检索结果-内蒙古大学图书馆

流体系结构是近年来提出的一种源于媒体处理的高性能体系结构。这种结构针对流媒体应用的计算、访存和通信特征，采用大规模的运算阵列和多级存储体系结构，通过显式管理片上数据移动来隐藏访存和通信延迟，大幅度提高计算效率，但需要采用流编程模型实现串行程序的流并行处理。这种结构及其编程模型是否适用于其它的数据并行类应用领域，如科学计算，数字信号处理，网络安全等，是当前国际上热点的研究问题。\n 本文通过对各种数据并行类应用在流体系结构下的并行化技术的研究，对并行化的效果进行分析评估，系统地总结了流编程模型的特征及其适用性。\n 具体的研究内容和成果包括以下几个方面：(1)对流体系结构进行了全面的研究，包括流处理的基本思想、核心级与流级硬件结构、流程序设计模型和编译技术，以及应用流化技术。(2)以Imaigne流处理器模拟器Isim为实验平台，实现了媒体应用JPEG编码程序在流体系结构上的映射，详细剖析了该应用在两级流编程模型下的并行程序设计过程，包括流数据的组织、核心计算程序的划分以及具体实现。提出流级和核心级的程序优化方案，并给出优化前后的性能比较。(3)从其它几种数据并行类应用中，选取了快速傅立叶变换FFT(数字信号处理)、LU矩阵分解(科学计算)、高级加密算法Rijndael(网络安全)，实现了这些程序在流处理器上的流并行化处理；分析了这类应用的控制和访存行为；归纳和总结了数据并行类应用的流并行程序设计方法。(4)通过对数据并行类应用流程序的性能评测，与传统高性能处理器和专用处理器进行比较，给出了流体系结构的应用适用性分析。\n 实验结果表明，流体系结构能够很好地适用媒体、信号处理、许多重要的科学计算和网络安全应用领域。但为了更好地适应更广泛的数据并行类应用，需要在体系结构模型和编程模型进行多方面的改进，本文的实验研究工作为分布式的流体系结构设计提供了依据。

关键词：流体系结构流编程模型流应用数据并行流处理器

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基于迭代序的流程序局部性分析和优化

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计算机研究与发展 2012年第6期49卷 1363-1375页

作者：唐滔杨学军林一松并行与分布处理国家重点实验室(国防科学技术大学) 长沙410073

流编程模型是一种近年来被广泛研究的并行编程模型,它在基于软件管理的流式存储器,如流寄存器文件的流体系结构上得到了良好的应用.但同时也有研究指出流编程模型同样适合于基于硬件管理的一致性cache的体系结构.流编程模型目前最重要... 详细信息

流编程模型是一种近年来被广泛研究的并行编程模型,它在基于软件管理的流式存储器,如流寄存器文件的流体系结构上得到了良好的应用.但同时也有研究指出流编程模型同样适合于基于硬件管理的一致性cache的体系结构.流编程模型目前最重要的应用背景GPGPU在发展中也逐渐引入通用的数据cache,因此发掘流程序的cache局部性就成为在这类体系结构上提高流程序性能的关键.由于流程序特殊的执行模型,其重用向局部性转化的过程与传统的串行程序不一致,无法直接使用传统的局部性分析方法直接对流程序进行分析.在深入分析了重用向局部性转化过程的基础上,提出了"迭代序"的概念用于描述流和串行程序重用向局部性转化时的不同,同时结合流程序的执行特点面向并行扩展了传统的局部性分析理论,给出了基于迭代序的局部性分析方法.此外,结合局部性分析模型还提出了两种流程序的cache局部性优化方法.在GPGPUSim模拟平台上进行的验证结果表明对流程序局部性的定量分析是有效的,并且提出的优化方法也可以有效改善流程序的cache局部性,提高流程序的性能.

