检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机研究与发展 2018年第2期55卷 246-264页

作者：王晨曦吕方崔慧敏曹婷 John Zigman 庄良吉冯晓兵计算机体系结构国家重点实验室(中国科学院计算技术研究所) 北京100190 中国科学院大学北京100049 澳大利亚野外机器人中心(悉尼大学) 澳大利亚悉尼2006 数学工程与先进计算国家重点实验室江苏无锡214125

随着大数据应用的发展,需要处理的数据量急剧增长,企业为了保证数据的及时处理并快速响应客户,正在广泛部署以Apache Spark为代表的内存计算系统.然而TB级别的内存不但造成了服务器成本的上升,也促进了功耗的增长.由于DRAM的功耗、容量... 详细信息

随着大数据应用的发展,需要处理的数据量急剧增长,企业为了保证数据的及时处理并快速响应客户,正在广泛部署以Apache Spark为代表的内存计算系统.然而TB级别的内存不但造成了服务器成本的上升,也促进了功耗的增长.由于DRAM的功耗、容量密度受限于工艺瓶颈,无法满足内存计算快速增长的内存需求,因此研发人员将目光逐渐移向了新型的非易失性内存(non-volatile memory,NVM).由DRAM和NVM共同构成的异质内存,具有低成本、低功耗、高容量密度等特点,但由于NVM读写性能较差,如何合理布局数据到异质内存是一个关键的研究问题.系统分析了Spark应用的访存特征,并结合OpenJDK的内存使用特点,提出了一套管理数据在DRAM和NVM之间布局的编程框架.应用开发者通过对本文提供接口的简单调用,便可将数据合理布局在异质内存之中.仅需20%~25%的DRAM和大量的NVM,便可以达到使用等量的DRAM时90%左右的性能.该框架可以通过有效利用异质内存来满足内存计算不断增长的计算规模.同时,"性能/价格"比仅用DRAM时提高了数倍.

关键词：内存计算 Spark 异质内存非易失性内存编程框架

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DLPF:基于异构体系结构的并行深度学习编程框架

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计算机研究与发展 2016年第6期53卷 1202-1210页

作者：王岳青窦勇吕启李宝峰李腾国防科学技术大学并行与分布处理国防重点实验室长沙410073 国防科学技术大学计算机学院长沙410073

深度学习在机器学习领域扮演着十分重要的角色,已被广泛应用于各种领域,具有十分巨大的研究和应用前景.然而,深度学习也面临3方面的挑战:1)现有深度学习工具使用便捷性不高,尽管深度学习领域工具越来越多,然而大多使用过程过于繁杂,不... 详细信息

深度学习在机器学习领域扮演着十分重要的角色,已被广泛应用于各种领域,具有十分巨大的研究和应用前景.然而,深度学习也面临3方面的挑战:1)现有深度学习工具使用便捷性不高,尽管深度学习领域工具越来越多,然而大多使用过程过于繁杂,不便使用;2)深度学习模型灵活性不高,限制了深度学习模型发展的多样性;3)深度学习训练时间较长,超参数搜索空间大,从而导致超参数寻优比较困难.针对这些挑战,设计了一种基于深度学习的并行编程框架,该框架设计了统一的模块库,能可视化地进行深度学习模型构建,提高了编程便捷性;同时在异构平台对算法模块进行加速优化,较大程度减少训练时间,进而提高超参数寻优效率.实验结果表明,该编程框架可以灵活构建多种模型,并且对多种应用取得了较高的分类精度.通过超参数寻优实验,可以便捷地获得最优超参数组合,从而推断各种超参数与不同应用的联系.

关键词：深度学习编程框架可视化异构平台加速

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面向地震数据处理的并行与分布式编程框架

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石油地球物理勘探 2010年第1期45卷 146-155页

作者：赵长海晏海华王宏琳史晓华王雷北京航空航天大学计算机学院北京100191 东方地球物理公司河北涿州072751

本文提出了一个适用于地震资料处理的并行与分布式编程框架GeoPF。该框架构建在集群系统之上,采用粗粒度数据并行执行模型,它可以调度串行语言编写的处理模块,同时运行在多个计算节点或者单个节点内的多个CPU核上,隐藏了计算节点及其CP... 详细信息

本文提出了一个适用于地震资料处理的并行与分布式编程框架GeoPF。该框架构建在集群系统之上,采用粗粒度数据并行执行模型,它可以调度串行语言编写的处理模块,同时运行在多个计算节点或者单个节点内的多个CPU核上,隐藏了计算节点及其CPU核的调度、通讯与节点故障恢复、模块之间的数据传输等并行编程细节。经过实验评估,GeoPF框架从串行到并行的线性加速性能有所提高,处理相同任务的时间从21h33min缩减到15min27s,效果显著。GeoPF与商用的地震数据处理系统相比,在业务流程方面有一些相同特点,其不同之处就是GeoPF的处理模块具有自动并行特点,而大部分地震处理模块只能是串行方式。

关键词：并行执行模型地震数据处理编程框架分布式计算节点地震资料处理数据处理系统串行方式

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面向嵌入式实时系统的时间可预测编程框架的研究

面向嵌入式实时系统的时间可预测编程框架的研究

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作者：万波中国科学技术大学

学位级别：博士

嵌入式实时系统被应用到各种安全关键的场景,此类系统通过监控物理环境的变化以及获取系统自身的反馈信息,实现自动控制过程。实时系统不仅要求满足功能需求,还要满足严格时限需求。然而,软件不确定并发执行以及高性能体系结构带来系统... 详细信息

