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浪潮商用机器参加SC19 推出首款超强异构计算服务器FP5468G2-《测控技术》杂志-11月20日，2019国际超算大会（SC2019）在美国丹佛举行，今年SC的主题是“超算正当时”（HPC is now）。随着计算能力的提升，超算不仅是科学研究的利器，也已经 ...
大气模式核心计算模块的可扩展并行算法在天河-2超级计算机上的测试显示，该算法可有效扩展到6000节点以上；最大测试案例在1.7百万个核上获得77%的并行效率；峰值性能达到1.74PFlops，为大气模拟相关应用有效使用当前主流的超大规模异构计算系统提供了
数据与计算发展前沿 ›› 2020, Vol. 2 ›› Issue (1): 105-116. doi: 10.11871/jfdc.issn.2096-742X.2020.01.009 • 专刊:高性能与高通量计算及应用 • 上一篇 下一篇 基于CPU/GPU异构系统架构的高超声速湍流直接数值模拟研究
基于异构计算系统的卷积神经网络应用研究. 鲍云峰. 【摘要】： 随着计算机视觉的快速发展,深度学习在图像、语音、文本等领域获得了巨大的成功。. 卷积神经网络更是结合了深度学习技术、人工神经网络和图像局部关联性等特性,能有效提取图像特征,特别适用 ...
本课题最后利用所提出的深度学习异构计算平台实现了一个用于音频事件检测的深度学习算法,并对所提出平台的计算速度、能效比与CPU进行了对比。 测试结果表明,尽管平台中PCIe总线消耗了约30%的功耗,但该平台的整体功耗仅仅为单独的CPU系统的1.6倍,同时平台在计算速度方面获得了15倍左右的加速。
同等系统规模下，异构计算系统的Linpack效率普遍低于同构系统。. 针对这一问题，从结构设计的角度，基于真实计算系统的设计参数和性能数据，分析了大规模异构高性能计算系统Linpack效率受限的主要因素及其对结构设计的需求，并构建了针对异构计算系统的 ...
异构网络选择算法研究,异构融合网络,网络选择,层次分析法,博弈论。下一代移动网络的特征之一是异构网络的融合。不同的无线接入技术为用户提供不同的接入速率,覆盖范围和服务质量,在多个无线接入...
运用可扩展的智能异构计算最大化发掘 5G 潜力. 性能、功耗、覆盖、成本等问题，仍然是横亘在 5G 网络部署和应用之路上的绊脚石。. （文/赛灵思有线与无线业务部技术市场营销高级总监Harpinder Matharu） 在 5G 商业化持续发展之际，对于 5G 能给我们这个日益互联 ...
摘要： 异构HPL（high-performance Linpack）效率的提高需要充分发挥加速部件和通用CPU计算能力，加速部件集成了更多的计算核心，负责主要的计算，通用CPU负责任务调度的同时也参与计算.在合理划分任务、平衡负载的前提下，优化CPU端计算性能对整体效率的提升尤为重要.针对具体平台体系结构特点 …
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大气模式核心计算模块的可扩展并行算法在天河-2超级计算机上的测试显示，该算法可有效扩展到6000节点以上；最大测试案例在1.7百万个核上获得77%的并行效率；峰值性能达到1.74PFlops，为大气模拟相关应用有效使用当前主流的超大规模异构计算系统提供了
数据与计算发展前沿 ›› 2020, Vol. 2 ›› Issue (1): 105-116. doi: 10.11871/jfdc.issn.2096-742X.2020.01.009 • 专刊:高性能与高通量计算及应用 • 上一篇 下一篇 基于CPU/GPU异构系统架构的高超声速湍流直接数值模拟研究
基于异构计算系统的卷积神经网络应用研究. 鲍云峰. 【摘要】： 随着计算机视觉的快速发展,深度学习在图像、语音、文本等领域获得了巨大的成功。. 卷积神经网络更是结合了深度学习技术、人工神经网络和图像局部关联性等特性,能有效提取图像特征,特别适用 ...
本课题最后利用所提出的深度学习异构计算平台实现了一个用于音频事件检测的深度学习算法,并对所提出平台的计算速度、能效比与CPU进行了对比。 测试结果表明,尽管平台中PCIe总线消耗了约30%的功耗,但该平台的整体功耗仅仅为单独的CPU系统的1.6倍,同时平台在计算速度方面获得了15倍左右的加速。
同等系统规模下，异构计算系统的Linpack效率普遍低于同构系统。. 针对这一问题，从结构设计的角度，基于真实计算系统的设计参数和性能数据，分析了大规模异构高性能计算系统Linpack效率受限的主要因素及其对结构设计的需求，并构建了针对异构计算系统的 ...
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运用可扩展的智能异构计算最大化发掘 5G 潜力. 性能、功耗、覆盖、成本等问题，仍然是横亘在 5G 网络部署和应用之路上的绊脚石。. （文/赛灵思有线与无线业务部技术市场营销高级总监Harpinder Matharu） 在 5G 商业化持续发展之际，对于 5G 能给我们这个日益互联 ...
摘要： 异构HPL（high-performance Linpack）效率的提高需要充分发挥加速部件和通用CPU计算能力，加速部件集成了更多的计算核心，负责主要的计算，通用CPU负责任务调度的同时也参与计算.在合理划分任务、平衡负载的前提下，优化CPU端计算性能对整体效率的提升尤为重要.针对具体平台体系结构特点 …
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