加速器投资项目方案说明 一、项目建设必要性 1、随着世界经济一体化的发展，项目产品及相关行业在国际市场竞争 中已具有龙头地位，同时，xx省又是相关行业在国内的生产基地，这就使 本行业在国际市场有不可估量的发展空间；项目承办单位通过参加国外会 展和网络销售，可以使公司项目产品在国际市场中占有更大的市场份额。 2、投资项目建设有利于促进项目建设地先进制造业的发展，有利于形 成市场规模和良好经济社会效益的产业集群，推动产业结构转型升级；坚 持自主创新与技术引进、利用全球创新资源有机结合；推进产学研联合攻关，构建“政府―企业―高校―科研院所―金融机构”相结合的产业技术 研发模式，推动一批关键共性技术开发，大力推进科技成果产业化；同时，积极引进境外先进技术，加快引进、消化、吸收和再创新。 二、项目承办单位 （一）承办单位 xxx公司 （二）项目负责人 贺xx
（三）项目承办单位简介 公司依托集团公司整体优势、发展自身专业化咨询能力，以助力产业 提高运营效率为使命，提供全方面的业务咨询服务。 为了确保研发团队的稳定性，提升技术创新能力，公司在研发投入、 技术人员激励等方面实施了多项行之有效的措施。公司自成立以来，一直 奉行“诚信创新、科学高效、持续改进、顾客满意”的质量方针，将产品 的质量控制贯穿研发、采购、生产、仓储、销售、服务等整个流程中。公 司依靠先进的生产、检测设备和品质管理系统，确保了品质的稳定性，赢 得了客户的肯定。 三、建设地点 （一）项目选址及用地方案 1、项目建设选址 该项目选址位于xx经济开发区。 2、项目用地性质 项目用地为建设用地，地理位置优越，交通便利，规划电力、给排水、通讯等公用设施条件完备，适宜本期工程项目建设。 3、项目用地规模 该项目总征地面积24905.78平方米（折合约37.34亩），其中：净用 地面积24905.78平方米（红线范围折合约37.34亩）。项目规划总建筑面
智慧城市多源异构大数据处理框架 摘要：智慧城市建设的重心已由传统IT系统和信息资源共享建设，转变为数据的深度挖掘利用和数据资产的运营流通。大数据中心是数据资产管理和利用的实体基础，其核心驱动引擎是大数据平台及各类数据挖掘与分析系统。讨论了智慧城市大数据中心建设的功能架构，围绕城市多源异构数据处理的实际需要，对数据中心大数据平台的架构进行了拆分讲解，并以视频大数据处理为例，阐述了数据中心中大数据平台的运转流程。 关键词：智慧城市；大数据；多源异构；视频分析 1 引言 随着智慧城市建设逐步由信息基础设施和应用系统建设迈入数据资产集约利用与运营管理阶段，城市大数据中心已成为智慧城市打造核心竞争力、提升政府管理效能的重要工具。一方面政府借助大数据中心建设可以将有限的信息基础设施资源集中高效管理和利用，大幅降低各自为政、运维机关庞杂、财政压力过大的问题；另一方面，可以在国务院、发展和改革委员会大力支持的政策东风下，打破部门间数据壁垒，推动政府各部门职能由管理转为服务，提高数据共享利用率和透明度。以大数据中心为核心构建城市驾驶舱，实现城市运转过程的实时全面监控，提高政府决策的科学性和及时性。智慧城市大数据中心建设功能框架如图1所示，其中针对不同部门的数据源，由数据收集系统完成数据的汇聚，并根据数据业务类型和内容的差异进行粗分类。为避免过多“脏数据”对大数据平台的污染，对于批量数据，不推荐直接将数据汇入大数据平台，而是单设一个前端原始数据资源池，在这里暂时存储前端流入的多源异构数据，供大数据平台处理调用。
图1 智慧城市大数据中心功能框架 大数据平台是城市大数据中心运转的核心驱动引擎，主要完成多源数据导入、冗余存储、冷热迁移、批量计算、实时计算、图计算、安全管理、资源管理、运维监控等功能[1]，大数据平台的主体数据是通过专线连接或硬件复制各政府部门数据库的方式获得，例如地理信息系统（geographic information system，GIS）数据、登记信息等。部分数据通过直连业务部门传感监测设备的方式获得，例如监控视频、河道流量等。大数据平台的输出主要是结构化关联数据以及统计分析结果数据，以方便各类业务系统的直接使用。 不同部门间共享与交换的数据不推荐直接使用原始数据，一方面是因为原始数据内容密级存在差异，另一方面是因为原始数据内容可能存在错误或纰漏。推荐使用经过大数据平台分类、过滤和统计分析后的数据。不同使用部门经过政务信息门户统一需求申请和查看所需数据，所有数据的交换和审批以及数据的监控运维统一由数据信息中心负责，避免了跨部门协调以及数据管理不规范等人为时间的损耗，极大地提高了数据的流通和使用效率。另外，针对特定的业务需求，可以基于大数据平台拥有的数据进行定制开发，各业务系统属于应用层，建设时不宜与大数据平台部署在同一服务器集群内，并且要保证数据由大数据平台至业务系统的单向性，尽量设置业务数据过渡区，避免应用系统直接对大数据平台核心区数据的访问。 目前主流大数据平台都采用以Hadoop为核心的数据处理框架，例如Cloudera公司的CDH（Cloud er a Distribution for Hadoop）和星环信息科技（上海）有限公司（Transwarp）的TDH（Transwarp Data Hub）、Apache Hadoop等。以Hadoop为核心的大数据解决方案占大数据市场95%以上的份额，目前国内80%的市场被Cloudera占有，剩余20%的市场由星环信息科技（上海）有限公司、北京红象云腾系统技术有限公司、华为技术有限公司等大数据公司分享。随着数据安全意识的增强、价格竞争优势的扩大，国内企业在国内大数据市场的份额和影响力正在快速提升。