关键词：流编程模型重用局部性迭代序优化

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流处理器结构上数据并行类应用的开发和评估

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小型微型计算机系统 2008年第9期29卷 1698-1703页

作者：王其刚安虹徐光周丽萍汪芳中国科学技术大学计算机科学技术系安徽合肥230027

流处理器体系结构是一种针对流应用中固有的计算和数据流动特点提出的一种新型的处理器体系结构,它结合了向量和超长指令字体系结构的特点,能有效地加速流应用的执行,而它的适用领域一直是当前国际上的热点讨论问题.本文从数据并行应用... 详细信息

流处理器体系结构是一种针对流应用中固有的计算和数据流动特点提出的一种新型的处理器体系结构,它结合了向量和超长指令字体系结构的特点,能有效地加速流应用的执行,而它的适用领域一直是当前国际上的热点讨论问题.本文从数据并行应用4个不同领域——数字信号处理、科学计算、网络和安全、以及多媒体处理选取了4个典型应用,详细剖析了这些应用在流体系结构上的流并行程序设计过程,归纳出数据并行类应用的流化步骤和方法,通过实验对这类应用在流体系结构上的适用性做出评估.

关键词：数据级并行应用流编程模型适用性

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一种类数据流驱动的可重构众核流处理器设计

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小型微型计算机系统 2013年第6期34卷 1359-1364页

作者：许牧安虹汤旭龙周伟中国科学技术大学计算机科学与技术学院合肥230027 中国科学院计算机体系结构重点实验室北京100080

传统的片上多核结构存在着计算资源粒度固定的缺点,无法满足应用在不同阶段对计算资源的差异化需求.针对上述问题,本文设计了运行时逻辑核可调整的可重构众核流处理器及流程序映射方案,以期满足应用各个阶段对计算资源的需求,且不造成... 详细信息

传统的片上多核结构存在着计算资源粒度固定的缺点,无法满足应用在不同阶段对计算资源的差异化需求.针对上述问题,本文设计了运行时逻辑核可调整的可重构众核流处理器及流程序映射方案,以期满足应用各个阶段对计算资源的需求,且不造成资源浪费.通过在时钟精确软件模拟器上评估不同类型应用的性能表现,分析了处理器主要设计参数对性能的影响.实验结果表明,与具有同样计算资源的固定粒度流处理器相比,本文设计的可重构众核流处理器能够获得10%-30%的性能提升.

关键词：可重构众核处理器类数据流驱动流编程模型

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地球引力位函数在流处理器上的实现与分析

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计算机工程 2009年第6期35卷 248-250页

作者：曹维车永刚王正华国防科技大学计算机学院并行与分布处理国家重点实验室长沙410073

流处理器是新型高性能微处理器的代表之一。该文通过分析Imagine流处理器体系结构,实现某卫星轨道预报系统核心子程序CBPTRB,对基于Imagine的钟精确模拟器ISim进行性能测试,并将结果与该程序在普通x86处理器上的性能进行对比,同时根据... 详细信息

流处理器是新型高性能微处理器的代表之一。该文通过分析Imagine流处理器体系结构,实现某卫星轨道预报系统核心子程序CBPTRB,对基于Imagine的钟精确模拟器ISim进行性能测试,并将结果与该程序在普通x86处理器上的性能进行对比,同时根据实验结果提出改进方法。

关键词： Imagine流处理器流编程模型 CBPTRB程序性能评估

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可重构众核流处理器上的编译与程序优化技术

可重构众核流处理器上的编译与程序优化技术

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作者：刘谷中国科学技术大学

学位级别：博士

半导体工艺的持续进步和流编程模型的提出是推动众核流处理器体系结构向前发展的两个重要因素。为了充分利用摩尔定律发展带来的丰富廉价的晶体管资源,片上多处理器已经成为工业界所接受的新一代处理器体系结构的解决方案之一。另一方面... 详细信息

