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分布式计算

分布式计算的相关文献在1993年到2022年内共计2325篇,主要集中在自动化技术、计算机技术、无线电电子学、电信技术、电工技术 等领域,其中期刊论文1616篇、会议论文192篇、专利文献2783878篇;相关期刊660种,包括电力系统自动化、电脑知识与技术、计算机工程等; 相关会议168种,包括第十七届全国科学计算与信息化会议暨智慧科研论坛、2011年中国计算机学会服务计算学术会议(CCF NCSC2011)、第三届中国国家网格学术年会等;分布式计算的相关文献由4977位作者贡献,包括沈沉、陈颖、吕志平等。

分布式计算—发文量

期刊论文>

论文:1616 占比:0.06%

会议论文>

论文:192 占比:0.01%

专利文献>

论文:2783878 占比:99.94%

总计:2785686篇

分布式计算—发文趋势图

分布式计算

-研究学者

  • 沈沉
  • 陈颖
  • 吕志平
  • 朱岩
  • 赵晋泉
  • 张晓梅
  • 王鹏
  • 冯荣权
  • 刘锦德
  • 崔阳
  • 期刊论文
  • 会议论文
  • 专利文献

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作者

    • 李姗姗; 骆开达; 卫守林; 戴伟; 梁波
    • 摘要: 快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform,FFT)比傅里叶变换有更好的算法性能,是射电干涉成像的基础算法,但因为天线阵列的不规则采样,需使用网格化算法将可见度数据重采样到规则的网格上才能应用.基于卷积的网格化计算具有密集型和迭代型的特点,特别是处理海量可见度数据的情况下,高性能的网格化计算对整个成像过程加速尤为重要.为了缓解数据处理的压力,在现有处理整块数据和支持多核计算的算法基础上,拓展应用Dask并行计算框架,不仅将数据分块并分配到多线程上,提高数值计算效率,而且动态的分布式任务调度策略优化了网格化的实时处理.实验结果表明,多核中央处理器利用率显著提高,即使增加数据量,也能进一步提高网格化算法的性能.分布式任务调度能够将单(多)测量集的网格化弹性缩放到单(多)机系统,充分发挥集群的规模化优势.
    • 巨云涛; 张紫枫; 刘文武; 陈希
    • 摘要: 多区域互联电网中有大量限幅非光滑约束,增加了潮流模型的非凸性。针对传统基于启发式规则处理限幅的分布式潮流算法在计算过程中容易出现收敛性问题,提出了一种能鲁棒性处理非光滑约束的互联电网全分布式潮流计算方法。首先根据分层分区调度模式对电网进行分区,并将模型中非光滑约束进行光滑处理,然后基于具有二阶收敛速度的双层交替方向非精确牛顿法,将潮流问题转化为求解最优步长增量的问题。基于零空间法(Null-Space)对状态变量的系数矩阵进行降维处理,采用共轭梯度(Conjugate Gradient, CG)算法更新每个分区的对偶乘子,乘子更新过程中利用二阶信息提高了算法的收敛性。多区域间进行分布式计算时无需协调层参与,仅需通信少量边界信息,因此通信负担轻。最后,以30节点和182节点系统为测试算例,验证了所提方法在设置恶劣初值和处理非光滑约束时具有较高的精确性和较好的收敛性。
    • 班瑞; 李颖; 邹雨佳; 郭旭芝; 耿书鹏
    • 摘要: 阐述网络管理中设备告警接收处理的现状,提出一种松耦合式完成告警的存储采集和实时处理方法,并给出详细的告警信息接收与分析实施流程,最后给出方案的应用情况介绍。该方案实现大规模告警采集与亿级告警信息存储,结合大数据、虚拟化、云技术实现数据实时分析,提升了数据的开放性,解决了传统方式采集处理能力较弱,无法满足大型网络管理需求的问题,极大提升了网络管理中网元告警采集与分析的效率。
    • 刘瑞奇; 李博扬; 高玉金; 李长升; 赵恒泰; 金福生; 李荣华; 王国仁
    • 摘要: 随着大数据和机器学习的火热发展,面向机器学习的分布式大数据计算引擎随之兴起.这些系统既可以支持批量的分布式学习,也可以支持流式的增量学习和验证,具有低延迟、高性能的特点.然而,当前的一些主流系统采用了随机的任务调度策略,忽略了节点的性能差异,因此容易导致负载不均和性能下降.同时,对于某些任务,如果资源要求不满足,则会导致调度失败.针对这些问题,提出了一种异构任务调度框架,能够保证任务的高效执行和被执行.具体来讲,该框架针对任务调度模块,围绕节点的异构计算资源,提出了概率随机的调度策略resource-Pick_kx和确定的平滑加权轮询算法.Resource-Pick_kx算法根据节点性能计算概率,进行概率随机调度,性能高的节点概率越大,任务调度到此节点的可能性就越高.平滑加权轮询算法在初始时根据节点性能设置权重,调度过程中平滑加权,使任务调度到当下性能最高的节点上.此外,对于资源不满足要求的任务场景,提出了基于容器的纵向扩容机制,自定义任务资源,创建节点加入集群,重新完成任务的调度.通过实验在benchmark和公开数据集上测试了框架的性能,相比于原有策略,该框架性能提升了10%-20%.