大数据的应用历程可归纳为3个阶段：第一个阶段是面向互联网数据收集、处理的搜索推荐时代；第二个阶段是面向金融、安全、广播电视数据的用户画像和关系发现时代；第三个阶段是面向多数据源与多业务领域数据的融合分析与数据运营时代，并且对数据处理规模和实时性的要求大幅提高。 本文在智慧城市大数据中心建设方案的基础上，阐述了多源异构大数据处理的框架和流程，并以最典型的非结构化视频大数据处理为例，介绍了多源异构大数据处理框架运转的流程。 2 多源异构大数据处理框架 2.1 系统整体架构 多源异构是大数据的基本特征[2]，为适应此类数据导入、存储、处理和交互分析的需求，本文设计了如图2所示的系统框架，主要包括3个层面的内容：基础平台层、数据处理层、应用展示层。其中，基础平台层由Hadoop生态系统组件以及其他数据处理工具构成，除了提供基本的存储、计算和网络资源外，还提供分布式流计算、离线批处理以及图计算等计算引擎；数据处理层由多个数据处理单元组成，除了提供基础的数据抽取与统计分析算法外，还提供半结构化和非结构化数据转结构化数据处理算法、数据内容深度理解算法等，涉及自然语言处理、视频图像内容理解、文本挖掘与分析等，是与人工智能联系最紧密的层，该层数据处理效果的好坏直接决定了业务应用层数据统计分析的准确性和客户体验；应用展
异构计算（Heterogeneous computing） 摘要 异构计算（Heterogeneous computing）技术从80年代中期产生，由于它能经济有效地获取高性能计算能力、可扩展性好、计算资源利用率高、发展潜力巨大，目前已成为并行/分布计算领域中的研究热点之一。本文主要介绍了CPU+GPU基础知识及其异构系统体系结构（CUDA）和基于OpenCL的异构系统，并且总结了两种结构的特点，从而对异构计算有了更深的理解。 关键词：异构计算CUDA OpenCL 1、引言 异构计算主要是指使用不同类型指令集和体系架构的计算单元组成系统的计算方式。常见的计算单元类别包括CPU、GPU等协处理器、DSP、ASIC、FPGA 等。我们常说的并行计算正是异构计算中的重要组成部分异构计算近年来得到更多关注，主要是因为通过提升CPU时钟频率和内核数量而提高计算能力的传统方式遇到了散热和能耗瓶颈。而与此同时，GPU等专用计算单元虽然工作频率较低，具有更多的内核数和并行计算能力，总体性能/芯片面积的比和性能/功耗比都很高，却远远没有得到充分利用。CPU的设计让其比较擅长于处理不规则数据结构和不可预测的存取模式，以及递归算法、分支密集型代码和单线程程序。这类程序任务拥有复杂的指令调度、循环、分支、逻辑判断以及执行等步骤。而GPU擅于处理规则数据结构和可预测存取模式。而APU的设计理念则正是让CPU和GPU完美合作，集合两者的长处，用异构计算来达到整体性能的最佳化。目前，已经有50款领先的应用能够利用AMD APU进行加速，而后续的应用也将陆续到来——异构计算普及的一刻应该是近在咫尺了。 1.1 CPU和GPU的本质区别 (1) CPU特点 a) CPU的目标是快速执行单一指令流； b) CPU将其用于乱序执行、寄存器重命名、分支预测以及巨大的cache上，
基于XML的异构数据集成方案 一、设计任务 设计出基于XML的异构数据集成方案，具体要求： i.数据源包括：结构化数据、非结构化数据和半结构化数据 ii.实现功能包括：能够用统一的方式实现查询等处理 iii.应用的技术为XML技术，实现异构数据集成 二、设计应用的具体集成方法 2.1异构数据集成方法简介： 异构数据集成方法包括：模式集成和数据复制方法。 1、模式集成方法中的数据仍保存在各数据源上，由集成系统提供一个虚拟的集成视图(即全局模式)以及全局模式查询的处理机制。用户直接在全局模式的基础上提交请求，由数据集成系统处理这些请求，转换成各个数据源在本地数据视图基础上能够执行的请求。 2、数据复制方法将各个数据源的数据复制到与其相关的其它数据源上，并维护数据源整体上的数据一致性、提高信息共享利用的效率。 3、模式集成包括：联邦数据库和中间件集成方法是现有的两种典型的模式集成方法。 4、数据复制方法：数据仓库方法。 2.2异构数据集成方案分析 1.联邦数据库数据集成 联邦数据库是数据库集成的最简单结构，将所有组件数据库进行一对一的连接为了实现各个数据库和其它数据库数据之间的互操作，需要解决各个数据库之间的格式冲突问题，就要为每一个数据库向其它数据库的数据类型转换提供转换规则。这就是说这样的异构数据库系统需要建立N X（N一1）/2个转换规则，或者说要编写N X (N一1)/2段代码来支持两两之间的查询访问。 在联邦数据库数据集成方式中，如果要向系统中加入新的节点，就需要再建立很多转换规则，并且为系统之间只有通过编写软件来实现互相的信息正确地传递，这样做既费时又费工。如果各个子系统需要修改，那么会带来更多的问题，大大影响了系统的可扩展性、移植性和稳定性。其模型示意图如下图所示：
