一种面向深度学习的分布式作业平台
这是一篇关于深度学习,任务,Kubernetes,镜像,平台的论文, 主要内容为近年以来,随着人工智能技术的不断落地实践,市场对于深度学习的需求变得更加广泛。深度学习技术迎来了新的发展阶段,特别是在智能推荐、自动驾驶等领域上有了重大突破。深度学习技术已经融入到了居民的日常生活之中,正在逐渐改变着人们的生活方式。通常来说,深度学习训练的过程往往会伴随着大量的计算工作。得益于GPU设备性能的不断提升,繁琐的计算量在今天也越来越常见。但是伴随着数据集的数据量逐渐增大、模型的层次越来越复杂,普通的训练方式开始不满足深度学习急速增长的计算需求。如何提供一种更高效、更低成本的深度学习训练方式,来为用户提供更方便、大规模、高性能的深度学习服务,成为了研究的新方向。本文通过对深度学习环境的部署、任务执行流程以及深度学习框架进行深入调研,分析在深度学习训练中存在的各种问题,设计并实现了一种使用分布式的方式来大规模执行深度学习任务的线上作业平台。论文主要基于满足用户多样化需求、提升计算资源利用率和实现平台高效管控的设计目标,来进行平台的架构设计和开发。论文主要工作如下:(1)基于Spring Boot设计并实现了一套深度学习分布式作业平台的服务器端软件框架,包括进行用户需求分析、设计系统的整体架构和按照功能开发模块。根据深度学习任务计算量大的特性,并结合用户的实际需求,将系统从逻辑上拆分为用户模块、任务模块、文件模块来进行设计和开发。根据用户需求将深度学习任务分为模型开发、训练和预测、分布式训练三种类型,针对不同的任务类型定义不同的实现流程来分别进行开发工作。(2)针对深度学习运行环境部署复杂和维护困难的问题,在深入调研了深度学习环境搭建流程和容器化原理的基础上,构建出部署了深度学习运行环境的Docker镜像。本文选择了三种深度学习框架,分别为Tensor Flow、Py Torch、MXNet来分别进行构建。(3)针对深度学习任务执行流程复杂、计算量大的问题,设计并实现了执行深度学习任务的执行器插件,在容器端定义深度学习任务的执行流程。实现了任务参数的接收、任务的执行、执行结果和日志的上传工作。(4)针对计算资源分布不均、管理困难的问题,通过对Kubernetes集群的资源管理方案进行调研,将GPU计算资源注册到集群中进行统一分配和调用,实现计算资源的高效管理和利用。(5)对于深度学习任务存储需求大的问题,通过对各种分布式存储方案深入调研,使用对象存储的方式来存储文件。通过在集群上部署Ceph文件系统,来满足用户存储大文件的需求,并且提高文件系统的可扩展性。最后基于平台的设计与实现,分别在单机和集群上部署该平台系统,对平台进行服务器端和客户端的功能测试,并且使用JMeter测试工具模拟生产环境对平台进行性能测试。测试结果显示,该平台提供了完整和便捷的深度学习作业服务,满足大多数用户的开发需求,在系统响应时间上也表现良好。同时,该平台具有较好的扩展性和较高的吞吐率。
基于工作流的教学管理系统的研究与应用
这是一篇关于教学管理系统,工作流,工作流引擎,角色,任务的论文, 主要内容为针对传统教学管理系统缺乏柔性,应变能力不强的缺点,将工作流技术应用到教学管理中。工作流技术将功能模块与过程管理分开,分别进行建模和实行控制,使得处理过程自动化,让合适的人在恰当的时间执行正确的工作。本文以教学管理系统开发为例,具体研究工作流技术在该系统中的应用。 论文首先介绍了jbpm4、B/S架构、工作流、工作流引擎以及软件测试技术,其中,重点介绍了工作流技术和工作流引擎。通过了解工作流的起源、发展、现状、定义,以及工作流技术的特点,为论文中教学管理系统的开发,提供了理论依据。其次,介绍了工作流引擎的基本概念、体系结构、参考模型、实施步骤,明确工作流技术的运转条件。 本文以西安工业大学教学管理系统为背景,对系统进行需求分析,明确了教学管理系统的功能需求,并以教学管理中的教室管理系统的开发为例,将工作流技术应用于教学管理系统中,并对其进行了需求分析与流程建模,在此基础上,明确了基于角色的访问控制机制和基于任务的流程控制机制。在系统的设计阶段,搭建了系统开发的环境,设计软件架构、系统界面及数据库;在详细设计时,将SSH框架与jbpm框架整合,代码更简洁,方便系统的开发和维护。 最后,经过软件测试,该系统的运行状态稳定、效果良好,能够方便文档在网上自动的流转,简化了使用者的工作,可以大大方便信息交流,提高教学管理者的工作效率和质量,同时为学校制定决策,提供必要的依据。
