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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?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
后E级系统编程模型的构想 None
Ji-dong ZHAI, Wen-guang CHEN
《信息与电子工程前沿(英文)》 2018年 第19卷 第10期 页码 1261-1266 doi: 10.1631/FITEE.1800442
关键词: 计算模型;容错;异构;并行性;后E级
开放通道固态硬盘的设计与应用研究综述 Review Article
陈军超1,2,3,张广艳1,3,魏钧宇1,3
《信息与电子工程前沿(英文)》 2023年 第24卷 第5期 页码 637-658 doi: 10.1631/FITEE.2200317
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
以Matrix-3000为例研究面向裸金属加速器的异构多线程编程模型 Research Article
方建滨1,张鹏1,黄春1,唐滔1,卢凯1,王睿伯1,王峥2
《信息与电子工程前沿(英文)》 2023年 第24卷 第4期 页码 509-520 doi: 10.1631/FITEE.2200359
刘忠波,唐军
《中国工程科学》 2010年 第12卷 第9期 页码 96-100
融合显著性模型和高斯网模型的视网膜血管分割方法 Research Articles
Lan-yan XUE, Jia-wen LIN, Xin-rong CAO, Shao-hua ZHENG, Lun YU
《信息与电子工程前沿(英文)》 2019年 第20卷 第8期 页码 1075-1086 doi: 10.1631/FITEE.1700404
基于MCMC稳态模拟的Weibull共享异质性模型及其可靠性应用
林静,韩玉启,朱慧明
《中国工程科学》 2006年 第8卷 第2期 页码 55-60
针对传统假设中个体寿命独立同分布的不足,构建了贝叶斯Weibull共享异质性模型,提出了对寿命服从Weibull分布的产品,运用基于Gibbs抽样的马尔可夫链蒙特卡罗(Markov chain MonteCarlo,MCMC)方法动态模拟出参数后验分布的马尔可夫链,在异质性因子的先验分布为Gamma分布时,给出随机截尾条件下,参数在Weibull共享异质性模型中的贝叶斯估计,提高了计算的精度。借助数据仿真说明了利用WinBUGS(Bayesian inference using Gibbs sampling)软件包进行建模分析的过程,证明了该模型在可靠性应用中的直观性与有效性。
赵 佳,于 华
《中国工程科学》 2015年 第17卷 第1期 页码 137-142
提出了最大可靠性网络流中断模型。此模型是在给定的网络图中,通过在边上设置监测点来阻止给定两个顶点之间的网络流量,同时考虑所设置监测点失效的可能,在给定的资源限制下,最大化中断网络流的可能性,即给定起点和终点的网络图,在资源有限的情况下在给定图中,两点之间的路的条数是图的规模的指数次幂,为此将此模型转化为双层整数规划模型,鉴于双层整数规划模型在一般情况下是不可解的,通过探讨下层整数规划问题与其线性规划松弛之间的关系以及线性规划对偶理论来解此双层整数规划模型本文不仅将该模型约束的个数从图的规模的指数次幂降到一次幂,同时也提供了一种解双层整数规划问题的方法。
杨学军,戴华东,夏军
《中国工程科学》 2002年 第4卷 第5期 页码 44-52
数据局部性是多处理器系统中的重要研究方向之一。结合该领域目前国内外研究现状和我们近一阶段的研究进展,讨论了多处理器系统中的数据局部性及其优化问题。针对现有局部性度量模型存在的不足,提出了一种增强的可用于层次式并行计算机体系结构的局部性度量模型。在静态和动态局部性优化技术方面,分别探讨了基于投影分层的数据变换框架和基于瞬时访问信息的动态页迁移策略,并展开了系列相关的讨论。另外,针对利用数据局部性时必须解决的一个关键问题——存储一致性问题,进行了深入的研究,提出了以操作系统为中心的线程存储一致性模型。
标题 作者 时间 类型 操作