一、项目背景及必要性 (一)国内外现状和技术发展趋势 大数据是指海量的数据加上复杂的数据类型。从产业的发展角度看，我们对数据的利用经历了传输、传播、处理三个阶段，而今眼目下，对数据的利用正处在处理这个阶段，即如何处理、如何管理、如何应用，如何优化是现阶段的主要工作。 大数据的具体特点主要表现为四个“V”：一是体量浩大（Volume），数据集合的规模已从GB到TB再到PB级，甚至已经开始以EB和ZB来计算。著名咨询公司IDC的研究报告称，未来10年全球大数据将增加50倍，管理数据仓库的服务器的数量将增加10倍。二是类型复杂（Variety），大数据类型包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。现代互联网应用呈现出非结构化数据大幅增长的特点，到20152年末非结构化数据将达到整个数据量的75%以上。三是生成迅速(Velocity)，大数据通常以数据流的形式动态、快速地产生，具有很强的时效性。数据自身的状态与价值也随时空变化而发生演变，数据的涌现特征明显。四是价值巨大但利用密度低(Value)，基于传统思维与技术让人们在实际环境中面临信息泛滥而知识匮乏的窘态。 当今社会，新摩尔定律得到验证，大数据以成为各行各业的焦点。数据的来源多样化：以多源异构数据为代表的非结构化数据占世界上信息总量的95%以上，剩下的5%为结构化数据，包括网页、文本、交易数据、邮件、高清视频、3D视频、语音、图片、地质勘测
数据、多源异构数据探测数据等等，这些数亿TB的数据正以超乎人们想象的速度增长，这对数据的存储系统的容量和实时计算速度提出了空前的要求。同时，大到智慧地球，小到智慧城市的数字化建设，使其越来越多的人、设备和传感器通过数字网络连接起来，产生、传送、分享和访问数据的能力也得到彻底变革。这些行业包括：互联网、制造业、医疗行业、媒体行业、零售销售行业、金融业、能源业、航空航天等等。预计2015年，超过40亿人（世界人口的60%）在使用各种智能终端，以全方位的方式与各行各业发生交互融合。其中大约12%拥有智能终端——其渗透率以每年20%以上的速度增长。如今，3000多万联网传感器节点分布在互联网、交通、汽车、工业、公用事业和零售部门，其数量正以每年30%以上的速度增长。预计到2020年，全球数据使用量预计暴增44倍，达到35.2ZB。35.2ZB也就是说全球大概需要376亿个1TB硬盘来存储数据。 人们对数据日益广泛的需求导致存储系统的规模变得越来越庞大，管理越来越复杂，数据的爆炸性增长和管理能力的相对不足之间的矛盾日益尖锐。同时，数据的高速增长也对存储系统的可靠性和扩展性提出了挑战，海量数据的共享、分析、搜索也显得越来越重要，充分挖掘海量数据中的有效价值。这就要求我们得实现一种有别于传统系统而全新的存储管理平台，该平台必须具备高扩展性、高可靠性、高时效性，同时也需要具备高经济性，只有这样才能更好的为国民经济和生活服务。 国外的大数据发展现状，以GOOGLE/FACEBOOK为代表的
片上众核处理器硬件同步机制研究* 徐卫志1,2刘志勇1范东睿1焦帅1,2张浩1宋风龙1雷峥蒙1,2余磊1,2 1（中国科学院计算技术研究所系统结构重点实验室北京 100190） 2（中国科学院研究生院北京 100039） 摘要同步机制是片上多核/众核处理器正确执行和协同通信的关键，其效率对处理器的性能非常重要。本文针对片上众核体系结构，提出了两种硬件粗粒度同步机制，集中式同步机制和分布式同步机制，分别通过片上的集中式锁管理器和分布式锁管理器来实现；以片上同构众核处理器Godson-T模拟器为平台，通过量化评估程序，评估比较了提出的两种硬件支持的同步机制与基于原语的软件同步机制的性能。结果表明，硬件支持可以使得片上众核处理器的同步机制性能明显提高，而分布式锁管理器的扩展性要好于集中式锁管理器。 关键词片上众核处理器；同步；硬件支持；集中式锁管理器；分布式锁管理器 中图法分类号: TP302 文献标识码: A 1 引言 传统单核处理器采用指令级并行的技术提高性能，借助于超标量和流水处理提高处理器的主频，但是随着主频的提高却使得功耗和散热问题难以依靠现有的技术解决。而半导体工艺的发展，使得片上可集成的晶体管数目日益增多，因而体系结构设计者为了在性能进一步提升的同时降低功耗和散热，提出了线程级粗粒度并行的片上多核/众核处理器[1]。片上多核/众核处理器与传统多处理器相比，其优点是片上处理能力强、带宽高、通信距离短、传输速度快等，多个线程之间的数据通信效率高，因而需要高效的同步机制与之匹配。 同步操作保证多个线程之间的数据传播，临界区的互斥访问使得多个线程对共享存储的写操作等同于串行执行，保证程序执行语义的正确性。因而，同步操作的性能对片上众核处理器而言非常重要，直接影响了多个线程协同执行的速度。 在传统多处理器系统中，已有许多针对于互斥操作的研究，主要可以分为两类，一类是设计更好的软件算法，第二类是为其提供专用的硬件支持等。软件锁的缺点在于同步开销大、扩展性差、存储空间要求高等。例如，Test&Set锁[2]是基于原子指令Test&Set的软件锁，它需要每个参与同步的线程不断地执行Test&Set指令，每一次执行Test&Set指令，就检查并修改对应的内存块，造成大量的访存操作和网络操作，当线程数增多时，Test&Set锁的扩展性很差。虽然已经有一些改进的基于原子指令的软件同步方法，但是原子指令实现困难，代价高，当片上集成了成百上千个处理器核时，软件锁难以满足众核处理器的性能需求，势必形成“synchronization wall”。 虽然基于同步原语的软件锁相对于硬件锁较灵活，但是在众核片上支持硬件锁，可以充分利用片上通信速度快的特点，大大提高同步操作的效率，从而提高整个芯片的计算能力。文献[3]针对于众核处理器Cyclops-64，提出了专用的硬件同步状态缓存器SSB，用于支持细粒度的同步操作，目的是有效利用众核处理器的片上处理能力。然而，硬件支持对于片上众核处理器中粗粒度同步机制的性能影响仍没有相关的研究。 