汤小春
- 作品数：54 被引量：169H指数：7
- 供职机构：西北工业大学计算机学院更多>>
- 发文基金：国家高技术研究发展计划国家科技型中小企业技术创新基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术兵器科学与技术理学交通运输工程更多>>
- 不规则任务在图形处理器集群上的调度策略被引量：1
- 2021年
- 针对大量的资源需求少且并行度高的不规则任务集合,利用图形处理器(GPU)来加速处理是目前的主流。然而现有的不规则任务调度策略要么采用独占GPU的方式,要么使用传统的优化方法将任务映射到GPU设备上。前者导致GPU资源的闲置,后者不能最大限度利用GPU计算资源。在分析了现存问题的基础上,采用多背包优化思想,使更多的不规则任务以最佳的方式共享GPU设备。首先,针对GPU集群的特点,给出了由调度器、执行器组成的分布式GPU作业调度框架;然后,以GPU显存为代价,设计了一种基于GPU计算资源的扩展贪心调度(EGS)算法,该算法将尽可能多的不规则任务调度到多个可用的GPU上,以最大限度地利用GPU计算资源,并解决了GPU资源的闲置问题;最后,使用实际基准程序随机生成目标任务集来验证所提调度策略的有效性。实验结果表明,与传统的贪心算法、最早完成时间(MCT)算法和Min-min算法相比,当任务数量等于1000时,EGS算法的执行时长分别平均降低至原来的58%、64%和80%,并且能有效提升GPU资源利用率。
- 平凡汤小春潘彦宇李战怀
- 关键词：任务调度策略调度框架资源利用率
- 面向对象技术的全栈知识点教学方式的探索
- 2021年
- 针对面向对象技术教学中存在的UML建模设计与面向对象程序设计割裂,以及学生无法系统性地理解一个大型的软件系统两个主要问题,提出全栈知识点的课程改革,从教学内容设计、教学模式设计和评价机制方面介绍具体改革措施,最后说明教学改革效果。
- 汤小春张晓
- 关键词：面向对象方法教学内容教学模式
- 基于事件驱动架构的分布式流处理弹性资源分配策略研究被引量：2
- 2023年
- 针对具有多个数据源以及多个输出的流处理应用,使用单个分布式数据流引擎开发时,不论在架构还是可扩展性方面都存在着不足,而基于事件驱动架构的分布式流处理技术是解决该问题的主要方式.但是,事件驱动架构应用于流处理时,往往面临着数据注入速率与数据处理速率不一致的矛盾,当流数据源的数量发生变化、数据值的分布发生波动时,会导致处理延迟加大或资源利用不充分.针对数据注入与数据处理不一致的问题,现有的弹性资源分配策略难以有效处理生产者和消费者之间的依赖关系,且资源分配效果欠佳.论文提出了一种基于强化学习的弹性资源分配方法,解决了具有依赖关系的流处理应用程序之间的数据波动带来的延迟或者资源利用不充分的问题.通过建立状态矩阵和命令矩阵,使得资源管理器能够感知上下游应用的状态变化,从而及时调整流处理应用的资源需求,保证了流处理应用执行过程的延迟要求,提高了系统的资源利用率.经过测试,基于强化学习的弹性资源分配与Spark动态资源分配方法相比,延迟能减少15%,资源利用率能提高20%以上,其吞吐量能够提高10%左右.
- 汤小春张克赵全李战怀
- 客户/服务器模式应用软件测试方法研究被引量：10
- 2001年
- 在分析客户 /服务器 (C/S)模式应用软件特征的基础上 ,从客户端和服务器端两个方面进行了测试方法的探讨 ,构造出了测试策略规则 ,并将这些测试方法和规则应用于某一大型应用软件的测试 ,使测试用例数量减少到接近最低程度 ,测试时间和费用可降低 5 0 %以上。因此该方法对于C/S模式应用软件的测试是一个可行。
- 汤小春胡正国
- 关键词：C/S模式软件测试应用软件客户端服务器
- 一种基于超链和锚文本分析的主题发现算法被引量：3
- 2009年
- 针对HITS算法中容易出现"主题漂移"的问题,提出了一种新的主题发现算法.首先从对权威度贡献大小的角度出发,将链接分为两类,首尾节点均在根集中的链接为第一类,赋予较高的权重,同时通过分析链接锚文本来调整另一类链接的权重.通过这种方法,有效地改善了主题提取的质量.