半导体工艺的持续进步和流编程模型的提出是推动众核流处理器体系结构向前发展的两个重要因素。为了充分利用摩尔定律发展带来的丰富廉价的晶体管资源,片上多处理器已经成为工业界所接受的新一代处理器体系结构的解决方案之一。另一方面,流编程模型的提出为解决应用程序并行性表示和开发提供了有利的工具,业已成为程序并行化的一般方法。但是流应用程序本身的运行时特性对处理器资源的灵活可配置提出了新的要求。一方面,不同程序对于计算,存储和控制的硬件资源需求是千差万别的;另一方面,有的程序对于硬件资源的需求还表现出阶段性特征,不同阶段所需的硬件资源也不尽相同。为了解决这一问题,近年来可重构众核处理器体系结构受到广泛关注,期望以同构的轻量级物理核来构建不同粒度的逻辑处理器,自适应地调整硬件资源,最大化串行程序的性能。我们基于以上认识,提出了可重构的众核流处理器体系结构TPA-S,旨在为流应用程序提供片上资源灵活可重构的硬件衬底。本文围绕这一体系结构,研究了以CUDA为代表的流编程模型在TPA-S上的编译和程序优化技术,分别从可重构流处理器的执行模型,指令集扩展,编译系统设计,以及程序优化技术等方面展开研究。主要的研究内容包括： (1)研究流编程模型与可重构流体系结构的执行模型,探索流应用程序在可重构流处理器TPA-S上的映射方案。流编程模型的实质在于控制和计算的分离：流程序中的计算密集部分以核心函数的形式被抽取出来,使用多个计算线程来开发数据级并行性;而控制线程专注于计算之外的控制流程序,为核心函数组织数据以及开发生产者-消费者局部性。我们设计了主从式和分阶段式两种程序映射方案,分别以异步和同步的方式将计算线程和控制线程映射到TPA-S的多个逻辑处理器上。另外,我们还提出了单一线程和组合线程这两种核心函数的组织方式,在单线程性能和系统吞吐率之间寻求最佳平衡点。 (2)研究流编程模型对TPA-S指令集体系结构产生的设计需求,提出扩展的类数据流EDGE指令集DISC-S。TPA-S流处理器基于显式数据流图执行(EDGE)指令集,将程序的每个线程组织为原子执行和提交的超块序列,在超块内部按照类数据流方式执行。EDGE指令集中特殊的目标域编码方式是TPA-S处理器实现物理核可重构的基础之一。然而流编程模型为TPA-S微结构带来了一些不包括在EDGE指令集中的新特性,例如：多个计算线程需要依靠只读的特殊寄存器来快速地获取线程索引信息;计算线程需要访问软件管理的片上共享存储器数据;另外,多个线程之间需要实现高效的栅栏同步机制。DISC-S扩展指令集针对以上新特性,增加了对特殊寄存器读写,软件管理的片上共享存储层次以及线程间同步的指令支持,为实现流编程模型的映射带来了方便。 (3)设计并实现面向CUDA编程语言的TPA-S编译器系统。本文基于NVCC编译框架将编译器系统分为核心级与流级两条编译链。我们参考scale编译器设计了核心级编译器Ptx2EDGE,将PTX汇编语言形式的计算线程源代码程序编译成DISC-S扩展指令集的二进制目标代码。在流级,我们实现了CUDA C语法扩展和API函数接口以及运行时库的移植,并复用scale串行编译器产生控制线程代码。编译器系统设计的主要工作由一系列编译模块与工具软件的代码实现组成,包括PTX和CUDA语法的前端识别,中间表示形式转换,超块生成和优化,资源分配与指令调度,汇编器与链接器等。另外,为了实现CUDA控制线程中设备管理,线程管理,执行控制和存储器管理等功能模块,我们移植了CUDA运行时库并实现了软件运行时系统Mpsim。编译系统的正确性和执行效率通过实验在一组基准测试程序上进行了验证与评测。 (4)研究了不规则程序在流处理器上的程序优化方法。本文主要分析了众核流处理器上不规则程序的性能瓶颈问题,并对GPU平台上的图广度优先搜索算法进行了实例研究,希望找到不规则程序在流处理器上进行性能调优的一般性方法。我们针对不规则程序中复杂多变的无组织数据并行性提出了基于并行性反馈的FlexBFS高效实现方法,并针对不规则访存带来的动态队列访存效率问题以及不规则输入引起的负载平衡问题,分别提出了相应的程序优化技术。这些实现方法和优化技术都能够被应用到其它的不规则程序当中。本文获得了以下重要认识：(1)流编程模型能够驱动指令集体系结构的设计,ISA需要反映编程模型带来的新特性;(2)流程序的多线程映射需要软件运行时库的协同工作,在将来的操作系统中可以增加对流编程模型的支持;(3)编译系统设计环节需要使用合适的编程模式和软件工程方法来增强程序的模块化与可读性,例如访问者模式;(4)不规则程序的并行性开发需要准确的并行性度量,使用在线剖析技术能够指导计算资源的合理划分。