因而，我们提出了基于片上众核体系结构的两种硬件粗粒度同步机制，使用专门的片上锁管理器来实现同步，包括集中式锁管理器和分布式锁管理器，从不同角度评估了硬件支持对片上众核结构同步机制的性能提升，将集中式同步机制，分布式同步机制，以及软件同步机制进行了比较。结果表明，硬件支持可以使得片上众核处理器的同步机制性能明显提高，而分布式锁管理器比集中式锁管理器扩展性更好。 本文如下组织：第2节介绍多核/众核同步机制的相关研究工作，包括基于原语的同步机制实现方式，硬件同步，细粒度同步，事务内存等；第3节提出片上众核结构中专用硬件支持的同步机制，包括集中式同步管理器与分布式同步管理器，为了评估需要，在片上众核结构中也实现了Ticket Lock；第4节介绍模拟平台和试验结果，并对结果进行分析，对软件锁和硬件锁，集中式锁管理器和分布式锁锁管理器进行比较；第5节总结本文，并提出进一步的工作。 *本课题得到国家自然科学基金重点项目(60736012)、国家“九七三”重点基础研究发展规划项目基金(2005CB321600)、国家“八六三”高技术研究发展计划项目基金(2009AA01Z103)、国家杰出青年科学基金(60925009 )、国家自然科学基金创新研究群体科学基金(60921002)、北京市自然科学基金（4092044）资助。 徐卫志（1982年生），男，山东龙口人，博士研究生，主要研究方向为高性能计算机体系结构、并行算法等；刘志勇(1946年生)，男，博士，研究员，博士生导师，主要研究领域为算法、计算机系统结构、并行处理、片上存储系统等；范东睿（1979年生），男，博士，副研究员，主要研究方向为低功耗处理器设计；张浩，博士，助理研究员；宋风龙，博士；雷峥蒙，硕士研究生；余磊，博士研究生。
把“高科技产业园”建设成科技企业的“加速器” 牟先泉 新技术创业服务中心，伴随着高新技术产业的蓬勃发展而诞生，同时又推动了高新技术企业的成长。面对国家实施“十五”规划的新形势和管委会提出的“聚力打造特点产业创新集群，提升自主创新能力”的科技创新目标，创业中心要更多的思考做为科技企业孵化器应如何适应高新区日益发展的科技创业群体的需求，如何进一步提升孵化器的孵化成效，如何使孵化器自身不断发展壮大等课题。 一、国家对孵化器发展提出更高要求 “十一五”期间，我国将进入以知识经济、信息经济和网络经济为特征的超强竞争时代，与以“自主创新”为主导的多种激变因素相适应，伴随着产业逐步成熟所形成的日趋完备的基础优势，我国科技企业孵化器将迎来以规模优势和范围优势扩张为特征的更高发展阶段，国家已确立“孵化器是国家科技创新的重要载体”，科技部发布了第一个孵化器发展计划纲要——《中国孵化器“十一五”发展纲要》，确立的总体发展目标是：通过扩大总体规模，增加孵化器数量，扩大创业服务的受益群体范围；通过拓展服务，将服务延伸到从企业初创到毕业的全过程，提高创业服务的质量；通过建设专业孵化器，把我国的创业服务事业提高到新水平。 科技部近期还将出台孵化器考核评价办法，将通过对科技企业孵化器的社会效益、经营效果、孵化能力及管理规范等方面进行科学评价，鼓励并引导科技企业孵化器更好地实现其培育科技型中小企业和企业家的功能定位，进而实现其促进区域科技创新和经济增长的重点作用。 二、孵化企业的发展需要后续服务 创业中心经过近几年的发展，孵化能力和服务水平都有了较大的增强和提高，产生了一批较高质量的科技企业，去年孵化企业已超过200家，销售收入过千万元的企业11家，高新技术企业达到21家，孵化企业拥有专利等知识产权271项。根据科技部制订的孵化企业毕业条件，经过三至五年的培育和孵化，相当一部分企业将陆续毕业，在社会上继续发展，实现项目的产业化，而这些企业正处于较快发展期，虽然有了一定的资本积累，但是从创业中心毕业后直接走向社会征地建厂，本来可以用来扩大生产经营的有限资金，可能会因用于征地建厂后，导致发展资金匮乏而影响其快速发展。 建设高科技产业园，为孵化企业在离开创业园后提供一个适宜的空间，即降低了企业的再发展成本，又可使企业将有限的资金全部用于生产经营之中去，达到最大限度地提高孵化企业的成活率、加速孵化企业发展壮大的目的。另一方面，由于高科技创业园的条件所限，也无法满足所有在孵企业的生产甚至试产的需要，例如新材料、机械、化工等领域企业的需要，也有必要为这类在孵企业提供一个相对集中、能提供一些公共服务、能实现一定资源共享的发展环境。
异构数据集成平台详细描述 一、综述 异构数据集成平台是通过技术手段，将医疗机构内相关系统的数据通过清洗、转换后汇集到临床数据中心，并对采集上来的数据进行质量控制，实现系统之间数据互连互通，降低系统间的耦合程度。支持通过可视化工具自动生成标准的数据共享服务接口向第三方提供数据服务。平台应由前置统一网关、通讯中间件、工作流引擎组成，并提供数据元规范、主索引服务、数据校验服务和公共管理服务等。包括如下功能： 二、数据采集引擎 通过数据采集引擎库或采用符合国家标准、本地标准目标数据源进行管理，定义平台质量监控的对象等，要求对数据源的定义通过界面化的操作即可完成，系统可以从数据库表、视图或SQL 方式创建检查数据源，支持建立多个数据源。 1）采集HIS、LIS、EMR数据，并进行清洗、转换、标准化，上传到临床数据中心； 2）采集超声报告，超声、病理、内镜影像数据（DICOM或JPG），并进行清洗、转换、标准化，上传到临床数据中心； 3）采集PACS检查报告、原始DICOM影像数据，并进行清洗、转换、标准化，上传到临床数据中心。 数据采集主要是由采集服务器，通过HTTP 协议和Restful 技术把数据上传并缓存在WEB 及消息服务器上，WEB 及消息服务器可以缓存一周的数据