基于任务和角色的工作流系统访问控制模型的研究
这是一篇关于访问控制,任务,角色,工作流的论文, 主要内容为随着计算机网络的广泛使用,互联网领域的迅速发展,现代信息系统的分布性、异构性和自治性特征越来越受研究机构及产业界的关注。系统中信息资源不仅分布在异构的计算机环境中,而且信息源之间的连接也表现出松散的特点,在这种大规模分布式环境中工作流管理系统的安全问题体现的越来越突出。就目前的信息安全技术,本文选择访问控制技术作为网络安全防范和保护的核心技术,提出了一个基于扩展的任务和角色的工作流访问控制系统模型。 首先,本文基于工作流管理系统的安全需求开展了相关的研究工作,介绍了工作流和访问控制技术的概念,将访问控制技术在工作流系统中的应用进行了研究,分析了其中存在的问题。 然后,针对存在的问题给出了基于扩展的任务和角色的访问控制的实现框架,并详细介绍了框架中的各功能模块的实现方法。给出了访问控制在工作流系统中的主要时序。 最后,本文从ETRBAC在系统中的应用入手,用面向对象的方法来设计实现该系统,使系统各个层次相对独立,降低了系统耦合性。另外,为提高代码的复用性,增强系统的灵活性,在系统开发过程中采用了整合Struts、Hibernate和Spring的轻量级J2EE体系架构进行开发设计,使系统的分层更加清晰、程序健壮性进一步得到提高。
基于VxWorks的无人机飞行控制软件设计与开发
这是一篇关于VxWorks,X86,飞行控制,任务,软件的论文, 主要内容为飞行控制软件是无人机飞行控制系统的重要组成部分,其性能直接关系到无人机的飞行安全,近年来越来越受到人们的重视。基于实时操作系统的飞行控制软件开发,对于提高软件品质、缩短软件开发周期,具有重要的现实意义。 本文在分析了VxWorks结构特点的基础上,根据飞行控制计算机的应用环境和软硬件需求,对BSP进行了开发配置,实现了VxWorks通过网络及CF(Compact Flash)卡的加载启动,建立了软件开发调试的环境,完成了VxWorks到目标机的移植。在完成A/D板、D/A板、串口板、429板等底层驱动的基础上,设计开发了上层应用软件,完成了控制律解算、模态管理和导航制导等软件模块的开发。结合VxWorks的特点,以多任务的形式实现了软件的功能。通过维护一个公用数据区,解决了数据在多个任务间的通信问题,通过“读写锁”实现了互斥资源的保护。最终开发完成了以嵌入式实时操作系统VxWorks为软件平台、基于X86体系结构的某样例无人机飞行控制软件,实现了无人机按照航线的自主飞行。由于VxWorks在X86上的传统启动方式的启动时间较长,在分析了VxWorks的启动过程后,提出了一种简化系统启动步骤的快速启动方法,优化了系统启动时间。针对系统中软件升级的不同情况,设计开发了升级软件,方便了飞行控制软件的升级和维护。 在完成了软件单元测试、整体性能测试和功能测试的基础上,进行了全过程的半实物飞行仿真试验,仿真结果表明飞行控制软件功能和性能均满足了样例无人机的设计需求。
基于VxWorks的转台伺服系统设计与开发
