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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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面向信息系统推荐与决策的高阶张量分析方法

计算机研究与发展 2024年第7期61卷 1697-1712页

作者：王贝伦张嘉琦蔡英豪王兆阳谈笑沈典东南大学计算机科学与工程学院南京210096

张量数据(或多维数组)在各个行业的信息系统中广泛存在,例如医疗系统中的功能性磁共振成像(fMRI)数据和商品数据信息系统中的用户-产品数据.将这些数据用以预测张量特征与单变量响应之间的关系,可以实现数据赋能,提供更精准的服务或解... 详细信息

张量数据(或多维数组)在各个行业的信息系统中广泛存在,例如医疗系统中的功能性磁共振成像(fMRI)数据和商品数据信息系统中的用户-产品数据.将这些数据用以预测张量特征与单变量响应之间的关系,可以实现数据赋能,提供更精准的服务或解决方案,例如疾病决策诊断或商品推荐.然而,现有的张量回归方法存在2个主要问题:一是可能丢失了张量的空间信息,导致预测结果不准确;二是计算成本过高,导致服务或解决方案不及时.对于具有高阶结构的大规模数据而言,这2点则显得更为突出.因此为了实现数据赋能,即利用张量数据来提高信息服务或解决方案的质量和效率,提出了稀疏低秩张量回归模型(sparse and low-rank tensor regression model,SLTR).该模型通过对张量系数应用l1范数和张量核范数使得张量系数具有稀疏性和低秩性两大特点,这样既保留了张量的结构信息又可以方便地解释数据.利用近端梯度方法优化了混合正则化器,使得求解过程可扩展且高效.除此之外证明了SLTR的严格误差界.在多个模拟数据集和一个视频数据集上的实验结果表明,SLTR相比于之前的方法,在更短的时间内获得了更好的预测性能.

关键词：张量回归并行近端法数据可解释性张量范数分类

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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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决策树码率自适应算法的无数据蒸馏框架

计算机学报 2024年第1期47卷 113-130页

作者：黄天驰李朝阳张睿霄李文哲孙立峰清华大学计算机科学与技术系北京100084

码率自适应(Adaptive Bit-Rate,ABR)算法是流媒体视频传输中至关重要的技术.该算法根据当前网络情况和播放状态等因素,为下一个视频块选择合适的码率,以确保用户获得良好的体验质量(QoE).其中,基于学习的ABR算法因其不依赖传统模型和从... 详细信息

码率自适应(Adaptive Bit-Rate,ABR)算法是流媒体视频传输中至关重要的技术.该算法根据当前网络情况和播放状态等因素,为下一个视频块选择合适的码率,以确保用户获得良好的体验质量(QoE).其中,基于学习的ABR算法因其不依赖传统模型和从头学习策略的特点,表现出良好的性能,并逐渐取代需要繁琐调优的启发式ABR算法,成为研究领域的热点.然而,这些算法使用神经网络推理,导致模型参数较多,整体计算量较大,使得在实际场景中难以部署.因此,以往的研究提出了决策树蒸馏方案,即使用轻量级的决策树来提取基于学习的ABR算法的专家策略,并在线上部署这些决策树.然而,本文的实验结果表明,过去的蒸馏框架忽略了训练环境对蒸馏后策略的影响,导致策略的泛化能力较差.因此,本文提出了一种名为NIA(data-free Network-environmental Imitationbased rate Adaptation framework)的新型无数据蒸馏框架,用于生成具有更好泛化性能的决策树A BR算法.NIA通过网络环境生成模块构建多个人工网络环境,并在每次迭代训练前使用环境选择模块来选择适合的网络场景,然后与该场景进行交互,利用基于学生驱动的模仿学习算法完成决策树的蒸馏过程.本文还设计了完整的评测平台测试NIA的性能.实验表明,NIA在各种带宽数据集上展现出良好的QoE性能和泛化性能:(1)相较于启发式算法,在QoE指标上提升了1%~46%;(2)与以往的决策树蒸馏方案相比,在低带宽场景下表现相当,但在高带宽场景下提升了近1倍;(3)总体性能接近甚至超过基于学习的算法(即专家策略)的表现.

