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公开(公告)号：CN119892654A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202510036261.7
申请日：2025-01-09
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
Abstract: 本发明提出了一种基于双协同模块的网络损伤模拟实现方法及系统，属于互联网网络损伤技术领域；基于用户损伤指令生成第一配置模板和第二配置模板；对网络流数据包进行网络损伤条件匹配和任务需求判断，基于Tofino芯片上的第一配置模板对且仅对符合网络损伤匹配条件且任务需求为简单网络损伤模拟的网络流数据包进行处理；基于CPU芯片上的第二配置模板对且仅对任务需求为复杂网络损伤模拟的网络流数据包进行处理；最后将达到网络损伤模拟任务需求的网络流数据包转发至接收方。本发明能够在充分利用双协同模块处理的基础上，突破硬件和编程的限制，高效且精准的实现对不同复杂程度的网络损伤模拟。
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公开(公告)号：CN117453310A
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311428018.7
申请日：2023-10-31
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
Abstract: 本发明涉及一种协同任务卸载方法、系统、计算设备及介质，方法包括：获取系统当前时刻的多个目标卸载任务；根据各个目标卸载任务，确定每个目标卸载任务对应的待分配计算资源和卸载位置，以及根据卸载位置，确定目标卸载任务对应的奖惩参数；对于每个目标卸载任务，根据卸载位置，在对应的边缘服务器或云服务器上按照对应的待分配计算资源和对应的奖惩参数进行卸载。本申请中为每个目标卸载任务分配合理的时延或提前执行的时间，并合理调用各个边缘服务器协助云服务器卸载目标卸载任务，从而能够充分调度算力网络中每个边缘服务器的算力资源，满足大规模多样化算力膨胀式增长需求。
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公开(公告)号：CN115696405B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202310009687.4
申请日：2023-01-05
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: H04W24/02
Abstract: 本发明属于数据边缘计算领域，提供了一种兼顾公平性的计算任务卸载优化方法及系统，包括根据用户服务传输到云和边缘节点的时延，确定服务传输时延；根据用户在云和边缘节点的计算时延，确定服务计算时延；基于服务传输时延和服务计算时延，结合α公平效应函数，构建兼顾公平性的计算卸载决策模型；利用马尔科夫决策对兼顾公平性的计算卸载决策模型进行求解，得到最优的计算任务卸载决策。本发明将α公平效应函数引入模型的优化目标中，通过对该问题中状态空间、动作空间、奖励函数等关键元素的定义，将问题建模成马尔科夫决策过程，并基于深度强化学习方法对问题进行了求解，从而在降低网络服务时延的同时兼顾用户的公平性。
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公开(公告)号：CN115378919B
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN202211314381.1
申请日：2022-10-26
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
Abstract: 本公开提供了一种海洋媒体自动唤醒传输优化方法、系统、介质及设备，属于通信领域，实时采集监测区域的视频流时间连续媒体数据并进行数据分析，当获取特定需求目标数据时，进入自动唤醒模式；将所述视频流时间连续媒体数据转化为图像时间离散媒体数据以便进行数据传输；构建海洋媒体传输优化模型；确定传输唤醒的时间点与持续时间以及进行传输的数据量；获取传输数据量与设备能耗之间以及媒体压缩率与计算量的关联关系，确定媒体压缩产生的设备能耗；分析传输数据量与用户体验之间的关系，对海洋媒体传输优化模型进行求解，获得最佳的媒体传输量和媒体压缩率；降低媒体传输数据量，节省紧张的带宽资源。
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公开(公告)号：CN119557092A
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202411660753.5
申请日：2024-11-20
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: G06F9/50 , G06F9/38 , G06F16/2455
Abstract: 本公开提供了基于多级流水线的数据库查询任务RDMA卸载方法及系统，涉及RDMA网络和数据库查询加速技术领域，包括：基于以RDMA网络为中心的分布式计算节点架构，通过RDMA网络以及不同计算节点单元的内存单元直接完成数据库查询任务数据的转发卸载；其中，数据库查询任务的计算包括单任务运算模式和多任务融合运算模式，当下发的任务为多任务融合运算模式时，根据多任务中包含的基本操作选择相应的计算节点单元组成流水运算，中间产生的计算结果直接转发到该计算节点单元对应的内存单元后，经由RDMA网络直接缓存到下一级计算节点单元的内存单元中，下一级计算节点单元读取内存单元中的中间结果继续运算，依次类推直至最终结果返回主机节点的CPU内存。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115242806B
