温度对L波段EDFA增益斜率影响的实验研究

实用的L波段EDFA（掺铒光纤放大器）常采用多段铒纤和多泵浦的复杂结构。对一种复杂结构的L波段EDFA的温度特性进行了实验研究,发现在不同的输入光功率下,L波段短波侧（约1 570～1 582nm）的增益谱可按相反的方式随温度而变化,并从理论上解释了此现象。实验结果表明,铒纤的温度和增益斜率之间仍然存在很好的线性关系。控制铒纤温度就可以调整L波段EDFA的增益斜率,获得平坦的增益

an software vulnerability number prediction model based on micro-parameters

全球每年因为软件漏洞造成的损失十分巨大,而软件漏洞分析方法的缺陷使得漏洞本身难以被发现,因此大家开始对漏洞数量进行预测,预测软件的漏洞数量对信息安全评估有着重要的意义.目前主要的估算方法是漏洞密度的方法,但此方法仅是宏观范围内估算,并不能反映漏洞软件本身的性质.提出从软件的微观角度进行软件漏洞数量的估算通过提取软件典型微观参数,从而发现软件漏洞数量与其微观参数的联系,相比漏洞密度的预测方法具有相当的优势.软件微观漏洞模型在提出漏洞继承假设的基础上,认为软件的漏洞数量与它的某些微观参数之间存在线性关系,并给出了根据软件微观参数以及其历史版本漏洞数据预测软件漏洞数量的方法.通过对7款软件进行验证,证明了软件微观漏洞模型在预测软件漏洞数量时的有效性与准确性.国家自然科学基金项目(61073179)|工信部科技重大专项基金项目(2011ZX03002-005-02)As the cost caused by software vulnerabilities keeps increasing, people pay more and more attention to the researches on the vulnerability. Although discovering vulnerability is difficult because of the defect of vulnerability analysis, to predict the number of vulnerabilities is very useful in some domain, such as information security assessment. At present, the main methods to estimate the density of the vulnerabilities focus on the macro level, but they can not reflect the essential of vulnerability. A prediction model based on micro-parameter is proposed to predict the number of vulnerability with the micro-parameters of software, and it extracts the typical micro-parameters from some software series for the purpose of discovering the relationship between the vulnerability number and micro-parameters. With the hypothesis of vulnerability inheriting, the prediction model abstracts the micro-parameters from software and tries to find a linear relationship between the vulnerability number and some micro-parameters. This model also gives a method to predict the vulnerability number of software with its micro-parameters and the vulnerability number of its previous versions. This method is verified with 7 software series, and the results show the prediction model is effective

耦合Nvidia/AMD两类GPU的格子玻尔兹曼模拟

利用图形处理单元（graphic processing unit,GPU）进行通用计算近年来得到关注,Nvidia和AMD公司已推出了各自的开发环境CUDA和ASC.很多计算在GPU上的速度远高于目前的CPU.格子玻尔兹曼方法（lattice Boltzmann method,LBM）作为一种网格上的粒子方法,对流动模拟具有良好的内在并行性,非常适合利用GPU进行大规模并行计算.本文提出了一种耦合Nvidia和AMD的两类GPU完成LBM凹槽流模拟的算法,对于两类GPU,在LBM的D2Q9模型下分别设计了相应的算法和程序,之后利用消息传递接口（message passing interface,MPI）协议通过多程序多数据流（multi-progra mmulti-data,MPMD）模式使其能够联合计算,以充分发挥混合GPU集群系统的性能.通过GPU和CPU程序结果的比较,证实了GPU计算的正确性和所能带来的显著的加速比,为建设通用大规模GPU并行计算平台提供了重要参考

耦合Nvidia/AMD两类GPU的格子玻尔兹曼模拟

利用图形处理单元（graphic processing unit,GPU）进行通用计算近年来得到关注,Nvidia和AMD公司已推出了各自的开发环境CUDA和ASC.很多计算在GPU上的速度远高于目前的CPU.格子玻尔兹曼方法（lattice Boltzmann method,LBM）作为一种网格上的粒子方法,对流动模拟具有良好的内在并行性,非常适合利用GPU进行大规模并行计算.本文提出了一种耦合Nvidia和AMD的两类GPU完成LBM凹槽流模拟的算法,对于两类GPU,在LBM的D2Q9模型下分别设计了相应的算法和程序,之后利用消息传递接口（message passing interface,MPI）协议通过多程序多数据流（multi-progra mmulti-data,MPMD）模式使其能够联合计算,以充分发挥混合GPU集群系统的性能.通过GPU和CPU程序结果的比较,证实了GPU计算的正确性和所能带来的显著的加速比,为建设通用大规模GPU并行计算平台提供了重要参考

耦合Nvidia/AMD两类GPU的格子玻尔兹曼模拟

利用图形处理单元(graphic processing unit,GPU)进行通用计算近年来得到关注,Nvidia和AMD公司已推出了各自的开发环境CUDA和ASC.很多计算在GPU上的速度远高于目前的CPU.格子玻尔兹曼方法(lattice Boltzmann method,LBM)作为一种网格上的粒子方法,对流动模拟具有良好的内在并行性,非常适合利用GPU进行大规模并行计算.本文提出了一种耦合Nvidia和AMD的两类GPU完成LBM凹槽流模拟的算法,对于两类GPU,在LBM的D2Q9模型下分别设计了相应的算法和程序,之后利用消息传递接口(message passing interface,MPI)协议通过多程序多数据流(multi-progra mmulti-data,MPMD)模式使其能够联合计算,以充分发挥混合GPU集群系统的性能.通过GPU和CPU程序结果的比较,证实了GPU计算的正确性和所能带来的显著的加速比,为建设通用大规模GPU并行计算平台提供了重要参考