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[发明专利]多神经网络执行效率动态优化方法及系统-CN202310805891.7在审
发明人：李超;孙灵雨;王鑫凯;过敏意 -专利权人：上海交通大学
申请日： 2023-07-03 - 公布日： 2023-10-03 - 主分类号： G06N3/045 文献下载
摘要：一种多神经网络执行效率动态优化方法及系统，在离线阶段针对预设的多神经网络推理负载和异构边缘计算硬件，采用智能搜索算法寻找帕累托最优的调度配置，记录搜索过程中找到的所有候选配置，并为每个候选延迟需求保存对应的低资源占用的调度配置作为最优配置查找表；同时采集每组待部署的神经网络推理负载在不同计算硬件执行状态下的执行延迟并存入执行延迟查找表；在在线阶段根据系统延迟需求，从最优配置查找表中选择匹配的最优调度配置，持续监控执行状态并预测所有神经网络推理负载的剩余总执行时间，通过反馈式频率调节机制确保延迟需求得到满足。本发明既能应对系统所处场景多样性导致的延迟需求变化，也能应对多硬件单元共享内存导致的性能干扰，解决了多个神经网络推理负载如何统一进行调度优化的问题。
神经网络执行效率动态优化方法系统

[发明专利]基于混合式共享状态视图架构的集群并行调度系统-CN202310065956.9有效
发明人：李超;贺昊;李元成;陈全;过敏意 -专利权人：上海交通大学
申请日： 2023-02-06 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： G06F9/48 文献下载
摘要：一种基于混合式共享视图架构下的集群资源并行调度系统，包括：阴影资源管理器、资源挖掘调度器、资源挖掘任务过滤器、状态回声模块。本发明针对共享视图调度架构下难以被利用的阴影资源，在原有的共享视图调度架构上进行升级，有效地降低大规模集群高并行度时调度的冲突，提升集群在调度时延、任务吞吐率、资源利用率等各方面的性能。
基于混合式共享状态视图架构集群并行调度系统

[发明专利]语言模型的量化方法及电子设备-CN202310395701.9在审
发明人：冷静文;郭聪;唐嘉铭;过敏意 -专利权人：上海交通大学
申请日： 2023-04-13 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G06N3/082 文献下载
摘要：本发明提供一种语言模型的量化方法及电子设备，所述方法包括：确定量化的比例因子；基于神经网络参数和所述比例因子识别正常值和异常值；将神经网络模型的张量中的每相邻的两个位置配成一对，在配对中出现异常值时，将配对中的另一个值进行剪枝，并为该配对配置异常值标识符；对存在异常值的配对进行量化。本发明能够实现对大语言模型进行快速的量化，在加速其推理速度，减少运算所需开销的同时，保证模型的准确率与性能表现。
语言模型量化方法电子设备

[发明专利]一种异常样本检测方法、装置和存储介质-CN202111671380.8在审
发明人：冷静文;郑阳;胡崝;过敏意 -专利权人：华为技术有限公司
申请日： 2021-12-31 - 公布日： 2023-07-14 - 主分类号： G06F18/2433 文献下载
摘要：本申请涉及一种异常样本检测方法、装置和存储介质。该方法应用于异常样本检测系统，该系统包括第一处理器、第二处理器和存储器，该方法包括：将待处理数据输入第一处理器，得到待处理数据的激活信息和待处理数据的分类结果，将待处理数据的激活信息和待处理数据的分类结果存储至存储器；第二处理器从存储器获取第一激活信息；所述第二处理器将第一激活信息加入第一激活信息集合；第二处理器根据第一激活信息集合和第二激活信息，判断待处理数据是否为异常样本。根据本申请实施例，可以节省异常样本检测过程中的计算资源消耗，降低了成本，且在保证检测效果的基础上，提升了检测效率。
一种异常样本检测方法装置存储介质

[发明专利]数据流驱动的工作流服务器无感知分布式调度系统-CN202310181180.7在审
发明人：李超;史小向;李子俊;刘子汉;陈全;冷静文;过敏意 -专利权人：上海交通大学
申请日： 2023-03-01 - 公布日： 2023-07-11 - 主分类号： H04L67/60 文献下载
摘要：一种数据流驱动的工作流服务器无感知分布式调度系统，包括：设置于主节点上的有向无环图解析器和全局调度器以及设置于每个工作节点上的数据流本地调度器和本地存储单元，本发明通过设计基于数据流的调度器和充分利用数据局部性，从而提高端到端时延，提高吞吐量，从而支持乱序执行以及基于数据流架构的工作流服务器。
数据流驱动工作流服务器感知分布式调度系统

