执行时间

摘要： 随着物联网和网络通信技术的飞速发展,接入到物联网中的移动用户设备越来越多,导致产生的移动应用程序急剧增长,产生需要大量的计算资源并消耗大量能量。为此,研究提出一种新的计算范例--移动边缘计算(Mobile Edge Computing,简称MEC)。首先介绍移动边缘计算出现的背景和相关的研究工作;其次描述了移动边缘计算的系统模型;然后提出了最小化计算开销的问题构想,并建立数学模型,给出解决算法,最后通过仿真实验验证了解决算法的有效性。

摘要： 直接模型预测控制DMPC(direct model predictive control)在改善背靠背BTB(back-to-back)变流器永磁同步发电机注入电网电能质量方面具有重要作用。然而,由于BTB变流器的可行电压矢量VVs(voltage vectors)都是用来预测和评估的,且其成本函数中的权重因素会影响控制性能,因此,DMPC的计算量比较大,调整过程复杂。为此,利用直接控制的简单性,结合直接转矩控制DTC(direct torque control)和直接功率控制DPC(direct power control),提出了一种新的直接模型预测磁通控制DMPFC(direct model predictive flux control)和直接模型预测功率控制DMPPC(direct model predictive power control)。首先,通过定义新的DTC和DPC切换表,在8个预测参数中只需要3个就可为BTB变流器选择最佳电压矢量,大大减少计算量。此外,为了避免权重因素的影响,本文将电磁转矩简单地转换为等效定子磁通,在成本函数中只考虑等效定子磁通。最后,实验结果表明,该方法的计算时间减少了26.9%,同时获得了最佳的控制效果。

摘要： 随着移动应用的迅速增长,用户设备(userequipment,UE)本地有限的计算资源和电池电量已经开始影响用户的体验。将移动边缘计算(mobile edge computing,MEC)通过核心网中的云计算资源下沉到无线接入网(wireless accessnetwork,WAN),以此来为用户提供计算与存储资源,并通过边缘计算为用户提供低延时、近距离、高速率的服务环境,有效改善用户本地计算资源短缺的情况。基于此,针对基于边缘计算的资源分配进行分析,描述MEC模型,提出最小化计算开销的问题构想,建立了数学模型,通过仿真试验对于解决算法的有效性进行验证,结果表明所提构想能有效降低任务处理的能耗和延迟。

摘要： Spark SQL在超大规模集群和数据集上存在易用性问题,如Catalyst最优执行计划的选择,Shuffle Par-tition的配置对性能有较大的影响,数据倾斜往往导致集群性能变差.为了在作业执行之前准确预测执行时间,更加充分地使用运行时数据,选择最优执行计划,提出通过决策树及其组合算法的回归模型预测作业执行时间的方法.采用交叉验证方法优化模型超参数,通过剪枝和组合算法优化过度拟合问题,选择相关指标评估机器学习模型预测的准确性.实验表明,梯度提升树回归模型预测作业执行时间的R2超过0.8,且能够满足在线预测的实时性要求,模型评估指标达到预期效果,相对于线性回归模型的评估指标具有一定的优势.

摘要： 针对云计算环境并行处理中的任务调度问题,提出一种基于改进型蝗虫优化算法的云任务调度算法。首先,根据任务依赖关系和计算要求将较大的任务分解成若干个关联的子任务集,并将其以有向无环图进行表示;然后,基于模糊机制对经典蝗虫优化算法加以改进,设计了模糊机制下的蝗虫优化算法,并将优化目标设置为尽可能降低蝗虫优化算法中的适应度函数,即云上所有任务的总执行时间。为了验证本文算法的合理有效性,基于Cloudsim平台对本文算法和几种代表性算法进行了仿真和比较,仿真实验结果表明,本文算法在同等条件下具有更短的总执行时间。

摘要： 针对云计算环境并行处理中的任务调度问题,提出一种基于改进型蝗虫优化算法的云任务调度算法.首先,根据任务依赖关系和计算要求将较大的任务分解成若干个关联的子任务集,并将其以有向无环图进行表示;然后,基于模糊机制对经典蝗虫优化算法加以改进,设计了模糊机制下的蝗虫优化算法,并将优化目标设置为尽可能降低蝗虫优化算法中的适应度函数,即云上所有任务的总执行时间.为了验证本文算法的合理有效性,基于Cloudsim平台对本文算法和几种代表性算法进行了仿真和比较,仿真实验结果表明,本文算法在同等条件下具有更短的总执行时间.

