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期刊信息/Journal information
计算机研究与发展
计算机研究与发展

徐志伟

月刊

1000-1239

crad@ict.ac.cn

010-62620696;62600350

100190

北京中关村科学院南路6号

计算机研究与发展/Journal Journal of Computer Research and DevelopmentCSCD北大核心CSTPCDEI
查看更多>>本刊是中国科学院计算技术研究所和中国计算机学会联合主办、科学出版社出版的学术性刊物、中国计算机学会会刊，我国第一个计算机刊物。主要刊登计算机科学技术领域高水平的学术论文、最新科研成果和重大应用成果。
正式出版
收录年代

    重视大模型风险,发展负责任AI

    周明
    1925页
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    大模型道德价值观对齐问题剖析

    矣晓沅谢幸
    1926-1945页
    查看更多>>摘要：探讨了以大语言模型(large language model,LLM)为代表的大模型(big model)时代人工智能(artificial intelligence,AI)发展面临的新挑战:道德价值观对齐问题.大模型的崛起极大地提升了AI理解、生成和控制信息与内容的能力,从而赋能了丰富的下游应用.然而,随着大模型成为与人类生活方方面面深度交融的基础,其内在的道德价值观和潜在的价值倾向对人类社会带来不可预测的风险.首先对大模型面临的风险和挑战进行了梳理,介绍了当下主流的AI伦理准则和大模型的局限性对应的道德问题.随后提出从规范伦理学的角度重新审视近年来不断提出的各类规范性准则,并倡导学界共同协作构建统一的普适性AI道德框架.为进一步探究大模型的道德倾向,基于道德基础理论体系,检验了当下主流大语言模型的道德价值倾向,梳理了现有的大模型对齐算法,总结了大模型在道德价值观对齐上所面临的独特挑战.为解决这些挑战,提出了一种新的针对大模型道德价值观对齐的概念范式,从对齐维度、对齐评测和对齐方法 3个方面展望了有潜力的研究方向.最后,倡导以交叉学科为基础,为将来构建符合人类道德观的通用AI迈出了重要一步.

    大模型人工智能伦理价值观对齐负责任的人工智能

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    前言

    金海
    1946-1947页
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    神经元计算机操作系统的资源分配方法

    王凤娟吕攀金欧文邢庆辉...
    1948-1959页
    查看更多>>摘要：神经形态计算硬件是专为运行脉冲神经网络(spiking neural network,SNN)应用而设计的专用计算机系统.随着硬件资源规模的增大,神经元计算机能够支持更多数量的SNN应用并发运行,如何有效地为SNN应用分配神经形态计算硬件资源变得极具挑战性.首先提出一种神经元计算机操作系统的资源分配框架,在加载SNN应用到神经形态计算硬件时分配硬件资源以及建立对应的输入输出路由,实现了资源分配过程与编译器间的解耦.其次,创新性地引入了最大空矩形(maximum empty rectangle,MER)算法来处理神经形态计算硬件资源的动态分配问题;针对SNN应用的脉冲输入输出特性,提出了一种最小化脉冲输入输出通信代价的资源分配算法,旨在降低脉冲输入输出能耗、延迟和资源碎片.实验结果显示,所提算法比现有算法表现出较好的性能,其中脉冲输入输出平均延迟最高降低了 81%,碎片率降低了92%.

    脉冲神经网络神经形态计算硬件脉冲输入输出资源分配最大空矩形

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    一种可动态配置的分布式内存池缓存一致性机制

    段卓辉刘海坤赵金玮刘一航...
    1960-1972页
    查看更多>>摘要：在分布式内存系统中,缓存是减少远端内存访问开销的一种有效手段.然而,单一的缓存一致性保证机制往往不能高效适配不同类型负载的访存特性.为此,面向分布式异构内存池系统,设计了基于目录和基于广播相结合的混合缓存一致性保证机制.利用四象限矩阵分析方法,对每个数据对象进行访存模式的判定分析,并为其配置最高效的缓存一致性保证策略,并且可以根据对象访存特征的变化在 2 种策略之间动态切换.实验结果表明,相比使用单一的缓存一致性保证机制,采用可动态配置的混合缓存一致性保证机制可提升分布式异构内存池系统的读和写,性能平均达 32.31%和 31.20%.此外,混合的缓存一致性保证机制在客户端数量不断增加时仍然表现出良好的可扩展性.

    分布式异构内存池分布式缓存机制分布式一致性协议基于目录的缓存一致性基于广播的缓存一致性

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    基于高预测性的稀疏矩阵向量乘法并行计算优化

    夏天付格林曲劭儒罗中沛...
    1973-1987页
    查看更多>>摘要：稀疏矩阵向量乘法(sparse matrix-vector multiplication,SpMV)是广泛应用于科学计算、工业仿真和智能计算等领域的重要算法,是核心的计算行为之一.在一些应用场景中,需要进行多次的SpMV迭代,以完成精确的数值模拟、线性代数求解和图分析收敛等计算要求.受限于SpMV本身的高度随机性和稀疏性所导致的数据局部性极差、缓存效率极低、计算模式非常不规则等问题,导致其计算负载成为当前高性能处理器的优化难点和研究热点.基于现代高性能超标量乱序处理器的架构特征,深入研究SpMV的各类性能瓶颈,并且提出从提升可预测性和降低程序复杂度的角度进行全面的性能优化.其核心思想是:通过构建串行访问的数据结构,提升数据访问的规律性和局部性,大幅度优化数据预取效率和缓存利用效率;通过构建规则的分支跳转条件,提升程序的分支预测准确率,有效提升程序执行效率;通过灵活运用SIMD指令集,有效提升计算资源利用率.通过对以上特性的优化,该方法可以显著缓解性能瓶颈,大幅度提升处理器资源、缓存资源和访存带宽的利用率,并且获得与主流商用计算库MKL相比平均 2.6倍的加速比,相比于现有最先进算法获得平均1.3倍的加速比.

