基于程序分析的漏洞挖掘方法,通过对比分析归纳不同方法的技术优势及评价维度.最后,总结网络协议软件漏洞挖掘的技术现状和挑战,并提炼5个潜在研究方向.

关键词：网络协议软件漏洞挖掘模糊测试程序分析符号执行

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