摘要： 拥有自主知识产权的高性能处理器对于国家安全和发展有着非常重要的意义,因此客观的评价一款处理器性能相当重要。本文介绍一套处理器简易评价方法,主要评价带宽、指令执行时间和实时响应时间三大指标,可操作性强,该套方法已应用于一款自研处理器的先后两个版本,本文也给出了评价数据来表明该套方法的有效性。

摘要： 拥有自主知识产权的高性能处理器对于国家安全和发展有着非常重要的意义,因此客观的评价一款处理器性能相当重要.本文介绍一套处理器简易评价方法,主要评价带宽、指令执行时间和实时响应时间三大指标,可操作性强,该套方法已应用于一款自研处理器的先后两个版本,本文也给出了评价数据来表明该套方法的有效性.

摘要： 研究一种有效的模糊重叠社区结构自动检测方法,能够缩短检测的平均执行时间,提高检测率,具备一定的使用性.针对当前检测方法在应用过程中,由于模糊重叠社区结构量较大导致社区结构检测存在准确率较低、漏检率较高、检测时间较长等问题,提出一种基于二阶段聚类的模糊重叠社区结构检测方法,利用复杂网络拓扑结构构建模糊重叠社区结构数据采集模型;利用一趟聚类算法对该模型中的模糊重叠节点进行自动划分,确认聚类中心和复杂网络中的重叠社区结构数目,利用模糊C聚类算法计算模糊模块度,将该模块度作为目标函数,多次迭代后,输出复杂网络模糊重叠社区结构,实现了复杂网络模糊重叠社区结构自动检测.通过实验证明,所提方法能够有效减少平均迭代次数,缩短平均执行时间,降低漏检率,保证准确率.

摘要： 在国内外具有若干大型科学装置的控制系统中,缺少对控制系统的性能评价研究和论述.本文介绍了ICF装置控制中最为复杂和精密的实时光路准直控制的原理、设计、结构等阶段性成果,在满足准直精度要求的前提下,通过大量实验获得了在真实环境下的自动光路准直运行数据,对光路准直的并行性和基于并行处理的时间进行了深入分析,验证了大规模光路准直复杂控制的并行模型和算法的有效性,确认了多束组多路光路准直并行处理执行时间,获得了准直控制的实际时间在30分钟以内的成功率为99.7％以上,且99％是在20分钟内完成.

摘要： 本文通过分析得出执行调度指令票之间的间隔时间长是影响调度指令票执行时间的主要因素,并通过解决未合理利用执行指令票时等待的时间和未合理协调不同操作任务之间耗费的交通时间这两个末端因素,最终提高调度指令票的执行效率,缩短调度指令票的执行时间.

摘要： 本文首先介绍相位载波生成(PGC)光纤信号解调算法计算结构，并且提出了衡量执行时间的确定性程度的均方差法。同时文章介绍了基于龙芯 2E处理器的相位载波生成(PGC)光纤信号解调系统，并对该系统的任务执行时间进行分析。

摘要： Intel新一代处理器KNL作为一种具有极强运算能力的多核处理器,拥有16GB高速片上内存(MCDRAM),物理核心数量高达72个,单CPU的双精度浮点峰值为3TFlops,为高并行负载应用提供强大的性能支持.各种主流的并行软件也纷纷使用KNL众核、高速内存技术,由于LAMMPS(large-scale atomic/molecular massively parallel simulator)在材料科学和计算化学中的广泛应用,因此在KNL节点上优化LAMMPS成为相关领域近些年的研究热点.本文以郑州超算中心的KNL集群为平台,采用MCDRAM和第三方扩展包两种方法对LAMMPS进行优化.MCDRAM可以加快CPU读取数据的速度,第三方扩展包从源码的角度对程序中的条件判断进行优化.试验结果表明,优化后的LAMMPS执行时间明显减少,加速比可达49x,是CPU平台加速比的5.5x.

摘要： 针对大规模、高维、稀疏的分类数据聚类,CLOPE算法相比于传统的聚类算法在聚类质量及运行速度都有很大的提升,然而CLOPE算法存在聚类的质量不稳定、没有区分每维属性对聚类的贡献度、需要预先指定排斥因子r等问题.为此,本文提出了基于随机顺序迭代和属性加权的分类数据聚类算法(RW-CLOPE).该算法利用“洗牌”模型对原始数据进行随机排序以排除数据输入顺序对聚类质量的影响.同时,根据信息熵计算各个属性的权重,以区别每维属性对聚类的贡献度,极大地提升了数据聚类的质量.最后,在高效的集群平台Spark上,实现了RW-CLOPE算法.在三个真实数据集上的实验结果表明:在数据集乱序后的份数相同时,RW-CLOPE算法比p-CLOPE算法取得更好的聚类质量.对蘑菇数据集,当CLOPE算法取得最优聚类结果时,RW-CLOPE比CLOPE取得高68％的收益值,比p-CLOPE取得高25％的收益值.针对大量数据,基于Spark的RW-CLOPE算法比基于Hadoop的p-CLOPE算法执行时间更短.计算资源充足时,随机顺序的数据集份数越多,执行时间的提升越明显.

