基于千位双旋光结构三值光学处理器的结构量并行计算平台研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    61862023
  • 项目类别：
    地区科学基金项目
  • 资助金额：
    38.0万
  • 负责人：
    宋凯
  • 依托单位：
    华东交通大学
  • 学科分类：
    F0214.新型计算及其应用基础
  • 结题年份：
    2022
  • 批准年份：
    2018
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2019-01-01 至2022-12-31

项目摘要

Structured data computing (SDC) is one of the hot issues in the field of large-scale data computing. Due to communication and I/O consumption, there is a problem about high power consumption and low efficiency when the computer processes large-scale SDC requests, which is called as “SDC’s high power consumption and low efficiency (SDC-HCLE)” problem. Ternary optical computer (TOC) has two characteristics such as numerous data bits and reconfigurable processors, which make it very suitable as a new computing resource of parallel computing platform (PCP) to solve the SDC-HCLE problem. This project will be devoted to studying a new ternary optical processor (TOP) and the key technologies about its integration into PCP. The main research contents include three parts, which are ①the design and realization of thousand-bit double-rotator-structure TOP (T-DRSTOP), ②the communication model of PCP integrated with T-DRSTOP, and ③the application framework of SDC in the PCP. Finally a PCP prototype is built based on the above researches. Through the study of this project, we will not only develop a more efficient TOP to solve the SDC-HCLE problem, but also establish a collaborative work model between the optical computing component and the electronic computing component, which will bring new ideas to solve the large-scale data computing problem.
结构量运算（Structured Data Computing，SDC）是当前大规模数据运算的热点问题之一。因通信和I/O的消耗，电子计算机在处理大规模SDC请求时表现出了高能耗和低效率的问题，称为SDC高耗低效问题。三值光学计算机具有数据位数众多和处理器可重构两大特点，这使得它非常适合于作为并行计算平台的一种新型计算资源，解决SDC高耗低效问题。本课题致力于研究新型三值光学处理器及其融入并行计算平台的关键技术，主要研究内容包括：①千位双旋光结构三值光学处理器的设计与实现；②融入千位双旋光结构三值光学处理器的并行计算平台的通信模型；③SDC在该并行计算平台中的应用框架。最终将在上述基础上构建出并行计算平台样机。通过本项目的研究，不仅将研制出更高效的三值光学处理器，解决SDC高耗低效问题，而且将建立光学计算部件与电子计算部件的协同工作模型，为解决大规模数据运算问题带来新思路。

结项摘要

为了解决结构量运算（Structured Data Computing，SDC）中，因通信和I/O的消耗带来的高能耗和低效率的问题（被称为SDC高耗低效问题），本课题研究了新型三值光学处理器及其融入并行计算平台的关键技术，主要研究内容包括：①设计和实现了千位双旋光结构三值光学处理器；②建立了融入千位双旋光结构三值光学处理器的并行计算平台的通信模型；③实现了SDC在该并行计算平台中的应用框架。最终在上述基础上构造了并行计算平台样机。本项目的研究成果为解决SDC高耗低效问题提供了一种有效途径，同时所建立的光学计算部件与电子计算部件的协同工作模型，为并行计算领域的研究提供了新方法。

项目成果

期刊论文数量（7）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（2）
专利数量（1）
Parallel design and implementation of Jacobi iterative algorithm based on ternary optical computer
基于三值光计算机的雅可比迭代算法并行设计与实现
  • DOI：
    10.1007/s11227-022-04471-x
  • 发表时间：
    2022-04
  • 期刊：
    The Journal of Supercomputing
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Kai Song;Wen Li;Boyang Zhang;Liping Yan;Xianchao Wang
  • 通讯作者：
    Xianchao Wang
Algorithm on Higher-Order Derivative Based on Ternary Optical Computer
基于三元光计算机的高阶导数算法
  • DOI：
    10.1109/access.2020.2984902
  • 发表时间：
    2020
  • 期刊：
    IEEE ACCESS
  • 影响因子：
    3.9
  • 作者：
    Song Kai;Jin Qingqing;Chen Gong;Yan Liping;Zhang Yi;Wang Xianchao
  • 通讯作者：
    Wang Xianchao
Parallel depth buffer algorithm based on a ternary optical computer
基于三值光学计算机的并行深度缓冲算法
  • DOI：
    10.1364/ao.462206
  • 发表时间：
    2022
  • 期刊：
    Applied Optics
  • 影响因子：
    1.9
  • 作者：
    Kai Song;Jinliang Zhu;Zhenxing Wang;Liping Yan
  • 通讯作者：
    Liping Yan
Research on Fully Parallel Matrix Algorithm of Ternary OpticalComputer for Shortest Path Problem
最短路径问题三元光机全并行矩阵算法研究
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2020
  • 期刊：
    Applied Optics
  • 影响因子：
    1.9
  • 作者：
    Kai Song;Yi Zhang;Liping Yan;Qingqing Jin;Gong Chen
  • 通讯作者：
    Gong Chen
Design of MSD multiplier for ternary optical computer processor based on minimum module
基于最小模的三值光计算机处理器MSD乘法器设计
  • DOI：
    10.1016/j.optcom.2019.05.007
  • 发表时间：
    2019-10
  • 期刊：
    Optics Communications
  • 影响因子：
    2.4
  • 作者：
    kai Song;Gong Chen;Qingqing Jing;Liping Yan;Yi Zhang
  • 通讯作者：
    Yi Zhang

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其他文献

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    --
  • 作者：
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  • 期刊：
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  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    宋凯;孙宏达;崔西明;张丽攀
  • 通讯作者：
    张丽攀
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  • 期刊：
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  • 作者：
    张强;丁清峰;宋凯;程龙
  • 通讯作者：
    程龙
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  • 期刊：
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  • 作者：
    李来平;危荃;涂俊;宋凯
  • 通讯作者：
    宋凯

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宋凯的其他基金

可模块化扩展双旋光结构三值光学处理器及其MSD乘法器的研究与应用—基于大规模数据运算背景
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    62262022
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    2022
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    34 万元
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    地区科学基金项目

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课题项目：调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要：

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题，其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子，其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而，TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用，影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法，探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用，为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义，并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路：

科学问题：TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达？
前期研究：已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应，但其具体机制尚不明确。
研究创新点：本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线：包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术：TRIM2与病毒RNA的相互作用分析，IFN-β启动子活性检测。
实验模型：使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
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