上传量，数据上传后，再由消息处理服务进程（MPS）进程完成数据的最终清洗及格式，并最终入库存储。台标等非结构化数据存储在分布式文件系统（S2DFS）中，log 或者行为等结构化数据存储在分布式数据库（MongonDB）中。参见如下数据采集/ 存储流程图： DMQ 是一个分布式的消息服务平台，提供的功能包括：配置维护、名字服务、分布式同步、组服务等，能提供一种高性能、可靠的、可扩展的、分布式的、可配置关键特性。 三、数据交换引擎 在基层医疗机构信息系统、家庭医生签约服务平台和其他系统之间建立数据通信的互连通路的渠道，用于处理各类消息的发送接收、数据校验、内容过滤和版本检查等需求，对可用连接、数据源等系统资源根据预设规则进行动态分配管理。 数据转换就是将整理后的数据，依照对照表的要求进行转换，并写入到新系统。这个过程可以通过交换系统实现。
江北区科技企业加速器管理办法（试行） 第一章总则 第一条为加快江北区的建设和发展，推动高成长科技企业快速壮大，促进江北区形成若干创新型产业集群，推进创新驱动发展战略，根据国家科技部《关于进一步加强火炬工作，促进高新技术产业化的指导意见》（国科发火〔2011〕259号），结合我区实际，特制定本办法。 第二条科技企业加速器（以下简称加速器），是一种以高成长科技企业为主要服务对象，通过创新服务模式满足企业对发展空间、商业模式、资本运作、人力资源、技术合作、生产经营等方面个性化需求的新型空间载体和服务网络，旨在加速科技成果产业化,助推科技企业加速发展、做强做大，促进新兴产业集约式发展。加速器的建设，进一步完善了江北区产业服务体系，是区域经济创新体系的重要组成部分。 第三条本办法所涉及资金从区科技经费中安排，专项用于加速器的建设和发展。 第四条区科委负责江北区科技企业加速器的认定及加速器发展的宏观管理、业务指导。 第二章认定办法 第五条申请认定江北区科技企业加速器,应当具备下列条
件： 1.具有独立法人资格，拥有不低于100万元的注册资本。产业定位与发展方向符合区域发展要求，有明确的产业导向，有1-2个明确的主导产业。 2. 加速器工商注册、税务登记在江北区,且加速器场地位于江北区。 3. 内部管理制度健全,拥有一支高素质的专业化管理团队；其中管理人员中具有大专以上学历的应占30%以上。 4. 拥有可支配场地面积在5万平方米以上,其中用于高成长科技企业租售的场地不少于总面积的2/3，且场地作为科技加速器用途使用期限不少于5年。场地属于自有物业的，要求产权清晰，在续存期间不得变更用途；租用物业的，要求租用合同明确清晰，在租用期内不得变更用途；权属不清的场地不能作为加速器。 5.配套服务设施齐全，产业服务功能完善，建有或规划建设公共服务、公共技术、融资等平台，能够为高成长性科技企业提供技术、管理、生产、市场、融资等深层次的专业化服务。 6. 与江北区科技企业孵化器之间建有对接机制,并建有高成长科技企业从孵化器快速入驻加速器的通道。 7. 入驻高成长科技企业数量10家以上，在加速器内以及与加速器紧密合作的中介服务机构在5家以上，中介服务机构服务能力强，可为高成长科技企业提供资本、信息、咨询、人才、市场、技术开发与交流、国际合作等多方面服务。
工业互联网先进应用案例集 案例 可快速部署的低成本多源异构数据采集 和可视化解决方案 ——基于宜科边缘控制器和IoTHub平台的设 备智能管理应用 宜科（天津）电子有限公司成立于2003年，位于天津市西青经济开发区，在中国天津和德国德累斯顿设有研发中心。公司将“自动化技术+数字化工厂+工业互联网”定义为重要的发展战略，围绕工业互联网和智能制造业务持续发力，在工业互联网、智能制造、工业软件等方面积累了大量项目案例和实施经验，在工业互联网领域拥有核心产品和方案，在系统集成解决方案领域处于国内领先地位。 一、项目概况 宜科边缘控制器利用宜科IoTHub TM工业互联网赋能平台和Workbench工业APP快速开发工具，提供“设备连接+数据可视化”应用模式，将成为中小企业管理者直观了解工厂运行状态的最有效方式。
1. 项目背景 工业互联网平台是工业互联网建设的核心。工业设备上云正成为牵引工业互联网平台发展的先导性应用，也是当前工业互联网平台建设的切入点。 工业设备上云就是通过建立实时、系统、全面的工业设备数据采集体系。构建基于云计算的数据汇聚、分析和服务平台，实现工业设备状态监测、预测预警、性能优化，引导带来工业互联网平台的功能演进和规模商用。工业设备种类繁杂、数量多、通信协议与数据格式各异，当前尚缺乏有效的技术手段能够低成本、便捷地实现工业设备快速接入平台，导致绝大部分平台的设备接入数量有限。2. 项目简介 基于宜科边缘控制器，提供“数据+应用”的服务，充分利用IoTHub TM工业互联网赋能平台IaaS和PaaS资源，以及边缘计算设备的性能，提供数据采集能力和数据可视化应用。 数据：系统提供多种协议接口，支持典型的工业控制器、传感器、物联网采集监控终端，并提供协议连接及数据交互操作。 应用：工业APP开发工具，方便提供生产过程监控、调试维护配置、报警相应及处理、报表实时更新及显示生成等功能，方便平台应用。 数据+应用=服务 3. 项目目标 面向工业互联网应用，支持市场二十种以上主流工业协议解析，支持二十万台设备并发连接，提供面向工业现场的图形化、拖拽式和低代码快速开发APP 工具，支持本地、私有云、共有云混合或单一部署，提供多个重点垂直领域的基础应用APP。 在汽车整车及零部件、装备制造、冶金、电子信息领域发展客户上千家，设备连接数超百万。在设备监控、设备预测性维护、生产现场数据可视化、数据分析、实时报警等方面，帮助广大中小制造业企业解决“数据之痛”，提升生产效率，降低运营成本，提高管理水平，助力企业做大做强。
