检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机工程与应用 2021年第13期57卷 77-84页

作者：孙明陈昕同济大学电子与信息工程学院上海201804

为满足实际应用对卷积神经网络(CNN)推理的低时延、小体积和高吞吐率等要求,设计了一个采用如下优化方法的加速器:针对外存访问带宽限制,基于设计空间探索确定循环分块因子以最大化数据重用;针对CNN计算密度高,采用循环展开技术充分挖... 详细信息

为满足实际应用对卷积神经网络(CNN)推理的低时延、小体积和高吞吐率等要求,设计了一个采用如下优化方法的加速器:针对外存访问带宽限制,基于设计空间探索确定循环分块因子以最大化数据重用;针对CNN计算密度高,采用循环展开技术充分挖掘四种计算并行度;内存池、乒乓缓存和动态数据量化等技术用于管理片内外存储资源。将生成加速器流程封装为CNN加速框架;采用生成的加速器实现了AlexNet网络,仿真结果表明,该设计最高可达1 493.4 Gops的计算峰值,是被比较工作的多达24.2倍,DSP效率也超过了其他设计方法,最低为1.2倍,实现了CNN快速部署,开发效率高,加速性能优异。

关键词：卷积神经网络(CNN) 加速器并行计算设计空间探索乒乓缓存数据重用

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一种适用于短时突发π/4-DQPSK信号的盲均衡算法

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电视技术 2015年第15期39卷 97-100页

作者：晏碧云李迟生王玉皞南昌大学信息工程学院江西南昌330031

针对短时突发信号符号数太少,直接均衡无法收敛以及MCMA盲均衡算法无法纠正π/4-DQPSK信号相位旋转的问题,在基于π/4-DQPSK信号的MMMA盲均衡算法的公式的推导上,提出了一种基于"数据重用"的MMMA盲均衡算法。计算机仿真表明,... 详细信息

针对短时突发信号符号数太少,直接均衡无法收敛以及MCMA盲均衡算法无法纠正π/4-DQPSK信号相位旋转的问题,在基于π/4-DQPSK信号的MMMA盲均衡算法的公式的推导上,提出了一种基于"数据重用"的MMMA盲均衡算法。计算机仿真表明,只需较少的π/4-DQPSK符号,在不明显增加计算复杂度的情况下,基于"数据重用"的MMMA算法相对于CMA、MCMA算法不仅纠正了相位旋转的问题,且收敛速度更快、收敛误差更小、星座图更加聚拢,有一定的工程实用价值。

关键词：短时突发信号盲均衡 π/4-DQPSK MMMA 数据重用

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非合作通信中的盲均衡技术研究

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计算机工程与应用 2015年第22期51卷 95-98页

作者：黄明园符杰林仇洪冰桂林电子科技大学信息与通信学院广西桂林541004

针对在非合作通信中无线信道下短消息侦测及接收的问题,提出了一种改进的盲均衡算法,该算法在T/4分数间隔恒模算法(T/4-FSE-CMA)的基础上引入了数据重用和变步长方法,数据重用可以大大减小收敛所需的码元数,而变步长能够进一步提高算法... 详细信息

针对在非合作通信中无线信道下短消息侦测及接收的问题,提出了一种改进的盲均衡算法,该算法在T/4分数间隔恒模算法(T/4-FSE-CMA)的基础上引入了数据重用和变步长方法,数据重用可以大大减小收敛所需的码元数,而变步长能够进一步提高算法的精度。仿真结果表明,改进后的算法较现有的T/4-FSE-CMA算法和数据重用恒模算法有更快的收敛速度和更高的稳态精度,误码率也明显降低,具有很大的工程应用价值。

关键词：非合作通信盲均衡分数间隔数据重用变步长

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基于可重构平台的软硬件代码划分技术研究

基于可重构平台的软硬件代码划分技术研究

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作者：刘陶刚解放军信息工程大学

学位级别：硕士

可重构编译作为一种解决软件代码移植、简化可重构应用设计的有效技术手段,已成为可重构计算系统不可缺少的组成部分,具有重要的研究价值。可重构编译系统的一个重要研究内容就是有效给出程序的软硬件代码划分,通过分析软硬件部件的结... 详细信息

