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    學術活動
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    【01.11】“青年科技工作者園地”舉行第158次活動:基于采樣的并行程序性能測量分析工具研究 、機器學習模型中系統調用數據的處理方法
    文章來源:  2024-01-09
    】 【】 【

    “青年科技工作者園地”舉行第158次活動


    時間:2024年1月11日(本周四) 下午14:30

    地點:二樓會議室(東莞同事和同學通過視頻)

    騰訊會議:185762668

    會議密碼:238163

    入會鏈接:https://meeting.tencent.com/dm/Ek62okCC0aor


    報告人:胡家瑞

    報告題目:基于采樣的并行程序性能測量分析工具研究??

    報告簡介:并行計算程序的性能在實際運行中常常與理論峰值和預期存在較大差距。使用性能分析工具進行程序調優是解決這一問題的高效手段。然而,程序員和開發者在使用性能分析工具時往往面臨選擇困難、配置和使用復雜等挑戰。研究基于采樣的并行程序性能分析工具有助于解決上述問題。相比于插樁技術,基于異步采樣的性能工具可以更好地控制測量開銷和測量數據大小。該文著重研究了三種典型的基于采樣的性能分析工具:VTune Profiler、HPCToolkit和Nsight Systems,分析了其原理和功能,并且結合VASP等實際應用程序對工具的軟硬件分析能力和并行編程分析能力進行了詳細的探究和對比。根據這些工具在不同的應用場景下表現出的不同適用性和分析效果,提出了綜合運用多種工具進行性能分析的方案,為開發者和程序員提供有益的參考。


    報告人:程延福

    報告題目:機器學習模型中系統調用數據的處理方法

    報告簡介:內核跟蹤是低級事件的分段,包括一個名稱和多個參數,包括時間戳、進程id和返回值,具體取決于事件。他們的分析有助于發現入侵,識別漏洞,并找到事件論據的潛在性。為了更好的處理這部分數據,并借助機器學習的方法發現異常作業,本次報告介紹一種通用的方法,即使用 embeding 和 encodng 來學習事件名稱及其參數的表示。這種方法可以作為機器學習中的 RNN、LSTM、TransFormer 等網絡的前置數據預處理方法,借助模型可以用于檢測異常,預訓練神經網絡以提高其性能,并提取事件的上下文表示。



    附件下載:

    地址:北京市918信箱 郵編:100049 電話:86-10-88235008 Email:ihep@ihep.ac.cn
    中國科學院高能物理研究所 備案序號:京ICP備05002790號-1 文保網安備案號: 110402500050
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