关键词：流编程模型可重构众核流处理器类数据流执行模型运行时系统程序优化方法

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基于动态速率边的数据流程序任务调度和缓存优化

基于动态速率边的数据流程序任务调度和缓存优化

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作者：陈诚华中科技大学

学位级别：硕士

数据流编程模型近几年受到了很大关注,因为它很自然地揭示了任务、数据和流水线的并行特性。然而,现有的大多数研究工作主要集中在常规流程序的静态调度上。对于不规则的应用程序,也就是存在动态输入输出速率边的应用程序,不能在静态调... 详细信息

数据流编程模型近几年受到了很大关注,因为它很自然地揭示了任务、数据和流水线的并行特性。然而,现有的大多数研究工作主要集中在常规流程序的静态调度上。对于不规则的应用程序,也就是存在动态输入输出速率边的应用程序,不能在静态调度中处理。由于存在一些计算单元因输入流中数据的不足而导致自身阻塞和负载不平衡的情况,调度不规则流程序是非常具有挑战性的,并成为数据流编程模型实现可扩展性的主要障碍。为了使现有的数据流编程模型支持不规则流程序,实现了一种动态调度方法,实现了针对动态输入输出速率的数据通信边的缓存优化策略。流编程模型以动态输入输出速率边为界将COStream源程序划分为多个静态子图,每个静态子图分别独占自己的处理器,再逐一对各静态子图做相应的处理。对于不会发生阻塞的静态子图采用软件流水的方法调度。反之,则采用调度器的方法调度。各静态子图之间则采用条件变量的同步机制来进行同步操作,避免使用信号量的额外开销。针对现有的动态缓存策略的缺陷,如内存拷贝的开销,实现了动态缓存策略。对于经常性被访问的共享变量,采用无锁编程的方式,减少了锁的使用的开销。根据任务调度和优化结果生成C++多线程目标代码。实验平台为多核架构的X86服务器,对支持动态速率边的COStream流程序编译模型进行了性能测试,并对实验结果进行了分析。实验结果表明,编译系统可以支持不规则数据流程序的运行,增加了编译系统的可扩展性并且具有一定加速效果。

关键词：流编程模型不规则流程序动态调度缓存优化

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高性能层次并行流存储系统研究与实现

高性能层次并行流存储系统研究与实现

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作者：戴泽福国防科学技术大学

学位级别：硕士

X64是国防科学技术大学设计并实现的一款流处理器,它在保持灵活的可编程性同时,努力减少与固定功能处理器计算性能与功效的差距。X64采用了不同于向量处理器的VLIW和SIMD结构,集成了大量计算单元以满足媒体应用对计算性能的要求,同时采... 详细信息

