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卢锡城
《中国工程科学》 2000年 第2卷 第10期 页码 105-109
大规模并行处理系统旨在满足国防和国民经济许多重要应用领域对高性能计算能力的需求。长期以来,结构上的可扩性和编程上的友好性一直是并行计算机系统设计中追求的重要而又互相矛盾的两个目标。文章结合研究实践,对大规模并行处理机系统(MPP)可扩展性设计的若干问题进行探讨。
关键词: 体系结构 大规模并行处理机(MPP) 对称多处理机(SMP) 基于Cache—致性的非一致存储访问(CC-NUMA) 群机(duster) 超结点
基于渐进式蚁群优化的多处理器任务分配 Article
Hamid Reza BOVEIRI
《信息与电子工程前沿(英文)》 2017年 第18卷 第4期 页码 498-510 doi: 10.1631/FITEE.1500394
运动规划的高效配置空间构建与优化 Article
潘佳, Dinesh Manocha
《工程(英文)》 2015年 第1卷 第1期 页码 46-57 doi: 10.15302/J-ENG-2015009
关键词: 配置空间 运动规划 图形处理器(GPU)并行算法
基于GPU的密度峰值并行聚类算法 Article
Ke-shi GE, Hua-you SU, Dong-sheng LI, Xi-cheng LU
《信息与电子工程前沿(英文)》 2017年 第18卷 第7期 页码 915-927 doi: 10.1631/FITEE.1601786
关键词: GPU;密度峰值;聚类;并行计算
超大规模并行计算:瓶颈与对策 None
Ze-yao MO
《信息与电子工程前沿(英文)》 2018年 第19卷 第10期 页码 1251-1260 doi: 10.1631/FITEE.1800421
关键词: 超大规模;数值模拟;并行计算;超级计算机
古依莎娜,董景辰,臧冀原,杨晓迎
《中国工程科学》 2018年 第20卷 第4期 页码 19-22 doi: 10.15302/J-SSCAE-2018.04.004
李铁民,叶佩青,汪劲松
《中国工程科学》 2003年 第5卷 第12期 页码 80-86
以六自由度6-TPS型并联机床为模型,阐述了机床控制数据的生成原理和流程;以此为基础,规划了后置处理器的功能和整体结构。对若干关键技术进行了研究和探讨,包括基于参数化二进制格式的内部数据传输,基于刀轴矢量的笛卡儿空间粗插补算法,三维和二维刀具半径补偿,刀位文件的预处理以及加工代码的词法和语法检查等。
王涛,李歧强
《中国工程科学》 2003年 第5卷 第3期 页码 57-61
提出了一种基于空间收缩的求解MINLP问题的新算法。算法应用了快速有效的不完全演化搜索较优解的分布信息,通过分布信息定位最优解的可能分布,再由精英个体信息决定下次搜索空间。仿真结果表明该算法在搜索效率、应用范围、解的精确性和鲁棒性上都优于其他现存演化算法。
张钧萍,金庆生,马鸣图
《中国工程科学》 2014年 第16卷 第1期 页码 103-107
通过硬度测试、力学性能测试和烘烤硬化性能测试,研究了6016 铝合金冷轧板材的热处理工艺,结果表明:合金的硬度随着固溶温度升高和固溶时间延长而增加;合金进行预时效处理时,随着预时效时间的增加硬度出现先降低后升高的现象,且预时效温度越高,硬度下降值越大;在本试验条件下,满足覆盖件性能要求的6016合金的热处理工艺为:540 ℃×20 min固溶水淬+120 ℃×10 min预时效处理。
大数据的分布式机器学习的策略与原则 Review
Eric P. Xing,Qirong Ho,Pengtao Xie,Dai Wei
《工程(英文)》 2016年 第2卷 第2期 页码 179-195 doi: 10.1016/J.ENG.2016.02.008
大数据的发展已经引领了对能够学习包含数百万至数十亿参数的复杂模型的机器学习系统的新需求,以保证足够的能力来消化海量的数据集,提供强大的预测分析(如高维潜特征、中介表示和决策功能)。为了在这样的尺度上,在成百上千台的分布式机器集群中运行机器学习算法,关键往往是要投入显著的工程性的努力——有人可能会问,这样的工程是否还属于机器学习的研究领域?考虑到如此“大”的机器学习系统可以极大地从根植于机器学习的统计和算法的理解中受益——因此,机器学习的研究人员应该不会回避这样的系统设计——我们讨论了一系列从我们近来对工程尺度的机器学习解决方案的研究中提炼的原则和策略。这些原则和策略从机器学习的应用连续跨越到它的工程和理论研究,以及大型机器学习的系统和架构的发展,目标是了解如何使其有效、广泛地适用,并以收敛和缩放保证支持。它们关注的是机器学习研究传统上注意较少的四个关键问题:一个机器学习程序怎样能分布到一个集群中去?机器学习计算怎样能通过机器间的交流连接起来?这样的交流是如何被执行的?机器间应该交流的内容是什么?通过揭示机器学习程序所独有的,而非常见于传统计算机程序中的基础性的统计和算法上的特点,并通过剖析成功案例,以揭示我们如何利用这些原则来同时设计和开发高性能的分布式机器学习软件以及通用的机器学习框架,我们为机器学习的研究人员和从业者提供了进一步塑造并扩大机器学习与系统之间的领域的机会。
基于条件模式的一种无分组并行频繁模式挖掘算法 Regular Papers-Research Articles
Zhe-jun KUANG, Hang ZHOU, Dong-dai ZHOU, Jin-peng ZHOU, Kun YANG
《信息与电子工程前沿(英文)》 2019年 第20卷 第9期 页码 1234-1245 doi: 10.1631/FITEE.1800467
标题 作者 时间 类型 操作