这是一篇关于转台,VxWorks,任务,复合控制,卡尔曼滤波的论文, 主要内容为本文论述了某跟踪雷达转台伺服系统的设计和开发过程,并对设计过程中遇到的一些关键问题加以研究。 论文首先根据系统各项性能指标确定了系统的整体设计方案,并在估算系统负载的基础上选择了合适的电机和驱动器。课题采用双电机消隙直流伺服系统以消除齿隙对转台精度的影响,并以加固计算机为计算和控制核心。为满足伺服系统较高的实时性和稳定性要求,课题选用VxWorks嵌入式实时操作系统作为系统的软件平台。 其次,论文介绍了VxWorks嵌入式实时操作系统的基本特性,和在Tornado IDE下实现控制程序的交叉编译和交叉调试的方法。软件方面着重介绍了任务的合理划分,和任务间同步与通信机制的确定,并探讨了程序编写过程中应注意的问题,如临界资源的有序使用,程序测试问题等。 最后,针对系统的动态性能指标要求,论文讨论了伺服系统中采用复合控制算法的必要性和其实现方法。同时,论文研究了如何将卡尔曼滤波和α-β滤波理论应用于实际系统,并基于实际系统对上述两种算法进行了Matlab仿真和性能比较。控制软件的进一步优化和滤波算法的深入研究是本课题下一步的工作。
一种面向深度学习的分布式作业平台
这是一篇关于深度学习,任务,Kubernetes,镜像,平台的论文, 主要内容为近年以来,随着人工智能技术的不断落地实践,市场对于深度学习的需求变得更加广泛。深度学习技术迎来了新的发展阶段,特别是在智能推荐、自动驾驶等领域上有了重大突破。深度学习技术已经融入到了居民的日常生活之中,正在逐渐改变着人们的生活方式。通常来说,深度学习训练的过程往往会伴随着大量的计算工作。得益于GPU设备性能的不断提升,繁琐的计算量在今天也越来越常见。但是伴随着数据集的数据量逐渐增大、模型的层次越来越复杂,普通的训练方式开始不满足深度学习急速增长的计算需求。如何提供一种更高效、更低成本的深度学习训练方式,来为用户提供更方便、大规模、高性能的深度学习服务,成为了研究的新方向。本文通过对深度学习环境的部署、任务执行流程以及深度学习框架进行深入调研,分析在深度学习训练中存在的各种问题,设计并实现了一种使用分布式的方式来大规模执行深度学习任务的线上作业平台。论文主要基于满足用户多样化需求、提升计算资源利用率和实现平台高效管控的设计目标,来进行平台的架构设计和开发。论文主要工作如下:(1)基于Spring Boot设计并实现了一套深度学习分布式作业平台的服务器端软件框架,包括进行用户需求分析、设计系统的整体架构和按照功能开发模块。根据深度学习任务计算量大的特性,并结合用户的实际需求,将系统从逻辑上拆分为用户模块、任务模块、文件模块来进行设计和开发。根据用户需求将深度学习任务分为模型开发、训练和预测、分布式训练三种类型,针对不同的任务类型定义不同的实现流程来分别进行开发工作。(2)针对深度学习运行环境部署复杂和维护困难的问题,在深入调研了深度学习环境搭建流程和容器化原理的基础上,构建出部署了深度学习运行环境的Docker镜像。本文选择了三种深度学习框架,分别为Tensor Flow、Py Torch、MXNet来分别进行构建。(3)针对深度学习任务执行流程复杂、计算量大的问题,设计并实现了执行深度学习任务的执行器插件,在容器端定义深度学习任务的执行流程。实现了任务参数的接收、任务的执行、执行结果和日志的上传工作。(4)针对计算资源分布不均、管理困难的问题,通过对Kubernetes集群的资源管理方案进行调研,将GPU计算资源注册到集群中进行统一分配和调用,实现计算资源的高效管理和利用。(5)对于深度学习任务存储需求大的问题,通过对各种分布式存储方案深入调研,使用对象存储的方式来存储文件。通过在集群上部署Ceph文件系统,来满足用户存储大文件的需求,并且提高文件系统的可扩展性。最后基于平台的设计与实现,分别在单机和集群上部署该平台系统,对平台进行服务器端和客户端的功能测试,并且使用JMeter测试工具模拟生产环境对平台进行性能测试。测试结果显示,该平台提供了完整和便捷的深度学习作业服务,满足大多数用户的开发需求,在系统响应时间上也表现良好。同时,该平台具有较好的扩展性和较高的吞吐率。
本文内容包括但不限于文字、数据、图表及超链接等)均来源于该信息及资料的相关主题。发布者:代码向导 ,原文地址:https://m.bishedaima.com/lunwen/45095.html