可重构编译作为一种解决软件代码移植、简化可重构应用设计的有效技术手段,已成为可重构计算系统不可缺少的组成部分,具有重要的研究价值。可重构编译系统的一个重要研究内容就是有效给出程序的软硬件代码划分,通过分析软硬件部件的结构特点和执行特征,将程序中的代码片断映射到可重构平台中合适的处理部件上,从而提高程序在可重构平台上的整体执行性能。一种好的软硬件代码划分方法既要充分考虑程序代码自身的特点又要结合可重构硬件的结构特征,并且能够对执行性能做出精确的评估。然而由于程序代码尤其是嵌套循环转换后硬件电路性能差别较大,很难估算出程序代码在硬件上执行可能达到的性能,因此确定一个好的软硬件代码划分比较困难。本文以程序代码中的嵌套循环部分作为分析研究重点,结合FPGA深度流水并行的特点,按照硬件电路流水线设计方法优化了循环体流水线设计,并且针对影响可重构硬件电路性能提升的关键因素优化了嵌套循环硬件电路设计,在此基础上提出了可重构硬件电路性能评估模型以有效指导软硬件代码划分。本文研究的主要内容和贡献包括: 1、结合FPGA深度流水并行的特点,提出了综合考虑流水线最高时钟频率、各流水段时钟延时差异以及流水线启动时间间隔的流水线优化划分方法,实验证明该方法可以在提高电路时钟频率的基础上减少流水线启动间隔时间; 2、结合循环分块和循环展开硬件电路优化设计方法,提出了受硬件资源约束的设计空间搜索方法,实验证明该方法能够提高数据重用率,减少外部存储器的访问,并且实现多路流水并行执行,有效缩短硬件执行时间; 3、将改进模拟退火算法应用于硬件设计空间搜索的求解,实验表明该算法能够在较短的时间内搜索出近似最优的电路设计方案; 4、分析了影响可重构硬件执行性能的主要因素,在此基础上设计了一种参数化的硬件执行性能评估模型。实验表明该模型能够准确评估程序代码在可重构硬件上的执行性能,有效指导代码软硬件划分。

关键词：可重构编译软硬件划分流水线循环展开数据重用设计空间

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短波短时盲均衡算法研究

短波短时盲均衡算法研究

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作者：吴键电子科技大学

学位级别：硕士

短波通信一种是主要依靠电离层反射进行传播的通信方式，它因为发射功率较低、传播距离远、抗毁性强等特点，在近年来重新被各国所重视。由于短波通信中的码间干扰严重影响了通信质量，均衡技术被广泛应用于短波通信当中。盲均衡技术由... 详细信息

短波通信一种是主要依靠电离层反射进行传播的通信方式，它因为发射功率较低、传播距离远、抗毁性强等特点，在近年来重新被各国所重视。由于短波通信中的码间干扰严重影响了通信质量，均衡技术被广泛应用于短波通信当中。盲均衡技术由于不需要发送训练序列成为均衡技术中的研究热点，它不仅提高了传输效率，还可以用于非合作条件下的短波盲接收。近年来突发通信技术越来越多地运用到了短波通信当中，而对于短时突发条件下的短波盲均衡技术却相对滞后。本文围绕这一应用背景，对短时条件下的短波信道盲均衡开展了如下工作： (1)在介绍了短波信道特点的基础之上，分析了短波信道对数据传输的影响。研究了短波信道的Watterson仿真模型，并讨论了短时条件下短波信道的选取问题。 (2)介绍了恒模算法原理，对恒模算法的性能从步长、信道衰落及噪声等方面作了详细的仿真分析。针对传统恒模算法中存在的收敛速度慢、稳态误差大等问题，利用变步长加双模式的方法对恒模算法进行改进，解决了恒模算法收敛速度和稳态误差不能兼得的矛盾。 (3)论证了短波进行短时盲均衡的必要性，指出利用数据重用的方法是将传统恒模算法应用于短时突发处理的关键。分析了不同数据重用方法，采用数据向量串循环重用方法与恒模算法相结合，得到能够对短时信号进行处理的盲均衡算法。仿真实验表明，改进的短时恒模算法能够对短时条件下的短波信号进行有效地盲均衡。 (4)介绍了联合短时恒模与调制识别算法，针对短时恒模算法中的色散常数需要知道调制方式的问题，给出了一种相应的算法，为该问题今后的研究提供了一种思路。

关键词：短波通信盲均衡短时恒模算法数据重用调制识别

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面向众核平台交替最小二乘法的实现与性能优化

面向众核平台交替最小二乘法的实现与性能优化

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作者：陈静国防科技大学

学位级别：硕士

推荐系统的任务是通过联系用户和产品,帮助用户发现对自己有价值的信息。优秀的推荐算法可以使得推荐系统的效率大大提高,增强推荐结果的正确性,满足海量用户的需求。异构众核体系结构的发展为高性能计算技术与推荐系统的结合带来了新... 详细信息

