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公开(公告)号：CN116860256A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202310848297.6
申请日：2023-07-11
Applicant: 中国科学院软件研究所 , 中科南京软件技术研究院
Abstract: 本发明公开了一种面向RISC‑V基础C库的优化方法，属于计算机软件技术领域，本方法采用编译器预定义宏实现基础指令集与RVV扩展指令集的兼容，着重优化了基础C库的字符串操作函数，分别实现了仅包含基础指令集和RVV指令集的汇编实现。基础指令集实现的字符串操作函数采用细粒度数据划分、地址对齐、循环展开、地址跳转、魔法数等优化方式提升函数的性能和效率。RVV扩展指令集实现的字符串操作函数采用地址对齐、向量化等优化方式提升基础C库函数的执行效率。
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公开(公告)号：CN118708182A
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202310309771.8
申请日：2023-03-27
Applicant: 中国科学院软件研究所 , 中科南京软件技术研究院
IPC: G06F8/41 , G06F11/22 , G06F9/455 , G06F9/4401 , G06F11/30 , G06N7/01 , G06N20/00 , G06N20/20 , G06N5/01
Abstract: 本发明公开了一种内核编译配置的自动化离线调优方法，其步骤包括：1)划分配置项黑白名单，设置待调整配置项列表；2)从内核Kconfig文件抽取待调整配置项的类型和值域，目标主机发送待调整配置项信息给AI引擎；3)AI引擎生成一组待调整配置项的随机取值；4)对生成随机配置项取值进行内核配置错误值检测纠正，得到正确的内核配置文件；5)内核编译生成二进制镜像文件和模块文件；6)对生成文件进行启动检查，若检查失败，则通知AI引擎重新生成一组配置；7)内核切换并重启；8)采集业务应用性能数据发送给AI引擎；9)重复上述步骤3)‑8)的训练过程达到规定轮数，AI引擎返回一组性能最优的内核配置项取值。
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公开(公告)号：CN116434040A
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202310197228.3
申请日：2023-03-03
Applicant: 中国科学院软件研究所 , 中科南京软件技术研究院
IPC: G06V10/94 , G06V10/82 , G06V10/764
Abstract: 本发明提供一种面向RISC‑V体系架构的实时目标检测方法及系统，涉及嵌入式系统领域。将寒武纪CNStream数据流处理SDK的环境依赖和CNToolkit及固件依次移植至RISC‑V体系架构中；移植寒武纪CNStream数据流处理SDK；加载离线模型文件；初始化嵌入式设备和MLU 220M.2；采集源数据，使用RTSP推流传入至寒武纪CNStream数据流处理SDK中；寒武纪CNStream数据流处理SDK对源数据进行处理，实现目标检测功能；目标检测结果通过RTSP推流至VLC媒体播放器进行展示。本发明通过使用Sifive Unmatched嵌入式设备和国产智能芯片寒武纪边缘端人工智能加速卡MLU 220M.2，运用寒武纪CNStream数据流处理SDK，实现面向RISC‑V体系架构的实时目标检测功能。
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公开(公告)号：CN116243924A
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202310142912.1
申请日：2023-02-08
Applicant: 中国科学院软件研究所 , 中科南京软件技术研究院
IPC: G06F8/41
Abstract: 本发明公开了一种内核配置项错误值的检测方法及装置，所述方法包括：获取待检测内核配置文件的Kconfig配置项定义文件；将所述Kconfig配置项定义文件中的Kconfig信息，保存到树结构；解析出待检查配置文件的配置项及取值，并基于所述树结构对所述配置项及取值进行检测，以得到所述待检查配置文件中各配置项的错误类型。本发明实现对内核配置项进行取值风险等问题的检测。
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公开(公告)号：CN115658492A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202211280479.X
申请日：2022-10-19
Applicant: 中国科学院软件研究所 , 中科南京软件技术研究院
IPC: G06F11/36 , G06F16/28 , G06F16/2457 , G06F16/2458
Abstract: 本发明公开了一种内核配置项异常值检测方法及装置。所述方法包括：构建内核默认配置数据集；遍历待检测内核配置文件中所有内核配置项的名称、取值，并结合所述内核默认配置数据集补充未在待检测内核配置文件中出现的配置项取值，以构建待检测配置数据集V；将所述待检测配置数据集V与所述内核默认配置数据集中的配置项进行比较，得到所述待检测内核配置文件的异常检测结果。本发明基于内核社区和主流发行版的内核默认配置建立数据集进行异常值检测，能够检测出满足配置项依赖关系、却不恰当配置的异常值，减少配置误操作或遗漏的可能性，提高内核配置成功率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117827317A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202410007781.0