第一章工程概述 第一节编制依据一、施工图
三、方案编制说明 1、本方案针对“北京实创科技园开发建设股份有限公司企业加速器项目（3-2-169）下沉广场基坑排水、抗拔桩工程”的相关内容进行设计和施工组织安排。 2、由于目前工程相关文件、图纸等资料的不完善，施工过程中应依据实际情况对设计方案和施工方案进行合理的调整。 第二节工程概况 一、工程简介 工程简介表 二、场地概况 北京实创科技园开发建设股份有限公司企业加速器项目(3-2-169）工程位于北京市海淀区北清路北侧，稻香湖路西侧。一期工程基坑面积为22500m2，基坑周长约为680m。本次施工范围为一期工程北侧孤岛预留下沉广场，自然地形基本平坦。 本工程现状自然地面标高按-0.90考虑，基础底板垫层底标高约为-6.26m~-7.36m。
三、工程地质概况 根据岩土工程勘察报告,拟建场地地面标高约为43.85～44.73m，正负零标高为45.9m，基坑开挖后，周边回填0.7～1.0m厚的粉土，使地表标高抬高至约为44.80～45.0m； 其下以粉土为主度约10m左右，底标高约为36.0～35.60m。勘察报告水位在原地表下5.4m～5.8m,水位标高大致为38.90m。
第二章方案设计 本工程自然地面基本平坦，东、西、南三面均紧邻一期工程结构，仅有北面与场外相连通，开挖时拟建东西南三面全部挖通，北侧放大坡做为钻机及材料等的进出通道。 根据地勘报告描述水位,位于槽底以上，通过具体分析及海淀地区的施工经验，降水采用坑内集水井明排排水方案。 第一节基坑排水方案设计 一、基坑排水目的 1、确保基坑土方的顺利开挖。 2、确保基坑边坡的稳定与安全。 3、确保基础施工时干槽作业。 4、维持排水，预防地下水水位上升，引起基础上浮。 5、控制地下水，减少因排水引起的对周围环境的次生危害。 二、排水方案选择 地下水控制效果的好坏，是直接关系到基坑土方开挖，边坡安全和总工期能否如期实现的关键之一，而方式的不同其效果也迥异。为此，地下水方法的选择必须对含水层的性质、位置、数量、涌水量的大小、周边环境状况、基坑深度等主要参数进行分析，才能达到理想的控制效果。 依据本工程岩土工程勘察报告提供的水文条件及本工程现场探坑实测，基坑开挖范围内存在一层地下水，且水位较高，地下水类型为潜水，含水层为粉土层，在该土层中疏干地下水时，水土流失问题可以被杜绝，从而不会对周边建筑物产生不均匀沉降。 根据本工程的地下水分布状况并结合拟建楼的基础平面尺寸、设计槽深和现场周边条件，并结合本工程实际情况和我公司在附近地区施工类似工程的经验，经过理论计算和分析，确定本工程采用基坑明排的排水方案较为经济合理，同时在基坑内部集水坑及隔油井等加深部位布置若干槽内排水井从而提高排水效率。 三、排水井主要参数的确定 1、布置方式 1.1、排水井布置在基坑基坑肥槽内，局部空间较小处可布置在槽内或调整井位； 1.2、为加快集水坑等加深部位地下水抽排速度，为土方开挖及后续总包结构施工创造有利条件，在槽内布置适量排水井。
异构计算 异构计算技术从80年代中期产生，由于它能经济有效地获取高性能计算能力、可扩展性好、计算资源利用率高、发展潜力巨大，目前已成为并行/分布计算领域中的研究热点之一。本文还强调了未来异构计算研究应注意的一些方面。 随着通信和网络技术的迅速发展，网络计算概念应运而生。同构网络计算系统now或cow首先兴起，接着很快涌现出异构网络计算系统，从而使异构计算近年来成为并行/分布计算领域中的主要研究热点之一。 基本概念 在异构计算系统上进行的并行计算通常称为异构计算。人们已从不同角度对异构计算进行定义，综合起来我们给出如下定义：异构计算是一种特殊形式的并行和分布式计算，它或是用能同时支持simd方式和mimd方式的单个独立计算机，或是用由高速网络互连的一组独立计算机来完成计算任务。它能协调地使用性能、结构各异地机器以满足不同的计算需求，并使代码（或代码段）能以获取最大总体性能方式来执行。 概括来说，理想的异构计算具有如下的一些要素：
（1）它所使用的计算资源具有多种类型的计算能力，如simd、mimd、向量、标量、专用等；（2）它需要识别计算任务中各子任务的并行性需求类型；（3）它需要使具有不同计算类型的计算资源能相互协调运行；（4）它既要开发应用问题中的并行性，更要开发应用问题中的异构性，即追求计算资源所具有的计算类型与它所执行的任务（或子任务）类型之间的匹配性；（5）它追求的最终目标是使计算任务的执行具有最短时间。 可见，异构计算技术是一种使计算任务的并行性类型（代码类型）与机器能有效支持的计算类型（即机器能力）最相匹配、最能充分利用各种计算资源的并行和分布计算技术。 基本原理 1、异构计算系统。 它主要由以下三部分组成：（1）一组异构机器。（2）将各异构机器连接起来的高速网络。它可以是商品化网络，也可以是用户专门设计的。（3）相应的异构计算支撑软件。 2、异构计算的基本工作原理。
###经济开发区科技企业加速器建设的调研报告 企业孵化器的概念20世纪50年代发源于美国，是伴随着新技术产业革命的兴起而发展起来的。1987年6月，我国第一家企业孵化器——武汉东湖创业者服务中心宣告成立。经过二十余年的发展，全国各类孵化器可谓风生水起，并逐步从单纯的孵化器向“后孵化器平台”——加速器转变，对高新技术产业发展的核心作用也日趋重要。 在科技企业孵化培育热潮不断升温的大背景下，开发区贯彻市委第十三次党代会、区委第三次党代会精神，围绕“四个第一”的具体要求，以创新创业载体建设为抓手，提出“十二五”期间建成三创载体235万平米，其中开发区自建载体将达到50万平米。结合现阶段###开发区实际，科技企业加速器应该成为开发区载体建设的重点模式。 ###经济开发区加速器建设的可行性分析 1、省、市科技孵化载体现状