    • 支建勋
    • 摘要: 文中对医疗行业的区域化群体数据挖掘方法进行了研究。通过引入模糊数学理论中的隶属度概念,使得K-means算法在分类时不再按照聚类中心来严格划分数据点,提升了数据点分类的稳定性,使算法在迭代的过程中更容易收敛。同时,引入了Hadoop平台下的MapReduce模型对所提算法进行并行化处理,将数据划分为不同的数据切片,使每个切片在不同的计算节点上完成聚类。以河北某地区的实际医保数据为样本进行了算法测试,在聚类精度上,模糊K-means算法相较于传统算法提升了约8.19%。基于文中搭建的分布式存储系统计算集群,当采用8节点进行并行计算时,算法的Speedup与Scaleup分别为3.6和0.58,通过充分利用每个计算节点的计算资源,有效降低了运行时间成本。
    • 廖小飞; 郭得科; 叶保留
    • 摘要: 分布式计算与系统一直是承载重要信息化基础设施的基础.一方面,分布式计算的理论、技术与系统的研究发展可有效助力大型信息系统(如云计算、边缘计算、5G网络等)的快速发展;另一方面,新兴的信息技术与应用(如区块链、机器学习等)也在倒逼分布式计算与系统的技术进步.因此,分布式计算与系统一直是国内外研究的热点,在基础科学理论、关键技术方法、新兴系统及应用等方面都产生了诸多创新性和突破性的成果.针对国内分布式计算与系统领域的发展,中国计算机学会分布式计算与系统专委会每年都会召开全国开放式分布与并行计算学术年会(DPCS),为分布式计算与系统相关领域的研究者、开发者和用户提供一个学术交流和成果展示的平台.本专题收录了DPCS2021的10篇论文,根据研究方向其大体可以分为3类:分布式系统优化、分布式机器学习和分布式系统安全.
    • 陆鹏威; 颜子彦; 张伟; 曾歆; 史清江
    • 摘要: 基于张量分裂技术,设计了一种面向电磁目标识别的神经网络模型分散计算方法。该方法根据不同的隐藏层选择特定的张量分裂方法,将权重无损地分散到多个分布式节点上,以分散、聚合的方式完成协同推理计算。在树莓派设备上进行的仿真实验表明,该方法可以对集中式电磁识别模型进行无损拆分并分布式部署,可以保持与原始模型完全相同的准确率。并且当原始模型由于参数量过大而无法加载到内存中进行处理时,该方法仍可以正常完成计算。
    • 李嘉禾; 于春杰(指导); 赵秋梅(指导)
    • 摘要: 很多人对目前垃圾分类的标准不是很了解,小区和家庭垃圾分类主要靠人工督导,效率低下,容易岀错。市面上已有的垃圾分类设备大多是应用于小区级别的分类指导设备或机器人,但垃圾分类的第一站是家庭,其作用比小区的垃圾分类更重要。在家进行垃圾分类,很多人都依赖垃圾分类软件,不仅使用不便,还常常出现识别不清、分类不准的情况。因此,基于视觉图像识别原理,我采用分布式计算的体系架构设计了一种垃圾分类器,它具有识别准确率随着训练样本数增加而逐步提高的特性,成本可控,便于推广。
    • 钟云南; 曾智; 郑蔚涛; 李霄铭; 吴少平
    • 摘要: 为了解决传统监测体系数据存储及数据处理分析能力不足的问题,设计了基于数据挖掘的数字化电能质量监测系统,采用Mongo DB+Redis构建大数据存储模型,采用MapReduce机制构建数据挖掘算法,来计算电能质量各项指标,最终实现监测数据展示、评估、预警、预测等应用功能。这个系统为解决大数据量级电能质量监测提供有效解决方案。
    • 赵桥; 李路野; 张礼阳
    • 摘要: 针对强实时嵌入式系统多节点按帧轮询并行处理计算架构下,有状态应用无法直接并行化计算问题,从状态信息实时并行角度出发,提出了基于状态分区的并行计算架构和基于全连接的并行计算架构两种并行计算架构,并从并行计算节点动态伸缩扩展、并行计算节点故障失效、状态信息维护通信资源占用情况三个方面对这两种计算架构的动态可伸缩可扩展性、系统可靠性、通信资源占用率进行了分析,显示基于全连接的并行计算架构综合性能更优,对有状态应用多节点并行计算的系统架构设计和工程实现具有重要指导意义。
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