一种求解大规模优化的有限内存方法

在修正的拟牛顿方程的基础上，给出了一种适用于求解大规模问题的有限内存对称秩一算法，该算法充分利用了迭代过程所得到的函数值和相应的梯度值。同时，用有限内存技术改造一般对称秩一算法，给出了对称秩一矩阵的有限内存矩阵表示，从而大大节省了计算机的内存和计算量，使算法更适用于大规模优化问题的求解。     

4种嵌入式实时操作系统的两种主要技术分析和选择

介绍了uC/OS-Ⅱ、RT-Linux、uCLinux、VxWorks 4种嵌入式实时操作系统,分析、比较了这4种实时嵌入式操作系统的两种主要关键技术——任务管理和内存管理,任务管理主要从任务优先级、任务调度策略和时间的可确定性进行比较分析;内存管理主要从内存分配方式、管理方式和是否支持MMU等进行比较分析。在此基础上,提出了这4种操作系统的适用领域,为实时嵌入式操作系统的选择提供了依据。     

大规模室外场景中漫游实时渲染技术研究

大规模室外场景中漫游并实时渲染问题是目前图形学和虚拟现实中研究的热点,其中如何有效地剔除场景中无关物体,将关系到实时渲染的速度和质量.基于现有算法,提出地形采用分块管理和对场景中物体进行视锥扫描的方法来绘制整个室外场景.实验结果表明,该方法在大规模室外场景中漫游并实时渲染上能取得较好效果.     

改进的有限内存BFGS算法的二次终止性质

二次终止性质是一般拟牛顿法的一个重要性质,但为求解大规模优化问题而设计的有限内存拟牛顿法却不能都保持这种良好性质．为此,针对满足修正拟牛顿方程的有限内存BFGS方法加以研究,证明所提出的方法满足二次终止性质．这对于完善有限内存拟牛顿法的理论体系具有重要作用．     

分布式内存机器中优化调度问题的数学模型

对分布式内存机器中相互依赖多任务的优化调度问题,将约束条件归纳为任务约束、链路约束和资源约束,建立了允许任务复制情况下多任务静态调度问题的数学模型.描述了有向无回路图的构造性定义,指出问题一定有不超过所有任务执行时间总和的解.推出以最短时间完成任务集所需的最小资源数与任务数一样大.阐明了问题具有可计算性.研究结果改进了原有的问题描述和数学模型,使对问题的认识更深入,并有利于寻求更好的求解策略.     

基于大页内存的学习索引内存分配策略

大数据时代,数据信息的不断膨胀给数据的快速存取带来了巨大挑战.因此,设计一种高效的索引结构具有重要意义. ALEX (updatable adaptive learned index)是一种利用机器学习模型代替传统B-树索引结构的学习索引,具有较好的时间、空间性能,但存在频繁的缺页中断问题.为解决此问题,进一步提升ALEX性能,在ALEX基础上提出了一种基于大页内存的内存预分配策略,较好地降低了内存缺页中断率,提升了ALEX性能.在内存分配阶段,采用预分配策略;在内存回收阶段,则采用延迟释放策略.在Longitudes数据集上的实验表明,该策略具有良好的效果.     

基于预留的信息物理融合系统动态内存分配方法研究

信息物理融合系统(CPS)是一种深度嵌入式分布式实时系统,时效性是其关键属性。由于CPS的节点中内存资源有限,当多个实时任务并发执行竞争内存时,将导致任务错过截止期,严重影响CPS的时效性。针对该问题,提出了基于预留的动态内存分配方法。通过为并发执行的实时任务分配私有预留内存块和共享预留的内存块的方法,对内存进行高效管理,有效避免了任务竞争内存资源导致的系统时效性下降的问题。实验结果表明,在有限的内存资源环境中,提出的CPS动态内存分配方法有着更低的截止期错失率以及更高的系统稳定性。     

面向新一代神威超级计算机的高效内存分配器

随着应用程序规模的增大，应用程序对计算资源的需求也日益增加，超级计算机为满足这一需求提供了良好的平台。传统的超级计算机主要面向科学计算程序，而近年来应用的多样化对超级计算机的软硬件设计提出了新要求。该文在新一代神威超级计算机上发现了在动态运行模式下内存分配的性能问题，并针对神威的体系结构特征和应用特征，设计了高效的内存分配器——SWAlloc。实验结果表明：SWAlloc可以将超大规模机器学习训练框架八卦炉的内存分配速度提升至多75 839倍；对随机生成的内存分配记录和标准测试程序集PARSEC中的内存分配记录的测试结果，验证了SWAlloc在不同应用上的通用性和高效性，可将神威超级计算机上PARSEC的内存分配效率提升至多51倍(平均提升36%)。SWAlloc已经布署于新一代神威超级计算机上，并用于SWPytorch、 SWTensorFlow等超大规模应用。     

C++Builder内存管理安全研究

综述了C