神威超级计算机运行时故障定位方法

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随着高性能计算机的性能不断提升、系统规模不断提高,系统和应用的错误率也不可避免的持续增多.快速发现和定位系统及应用级的错误、为用户提供高质量服务,成为了超级计算机系统设计开发过程中急需考虑的问题.超级计算机系统中硬件故障与异常、软件程序的错误等都会导致用户大规模并行应用的错误、挂死与退出.如何快速准确定位错误现场,让管理员或用户以此为基础查看异常发生的故障进行高精度、高效率的诊断,是维护高性能计算系统可靠性的重要基础.高性能计算机传统的故障定位主要通过硬件异常跟踪、系统日志分析和程序主动探测等方法,缺乏对无日志信息、无明显故障现象的程序挂死问题的定位手段,并且技术的扩展性也面临挑战.针对“新一代神威超级计算机”体系结构和申威26010-Pro众核处理器特点,提出一种运行时故障定位方法,包括基于消息传递的故障关联分析、基于全局聚合信息的在线综合分析诊断、面向申威众核处理器的异常线程过滤方法等关键技术,阐述了如何有效检测、收集、处理大量系统资源和并行进程的异常信息问题,为应对未来超大规模高性能计算中故障高效定位难题提供有效支撑.
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针对异步策略设计难的问题,提出了面向异构超级计算机的高效异步性能预测方法,解耦异步与同步执行的性能,通过层次化建模等技术实现快速精确的性能预测,指导异步策略设计与性能优化。在国产神威异构高性能计算机上,以高性能计算领域典型应用为例,验证所提出建模方法的准确性和高效性。实验结果表明,本方法平均预测精度达到96.61%,预测效率在毫秒级。
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胶质母细胞瘤(Glioblastoma,GBM)作为恶性程度最高的肿瘤之一,具有典型的肿瘤异质性特征。不同分子表型的GBM细胞具有相互转化的能力,强大的转化能力使GBM瘤内细胞通过调控肿瘤相关巨噬细胞(Tumor Associated Macrophage,TAM)的趋化以及募集等过程的方式重塑肿瘤微环境,并在TAM的作用下获得的免疫逃逸能力最终诱发前神经元-间质转化过程(Proneural-Me
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项目式学习是实施深度学习、培育学生核心素养、实现学生学习行为方式和育人方式根本转变的有效途径。通过以“食品脱氧剂的应用与选择”为驱动型问题,落实氧化还原反应核心概念、氧化剂、还原剂等主要概念教学内容的设计与实践,从项目主题确定、项目学习目标确定、项目学习规划、项目课时规划、项目学习实施、项目教学反思等方面提出具体的、富有研究、借鉴的实施路径。
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STEM是基于科学、技术、工程、数学四领域融合而生的新型跨学科教育理念,强调课程结构的综合性、课程内容的真实性,旨在发展学生的解决问题能力、创新能力、科学精神等综合素养,与我国当前人才培养目标、教育改革方向及化学教育观念相符。教材研究是推动教育理念与学科融合的重要环节,目前我国STEM教育理念下的化学学科研究主要集中于理论探索与课程开发,教材分析的广度和深度都还有待提升。本文拟对基于STEM教育理
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