“十一五”以来，江苏省共建有各类科技企业孵化器269家，列全国榜首。除拥有数量跻身全国第一外，还创造了另外三项“全国第一”：孵化场地面积1106万平方米，居全国第一；在孵企业数14419家，居全国第一；孵化器内从业人员32万人，居全国第一。 南京地区目前孵化器共有33家。其中国家级孵化器13家，省级孵化器14家，其他6家。 2、###区科技孵化载体现状 截至目前，###区（含高新区）共有5家国家级孵化器：南京科技创业服务中心、南京软件园、南京高新技术产业开发区留学人员创业园管理服务中心、南京工业大学国家大学科技园、南京鼎业百泰生物科技有限公司。 3、开发区建设加速器的分析 （1）有利方面 ①有利于实现差异化竞争
从上述数据可以看出，江苏省和南京市的科技企业孵化器建设水平在全国名列前茅，开发区在孵化器的建设规模、水平和成果上都已经落后于其他先进地区，继续从创业企业开始培育，只是亦步亦趋地走别人的老路，而且孵化期到实现产业化的时间较长，不利于与开发区先进制造业基地的发展目标实现紧密结合。因此跳过孵化器直接建设加速器，一是可以在招商上利用周边现有的优质毕业企业资源，二是可以利用开发区的空间优势实现产业承载，三是可以和紫金科技创业特别社区实现资源互补，在区外形成差异化竞争，区内形成协同式发展的良好格局。 ②有利于主导产业培育 开发区的四大主导产业都是战略性新兴产业，产业发展建立在科技创新的不断进步基础上。在开发区的产业发展过程中，既需要吸引主导产业的龙头型、旗舰型企业入驻直接带动产业发展，也需要培育拥有自主知识产权的科技成长型企业，增强开发区主导产业的内生“造血”能力，为主导产业提供持续稳定的优质产业项目支持。 ③有利于实现可持续发展
第31卷第5期 2011年10月地震工程与工程振动JOURNAL OF EARTHQUAKE ENGINEERING AND ENGINEERING VIBRATION Vol．31No．5Oct．2011收稿日期：2011－05－27；修订日期：2011－07－25 基金项目：国家公益性行业（地震）科研专项（200808022）；江苏省自然科学基金项目（BK2008368） 作者简介：毛昆明（1985－），男，博士研究生，主要从事轨道交通引起的环境振动方面研究.E- mail ：kun -ming@yeah．net 通讯作者：陈国兴（1963－），男，教授，博士，主要从事土动力学与岩土地震工程研究.E- mail ：gxchen@njut．edu．cn 文章编号：1000－1301（2011）05－0184－06 基于Abaqus 软件的并行计算异构集群平台的搭建 毛昆明，陈国兴 （南京工业大学岩土工程研究所，江苏南京210009） 摘要：在异构集群上充分利用新、旧硬件资源调度计算任务是实现集群高性能并行计算的难点。 通过测试已搭建集群服务器的CPU 和内存对Abaqus 软件计算速度的影响，发现CPU 的主频对 Abaqus /Explicit 模块计算速度的影响大，CPU 的缓存对Abaqus /Standard 模块速度影响大；当内存满 足计算任务的最小需求时， 增加内存对计算速度无任何影响；当内存不足时，计算速度会大幅减慢。据此测试结果，新增4台服务器作为计算节点和一台Infiniband QDR 交换机作为交换节点，搭建了新 的异构集群， 性能测试结果表明：相对于千兆以太网络交换机，Infiniband QDR 交换机的并行计算效率更好，且集群的计算节点越多越显著；Abaqus /Standard 模块并行计算效率的提高幅度要比Abaqus / Explicit 模块的稍高一些。针对异构集群硬件构架相差较大的2批新、旧硬件，设置了2个管理节点、 2个网络节点、2个存储节点，充分利用了新、旧硬件资源，高效地实现了在一个异构集群平台上提交 与下载任务。 关键词：异构集群；Abaqus 软件；并行计算；Infiniband QDR 交换机 中图分类号：P315．69文献标志码：A Construction of parallel computing heterogeneous cluster platform based on Abaqus software MAO Kunming ，CHEN Guoxing （Institute of Geotechnical Engineering ，Nanjing University of Technology ，Nanjing 210009，China ） Abstract ：Taking full advantage of new and old hardware resources on the heterogeneous cluster to schedule compu-ting jobs is a difficult point in the realization of high performance parallel computing．The influence of servers ’CPU and memory on computing speed of Abaqus software on the cluster which has been constructed is tested．