摘要：云际计算是支持公有云、私有云、边缘云和微云等异源异质云服务以自主对等方式纵横协作共赢的新型计算模式,可为独立云服务实体间行为交互、信任构建和贡献度量等提供防篡改、可追溯能力支持,进而最大限度削弱阻碍不同利益攸关者协作的不确定性因素.提升云际协作意愿和效率需要基于何种机理进行何种机制创新,是云际计算成长演化中需要进一步阐述的新问题.本文首先以基于“数字空间证据”构建或增强信任关系为设计原则,提出了基于区块链的云际分布记账软件定义模型,并系统阐述了分布记账支撑云际服务独立性、可审计性以及释放云际协作潜能的内在机理;其次,面向云际复杂交互行为,深化并固化了云际分布记账运行逻辑流程及关键环节的设计,避免其在错综复杂要素综合作用下呈现不确定冲突和矛盾;再次,针对数据要素流通及复杂异步交互场景,细化并优化了云际分布记账合约逻辑模型;最后,论述了以分布共识、智能合约等为代表的云际分布记账核心技术及相应指标的现状,并对关键技术的目标属性体系、前瞻性挑战等进行了展望.

摘要：自主机器人是一类由计算机软件控制的信息物理系统,如何支持该类机器人在开放环境下的有效和协调运行,是自主机器人控制软件(control software of autonomous robot,简称CSAR)研究与实践面临的一项重要挑战.基于组织理论的思想,采用Structure-in-5的组织架构模式,提出了基于多智能体的CSAR的软件架构MaRSA(multiagent robotic software architecture),通过独立抽象CSAR的行为规划、分发、执行等软构件,并显式加强这些构件间的交互,从而为自主机器人行为的有效规划和协调实施奠定架构基础;提出了基于MaRSA架构的伴随行为机制,从因果性、时序性和按需性等3个方面建立了机器人观察行为和任务行为间的伴随关系,并基于分步规划和动态决策的思想,设计并实现了伴随行为的自主决策算法DAAB(decision algorithm of accompanying behaviors).分别在仿真环境和实际机器人环境下设计了对比性实验,结果表明:与主流的反应式行为决策算法和BDI式概率决策算法相比较,基于MaRSA和伴随行为机制的DAAB算法所生成的伴随行为规划在开放环境下具有可行性和更高效的执行效率.

摘要：当前,基于P/R的分布式协同开发已经成为开源社区中的主导软件开发方式。开发者通过Fork复制软件项目的版本库,创建自身分支,并在新建分支中进行独立开发。由于P/R协同开发模型具有开放性、透明性和并行化等特征,开发人员在Fork项目时难以掌握项目的Fork概况,不知道其他开发人员是否已通过Fork开展相同或类似的开发工作,从而容易产生重复性的贡献和冗余性开发。针对这个问题,提出一种Fork摘要的自动生成方法以帮助项目管理者加强项目管控,避免冗余贡献,增强合作交流。该方法首先爬取开源社区中具有Feature和Bug标签信息的Issue数据,采用随机森林方法训练一个分类器模型,以对Fork特征进行分类;随后收集Fork分支的软件开发活动数据,采用TextRank算法生成Fork详细信息以解释Fork的主要目的;最后设计了一组组合规则及相应的算法来整合Fork的类别、特征和其他信息,以形成完整的Fork摘要。为了检验所提方法在指导分布式协同开发方面的有效性,在Github上进行了30组人工测试和60组实际案例测试。结果表明,所提方法生成的Fork摘要的准确率达到67.2%,实验中76%的项目管理者认为Fork摘要有助于更好地管理项目,加强沟通与合作。

摘要：TREAT(Transient Reactor Test Facility)是一种用于测试反应堆燃料和结构材料性能的实验堆。该堆结构复杂,采用气冷设计和石墨慢化,在径向和轴向上均具有很强的中子泄漏和非均匀性,对三维中子学的模拟提出了较大的挑战。PROTEUS-MOC由美国阿贡国家实验室和密歇根大学合作开发,采用二维特征线方法和一维间断伽辽金有限元方法分别处理角通量的径向和轴向分布。为测试PROTEUS-MOC的精度和效率,利用该程序对TREAT试验堆进行了稳态中子学计算。计算结果表明:PROTEUS-MOC程序的精度较高,能准确描述TREAT的轴向和径向的强中子泄漏。与Monte Carlo程序Serpent相比,特征值相对误差仅为0.12%。另外,PROTEUS-MOC所采用的加速方法 TLPCMFD(Two-Level pCMFD)可以将计算速度提高26倍。

摘要：粒子输运模拟在核科学领域、医疗放射治疗领域中占有重要的地位。基于MC方法设计和开发了面向天河2A系统的粒子输运异构协同算法;基于天河2A系统的异构通信模式BCL和ACL,提出了一种CPU与加速器Matrix2000之间的简单高效的对称通信模式;在Matrix2000加速器端,通过OpenMP指令开发程序的线程级并行;优化了原MC程序串行数据收集通信模式,提出了新的二叉树通信模式,极大地减少了通信时间。实现的基于CPU/Matrix2000异构协同计算的并行程序,在天河2A系统上进行测试,大规模测试可以扩展到45万核,相对5万核并行效率保持在22.54%。

