李东升
- 作品数：212 被引量：233H指数：12
- 供职机构：国防科学技术大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家重点基础研究发展计划国家高技术研究发展计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学电子电信更多>>
- 分布式深度学习的梯度量化方法和系统
- 本申请涉及一种分布式深度学习的梯度量化方法和系统。所述方法包括：获取各个分布式的worker节点计算得到的梯度值，根据梯度值建立一维梯度数组，对一维梯度数组中进行随机采样，对采样得到的梯度值进行聚类，根据聚类结果，建立多...
- 李东升葛可适符永铨
- 文献传递
- 一种自然语言处理模型的流水线并行训练方法、系统、终端及存储介质
- 本申请提供一种自然语言处理模型的流水线并行训练方法、系统、终端及存储介质，所述方法包括：将自然语言处理模型中的各单层模型划分为自注意力模块和前向神经网络模块，并进行模型预训练，得到各个模块的计算时间；将模型中的多个网络层...
- 李东升卢凯赖志权乔林波贾孟涵柳炜杰
- 面向GPU的单颗粒冷冻电镜软件RELION并行与优化
- 2018年
- 单颗粒冷冻电镜是结构生物学研究的重要手段之一,基于贝叶斯理论的冷冻电镜3维图像数据处理软件RELION(regularized likelihood optimization)具有很好的性能和易用性,受到广泛关注.然而其计算需求极大,限制了RELION的应用.针对RELION算法的特点,研究了基于GPU的并行优化问题.首先全面分析了RELION的原理、RELION程序的算法结构及性能瓶颈;在此基础上,针对GPU细粒度体系结构对程序进行优化设计,提出了基于GPU的多级并型模型.为了获得良好的性能,对RELION的数据结构进行重组.为了避免GPU存储空间不足的问题,设计了自适应并行框架.实验结果表明:基于GPU的RELION实现可以获得良好的性能,相比于单CPU,整个应用的加速比超过36倍,计算密集型算法的加速比达到75倍以上.在多GPU上的测试结果表明基于GPU的RELION具有很好的可扩展性.
- 苏华友温文李东升
- 关键词：冷冻电镜并行计算
- 基于深度学习的半监督中文命名实体识别方法
- 本发明属于人工智能领域中的信息抽取技术，针对只有少量标注数据和大量未标注数据的特定领域的中文文本，提供一种基于深度学习的半监督中文命名实体识别方法。具体包括：第一步，构建基于字符的深度学习命名实体识别模型；第二步，设计打...
- 李东升李真真冯大为
- 文献传递
- 一种基于多任务学习的事件抽取方法
- 本发明公开了一种基于多任务学习的事件抽取方法，目的是实现当文本数量庞大时快速高效进行事件抽取。技术方案是先构建由客户端、负样本数据库、事件筛选模块、特征提取模块、事件分类模块、事件触发词和论元抽取模块和事件信息整合器构成...
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- 融合多模态学习与多粒度结构学习的谣言检测方法及装置
- 本发明公开一种融合多模态学习与多粒度结构学习的谣言检测方法及装置，该方法步骤包括：S01.获取待检测数据集中新闻信息的文本模态数据和图像模态数据；S02.分别提取文本模态数据和图像模态数据的单模态特征表示，并映射到同一个...
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- 文献传递
- 基于完成效率的数据中心作业调度方法及系统
- 本发明属于大数据分析作业调度领域，公开了一种基于作业完成效率的作业调度方法及系统，包括以下步骤：1、输入一批作业及作业的资源需求和作业完成时间；2、将所有作业按照作业完成时间进行对齐生成多个作业组；3、对多个所述作业组中...
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- 文献传递
- 基于自适应调整步长的大数据作业采样方法和装置
- 本申请涉及一种基于自适应调整步长的大数据作业采样方法和装置。所述方法包括：配置大数据作业的采样参数，根据集群中CPU核心总数，设置采样范围长度，以及设置采样步长变化倍数，根采样范围长度、所述样步长变化倍数，确定执行采样参...
- 胡智尧李东升陈易欣
- 文献传递
- 一种基于相似文件协同的BitTorrent数据分发系统及方法
- 本发明公开一种基于相似文件协同的BitTorrent数据分发系统，由控制节点、对等节点、种子节点构成，控制节点主动发现与对等节点待下载文件相似度最高的一组文件，并将拥有这些文件的种子节点的地址信息传输给对等节点；对等节点...
- 符永铨韦立超刘峰彭宇行李东升
- 文献传递
- 虚拟计算环境中的可扩展分布式资源信息服务被引量：12
- 2007年
- 基于网络资源的"成长性"、"自治性"和"多样性",近年来,人们提出以通用DHT(distributed Hash table)信息服务的形式实现网络资源信息的发布和查询.然而,现有的资源信息服务在通用性、易用性和自适应性等方面仍存在不足.针对虚拟计算环境iVCE(Internet-based virtual computingen vironment)的资源聚合需求,提出构建可扩展的分布式资源信息服务SDIRIS(scalable distributed resource information service).首先,提出采用自适应DHT(adaptive FissionE,简称A-FissionE)底层架构,以对上层应用透明的方式适应不同的系统规模和稳定性;其次,基于自适应DHT提出高效的多属性区间搜索算法(multiple-attribute range FissionE,简称MR-FissionE).理论分析和模拟结果表明,SDIRIS能够高效地实现资源信息的发布与查询功能.
- 张一鸣李东升卢锡城
- 关键词：虚拟计算环境资源信息服务HASH