推荐系统的任务是通过联系用户和产品,帮助用户发现对自己有价值的信息。优秀的推荐算法可以使得推荐系统的效率大大提高,增强推荐结果的正确性,满足海量用户的需求。异构众核体系结构的发展为高性能计算技术与推荐系统的结合带来了新的发展契机。本论文面向当前主流的多核与众核处理器实现并优化一种推荐系统领域极具代表性的算法:交替最小二乘法(ALS),旨在从不同角度最大化该推荐算法的性能。本文的主要工作和创新点包含以下三点:1.使用OpenCL实现了ALS算法,使其具备跨平台可移植特性;针对不同平台实施不同的优化技巧,组合不同优化技巧产生多个代码变体,从而方便研究者针对不同平台选择最优的优化方法。实验结果表明,相对于基准实现,在Intel E5-2670平台上优化后的ALS的执行速度提高为原来的5.5倍,在NVIDIA K20C平台上的性能提高了21.2倍;该实现在多个数据集上的性能均优于cuMF。2.在分析ALS算法热点和剖析已有ALS实现所存在问题的基础上,进一步提出了一种基于细粒度分块并行策略的ALS实现。该实现通过细粒度的任务划分与合理的线程配置实现了该算法性能上的大幅提升。实验数据表明,与基准实现相比,该实现在NVIDIA K20C平台上实现了多达88倍的性能加速,在AMD gfx803平台上实现了多达98倍的性能加速。此外,该实现在不同平台和不同特征维数上的性能均超越了cuMF。3.根据推荐系统数据集的特点,提出了一种基于数据重用策略的ALS实现。该实现是基于一种新的稀疏矩阵压缩分块存储格式以及数据重用/重排两种优化策略。数据重用策略降低了不同存储层次之间的数据传输次数,从而减少了访问全局存储的压力。数据重排策略通过重新组织稀疏矩阵的行列,最大化数据重用的收益。实验数据表明,相对于领域内最快的Gates实现,本文提出的实现在K20C平台上达到约2.08倍的加速比,在TITAN X平台上能够取得约3.72倍的加速比。据笔者所知,这是目前领域内最快的基于ALS算法的矩阵分解实现。本文结合了交替最小二乘算法、推荐系统数据集与异构众核体系结构的特点,合理地将任务映射到处理器的计算核心,运用了多种面向体系结构的优化技巧,从而能够充分地利用硬件架构的资源,实现在不同平台上矩阵分解性能的大幅度提升。本文所提出的ALS实现能够被直接地融入到当前主流地大数据处理框架中。

关键词：交替最小二乘法跨平台细粒度任务并行数据重用数据重排

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基于FPGA的OpenSURF算法加速架构的研究与实现

基于FPGA的OpenSURF算法加速架构的研究与实现

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作者：陈朝袖华中科技大学

学位级别：硕士

图像局部不变特征不直接依赖于图像灰度，具有较强抗干扰性，能更好的处理复杂空间变换关系。但是由于图像局部不变特征提取过程的复杂性，不使用特殊硬件的普通个人计算机非常难满足计算实时性的需求。本文的研究目标是设计出能够实时... 详细信息

图像局部不变特征不直接依赖于图像灰度，具有较强抗干扰性，能更好的处理复杂空间变换关系。但是由于图像局部不变特征提取过程的复杂性，不使用特殊硬件的普通个人计算机非常难满足计算实时性的需求。本文的研究目标是设计出能够实时提取不变性特征的硬件架构。\n 本文总结了 FPGA并行加速的原则，结合 OpenSURF算法的原理，论证了OpenSURF算法使用FPGA加速的可行性，设计了基于FPGA实现OpenSURF算法加速的系统架构。该系统架构包括四个部分：积分图像计算及缓存、特征点检测、主方向生成和描述矢量生成。本文设计的系统架构包括四个方面的优化：（1）整个系统采用图像数据驱动的方式保证处理性能的实时性；（2）在积分图像数据表示方面采用优化表示的方法减少积分图像数据的缓存数量；（3）采用特征点读取描述的优化策略来改善积分图像缓存的总数量和提高单位时间内完成描述的特征点数量；（4）在特征描述阶段采用数据重用的方式减少对数据缓冲区的访问次数和提高系统处理的速度。之后，本文基于Xilinx KC705评估开发板设计了一个通用的算法测试验证平台，对本文设计的OpenSURF算法加速架构进行了功能验证和系统验证并分析了资源使用情况，并与其他文献中设计的方法进行算法实现性能和资源使用情况的对比。最后指出了本文存在的不足之处和进一步研究的方向。\n 本文基于FPGA的OpenSURF算法加速架构实现了OpenSURF特征的实时提取，可以以每秒97帧的速率从分辨率为800×640的图像中检测不多于1000个SURF特征点并对特征进行描述矢量生成，满足绝大多数应用对计算实时性的需求。