申请日：2024-01-03
Applicant: 中国科学院软件研究所 , 中科南京软件技术研究院
Abstract: 本发明公开了一种面向RISC‑V多指令集组合的二进制格式支持的运行方法和装置，通过一个富指令格式打包工具，将由不同指令集组合编译实现的可执行文件打包成一个富指令集格式文件包。由操作系统内核对由可执行文件打包而成的富指令集格式的文件包进行解析，加载；在操作系统运行时，由动态加载器对富指令集格式的动态库进行解析加载，进而交由用户层运行。有效地避免由不同扩展指令集组合导致的应用依赖运行环境不兼容问题，提高了程序的可用性、可伸缩性和扩展性，也提高了AIoT场景中存储资源量。
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公开(公告)号：CN117172093A
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202310909401.8
申请日：2023-07-24
Applicant: 中国科学院软件研究所 , 中科南京软件技术研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的Linux系统内核配置的策略推荐方法及装置，所述方法包括：基于Linux系统的当前参数配置，进行负载数据的采集；根据所述负载数据，识别当前负载的负载类型；根据所述当前负载的历史最优推荐，为当前负载进行最新参数配置的推荐；生成所述最新参数配置的参数空间，并使用参数推荐优化模型在所述参数空间内进行所述Linux系统的参数推荐，得到参数推荐结果。本发明为Linux系统内核的参数配置优化提供通用的优化策略，可以有效提高资源利用率，提升负载性能。
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公开(公告)号：CN116991577A
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202310792705.0
申请日：2023-06-30
Applicant: 中国科学院软件研究所 , 中科南京软件技术研究院
IPC: G06F9/50 , G06F16/9535 , G06F18/214 , G06F18/243 , G06N20/20
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的云服务平台负载策略推荐方法。本发明采用机器学习方法进行参数推荐以及分类识别，可以集成在以Kubernetes为代表的容器编排系统上，通收集集群上负载的历史数据，使用带标签的不同类别负载的特征数据，进行识别模型的构建；完成训练后，持续监控集群，每当集群上有新的负载到达时，识别负载并进行参数推荐；参数推荐的过程通过贝叶斯优化进行，为集群上部署的应用推荐最佳的参数配置。相比于传统的Kubernetes自身的优化方法，本发明构建起完整的优化逻辑链条，更高效且更具持续性；完成优化迭代过程后，再将类型标签和相应的最佳推荐共同记录到推荐知识库，在后续工作中，进行更新或快速推荐。
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公开(公告)号：CN116841560A
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202310860768.5
申请日：2023-07-13
Applicant: 中国科学院软件研究所 , 中科南京软件技术研究院
Abstract: 本发明公开了一种面向RISC‑V AIoT的高定制化操作系统构建方法和系统。在生成定制的编译依赖关系阶段，用户提供多维度的操作系统定制清单，编译系统将清单中的应用、基础库、init管理器、RISC‑V硬件等转化为编译属性，根据各组件编译属性生成组件编译脚本；同时，根据选定RISC‑V硬件的厂商初始内核配置项，融合内核选项定制项，检查内核配制选项的依赖关系，生成补全依赖关系的最小内核配置。在生成镜像阶段，生成定制的操作系统编译依赖树，根据编译依赖树进行编译，生成定制的最小操作系统镜像。本发明可以满足用户对RISC‑V嵌入式Linux操作系统的多维定制选择，保证生成最小操作系统镜像，增强操作系统的可伸缩和可扩展性，适用于操作系统高定制性需求的AIoT应用场景。
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公开(公告)号：CN116756067A
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202310702090.8
申请日：2023-06-14
Applicant: 中国科学院软件研究所 , 中科南京软件技术研究院
IPC: G06F13/38 , G06V10/764 , G06V10/94
Abstract: 本发明公开了基于鸿蒙分布式SoftBus的AI‑EC嵌入式系统及其构建、部署方法，涉及计算机软件技术领域，通过定制分布式软总线的meta‑layer—meta‑dsoftbus、边缘计算模块meta‑layer—meta‑cambricon，编写yml描述文件，构建一种基于RISC‑V架构的AI边缘计算嵌入式Linux系统；将该系统在开发板上部署和运行，实现本系统和鸿蒙系统之间通过软总线进行互联互通和图片边缘计算处理的功能。
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