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202210669160.X
申请日：2022-06-14
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学
IPC: H04L67/1095
Abstract: 本发明提供一种在超算互联网中超算中心数据备份的方法及装置，方法包括：将多个超算中心部署在不同的区域，各个超算中心通过超算互联网相互连通，处于受灾区域的超算中心为受灾超算中心，接收受灾超算中心发送的备份数据的超算中心为备份超算中心；设置最小化数据备份时间机制；当灾难警报触发时，受灾超算中心根据启动的最小化数据备份时间机制选择备份超算中心和相应的备份路径将数据进行备份。本发明将各个超算中心部署在不同的区域，在灾难将要发生时，受灾的超算中心将数据快速备份到其他的超算中心，并设置最小化数据备份时间机制，以实现分布式超算互联网中所有的超算中心的灾难数据备份和最小化数据备份时间，提高数据安全性。
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公开(公告)号：CN116166895A
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN202211585376.4
申请日：2022-12-09
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学
IPC: G06F16/9537 , G06F16/909 , G06F16/9038
Abstract: 本发明涉及基于物化视图的时空范围查询方法、系统、设备及介质，包括：获取搜索请求，搜索请求包括各个第一待匹配数据；根据搜索请求，在物化视图表中的每一个层级中的各个节点中搜索与各个第一待匹配数据匹配的各个第一存储数据作为目标匹配数据；其中，物化视图表为存储多个层级对应的第一存储数据的数据库，每个层级对应一个类别的第一存储数据。解决当前移动轨迹数据查询效率低、速度慢的问题。
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公开(公告)号：CN116094792A
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202211731395.3
申请日：2022-12-30
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学
IPC: H04L9/40 , G06N3/08 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及基于时空特征和注意力机制的加密恶意流识别方法及装置，其方法包括将原始数据流进行数据预处理，得到初始数据流；根据初始数据流建立流量轨迹拓扑图；从流量轨迹图中提取关键节点特征，得到关键节点特征集；利用关键节点特征集建立节点级空间注意特征图；从节点级空间注意特征图中提取空间特征，得到空间特征集；从空间特征集中提取空间特征集的时间特征，得到时间特征集；将空间特征集与时间特征集融合，得到空间时间特征集；对空间时间特征集进行权重分配，得到模型训练特征集；训练深度学习模型，得到加密恶意流识别模型，并用加密恶意流识别模型识别加密恶意数据流。本发明能够更全面地把握流量特征，提高加密恶意流量的检出率。
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公开(公告)号：CN115696405A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202310009687.4
申请日：2023-01-05
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: H04W24/02
Abstract: 本发明属于数据边缘计算领域，提供了一种兼顾公平性的计算任务卸载优化方法及系统，包括根据用户服务传输到云和边缘节点的时延，确定服务传输时延；根据用户在云和边缘节点的计算时延，确定服务计算时延；基于服务传输时延和服务计算时延，结合α公平效应函数，构建兼顾公平性的计算卸载决策模型；利用马尔科夫决策对兼顾公平性的计算卸载决策模型进行求解，得到最优的计算任务卸载决策。本发明将α公平效应函数引入模型的优化目标中，通过对该问题中状态空间、动作空间、奖励函数等关键元素的定义，将问题建模成马尔科夫决策过程，并基于深度强化学习方法对问题进行了求解，从而在降低网络服务时延的同时兼顾用户的公平性。
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公开(公告)号：CN115378919A
公开(公告)日：2022-11-22
申请号：CN202211314381.1
申请日：2022-10-26
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
Abstract: 本公开提供了一种海洋媒体自动唤醒传输优化方法、系统、介质及设备，属于通信领域，实时采集监测区域的视频流时间连续媒体数据并进行数据分析，当获取特定需求目标数据时，进入自动唤醒模式；将所述视频流时间连续媒体数据转化为图像时间离散媒体数据以便进行数据传输；构建海洋媒体传输优化模型；确定传输唤醒的时间点与持续时间以及进行传输的数据量；获取传输数据量与设备能耗之间以及媒体压缩率与计算量的关联关系，确定媒体压缩产生的设备能耗；分析传输数据量与用户体验之间的关系，对海洋媒体传输优化模型进行求解，获得最佳的媒体传输量和媒体压缩率；降低媒体传输数据量，节省紧张的带宽资源。
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