关键词：特征点检测现场可编程逻辑门阵列实时图像处理数据重用

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基于GPU平台的全搜索运动估计算法优化研究与实现

基于GPU平台的全搜索运动估计算法优化研究与实现

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作者：郭元元山东师范大学

学位级别：硕士

随着视频应用的快速发展,视频压缩技术越来越受到人们的广泛关注,它在视频存储、视频传输、网络监控及网络视频等领域具有重要意义。视频压缩可以有效减少视频序列中重复的数据信息,有利于降低存储和传输的视频数据量。帧间预测技术可... 详细信息

随着视频应用的快速发展,视频压缩技术越来越受到人们的广泛关注,它在视频存储、视频传输、网络监控及网络视频等领域具有重要意义。视频压缩可以有效减少视频序列中重复的数据信息,有利于降低存储和传输的视频数据量。帧间预测技术可用于寻找相邻帧之间的相同数据,其中运动估计算法是帧间预测技术与视频压缩技术中的核心算法之一。运动估计算法是指为当前帧中的当前块在参考帧中寻找其参考块的过程。在该过程中,需要对当前块进行大量的块匹配,所以块匹配的过程占整个算法大部分的时间。在GPU平台上实现运动估计算法可以有效加快算法的运行速度,降低算法的运行时间。目前已有部分研究工作基于GPU的片上存储器采用数据重用的方法对运动估计算法进行加速。针对国内外研究现状进行分析,其中存在的问题总结如下:(1)当前基于GPU的运动估计数据重用方法主要是在GPU的共享内存上进行相邻搜索窗之间的数据重用。一方面,现有的研究工作没有考虑其它的数据重用方法,当相邻搜索窗之间的可重用数据大于GPU共享内存时,无法采用该重用方法。另一方面,没有考虑利用GPU的其它存储器(例如寄存器)进行数据重用。(2)在基于GPU的运动估计算法的数据重用研究中,没有充分考虑将GPU的多层次存储架构与多种数据重用方法相结合,从而不能充分地利用GPU的片上存储资源进行最大限度的数据重用,也就不能更好的对运动估计算法进行加速。针对以上不足,本文展开深入研究,主要研究内容和创新点如下:(1)提出基于GPU多类型片上存储器的全搜索运动估计数据重用方法。将多种数据重用方法与GPU的多类型片上存储器相结合,一方面可用于选择适合片上存储大小的最快数据重用方法,另一方面可用于选择适合某种数据重用方法的最佳片上存储器。基于GPU的三种片上存储器实现了四种数据重用方法,通过实验对它们进行了比较分析。(2)针对GPU存储架构的特点,提出了基于GPU多层次存储架构的数据重用方法。对GPU中不同层次的存储器分别采用不同的数据重用方式,例如将在寄存器中采用参考块之间的数据重用与在共享内存中采用参考块条带之间的数据重用相结合。该方法充分利用了GPU片上存储资源,提高了算法运行速度。本文描述了三种不同的结合方式,并通过实验对它们进行了比较分析。

关键词：视频压缩运动估计数据重用 CUDA

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叙词表FAIR化水平评估与提升研究

叙词表FAIR化水平评估与提升研究

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作者：岳好山西财经大学

学位级别：硕士

大数据时代下,研究人员对于数据的获取提出了更高的要求,数据的开放共享成为大势所趋。叙词表作为知识组织重要的一环,是用户和信息资源沟通的关键渠道之一,但目前国内对于叙词表开放的研究相对较少,且没有相应的评估标准用来参考。FAI... 详细信息

