保护缠结中的基勤上光电股票本连接

现在是冬季了。正如任何常旅客所知，冬季或许意味着机场气候推迟。在首要的机场纽带明尼阿波利斯的一场暴风雪，或许很快导致温文的迈阿密或多雾的伦敦的航班延误。

为了最大程度地削减搅扰，空中交通管制剖析师会优先考虑康复作业。可是，因为变量太多，他们很难提出自傲的主张。但这仅仅核算机能够编程处理的数据驱动型问题。问题是时刻。当时的办法还不够快，无法实时供给处理方案。

现在，由PNNL的核算机科学家领导的研讨团队开发了一种名为Ripples的新图形东西，该东西能够在一台超级核算机上不到一分钟的时刻处理杂乱的图形剖析问题，例如机场中止剖析。最好的可比东西或许需要在惯例核算机上用一整天才干处理相同的问题。有一天，这一核算里程碑能够对实时决策者可用的络影响(例如空中交通中止)进行剖析。

担任机场建模作业的PNNL核算机科学家Arun Sathanur说：“咱们的办法运用了严厉的交际络剖析办法，正式称为影响力最大化问题，并将其扩展到可在高效并行核算平台上运转。” “这些模型拿手查找有影响力的实体，剖析衔接的影响，并指出中止在何处具有最大的级联连锁效应。”

该研讨团队还包含东北大学和交通运送部Volpe国家运送体系中心的研讨人员，于2019年11月在IEEE疆土安全技能国际研讨会上介绍了他们的机场络剖析。

他们运用运送部联邦航空办理局供给的揭露数据，将机场分为影响力类别，并显现哪些机场最有影响力，以及最重要的“影响者”名单在整个日历年中怎么改变。

这些发现供给了原理证明，终究能够用于办理机场络中止。

PNNL的运营研讨科学家，由Sathanur领导的机场建模作业的首席研讨员Sam Chatterjee说：“涟漪图为自动的战略方案和运营供给了强壮的东西，并且在络运送基础设施体系中具有广泛的适用性。

在日益拥堵的国际中，能够在意外体系故障或络安全漏洞后敏捷康复服务将是一项巨大的优点。这是络剖析的范畴，开端是为了了解交际络中的人们怎么相互衔接而开发的。越来越多的络剖析和可视化剖析被用于做未经授权的拜访核算机络，检测癌性肿瘤中蛋白质之间的联系以及处理比如机场络拥堵问题之类的交通拥堵难题。

可是，为了使剖析成果值得信任，有必要履行一系列核算以核算影响规划。 PNNL的高档科学家，ExaGraph的首要研讨人员Mahantesh Halappanavar说，这实际上是一个核算难题。ExaGraph是由美国能源部(DOE)的Exascale核算项目赞助的应用程序协同规划中心。

他说：“关于许多现实情况，并不总是很清楚怎么为络中各个实体之间的衔接强度分配精确的权重。” “因而，咱们运用多种设置重复进行仿真，以进步核算出的处理方案的可信度。”即便权重众所周知，该办法依然依赖于履行很多模仿来辨认有影响力的实体。

他们经过运转影响级联模型的这些重复模仿来估量任何组中最重要的影响者，直到得出精确的估量停止。这种办法难以在中等规划的络中乃至找到一小部分重要的影响者，并且要花几天的时刻才干完结。

这便是为什么涟漪在处理速度上如此明显进步的原因。

华盛顿州立大学电气工程与核算机科学学院Ripples和波音公司核算机科学百年教席的一起开发者Ananth Kalyanaraman说：“在大型络中最有影响力的实体上进行分选或许很快变得很耗时。”铂尔曼。 “涟漪图及其较新的变体cuRipples运用一种运用很多核算才能的战略，包含现代图形处理单元中的核算才能，以在查找过程中寻觅“下一个最具影响力的”实体。”

牢靠的答案

此外，涟漪图根据所谓的“近似确保”处理方案，它运用户能够权衡处理方案的质量和时刻来核算处理方案，一起还具有判别处理方案质量的才能核算的。根据PNNL和WSU的团队密切合作，以在由DOE办理的最快的超级核算机上有效地缩放Ripples东西。

这种战略使Ripples能够有效地收敛于更高质量的处理方案，其速度比以前为并行体系规划的办法要快790倍。

Ripples的首席开发人员PNNL的Marco Minutoli说：“假如咱们能在一分钟内融合到一个处理方案上，咱们就能够开端将其用作交互式东西。” “咱们能够实时地提出和答复新问题。”

PNNL科学家现已在这样做。他们现已开端运用涟漪图处理很多数据，并在以下方面找到最重要的影响者：

辨认土壤微生物群落对水分改变的呼应中最重要的物种;

盯梢流行症的传达并提出操控战略以操控流行病的传达;和

确认空气样本中最重要的成分，将其包含在具体的气候模型中，以研讨其对空气污染的影响。

Minutoli说：“据咱们所知，这是大规划并行化影响最大化操作的第一步。”

研讨团队已将该办法供给给Github上的研讨社区。他们正在方案下一个严重改善(cuRipples)，它将优化国际上最快的超级核算机Summit上的办法。