单核计算设备通常无法满足深度学习的需求，通常将深度学习模型部署在众核和分布式计算设备上。BWDSP众核虚拟平台具有较强的计算能力和较大的存储资源，提供的并行通信接口MPIRIO适合深度学习模型的部署。本文基于BWDSP众核虚拟平台和并行通信接口MPIRIO，使用遗传算法优化深度学习模型在BWDSP虚拟平台上的部署，加速深度学习模无型的训练过程。设计了静态遗传算法和动态遗传算法两种算法，优化了深度学习模型计算节点在BWDSP虚拟平台上的分配，实现了虚拟平台上的深度学习模型加速，并通过实验证明了两种遗传算法的有效性。
水稻生殖生长期早衰严重影响水稻产量与品质。本研究利用甲基磺酸乙酯(EMS)诱变粳稻品种花晴稻(Hwacheonhttps://www.selleck.cn/products/VX-680(MK-0457).htmlgbyeo, 野生型)，获得了水稻生殖生长期叶片早衰突变体，命名为es-h (early senescence-Hwacheongbyeo)。表型鉴定结果表明，该突变体从抽穗后开始叶片出现锈斑，随着灌浆进程急剧枯萎，到抽穗第五周整株枯死。农艺性状分析结果表明，与野生型相比，es-h突变体的抽穗期、穗长、PD-1/PD-L1 Inhibitor 3研究购买穗颈度和单株穗数均无显著变化，而株高、每穗粒数、结实率及千粒重则显著降低。生理指标分析结果表明，es-h突变体抽穗后，其剑叶的SPAD值、叶绿素含量、Fv/Fm值及可溶性蛋白含量均急剧下降。遗传分析结果表明，es-h突变体的早衰性状受隐性单基因控制。通过基因定位将目标基因定位于第1号染色体长臂的44.2 kb物理区段上。本研究为Es-h基因的克隆及功能解析、早衰分子机制研究提供了依据。