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公开(公告)号：CN112039710B
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202010912568.6
申请日：2020-09-02
申请人： 曙光信息产业(北京)有限公司 , 中科曙光国际信息产业有限公司 , 中科曙光信息产业成都有限公司
IPC分类号： H04L41/0654 , H04L41/0668 , H04L67/10
摘要： 本申请提供一种服务故障处理方法、终端设备及可读存储介质，涉及通信技术领域。该方法包括：确定向第一服务器发送的业务请求响应失败；从配置的服务器地址列表中确定目标服务器地址；向所述目标服务器地址对应的第二服务器重新发送所述业务请求。在第一服务器响应失败后，客户端可快速切换到目标服务器地址对应的第二服务器，重新向第二服务器请求服务，以快速恢复与服务器的业务通信，进而可有效减小对客户端的运行效率的影响。
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公开(公告)号：CN113485805A
公开(公告)日：2021-10-08
申请号：CN202110742629.3
申请日：2021-07-01
申请人： 曙光信息产业(北京)有限公司
摘要： 本发明实施例公开了一种基于异构加速平台的分布式计算调整方法、装置及设备。该方法包括：在目标深度学习模型基于异构加速平台完成分布式计算时，获取与分布式计算相关的至少一种目标性能数据；如果目标性能数据符合与所述目标性能数据对应的异常条件，则根据与所述目标性能数据匹配的调整策略对基于异构加速平台的分布式计算进行调整。通过本发明实施例的技术方案基于异构加速平台的分布式计算进行相关调整后，能够有效提高基于异构加速平台的分布式计算的性能，加快深度学习模型的分布式计算效率。
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公开(公告)号：CN108345504A
公开(公告)日：2018-07-31
申请号：CN201810104538.5
申请日：2018-02-02
申请人： 曙光信息产业(北京)有限公司
摘要： 本发明公开了一种资源映射方法和装置，该资源映射方法包括：通过深度学习算法，得到深度学习模型；对第一计算进程进行特征提取，以得到第一特征数据；根据深度学习模型和第一特征数据，对第一计算进程进行资源拟合映射。本发明通过深度学习算法，得到深度学习模型，随后对第一计算进程进行特征提取，以得到第一特征数据，最后根据深度学习模型和第一特征数据，对第一计算进程进行资源拟合映射，从而运用深度学习技术在线干预计算进程拟合映射到资源的过程，使原有的以占用计算资源为唯一目的的进程调度系统，优化成可以智能化自动感知计算进程复杂度，实现计算进程到计算资源的拟合映射，实现对计算过程的高效处理。
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公开(公告)号：CN102436540B
公开(公告)日：2014-09-10
申请号：CN201110262499.X
申请日：2011-09-06
申请人： 曙光信息产业(北京)有限公司
IPC分类号： G06F19/00
摘要： 本发明公开了一种气象业务信息的处理方法和装置，其中，该方法包括：在获取了气象信息之后，对气象信息进行解析，得到对应于指定地点的期望气象信息；确定期望气象信息对应的时间区间，根据确定的时间区间对气象业务信息的处理装置的时间参数进行修改；气象业务信息的处理装置根据修改后的时间参数对期望气象信息进行预定处理，得到对应于时间区间的预定显示形式的期望气象信息。本发明通过获取指定地点的解析得到相应气象信息的时间区间，并以此修改进行气象分析时所采用的时间参数，能够自动地完成相关配置文件的修改，节省了处理的时间，避免了错误的发生，提高了气象信息处理的效率和准确度。
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公开(公告)号：CN115694939A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202211300952.6
申请日：2022-10-24
申请人： 曙光信息产业(北京)有限公司 , 曙光信息产业股份有限公司 , 中科曙光国际信息产业有限公司
摘要： 本申请涉及一种多系统访问方法、装置、设备、存储介质和程序产品。方法包括：首先响应于第一系统的登录请求，调用统一认证服务获取统一认证服务的多个接管系统的认证凭据；接着响应于在第一系统界面中触发的业务功能访问请求，确定业务功能所属的第二系统；然后根据各接管系统的认证凭据，获取第二系统的目标认证凭据；最后通过目标认证凭据访问第二系统。其中，该方法中的多个接管系统包括第一系统和第一系统的关联系统，第二系统为各接管系统中任一个系统。采用本方法能够提升多业务系统的访问速度。
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公开(公告)号：CN113610241A
公开(公告)日：2021-11-05
申请号：CN202110884863.X
申请日：2021-08-03
申请人： 曙光信息产业(北京)有限公司
IPC分类号： G06N20/00
摘要： 本发明实施例公开了一种深度学习模型的分布式训练方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取目标深度学习模型的TensorFlow训练代码；确定所述TensorFlow训练代码的目标逻辑及封装类型；根据与所述目标逻辑及封装类型匹配的处理策略对所述TensorFlow训练代码进行调整；运行调整后的TensorFlow训练代码，以实现对所述目标深度学习模型的Horovod分布式训练。上述技术方案在Tensorflow代码背景下，自动实现深度学习模型的Horovod分布式训练计算的技术效果。
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公开(公告)号：CN102289270A
公开(公告)日：2011-12-21
申请号：CN201110262501.3
申请日：2011-09-06
申请人： 曙光信息产业(北京)有限公司
IPC分类号： G06F1/20
摘要： 本发明提供了一种刀片服务器的集群机柜。该集群机柜包括：多片刀片服务器；以及散热部件，内置于刀片服务器中，用于为多个刀片服务器散热；其中，相邻的刀片服务器之间的距离为2U。根据本发明，采用相邻刀片服务器之间的距离为2U，节约空间的同时，提高了散热效率和性能，便于统一管理，同时降低了噪声。同时该集群机柜具有：较高性能，移动灵活、高扩展性、高可用性、以及高度统一等特点。
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公开(公告)号：CN113645303B
公开(公告)日：2024-04-23
申请号：CN202110919398.9
申请日：2021-08-11
申请人： 曙光信息产业(北京)有限公司
摘要： 本发明公开了一种数据传输方法、装置、计算机设备及存储介质。该方法包括：获取用户输入的第一数据；获取客户端的开发语言；若客户端的开发语言为第一语言，将第一数据发送至预设服务器的第一语言接口，以便预设服务器通过第二语言接口将第一数据发送至服务端，服务端的开发语言为第二语言。本发明将客户端的第一数据发送至预设服务器适配第一语言的第一语言接口，通过预设服务器的第二语接口将第一数据发送至服务端，通过具备第一语言接口和第二语言接口的预设服务器实现接口的转换，实现将第一语言开发的客户端的第一数据能够成功发送至第二语言开发的服务端，以便服务端识别和使用，提高先进计算的计算集群的适用性。
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