- 邱东洋汤小春
- 关键词：HITS算法
- 基于中间件的C/S应用软件测试被引量：2
- 2000年
- 软件测试是保证软件质量的重要手段。随着网络技术的快速发展，越来越多的软件是基于客户/服务器方式开发的。这就要求有一种有效的又不同于传统测试策略的软件测试策略。重点讨论了基于中间件的C/S应用软件测试用例的构成和构成策略及具体的基于协议集的测试方法等。
- 郑炜张芝霞汤小春
- 关键词：中间件测试用例
- 基于Web多人协作平台的个性化推荐算法研究
- 2013年
- 针对用户在Web多人协作平台中面对海量的信息和资源,如何快速便捷地获取自己感兴趣的内容问题,提出一种基于用户特征的个性化推荐算法。在提取出用户特征的基础上,该算法首先通过计算特征的相似性找出目标用户的最近k个邻居,然后由最近邻居的内容推荐项得到目标用户的推荐项。实验结果表明,该算法能够很好地应用于Web多人协作平台。
- 崔爱茹汤小春
- 关键词：个性化推荐
- 现代MRO系统的可扩展数据管理策略研究被引量：1
- 2018年
- 现代MRO系统是对产品全生命周期中各种不同类型数据进行统一管理和存储的数据管理平台,既要具有海量存储的能力,亦需要具有可扩展性。而现存的MRO系统,要么只关注存储问题,要么只解决可扩展性问题。提出了一种二层数据管理模型,上层利用内存存储解决可扩展性,下层使用分布式键值存储(KV存储)达到海量存储的目的。通过在应用程序和KV存储系统之间添加键分组的中间层,使得实时处理所需要的键被组合起来缓存在一个节点上,既满足了实时应用的特性,又提高了动态可扩展性。首先给出了实时处理键组的数据模型,其次介绍实时处理键组的创建和删除协议,最后提出了支持实时处理键组的海量数据存储系统结构并对系统进行了评价,取得良好的效果。
- 汤小春周佳文
- 关键词：海量数据存储分布式计算
- 面向CPU-GPU集群的分布式机器学习资源调度框架研究被引量：7
- 2021年
- 随着GPU硬件设施的广泛应用,越来越多的分布式机器学习应用程序开始使用CPU-GPU混合集群资源来提高算法的效率。但是,现有的分布式机器学习调度框架要么只考虑CPU资源上的任务调度,要么只考虑GPU资源上的任务调度,即使综合考虑CPU与GPU资源的不同,也很难提高整个系统的资源使用效率,即使用CPU-GPU集群进行分布式机器学习作业面临的关键挑战是如何高效地调度作业中的任务。在对现有的方法进行分析后,提出了一种基于不均匀数据分片的策略,利用线性规划的原理,使得CPU任务时间与GPU任务时间尽可能接近,从而减少分布式机器学习作业的整体执行时间。介绍了CPU-GPU混合计算框架的调度结构,这种调度结构针对CPU计算能力与GPU计算能力的不同特点,将数据分割成大小不等的数据分片以适应于CPU和GPU计算资源,给出了CPU-GPU混合资源下的任务调度方法,对该方法进行K-Means算法验证。使用CPU-GPU混合资源计算框架,K-Means性能平均提高1.5倍,且随着GPU数量的增加,K-Means性能能够显著提升。
- 朱紫钰汤小春赵全
- 关键词：一体化调度聚类算法分布式
- 分布式系统中计算作业流的均衡调度算法被引量：2
- 2010年
- 分布式系统中计算作业流被映射到节点后无法进行动态调整,使关键作业无法及时执行而造成作业间等待。针对该问题,提出一种计算作业流均衡调度算法。算法对映射到分布式节点的作业根据其依赖关系得出阶位值,依据该值在分布式节点上进行动态优先值调整,使关键作业尽早完成,减少作业之间的等待,缩短计算作业流执行时间。实际系统应用表明,该算法对作业管理系统中投入的计算作业流的快速执行有较强优越性。
- 汤小春李洪华