X64是国防科学技术大学设计并实现的一款流处理器,它在保持灵活的可编程性同时,努力减少与固定功能处理器计算性能与功效的差距。X64采用了不同于向量处理器的VLIW和SIMD结构,集成了大量计算单元以满足媒体应用对计算性能的要求,同时采用了针对性的三级存储层次结构,充分开发流应用的特殊数据局域性,降低了对片外存储器的带宽要求。测试表明,相对传统可编程处理器,X64流处理器体系结构具有很高的计算性能和较低的功耗,可扩展能力高。本论文以X64流处理器体系结构为基础,着重研究流处理器中存储系统的设计和完善方法,目标是通过提高存储系统的效率使流处理器适用于科学计算等更广的应用范围。论文中对X64的三级存储层次结构的优点和不足进行分析,论证了改进流存储层次结构的必要性和可行性。针对流应用中各种可用的并行性和局域性,我们设计并实现了由异构处理器共享的二级缓存子系统,并对片外存储层次进行改进,完善了原有的存储层次结构。为保证正确性和可靠性,我们在设计的各阶段及各集成层次上对流存储系统进行了充分的验证。论文中还详细描述了对层次并行流存储系统的性能进行评测的方法和过程,根据评测结果分析了设计的合理性和高效性。此外,我们对流存储系统的可扩展性进行了讨论,对存储系统如何支持未来更高的访存需求进行了思考。课题研究过程中,涉及异构处理器环境下的存储系统设计方法,本文介绍的标量处理器和流处理器共享二级缓存子系统的结构对今后的工作具有重要的参考价值。

关键词：层次并行流存储系统异构处理器共享二级缓存数据预取流编程模型可扩展性

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面向大规模科学计算的CPU-GPU异构并行技术研究

面向大规模科学计算的CPU-GPU异构并行技术研究

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作者：方旭东国防科学技术大学

学位级别：硕士

大规模科学计算对科学研究具有及其重要的意义,是计算机学科面临的重大任务。近年来,随着GPU硬件及其编程模型的快速发展,使用GPU来加速大规模科学计算应用已成为必然趋势。GPU擅长进行计算密集型操作,而且具有极高的性价比,非常适合高... 详细信息

大规模科学计算对科学研究具有及其重要的意义,是计算机学科面临的重大任务。近年来,随着GPU硬件及其编程模型的快速发展,使用GPU来加速大规模科学计算应用已成为必然趋势。GPU擅长进行计算密集型操作,而且具有极高的性价比,非常适合高性能科学计算。然而,如何有效地把科学计算应用移植到GPU上运行仍是一个很大的挑战。在由CPU和GPU构建的异构系统中,CPU负责进行复杂的逻辑运算和事务管理等不适合数据并行的计算,GPU负责进行计算密集度高、逻辑分支简单的大规模数据计算。本文从两个层面研究了面向大规模科学计算的CPU-GPU异构并行技术。首先,根据CPU-GPU异构平台的特性,本文提出了CPU-GPU任务划分和CPU-GPU间通信优化两种优化策略。在讨论任务划分时,本文给出了比例划分法、曲线拟合法和搜索法三种任务划分模型,各自适用用于不同的情况;在研究CPU-GPU间数据通信时,本文提出了中间结果复用和长流分段两种方法,从不同角度优化CPU-GPU的通信过程。其次,针对AMD GPU硬件及其编程模型Brook+的特性,本文提出了四种面向GPU的并行优化策略,包括平衡线程并行性和局部性、分支消除、开发指令级并行和提高访存带宽利用率。本文选取了矩阵乘、LU分解和Mgrid三个重要的科学计算程序,把它们移植到AMD GPU上运行,并使用本文提出的优化策略对各个程序进行了优化。经测试后发现,这三个程序的性能都得到了很大提升,说明本文提出的异构并行优化技术是非常有效的。本文的工作对在CPU-GPU异构平台上开发和优化科学计算应用具有一定的指导意义。

关键词： GPU Brook+ 流编程模型科学计算异构并行

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