摘要： 动态内存管理是计算机科学中的基本问题之一,从上世纪60年代以来一直是活跃的研究领域,但该领域目前仍缺乏对分配器性能进行评估的完备方案和准确计算模型.介绍了系统支撑分配器的实现,调查了不同设计风格内存分配器的实现方法.提出了分配器性能评估方案和内存碎片形式化模型,给出了方案在典型分配器中的实现.基于测试基准对分配器的碎片和执行时间进行了测量与评估,实验结果与分析是一致的,证明了方案在分配器中实现的正确性和方案的有效性.

摘要： 针对目前对于Fork/Join框架应用和性能分析的相关工作还不多的现状,以JGF基准测试程序套件为基础,对其中的series、crypt、sparsematmult和sor等程序使用Fork/Join框架进行重构,并以series程序为例,详细地说明了重构的过程.在实验中,首先,测试了每个程序在不同阈值下使用Fork/Join框架分别递归l、2、3次执行程序的时间,进而选择相对较好的阈值;然后,对每个程序使用Fork/Join框架和使用Thread的执行时间进行了对比;此外,测试了重构后的程序在执行过程中任务窃取的情况.实验结果表明,Fork/Join框架执行时间与多线程执行时间相比,平均降低了14.2％;对于series程序,"-3数据大小为sizeC且线程个数为2时,Fork/Join框架执行时间比多线程执行时间降低高达40％,可见,在多核处理器平台上应用Fork/Join框架比使用多线程将获得更好的性能.

摘要： 许多高性能嵌入式处理器都引入了多级缓存、硬件预取及软件预取等机制,为使支持软件预取的硬实时任务具有执行时间的可预测性,本文对多级缓存抽象解释模型进行了软件预取语义扩展,提出一种支持软件预取的缓存WCET分析方法.实验结果表明,本文方法能够对支持软件预取的多级缓存行为进行有效分析;同时软件预取优化技术可使某些访存缺失较大的硬实时任务在WCET和能耗两方面均变小.

摘要： 文章提出了一种新的选择模块化多电平换流器均压控制排序算法的方法。该方法以排序算法的平均执行时间为参考，首先总结最少执行次数与待排序数组数据量的经验表达式，然后测试不同算法在不同数据量时的平均执行时间，并归纳数据量对排序算法效率比较的影响关系，最后分类讨论比较了不同数据量时各种算法的执行效率，并选择了合适的排序算法。

摘要： 本文对多核处理器片上存储体系进行深入分析,对硬件实现的缓存一致性存储模型和软件实现的流存储模型进行了性能对比.在此基础上,对基于缓存一致性的多核存储模型进行深入研究,重点对比了几种主流处理器的cache结构及一致性实现方法.最后,论文对多核处理器存储体系与发展趋势进行了总结.

摘要： 本公开文本公开了一种用于中继装置管理命令的装置管理服务器的操作方法，该方法可以包括：从第一装置接收管理命令；根据管理命令的种类将管理命令的执行方法确定为中继方案或信息交换方案；以及根据执行方法发送用于第二装置的管理命令。

摘要： 提供一种执行时间估计方法、执行时间估计程序以及执行时间估计装置，其特征在于具有：程序分割部(11)，其从对象程序中提取由条件分支命令、函数调用命令分割的部分程序；部分程序执行时间估计算出部(12)，其算出各部分程序的执行时间，使各部分程序的开始命令、终止命令、以及所算出的部分程序的执行时间对应；分支历史记录信息生成部(13)，其生成分支历史记录比特序列，该分支历史记录比特序列是执行对象程序时的条件分支命令的真假的序列；执行跟踪再生部(14)，其根据分支历史记录比特序列来生成部分程序的执行序列；以及执行时间估计算出部(15)，其根据部分程序的执行序列来对部分程序执行时间进行相加。

摘要： 执行时间推定程序使计算机执行下述处理：从梯形图程序中，提取由固件执行的SW命令和该SW命令的执行条件的组而作为组信息，通过以在执行条件中使用共通的设备的组信息的集合即第1组集合为单位进行分组，从而生成设备共通组，通过以设备共通组之中具有存在同时执行的可能性的SW命令的组信息的集合即第2组集合为单位进行分组，从而生成同时执行组，针对各设备共通组，从设备共通组内的同时执行组之中，提取SW命令的执行时间最长的同时执行组，基于执行了所提取的同时执行组的情况下的SW命令的执行时间，对将梯形图程序执行了一遍的情况下的扫描时间中的、执行时间最长的情况下的扫描时间进行计算。

