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赵健

作品数：12 被引量：10H指数：1
供职机构：浪潮电子信息产业股份有限公司更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 10篇专利
  • 2篇期刊文章

领域

  • 5篇自动化与计算...

主题

  • 6篇基因序列
  • 4篇介质
  • 3篇计算机
  • 3篇服务器
  • 2篇预设
  • 2篇植入
  • 2篇软件测试
  • 2篇网络
  • 2篇基因
  • 2篇计算量
  • 2篇碱基
  • 2篇脚本
  • 2篇并行计算
  • 2篇存储介质
  • 2篇SEED
  • 1篇端口
  • 1篇端口地址
  • 1篇蒸馏
  • 1篇知识
  • 1篇神经网

机构

  • 12篇浪潮电子信息...
  • 1篇浪潮(北京)...
  • 1篇广东浪潮大数...

作者

  • 12篇赵健
  • 9篇史宏志
  • 2篇赵雅倩
  • 1篇王守昊
  • 1篇陈健伟

传媒

  • 1篇计算机研究与...
  • 1篇计算机系统应...

年份

  • 1篇2025
  • 1篇2023
  • 2篇2022
  • 1篇2021
  • 3篇2020
  • 2篇2019
  • 2篇2014
共 12 条 记 录，以下是 1-10
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排序方式：
一种序列比对的Seed处理方法、系统、装置及可读存储介质
本申请公开了一种序列比对的Seed处理方法、系统、装置及计算机可读存储介质，根据Seed在待比对序列上的待比序列位置和在参考序列上的候选比对位置，确定出Seed之间两种位置相对关系一致的线性Seed，将线性Seed进行拼...
赵健史宏志崔星辰
文献传递
一种基于shell语言的HCA卡自动化刷新Firmware的方法
本发明公开一种基于shell语言的HCA卡自动化刷新Firmware的方法，属于计算机系统更新领域，通过自动化运行脚本在Linux系统下对HCA卡的Firmware进行刷新，刷新过程分为如下4个步骤：①执行/hca-co...
陈健伟赵健
文献传递
一种序列比对的Seed处理方法、系统、装置及可读存储介质
本申请公开了一种序列比对的Seed处理方法、系统、装置及计算机可读存储介质，根据Seed在待比对序列上的待比序列位置和在参考序列上的候选比对位置，确定出Seed之间两种位置相对关系一致的线性Seed，将线性Seed进行拼...
赵健史宏志崔星辰
文献传递
并行计算结果的过滤方法及系统
本发明公开了一种并行计算结果的过滤方法及系统，通过同时生成每个分片的第一有效位置fvp的输入值，并同时以每一个分片各自对应的第一有效位置fvp输入值计算得到每个第一有效位置fvp的输入值对应的输出结果，并根据第一个分片的...
史宏志刘海威赵健
文献传递
一种基于expect的服务器自动化集群测试方法
本发明公开了一种基于expect的服务器自动化集群测试方法，包括如下步骤：S10：操作系统（OS）安装；架设PXE服务器，完成各节点OS的安装，并下载自动化安装脚本至节点至本地；S11：运行自动化安装脚本；各节点自动运行...
赵健王守昊
文献传递
并行计算结果的过滤方法及系统
本发明公开了一种并行计算结果的过滤方法及系统，通过同时生成每个分片的第一有效位置fvp的输入值，并同时以每一个分片各自对应的第一有效位置fvp输入值计算得到每个第一有效位置fvp的输入值对应的输出结果，并根据第一个分片的...
史宏志刘海威赵健
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卷积神经网络压缩与加速技术研究进展被引量：9
2020年
神经网络压缩技术的出现缓解了深度神经网络模型在资源受限设备中的应用难题,如移动端或嵌入式设备.但神经网络压缩技术在压缩处理的自动化、稀疏度与硬件部署之间的矛盾、避免压缩后模型重训练等方面存在困难.本文在回顾经典神经网络模型和现有神经网络压缩工具的基础上,总结参数剪枝、参数量化、低秩分解和知识蒸馏四类压缩方法的代表性压缩算法的优缺点,概述压缩方法的评测指标和常用数据集,并分析各种压缩方法在不同任务和硬件资源约束中的性能表现,展望神经网络压缩技术具有前景的研究方向.
尹文枫梁玲燕彭慧民曹其春赵健董刚赵雅倩赵坤
一种基因比对软件的测试方法、装置、设备及介质
本申请公开了一种基因比对软件的测试方法、装置、设备及介质，包括：从已知基因序列中截取多个基因序列，得到第一基因序列；在第一基因序列中选取预设数量的基因序列，得到第二基因序列；在第二基因序列中植入变异点，得到第三基因序列；...
崔星辰史宏志赵健
文献传递
一种基因比对软件的测试方法、装置、设备及介质
本申请公开了一种基因比对软件的测试方法、装置、设备及介质，包括：从已知基因序列中截取多个基因序列，得到第一基因序列；在第一基因序列中选取预设数量的基因序列，得到第二基因序列；在第二基因序列中植入变异点，得到第三基因序列；...
崔星辰史宏志赵健
文献传递
大模型时代的混合专家系统优化综述被引量：1
2025年
近年来,大模型推动自然语言处理、机器视觉等众多领域取得前所未有的进展.混合专家(mixture of experts,MoE)凭借在模型参数扩展、计算成本控制和复杂任务处理等方面的独特优势成为大模型的主流架构之一.然而,随着参数规模的持续增长,系统的执行效率和可扩展能力愈发难以满足需求,亟待解决.系统优化方法是解决这一挑战的有效途径,日益成为研究热点.故综述大模型时代MoE系统优化技术的研究现状,首先介绍MoE大模型的发展现状,并分析其在系统端面临的性能瓶颈;然后从内存占用、通信延迟、计算效率和并行扩展4个系统核心维度对最新的研究进展进行全面梳理和深入分析,并对其中涉及的关键技术、适用场景和待优化方向进行详细对比阐述;最后总结MoE系统优化的研究现状,并展望未来研究方向.
史宏志赵健赵健李茹杨赵雅倩胡克坤温东超金良
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