并行程序性能和功耗的测试分析工具研究

来源 :计算机技术与发展 | 被引量 : 0次 | 上传用户:kuxinghuajia
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高性能并行计算在社会的各个方面发挥了重要作用,然而计算性能发展所带来的高功耗已经成为阻碍其进一步提高的重要因素。除了在硬件制程工艺等方向进行优化外,从软件角度来提高系统的能量有效性是当前高性能计算领域研究的热点问题。其中对并行程序的性能和功耗特征进行检测分析,可以有助于研究人员了解程序行为,找出程序性能瓶颈和功耗的热点区域,发现程序的能量有效性优化的方向。方便准确的并行程序性能和功耗的测试分析工具对于并行程序开发和能量有效性的优化有着极其重要的作用。该文对并行程序性能和功耗的测试工具进行了对比研究。首先对
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根据中国气象局气象干部培训学院四川分院的预报培训教学任务及全国气象行业重要天气预报技能竞赛需求,建立“四川省天气预报培训与竞赛历史个例分析及应用平台”。该平台采用javaWeb的MVC设计模式,利用Structs2架构,Hibernate持久化绑定MYSQL数据库,以Tomcat为容器。主要包括历史个例分析、历史资料下载、历史资料查询、历史个例分型、在线考试、自主阅卷等功能,能够基本满足培训和竞赛需求,支撑预报培训业务的发展。
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近年来基于车联网技术实现的协同式自适应巡航控制(cooperative adaptive cruise control, CACC)已经成为重要的智能网联汽车应用场景。CACC系统的有效性依赖于基于车联网通信实现的车辆速度、加速度等信息的实时、可靠交互,然而受各类天气条件及行车环境的影响,理想、可靠的通信环境难以在实际交通场景中实现。因此迫切需要在不可靠通信条件下对CACC的适应性进行评估分析,以研究不可靠通信条件对CACC模型的影响。针对上述问题,首先围绕测试评估需求,分析了三种典型CACC跟驰模型;其
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基于某信贷机构历史业务原始数据,经过数据预处理后,分别建立决策树、逻辑斯蒂、BP神经网络和随机森林预测模型,得到的准确率不超过90%。再对原始数据进行特征分箱后,通过XGBoost算法建立模型,准确率提高为91.2%。最后,基于Cook距离的多元模型检测到的离群点与逾期客户有显著关系,模型准确率为96.7%,召回率为99.3%。
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