    矩阵向量乘法稀疏矩阵计算矩阵格式分支预测数据预取

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    基于博弈论的云际资源市场分析方法

    时健智王兴伟易波
    1988-1999页
    查看更多>>摘要：在经济全球化的推动下,全球经济正在演变到一种全新的模式.在这种新模式下,不同提供商之间的合作取代了单一供应商垄断市场成为了主流做法.在这个新的趋势下,云际计算(JointCloud)的概念应运而生,云际计算强调跨云合作,旨在通过不同云商的合作降低云计算的成本.考虑到平台运行过程中产生的海量数据、用户自己代入云际市场应用于模型训练的数据以及一些可以展示的结果数据,在数据权利明确的情况下也可以进行交易和二次处理,在博弈的过程中除了考虑传统的云资源还考虑可以二次加工的数据资源.针对上述场景,主要研究云际计算市场下的资源流通问题.在云际市场中,不同云商通过向其他云或消费者售卖云资源以此使得自己的利益最大化.将云际市场建模为供应链竞争模型,并且使用市场博弈对云际资源流通过程进行了分析.从理论上证明了云际市场具有纳什均衡,同时分析了新的云商加入云际对各个云商以及整个云际市场收益的影响,所得到的结果在一定程度上解释了云际生态形成的原因.

    云际计算资源管理博弈论市场博弈纳什均衡

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    服务器无感知计算场景下基于时空特征的函数调度

    金鑫吴秉阳刘方岳章梓立...
    2000-2014页
    查看更多>>摘要：服务器无感知计算是一种新兴的以函数为中心的云计算范式.服务器无感知计算向用户提供高层次的函数抽象在云计算平台开发和部署应用.服务器无感知计算以函数为粒度分配资源.函数调度对函数性能有重要影响,面临问题规模大和动态性强 2个难点.现有服务器无感知计算调度器使用先来先服务(FCFS)算法,容易受队头阻塞影响,导致函数完成时间较长.为了高效利用系统资源和降低函数完成时间,亟需对服务器无感知计算场景下的函数调度问题进行研究.首先,分析了服务器无感知计算场景下的函数调度问题,并定位了 3个影响函数完成时间的因数,分别是排队时间、启动时间和执行时间.基于该分析,提出了数学模型对服务器无感知计算场景下函数调度问题进行形式化建模.其次,提出了基于函数时空特征的服务器无感知计算调度算法FuncSched.该算法在时间维度上考虑函数执行时间和函数启动时间,在空间维度上考虑函数资源占用量.最后,实现了原型系统,并使用了真实世界服务器无感知计算负载数据集进行实验.实验结果表明所提算法可以有效降低平均函数完成时间,从而有效提高了服务器无感知计算环境中函数的执行效率.

    服务器无感知计算函数调度时空特征冷启动云计算

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    基于微电流刺激的多强度分级虚拟触觉反馈

    谭铭昱花浩镪熊奇炜朱齐...
    2015-2027页
    查看更多>>摘要：触觉反馈可以有效提高用户的虚拟现实交互的沉浸感,但是采用振动方式的触觉反馈存在反馈模态单一的缺陷;采用机械传动式、微流驱动方式的触觉反馈存在结构复杂、难以集成等缺陷.微电流触觉反馈具有集成度高、反馈模态丰富等优点,但是存在反馈强度识别准确率不够和长时间作用下易造成不适感等问题.为了解决这些问题,设计了基于微电流刺激的新型多强度电触觉反馈系统,通过研究电流参数、电极阵列和接地电极等影响因素,并引入双相电流脉冲,优化电流正负电荷量比值等方式,确定了该系统的刺激模式.35名受试者的心理物理学实验结果表明该反馈系统能够在有效减少微电流刺激带来不适的同时实现 93.3%和 81.7%的四级和五级强度识别准确率,优于传统方法,这可能是具有广泛应用场景的触觉反馈设备.

    触觉反馈微电流刺激优化的电刺激范式高准确率

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    面向大规模数据的DBSCAN加速算法综述

    陈叶旺曹海露陈谊康昭...
    2028-2047页
    查看更多>>摘要：DBSCAN(density-based spatial clustering of applications with noise)是应用最广的密度聚类算法之一.然而,它时间复杂度过高(O(n2)),无法处理大规模数据.因而,对它进行加速成为一个研究热点,众多富有成效的工作不断涌现.从加速目标上看,这些工作大体上可分为减少冗余计算和并行化两大类;就具体加速手段而言,可分为 6个主要类别:基于分布式、基于采样化、基于近似模糊、基于快速近邻、基于空间划分以及基于GPU加速技术.根据该分类,对现有工作进行了深入梳理与交叉比较,发现采用多重技术的融合加速算法优于单一加速技术;近似模糊化、并行化与分布式是当前最有效的手段;高维数据仍然难以应对.此外,对快速化DBSCAN算法在多个领域中的应用进行了跟踪报告.最后,对本领域未来的方向进行了展望.

    快速化DBSCAN密度聚类聚类算法大数据数据挖掘

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