[发明专利]应用程序容错处理方法、装置及存储介质-CN202111641381.8在审
发明人：冷静文;韩林;刁阳彬;过敏意 -专利权人：华为技术有限公司
申请日： 2021-12-29 - 公布日： 2023-07-11 - 主分类号： G06F11/07 文献下载
摘要：本申请涉及一种应用程序容错处理方法、装置及存储介质，所述方法包括运行应用程序,应用程序用于完成预设的计算任务；在应用程序运行过程中，标记并跟踪抽象函数及抽象函数的接口参数；在检测到应用程序出现计算错误的情况下，从抽象函数中，确定发生计算错误的目标抽象函数；根据目标抽象函数的接口参数，判断目标抽象函数是否具有幂等性；在目标抽象函数具有幂等性的情况下，重新运行目标抽象函数，以修复计算错误。本申请的实施例能够实现动态的、应用程序运行时的幂等性分析，以及支持可调整的容错粒度，提高了容错处理的通用性及容错性能。
应用程序容错处理方法装置存储介质

[发明专利]基于资源匹配度的Mesos资源调度方法-CN202111612175.4在审
发明人：郑文立;徐东升;姚斌;李超;过敏意 -专利权人：上海交通大学
申请日： 2021-12-27 - 公布日： 2023-06-30 - 主分类号： G06F9/50 文献下载
摘要：一种基于资源匹配度的Mesos资源调度方法，通过计算物理机资源占用与应用框架资源需求的匹配度，并根据匹配度进行应用框架资源需求响应以及资源分配，最后根据分配发送资源需求信息和资源接收逻辑。本发明在资源平均利用率方面最高能取得约4％的提升；能使分配失败次数减少最高19％；在资源利用率差距方面，取得至多约6％的减少；在闲置能耗方面，能将闲置能耗降低约23％。本发明所提出的基于资源匹配度的资源调度方式，通过合理的资源调度，能有效减少资源碎片，提升集群的资源利用率。所提出的中心化调度策略，能通过减少闲置能耗，进一步地提升集群的能耗效率。
基于资源匹配 mesos 调度方法

[发明专利]基于稀疏知识图谱链接预测的资源分配方法及系统-CN202310018597.1在审
发明人：李超;章晶明;张路;冷静文;过敏意 -专利权人：上海交通大学
申请日： 2023-01-06 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06F9/50 文献下载
摘要：一种基于稀疏知识图谱链接预测的资源分配方法及系统，通过对集群待调度执行的负载进行分析得到在不同资源配置下任务的运行时间并离散化后构建并更新任务‑配置知识图谱，得到稀疏知识图谱；通过残差关系图神经网络对稀疏知识图谱进行表征学习，得到知识图谱中每个资源配置和负载节点和边的向量表征，再利用多通道三维卷积TransE算法(MCTE)对负载节点进行最适资源预测并根据预测得到的资源配置，为负载分配相应的资源和服务器。本发明能够对负载进行更高效的调度，更有效地保证任务的QoS以及提高数据中心的资源利用率。
基于稀疏知识图谱链接预测资源分配方法系统

[发明专利]面向微服务的纳秒级电力资源分配方法和系统-CN201910972406.9有效
发明人：李超;侯小凤;过敏意 -专利权人：上海交通大学
申请日： 2019-10-14 - 公布日： 2023-06-09 - 主分类号： G06F9/50 文献下载
摘要：一种面向微服务的纳秒级电力资源分配方法及系统，采用灵活功耗预算方法根据每个微服务独特的功耗性能模型划分其对应的可分配的功率以消除宏观调控延迟；然后采用本地功耗调制设计绕过服务器系统层的功耗管理和控制程序，直接调用处理器片上的电压调制模块执行针对每个微服务的功耗分配过程以消除微观执行延迟；最后通过透明映射机制记录并更新灵活功耗预算方法以及本地功耗调制设计的调整结果，实现电力资源优化分配。本发明实现了充分地挖掘异构微服务带来的节能潜力，从而进一步打破传统数据中心节能限制的目标。
面向微服纳秒级电力资源分配方法系统

[发明专利]一种调度物理核心的方法及装置-CN202211602831.7在审
发明人：庞浦;俞洲;陈全;过敏意 -专利权人：深圳华为云计算技术有限公司
申请日： 2022-12-13 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： G06F9/50 文献下载
摘要：本申请提供一种调度物理核心的方法及装置，涉及计算机技术领域。该方法包括：确定虚拟机包括的N个虚拟处理器对计算设备的M个物理核心的算力的使用参数，并根据使用参数，将运行在第一物理核心的目标虚拟处理器调整为运行在第二物理核心，第二物理核心和第一物理核心均属于M个物理核心，目标虚拟处理器属于N个虚拟处理器。如此，根据N个虚拟处理器对计算设备的M个物理核心的算力的使用参数，将目标虚拟处理器调整到更为合适的物理核心，从而有利于提高分配计算设备的资源的合理性，相对均衡计算设备的负载。
一种调度物理核心方法装置

