一种应用性能分析系统及方法
    3.
    发明公开

    公开(公告)号:CN111611158A

    公开(公告)日:2020-09-01

    申请号:CN202010383480.X

    申请日:2020-05-08

    IPC分类号: G06F11/36

    摘要: 本发明涉及一种应用性能分析系统及方法,该系统包括显存泄漏分析模块和核函数执行时间模块;其中,显存泄漏分析模块,用于通过分析静态程序的抽象语法树,对指针地址映射集合进行增、删、改操作,来记录对显存的操作;通过分析指针地址映射集合里是否有空指针或者还未释放的显存地址;核函数执行时间模块,用于通过相应接口捕获需要统计的核函数执行名称,在应用程序的目标核函数执行前进行捕获,插入CPU/GPU时间测量代码片段,在程序运行结束时汇总统计的时间,并进行展示。本发明在程序运行前进行分析,尽可能早的发现程序是否有显存泄漏问题。

    任务模型的构建方法及系统

    公开(公告)号:CN112766750B

    公开(公告)日:2024-05-31

    申请号:CN202110092837.3

    申请日:2021-01-25

    IPC分类号: G06Q10/0631 G06Q10/10

    摘要: 任务模型的构建方法及系统,任务模型的构建方法包括:获取所述任务模型的构建指令;根据所述构建指令从预先制备的多个子任务模型中选择至少部分被选子任务模型,并将所述至少部分被选子任务模型相关联,以构建所述任务模型。这种任务模型的构建方法及系统能够应用在需要构建不同的任务模型的工程项目中,按照用户的需求直接从预先制备的多个子任务模型中选择至少部分被选子任务模型,并组成任务模型。从而减少构建不同的任务模型消耗的人力成本以及时间成本,加快工程项目的进程,提高效率,从而提升用户体验。

    全堆芯子通道热工水力模拟的求解域划分方法

    公开(公告)号:CN110556169B

    公开(公告)日:2022-04-08

    申请号:CN201910781290.0

    申请日:2019-08-23

    IPC分类号: G16C20/10 G06F17/11

    摘要: 本发明涉及一种全堆芯子通道热工水力模拟的求解域划分方法,该方法首先将预设计核反应堆的燃料组件级全堆芯结构图存储在二维数组中;其次,根据燃料组件级全堆芯结构图,生成棒束级全堆芯结构图,存储在另一二维数组中;然后,根据棒束级全堆芯结构图,生成子通道级全堆芯结构图,覆盖存储在所述棒束级全堆芯结构图对应的二维数组中;最后,以子通道级全堆芯结构图为基础,进行全堆芯子通道求解域划分。本发明突破了求解域划分与燃料组件数目一一对应的限制,实现单个求解域对多个燃料组件的覆盖,使之更适应于单个服务器或小集群运行。

    任务模型的构建方法及系统

    公开(公告)号:CN112766750A

    公开(公告)日:2021-05-07

    申请号:CN202110092837.3

    申请日:2021-01-25

    IPC分类号: G06Q10/06 G06Q10/10

    摘要: 任务模型的构建方法及系统,任务模型的构建方法包括:获取所述任务模型的构建指令;根据所述构建指令从预先制备的多个子任务模型中选择至少部分被选子任务模型,并将所述至少部分被选子任务模型相关联,以构建所述任务模型。这种任务模型的构建方法及系统能够应用在需要构建不同的任务模型的工程项目中,按照用户的需求直接从预先制备的多个子任务模型中选择至少部分被选子任务模型,并组成任务模型。从而减少构建不同的任务模型消耗的人力成本以及时间成本,加快工程项目的进程,提高效率,从而提升用户体验。

    全堆芯子通道热工水力模拟的求解域划分方法

    公开(公告)号:CN110556169A

    公开(公告)日:2019-12-10

    申请号:CN201910781290.0

    申请日:2019-08-23

    IPC分类号: G16C20/10 G06F17/11

    摘要: 本发明涉及一种全堆芯子通道热工水力模拟的求解域划分方法,该方法首先将预设计核反应堆的燃料组件级全堆芯结构图存储在二维数组中;其次,根据燃料组件级全堆芯结构图,生成棒束级全堆芯结构图,存储在另一二维数组中;然后,根据棒束级全堆芯结构图,生成子通道级全堆芯结构图,覆盖存储在所述棒束级全堆芯结构图对应的二维数组中;最后,以子通道级全堆芯结构图为基础,进行全堆芯子通道求解域划分。本发明突破了求解域划分与燃料组件数目一一对应的限制,实现单个求解域对多个燃料组件的覆盖,使之更适应于单个服务器或小集群运行。

    基于bagging集成神经网络的压水堆堆芯参数预测模型设计方法

    公开(公告)号:CN112307670A

    公开(公告)日:2021-02-02

    申请号:CN202011048064.0

    申请日:2020-09-29

    摘要: 本发明涉及一种基于bagging集成神经网络的压水堆堆芯参数预测模型设计方法,包括数据处理、弱学习器设计、集成网络设计。其中,数据处理包括研究对象描述、原始数据模拟、子训练集数据抽样设计等;弱学习器设计包括BP网络隐藏层的节点数量、激活函数、优化器、学习率的确定,以及模型训练中训练批次、批次大小等超参数确定;集成网络设计包括确定训练样本、弱学习器数量、集成方法等。本发明能够降低样本的非均匀性,减小单个网络的训练难度,并且提高边界数据的预测精度,实现全区域压水堆堆芯参数的快速准确预测。