The conclusions are drawn ：CPU clock speed has a great effect on the computing speed of Abaqus /Explicit module and CPU internal cache has a great effect on computing speed of Abaqus /Standard module．When memory satisfies the minimum requirement of a computing job ，increasing memory has no effect on the computing speed．When memory is insufficient ，computing speed will slow down sharply．According to the testing results ，four servers as the compu- ting nodes and an Infiniband QDR switch as the network node are added ， and then the heterogeneous cluster is con-structed．Parallel computing speed of the Infiniband QDR switch is tested ，and the result shows that the parallel effect of the Infiniband QDR switch is superior to the gigabit ethernet switch．The more the number of computing nodes is ，the better the parallel effect is．Abaqus /Standard module ’ s elevated range of parallel computing efficien-cy is slightly better than Abaqus /Explicit module ’s．Specific to two groups of new and old equipment whose archi-
从多核到众核处理器 此文由客座作者Zheng Li所写，欢迎大家follow他的twitter: https://www.doczj.com/doc/cd11746154.html,/biglizheng 其实“多核”这个词已经流行很多年了，世界上第一款商用的非嵌入式多核处理器是2002年IBM推出的POWER4。当然，多核这个词汇的流行主要归功与AMD和Intel的广告，Intel 与AMD的真假四核之争，以及如今的电脑芯片市场上全是多核处理器的事实。接下来，学术界的研究人员开始讨论未来成百上千核的处理器了。有一个与多核匹配的词叫片上网络（Networks on Chip），讲的是多核里的网络式互连结构，甚至有人预测未来将互连网集成到片上这种概念了。当然，这样的名词是很吸引眼球的，不过什么东西都得从实际出发，这篇文章也就简单地分析了为什么有多核这个事情，以及多核系统的挑战。 为什么有多核处理器？ 事先需要提及的是，一个常见误区就是多核和众核处理器的发展来源于应用和市场驱动。实际上，应用和市场希望单核处理器的寿命越来越长，而物理限制是多核以及未来众核处理器出现和发展的动力。之后我们来谈论一下，首先，为什么有多核处理器？从Intel 80286 到Intel Pentium 4大概二十多年的时间都是单核处理器的天下，为什么最近几年单核处理器却销声匿迹了？是什么导致了多核时代的到来？ 这里需要知道一个经验定律和三个限制，他们是多核处理器的最本质缘由。这个定理就是摩尔定律。Gordon Moore博士是Intel的创始人之一。早在他参与创建Intel之前的1965年，他就提出，在至少十年内，每个芯片上集成的晶体管数（集成度）会每两年翻一番。后来，大家把这个周期缩短到十八个月。这个指数规律的发展速度是令人难以置信的，大家都听过那个国王按几何级数赏赐大臣谷粒，从而使得国库被掏空的传说。而摩尔定律讲得就是现实中晶体管数量几何级数倍增的故事，更令人难以置信的是这个速度保持到今天已经快五十年了。人类历史上应该还没有任何技术是指数发展这么久的。题外话一句，若干年前，互联网骨干网带宽曾经这么指数了几年，曾有人将其总结为一个定律忽悠一堆人研究光纤通讯，后来发现带宽没法按照指数定律涨了，许多搞光电的人也就找不到工作了。扯远了点，整个 IT产业之所以风光了这么多年，摩尔定律是本质的因素。 当无数的硅公硅婆和软件民工们将晶体管数目的增长转换为计算机等IT产品的性能时，摩尔定律也就有了两个推论，每十八个月，计算机等 IT 产品的性能会翻一番；相同性能的计算机等 IT 产品，每十八个月价钱会降一半。后面这个推论很可怕的一件事情，他说，如果你IT产品像菜市场的商贩一年年复一年的卖同样的东西，那么你IT产品的价钱会指数下降。从某种意义上来说摩尔定律逼迫着所有的IT企业不断的按指数规律提高产品的性能，并且创新出新的产品。但不幸的是，这种从晶体管数转换为性能增长的过程日趋困难。 时至今日，集成度还在以摩尔定律的速度增长，但是性能的增长遇到了三个物理规律的限制。第一是功耗，第二是互连线延时，第三是设计复杂度。