39、用于 SCI 集群的 MuSE 运行时系统:栈上执行与工作窃取的灵活结合

用于 SCI 集群的 MuSE 运行时系统:栈上执行与工作窃取的灵活结合

在分布式系统的发展中,Scalable Coherent Interface(SCI)技术凭借其高带宽、低延迟以及支持共享内存通信范式的特性,为网络工作站和 PC 集群带来了新的执行模式。今天要介绍的 MuSE(Multithreaded Scheduling Environment)运行时系统,就是充分利用 SCI 技术特性的一个典范,它通过栈上执行和工作窃取的灵活结合,实现了高效的负载均衡和任务调度。

1. SCI 技术与 MuSE 系统概述

SCI 技术不仅具备高带宽和低延迟的优势,还能在分布式系统中实现共享内存通信范式,使网络工作站和 PC 基本能转变为 NUMA 机器,从而开启了原本在普通网络工作站中难以实现的替代执行模型。

MuSE 系统正是基于 SCI 技术的特性而设计的分布式运行时系统,它将数据流自调度、多线程执行和共享内存通信三种范式相结合,每种范式都相互支持。多线程执行能隐藏分布式共享内存通信中的远程访问延迟,还能减少数据流调度的开销;数据流则为线程的自控制负载均衡提供了简单准则,并且借助 SCI 的远程内存存储操作,可轻松实现典型的数据流通信结构。MuSE 系统的服务涵盖了大多数运行时系统常见的功能,如机器虚拟化、内存管理、负载均衡和调度等。

2. SMiLE 集群

SMiLE 是“Shared Memory in a LAN - like Environment”的缩写,该项目利用 SCI 互连技术将 PC 集群化,其具有三个主要目标:
- 开发硬件以推动 SCI 技术的应用和发展。
- 开发软件,为新型 SCI 集群系

内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现的多头长短期记忆网络(MH-LSTM)结合Transformer编码器进行多变量间序列预测的项目实例。项目旨在通过融合MH-LSTM对序动态的细致学习和Transformer对全局依赖的捕捉,显著提升多变量间序列预测的精度和稳定性。文档涵盖了从项目背景、目标意义、挑战解决方案、模型架构及代码示例,到具体的应用领域、部署应用、未来改进方向等方面的全面内容。项目不仅展示了技术实现细节,还提供了从数据预处理、模型构建训练到性能评估的全流程指导。 适合人群:具备一定编程基础,特别是熟悉MATLAB和深度学习基础知识的研发人员、数据科学家以及从事间序列预测研究的专业人士。 使用场景及目标:①深入理解MH-LSTMTransformer结合的多变量间序列预测模型原理;②掌握MATLAB环境下复杂神经网络的搭建、训练及优化技巧;③应用于金融风险管理、智能电网负荷预测、气象预报、交通流量预测、工业设备健康监测、医疗数据分析、供应链需求预测等多个实际场景,以提高预测精度和决策质量。 阅读建议:此资源不仅适用于希望深入了解多变量间序列预测技术的读者,也适合希望通过MATLAB实现复杂深度学习模型的开发者。建议读者在学习过程中结合提供的代码示例进行实践操作,并关注模型训练中的关键步骤和超参数调优策略,以便更好地应用于实际项目中。
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