摘要： 提供一种执行时间估计方法、执行时间估计程序以及执行时间估计装置，其特征在于具有：程序分割部(11)，其从对象程序中提取由条件分支命令、函数调用命令分割的部分程序；部分程序执行时间估计算出部(12)，其算出各部分程序的执行时间，使各部分程序的开始命令、终止命令、以及所算出的部分程序的执行时间对应；分支历史记录信息生成部(13)，其生成分支历史记录比特序列，该分支历史记录比特序列是执行对象程序时的条件分支命令的真假的序列；执行跟踪再生部(14)，其根据分支历史记录比特序列来生成部分程序的执行序列；以及执行时间估计算出部(15)，其根据部分程序的执行序列来对部分程序执行时间进行相加。

摘要： 执行时间推定程序使计算机执行下述处理：从梯形图程序中，提取由固件执行的SW命令和该SW命令的执行条件的组而作为组信息，通过以在执行条件中使用共通的设备的组信息的集合即第1组集合为单位进行分组，从而生成设备共通组，通过以设备共通组之中具有存在同时执行的可能性的SW命令的组信息的集合即第2组集合为单位进行分组，从而生成同时执行组，针对各设备共通组，从设备共通组内的同时执行组之中，提取SW命令的执行时间最长的同时执行组，基于执行了所提取的同时执行组的情况下的SW命令的执行时间，对将梯形图程序执行了一遍的情况下的扫描时间中的、执行时间最长的情况下的扫描时间进行计算。

摘要： 本发明公开了一种测试任务执行时间预测方法及最优执行节点选择方法，包括以下步骤：获取测试任务的作业文件；从作业文件中提取执行组件，生成执行组件的第一执行时间；从业文件中提取测试用例，根据测试用例生成第二执行时间；根据第一执行时间和第二执行时间，确定待测试任务在该测试节点上的预测执行时间；本发明通过将机器学习算法多项式回归算法应用到测试节点上，作为时间预测模型，使得自动化测试框架的各个测试节点具备预测测试任务执行时间的能力，并最终选择一个使测试任务运行时间最短的测试节点来执行。

摘要： 一种计算机系统，该计算机系统支持测量并发线程的执行时间。线程在线程本地存储中分配定时缓冲区。在执行期间，线程可以访问系统定时器，该线程可以在单个指令中以微秒或更佳的精度来对该系统定时器进行采样。对于线程内要测量执行时间的任何指令序列，该指令序列包括标识符、开始命令和结束命令。开始命令对系统定时器进行采样以获得开始时间，并将标识符和开始时间存储在线程本地存储中的定时缓冲区中。结束命令对系统定时器进行采样以获得结束时间，并对定时缓冲区中的相应标识符的数据进行更新，以指示用于执行指令序列所经过的时间。

摘要： 本发明公开了一种执行时间可调的电动阀门执行器控制装置及方法，包括以直流无刷电机驱动的电动阀门执行器，控制器以单片机为核心，通过液晶显示屏与操作按钮的组合操作，设定阀门的执行时间，计算出阀门直流无刷电机转速与直流无刷电机PWM驱动电路的换相频率，驱动阀门按照预定的执行时间长度运行。本发明通过液晶显示屏设定电动阀门执行器的执行时间，相比现有阀门执行时间不可调的现状，根据控制的需要灵活设定阀门的执行时间，以应对不同的工况。

摘要： 本发明涉及一种预测执行任务执行时间的组合优化调度方法，包括步骤：1、基于CREST组合优化预测执行任务调度模型；2、采集节点间带宽和节点处理能力能细粒度资源信息；3、根据节点间带宽和节点处理能力能细粒度资源信息获取重调度任务的预计完成时间；4、设计重执行慢任务组合方案，获取慢任务组合重执行预计完成时间；5、设计慢任务最优组合重执行方案，根据重调度任务的预计完成时间及慢任务组合重执行预计完成时间，获取组合重执行优化的目标方程；6、设置权重，利用组合重执行优化的目标方程获取有效缩短的预测执行任务运行时间。与现有技术相比，本发明具有有效缩短预测执行任务运行时间、提升性能效益、满足数据本地性需求等优点。

摘要： 本实用新型公开了一种执行时间可调的电动阀门执行器控制装置，包括以直流无刷电机驱动的电动阀门执行器，控制器以单片机为核心，通过液晶显示屏与操作按钮的组合操作，设定阀门的执行时间，计算出阀门直流无刷电机转速与直流无刷电机PWM驱动电路的换相频率，驱动阀门按照预定的执行时间长度运行。本实用新型通过液晶显示屏设定电动阀门执行器的执行时间，相比现有阀门执行时间不可调的现状，根据控制的需要灵活设定阀门的执行时间，以应对不同的工况。