[发明专利]基于神经网络中静态计算图的内存优化方法及电子设备-CN202211692197.0在审
发明人：冷静文;过敏意;郭聪;邱宇贤;李超 -专利权人：上海交通大学;上海期智研究院
申请日： 2022-12-28 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： G06F9/50 文献下载
摘要：本发明提供一种基于神经网络中静态计算图的内存优化方法及电子设备，所述方法包括：识别神经网络静态计算图中前向兼容算子；消除与所述前向兼容算子对应的与后向自动微分相关的子图；生成与所述前向兼容算子对应的前向求导子图，并输出当前的神经网络静态计算图。本发明能够在不引入额外计算开销的情况下，通过自动优化静态计算图有效降低大部分神经网络激活函数的内存占用；本发明为大模型在内存受限设备上进行训练提供了有效支持，为新型激活函数的大规模应用铺平了道路，为大型神经网络基于静态计算图的训练节约了大量内存资源。
基于神经网络静态计算内存优化方法电子设备

[发明专利]基于神经网络中动态计算图的内存优化方法及电子设备-CN202211692183.9在审
发明人：冷静文;过敏意;郭聪;邱宇贤;李超 -专利权人：上海交通大学;上海期智研究院
申请日： 2022-12-28 - 公布日： 2023-05-26 - 主分类号： G06F9/50 文献下载
摘要：本发明提供一种基于神经网络中动态计算图的内存优化方法及电子设备，所述方法包括：识别神经网络动态计算图中前向兼容算子，并计算前向算子的前向计算结果；根据张量‑算子对标记状态和前向算子类型确定当前的执行模态；在执行模态的输入张量为前向兼容类型时，对当前前向节点执行前向自动微分的求导过程，输出求导结果；在执行模态的后续算子为非前向兼容算子时，保存前一个前向节点执行前向自动微分的求导结果，更新前一个前向节点后向参数，输出后向处理结果；基于前向计算结果，求导结果和后向处理结果更新动态计算图的参数。本发明通过在动态计算图运行过程中动态切换使用前向自动微分来有效降低大部分神经网络中激活函数的内存占用。
基于神经网络动态计算内存优化方法电子设备

[发明专利]基于纠删码的自适应编码存储方法、装置、可读存储介质-CN202310013094.5在审
发明人：吴晨涛;李颉;过敏意;张米志鹏;莫戈泉;曹昕哲;谷云飞 -专利权人：上海交通大学
申请日： 2023-01-05 - 公布日： 2023-05-26 - 主分类号： G06F3/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于纠删码的自适应编码存储方法、装置、可读存储介质，首先将系统中各个节点按照过往表现情况分类为诚实节点、风险节点以及恶意节点，利用RS(n‑f‑k，f+k)码对区块进行编码，将区块头、校验值与各个片段分别组装起来，存储到所述诚实节点和所述风险节点中。使用拜占庭容错协议将所有的所述片段分发到所述诚实节点和所述风险节点上去，并在所述诚实节点和所述风险节点之间达成共识。利用本申请的方案可以有效获取系统中的恶意节点数量，且相比于全副本的存储方式，本申请的方案降低了97.5％的存储开销。相比于基于静态纠删码的存储方式，本申请的方案降低了23.8％的存储开销的同时，降低了25.4％的写入时间延迟并提高了45.6％的写入吞吐量。
基于纠删码自适应编码存储方法装置可读介质

[发明专利]Warp级别调度的任务调度方法、系统、GPU及设备-CN202011506442.5有效
发明人：陈全;过敏意;赵涵;崔炜皞 -专利权人：上海交通大学
申请日： 2020-12-18 - 公布日： 2023-05-26 - 主分类号： G06F9/50 文献下载
摘要：本发明提供一种Warp级别调度的任务调度方法、系统、GPU及设备，所述Warp级别调度的任务调度方法包括：在任务为首次任务时，离线分析用户提交任务的硬件信息及配置信息；基于所述任务的硬件信息和配置信息，获取与主流任务并行时的最大并行度；在任务为非首次任务时，基于任务的硬件信息和已收集的最大并行度决策，进行在线的任务对打包决策，将选取的任务对打包成一个新任务，并将新任务提交到GPU上，以使得任务对中的原有两个GPU任务实现warp级别的任务调度。本发明在无需用户感知提前下，实现高吞吐的Warp级别调度的任务调度，可以间接为潜在的配置多种计算单元的GPU提供调度技术的支持。
warp 级别调度任务方法系统 gpu 设备

[发明专利]定位精准的单阶段实时通用目标检测器及方法-CN201911179354.6有效
发明人：沈耀;龚桂;过敏意;陈全;姚斌 -专利权人：上海交通大学
申请日： 2019-11-27 - 公布日： 2023-05-23 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：一种定位更精准的单阶段实时通用目标检测器及方法，包括：检测骨干网络模块、特征增强模块和回归框重叠度引导训练及推理模块，特征增强模块使各层特征语义以及局部信息更丰富，取得更好的预测结果；对于大量的重叠框，通过将分类置信度与回归框定位置信度相乘，对分类置信度高而回归不精确的框进行更多的衰减，尽可能保留更精准的预测框。同时重叠度引导的交叉熵损失在训练中提高分类回归任务的相关性，抑制低质量预测结果，提升检测效果。
定位精准阶段实时通用目标检测器方法

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