摘要：偏微分方程求解是计算流体力学等科学与工程领域中数值分析的计算核心。由于物理的多尺度特性和对离散网格质量的敏感性,传统的数值求解方法通常包含复杂的人机交互和昂贵的网格剖分开销,限制了其在许多实时模拟和优化设计问题上的应用效率。提出了一种改进的基于深度神经网络的偏微分方程求解方法TaylorPINN。该方法利用深度神经网络的万能逼近定理和泰勒公式的函数拟合能力,实现了无网格的数值求解过程。在Helmholtz、Klein-Gordon和Navier-Stokes方程上的数值实验结果表明,TaylorPINN能够很好地拟合计算域内时空点坐标与待求函数值之间的映射关系,并提供了准确的数值预测结果。与常用的基于物理信息神经网络方法相比,对于不同的数值问题,TaylorPINN将预测精度提升了3~20倍。

摘要：非负矩阵分解(Non-negative Matrix Factorization,NMF)能保存语音信号的非负特征,是用于语音分离的重要方法,但该方法存在数据运算复杂、计算量太大的问题,需要研究能减少计算时间的并行计算方法。针对语音分离预训练及分离过程的计算问题,文中提出深层转导式非负矩阵分解并行算法,综合考虑迭代更新过程的数据关联性,设计了一种任务间和任务内多级并行算法。该并行算法在任务级将分解训练语音得到对应基矩阵的过程作为两个独立的任务进行并行计算;在任务内部进程级把矩阵按行列划分,主进程把矩阵块分发到从进程,从进程接收当前矩阵块并计算结果矩阵子块,然后将当前进程矩阵块发送到下一进程,实现第二个矩阵中每一个矩阵块在所有进程的遍历,并计算结果矩阵对应子块的乘积,最后由主进程收集从进程数据块;在线程级子矩阵乘法运算的过程中,采取生成多线程,通过共享内存交换数据计算子矩阵块的加速策略。该算法为首个实现深层转导式非负矩阵分解的并行算法。在天河二号平台上的测试结果表明,在分离多说话人混合语音信号时,相比串行程序,所提出的并行算法能在不改变分离效果的前提下,使得预训练过程中使用64个进程的加速比为18,分离过程使用64个进程的对应加速比为24。相较于串行及MPI模型分离,混合模型分离时间大大缩短,从而证明了设计的并行算法可有效提高语音分离的效率。

摘要：商业CFD程序已广泛应用于反应堆的热工水力模拟,但不能完全满足反应堆的应用需求;开源CFD程序有部分应用,但与商业CFD程序相比,在物理模型全面性、计算精度、计算效率及易用性等方面仍存在差距。为更好地满足局部精细热工水力分析的需求,需要更全面的物理模型、较高的计算精度和较好的并行计算效率,因此有必要开发自主热工CFD程序。详细描述了热工流体力学并行应用程序YH-ACT的设计、实现方案以及测试结果。选取3个典型案例,通过与典型商业软件Fluent计算结果进行对比验证软件正确性,程序并行计算规模达到400个结点共9600个进程,稳态计算加速比为111.7,并行效率为27.9%,瞬态计算加速比为37.2,并行效率为9.3%。

摘要：蒙特卡罗MC方法是核反应堆设计和分析中重要的粒子输运模拟方法。MC方法能够模拟复杂几何形状且计算结果精度高,缺点是需要耗费大量时间进行上亿规模粒子模拟。如何提高蒙特卡罗程序的性能成为大规模蒙特卡罗数值模拟的挑战。基于堆用蒙特卡罗分析程序RMC,先后开展了基于TCMalloc动态内存分配优化、OpenMP线程调度策略优化、vector内存对齐优化和基于HDF5的并行I/O优化等一系列优化手段,对于200万粒子的算例,使其总体性能提高26.45%以上。

摘要：自主机器人运行在开放环境中,对环境信息的感知受限,难以获得有关环境完整、及时的信息。为有效完成任务,自主机器人需要主动地观察环境,即根据任务的需求,自发地决策、调度和执行观察行为,针对性地获取与任务相关的环境信息。主动观察的需求给自主机器人的观察模式以及软件系统构造提出了两方面的挑战:一方面,为支持任务的有效实现,需设计主动的观察模式,从机制层面确保自主机器人能够基于任务需求,观察所需的环境信息;另一方面,主动的观察模式导致自主机器人观察、决策等软构件的功能抽象和数据交互更为复杂,需要针对上层复杂机制的实现设计适配的软件架构。为应对上述挑战,文中将自主机器人的行为定义为任务行为和观察行为两类,针对开放环境中两类典型的环境信息受限场景——片面观察场景和过时观察场景,提出了两类主动观察模式来构建观察行为与任务行为的协同机制,并基于这两类主动观察模式设计了观察行为的决策和调度算法。另外,还设计了一个基于多智能体系统的自主机器人软件架构,实现了所提出的主动观察模式。最后,为验证所提出的主动观察模式的有效性,选取开放环境中一个典型的任务——图书馆服务机器人的图书传送任务开展实验验证。该任务中,自主机器人对图书的位置信息受限,容易导致图书传送任务失败。文中选取当前自主机器人领域主流的反应式观察和伴随观察模式作为对比方法,通过从行为执行过程、行动轨迹和时间消耗3方面进行对比,验证了所提方法的有效性。