大数据时代下,研究人员对于数据的获取提出了更高的要求,数据的开放共享成为大势所趋。叙词表作为知识组织重要的一环,是用户和信息资源沟通的关键渠道之一,但目前国内对于叙词表开放的研究相对较少,且没有相应的评估标准用来参考。FAIR原则被提出于2016年,经过数年发展已逐渐被应用于多个方向,可用于评估学术数字研究对象和专业领域数据集,旨在解决数据发现与重用障碍,尤其“FAIR词表”概念的提出更为本文奠定理论基础。因此,本文首先通过系统文献综述法深入剖析了在FAIR原则指导下FAIR词表的内在机制,包括FAIR词表的定义、构建过程以及评估体系等,旨在得出国内叙词表FAIR化的参考经验。其次通过借鉴现有基于FAIR原则构建的评价框架,结合叙词表特点,制定适用于网络叙词表FAIR化水平评估的三级指标体系。依据该指标体系,对选取的17个样本平台开展具体指标调研和分析,并从可发现、可访问、可互操作和可重用四个维度分别分析叙词表FAIR化水平,最后针对这四个方面分别以微观和宏观两个角度提出促进叙词表FAIR化的建议。本文所构建的网络叙词表FAIR化水平评估指标体系包含三级指标,一级、二级、三级指标分别有4、11、17个。经过细致评估,发现多数网络叙词表的FAIR化程度仍待提升,薄弱环节集中在可互操作性和可重用性上,FAIR原则应用有待进一步发展,尤其是在元数据的丰富度和数据互操作、重用方面。我国叙词表FAIR化的提升不仅需要先从规范标识符、元数据和数据格式等细节抓起,更需要关注平台的建设情况,明确访问条款、溯源信息等以供提高用户使用和查找的效率。

关键词：叙词表 FAIR原则数据重用开放共享

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改进的门单元多输入跳变电流源模型及其在SSTA中的应用

改进的门单元多输入跳变电流源模型及其在SSTA中的应用

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作者：钱晨曦复旦大学

学位级别：硕士

随着集成电路工艺技术不断发展并进入纳米时代,电压信号的完整性问题给静态时序分析(STA)带来了严重挑战。传统的基于门单元时延表查找的STA仅能处理理想斜坡输入电压和简单容性负载,而不能处理非线性输入电压和复杂互连负载。能够妥善... 详细信息

随着集成电路工艺技术不断发展并进入纳米时代,电压信号的完整性问题给静态时序分析(STA)带来了严重挑战。传统的基于门单元时延表查找的STA仅能处理理想斜坡输入电压和简单容性负载,而不能处理非线性输入电压和复杂互连负载。能够妥善处理非线性电压的门单元电流源模型逐渐取代传统的门单元时延模型,在工业界的时序分析工具中得到广泛应用。同时,多输入信号跳变现象使时序分析更为困难,如果简单地将其当作单输入跳变情况处理将引入显著误差。同时,日趋复杂的制造工艺在集成电路中引入了明显的工艺偏差,器件和互连线的物理和电学参数、电源电压的波动使得芯片最长路径的时延不再是某个确定值,而呈现一定的概率分布。考虑工艺偏差的统计静态时序分析(SSTA)逐渐替代传统的STA,成为纳米特征尺寸下芯片成品率和频率分布的分析工具。尽管将电路时延表示为随机变量的传统的SSTA方法已相当成熟,但仍难以处理电压信号完整性问题和多输入跳变问题。为解决上述问题,本文首先设计实验电路验证了门单元输入端和内部节点间的寄生耦合电容,并从器件结构上分析了该寄生效应的来源。通过在已有多输入跳变电流源模型中引入门单元输入端和内部节点间的密勒电容改进了模型精度,从而提高了波形仿真精度。同时将二输入门单元模型扩展到多输入门单元的情况,完整建立了改进的门单元多输入跳变电流源模型。同时,提出了基于改进的门单元多输入跳变电流源模型和采点策略的快速门级SSTA方法,有效处理了信号完整性和多输入跳变问题。为了提升SSTA分析的效率,利用数据重用增量分析算法提高了偏差工艺点上的波形仿真效率。数值实验结果表明：与已有模型相比,改进的门单元多输入跳变电流源模型能够显著提高门单元时延和输出波形的仿真精度,多种门单元上所得最大时延误差仅在6%左右；门级SSTA方法获得了和SPICE可比的仿真精度,输出信号的50%电源电压到达时间的平均相对误差在0.6%以内,标准差的平均相对误差在4%以内,所测仿真时间表明数据重用前后门级SSTA的速度平均提高了7倍以上。

关键词：时序分析电流源模型密勒电容多输入跳变串扰噪声波形仿真数据重用

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