关键词：流媒体码率自适应算法无数据蒸馏

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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基于代理训练集的属性推理攻击防御方法

计算机学报 2024年第4期47卷 907-923页

作者：董恺蒋驰昊李想凌振杨明东南大学计算机科学与工程学院南京211189

本文首次提出针对属性推理攻击的有效防御方法.属性推理攻击可以揭示出用于训练公开模型的原始私有数据集中的隐私属性信息.现有研究已经针对不同的机器学习算法提出了多种属性推理攻击.这些攻击很难防御,一方面原因是训练有素的模型总... 详细信息

本文首次提出针对属性推理攻击的有效防御方法.属性推理攻击可以揭示出用于训练公开模型的原始私有数据集中的隐私属性信息.现有研究已经针对不同的机器学习算法提出了多种属性推理攻击.这些攻击很难防御,一方面原因是训练有素的模型总是会记住训练数据集中的显性和隐性全局属性,另一方面原因在于模型提供者无法事先知道哪些属性将受到攻击从而难以有针对性地进行防御.为了解决这个问题,本文提出了一种通用的隐私保护模型训练方法,名为PPMT(Privacy Preserving Model Training).它以迭代的方式工作.在每次迭代中,PPMT构建一个代理数据集,并在该数据集而不是私有数据集上训练模型.虽然每次迭代会同时导致隐私性的提升和功能性的降低,但隐私性的提升呈快速指数级,而功能性的降低则是缓慢线性的.经过多次迭代,PPMT在模型功能性的约束下最大化全局属性的隐私性,并生成最终的模型.本文选择了两种代表性的机器学习算法和三个典型的数据集来进行实验评估PPMT所训练出模型的功能性、隐私性和鲁棒性.结果显示,使用PPMT训练出的模型,在全局属性上会以不同速度朝不同方向改变,在功能性上的平均损失为1.28%,在超参数α保密的情况下被可能攻击倒推的成功率仅有22%~33%.这说明,PPMT不仅能保护私有数据集的全局属性隐私性,而且能保证模型有足够的功能性,以及面对可能攻击的鲁棒性.

关键词：人工智能安全属性推理攻击全局属性隐私隐私增强代理数据集

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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

JADE-DB:基于靶向变异的大语言模型安全通用基准测试集

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计算机研究与发展 2024年第5期61卷 1113-1127页

作者：张谧潘旭东杨珉复旦大学计算机科学技术学院上海200433

提出大语言模型安全通用基准测试集—JADE-DB,该数据集基于靶向变异方法自动化构建,能够将经验丰富的大语言模型安全测试员和多学科专家学者手工撰写的测试问题转化为高危通用问题,保持语言自然性的同时不改变其核心语义,且能够攻破十... 详细信息

提出大语言模型安全通用基准测试集—JADE-DB,该数据集基于靶向变异方法自动化构建,能够将经验丰富的大语言模型安全测试员和多学科专家学者手工撰写的测试问题转化为高危通用问题,保持语言自然性的同时不改变其核心语义,且能够攻破十余款国内外知名大语言模型的安全防护机制.根据语言复杂性差异,JADE-DB包含基础、进阶、高危3个安全测试等级,共计上千条覆盖违法犯罪、侵犯权益、歧视偏见和核心价值观4大类违规主题、30多种违规主题的通用测试问题,其中针对国内开源(中文,8款)、国内商用(中文,6款)和国外商用大语言模型(英文,4款)这3组大语言模型分别构建的3款通用高危测试集,可造成每组模型在高危测试集上的平均违规率均超过70%,测试问题均可同时触发多款模型违规生成.这表明,语言的复杂性导致现有大语言模型难以学习到人类无穷多种表达方式,因此无法识别其中不变的违规本质.

关键词：生成式人工智能安全大语言模型大语言模型安全评测人工智能安全自然语言处理

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大型语言模型:原理、实现与发展

计算机研究与发展 2024年第2期61卷 351-361页

作者：舒文韬李睿潇孙天祥黄萱菁邱锡鹏复旦大学计算机科学技术学院上海200433

近年来,大型语言模型的出现和发展对自然语言处理和人工智能领域产生了变革性影响.随着不断增大模型参数量和训练数据量,语言模型的文本建模困惑度以可预测的形式降低,在各类自然语言处理任务上的表现也持续提升.因此,增加语言模型的参... 详细信息

近年来,大型语言模型的出现和发展对自然语言处理和人工智能领域产生了变革性影响.随着不断增大模型参数量和训练数据量,语言模型的文本建模困惑度以可预测的形式降低,在各类自然语言处理任务上的表现也持续提升.因此,增加语言模型的参数和数据规模成为提升系统智能水平富有前景的途径.首先回顾了大型语言模型的基本定义,从模型表现和算力需求的角度给出了“大型”语言模型的界定标准.其次,从数据、算法、模型3个维度梳理了大型语言模型的发展历程及规律,展示了不同阶段各个维度的规模化如何推动语言模型的发展.接着,考察了大型语言模型所表现出的涌现能力,介绍了思维链、情景学习和指令遵循等关键涌现能力的相关研究和应用现状.最后,展望了大型语言模型的未来发展和技术挑战.

关键词：自然语言处理神经网络大型语言模型预训练对齐