嵌入式实时系统被应用到各种安全关键的场景,此类系统通过监控物理环境的变化以及获取系统自身的反馈信息,实现自动控制过程。实时系统不仅要求满足功能需求,还要满足严格时限需求。然而,软件不确定并发执行以及高性能体系结构带来系统行为不可预测的问题,使得系统验证的复杂度升高,验证成本增加。因此,时间可预测模型,框架,以及相关实现技术成了目前嵌入式实时系统领域的热点研究课题之一。本文分析了嵌入式实时系统时间行为,构建了不同应用条件下的时间可预测模型和编程框架,并研究了基于软硬件结合技术的模型实现优化方案,为时间可预测模型的理论和实践研究工作提供了有意的参考。具体研究成果如下:（1）研究了嵌入式实时系统时间行为,综合调研和分析了现有的时间模型,总结了现有时间模型的特点以及不足,并指出了针对不同应用条件下的问题以及研究点,为之后的工作奠定了基础。（2）总结了时间可预测性编程模型特征,并分析了该模型在对复杂任务（允许内部同步点）建模时的不足,从而提出基于服务体模型的时间可预测模型。在我们提出的模型中,设计实现合理高效的并发任务时序映射规则,并基于时间触发机制实现运行时系统确保任务时序行为与模型定义的时序行为保持一致。通过对任务集合时序行为分析,可说明服务体模型将任务依赖链的响应时间从大于等于∑i∈[1,N]Pi降到了maxi∈[1,N]Pi。其中N表示任务依赖链中关键路径中任务的数量,Pi表示依赖链中任务i的周期。（3）研究了面向混合类型任务（周期性任务和非周期性任务）的时间可预测模型,并在该模型中首次提出结合逻辑执行时间模型与非周期性任务协同调度的策略。在模型的时序映射规则中,基于反向EDF算法构建周期性任务的时序映射方式,并基于空闲时间窃取算法利用空闲的处理器资源高效响应非周期性任务。在运行时系统中,实现了混合调度器支持协同调度周期性和非周期性任务。混合调度器在确保周期性任务的时限需求可满足的前提下,尽可能提升系统响应非周期性任务的能力。与与有的相关工作对比发现,本文提出的模型在确保周期性任务时序行为满足时限需求的前提下,系统响应非周期性事件的能力提升了7.7倍到16.7倍。（4）研究了面向分布式环境的时间可预测模型。嵌入式实时系统正朝着网络化的分布式控制系统方向发展,设计实现面向分布式嵌入式实时系统的时间可预测模型,核心在于支持有界远程通信。在此编程模型中,设计实现时间可预测模型型时间触发总线通信协议相结合的方案,最终提出了基于TTCAN的具有通信延迟上界的分布式通信架构,支持分布式实时系统的有界远程通信。（5）研究了具有时间可预测性的编程框架。框架支持同时建模软件系统的功能行为和时序行为,并在实时系统中实现时间可预测模型中定义的时序语义。编程框架的设计与实现包括两个方面:一是设计易用的编程接口,要求支持建模软件系统的功能行为和时序行为;二是设计实现支持调度混合类型任务的运行时系统,并要求运行时系统既满足周期性任务的硬实时需求,又满足非周期性任务尽快响应的时间需求。编程框架的设计与实现使得时间可预测模型的理论研究工作可用于嵌入式实时系统的开发过程中。经过验证,本文实现的编程框架可满足时间可预测性,时间可组合性,高性能,稳定性,简易型,扩拓展性等原则要求。此外,基于该编程框架,本文实现分布式实验平台以及两个分布式实例,以进一步验证框架的有效性。（6）研究了系统响应性和内核开销之间的矛盾,提出基于软硬件结合技术设计实现硬件混合调度器,最终实现低内核开销并具有周期精确时间语义的硬件模块。硬件混合调度器与主处理器并行执行,两者通过协处理器指令和中断机制相互通信。硬件混合调度器消除了主处理器中的周期性时钟中断,大大减少了运行时内核开销,同时专用硬件快速执行的特点使其支持周期精确的时间触发能力。与纯软件实现的混合调度器相比,硬件混合调度器降低了任务上下文切换开销,消除了周期性的时钟中断开销,并且硬件调度器新增的内核开销远低于降低的内核开销。整体上,软硬件结合的硬件混合调度器不仅提供了周期精确的时钟服务,提升了系统的响应性,并有效降低了内核开销。

关键词：嵌入式实时系统时间可预测逻辑执行时间模型编程框架软硬件结合

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一种面向异构计算的结构化并行编程框架

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计算机工程与科学 2019年第3期41卷 424-432页

作者：李安民计卫星廖心怡高建花谈兆年王一拙石峰北京理工大学计算机学院北京100081

随着人工智能时代的到来,异构计算在深度学习、科学计算等领域发挥着越来越重要的作用。目前异构计算系统在应用上的瓶颈之一在于缺少高效的软件开发框架,已有的OpenCL、CUDA等支持GPU、DSP及FPGA的编程框架基于C/C++语言和传统的并行... 详细信息

随着人工智能时代的到来,异构计算在深度学习、科学计算等领域发挥着越来越重要的作用。目前异构计算系统在应用上的瓶颈之一在于缺少高效的软件开发框架,已有的OpenCL、CUDA等支持GPU、DSP及FPGA的编程框架基于C/C++语言和传统的并行编程方法,导致软件开发效率较低,软件推理和调试困难,难以灵活处理计算设备之间的协作和调度。提出一种面向异构计算平台的基于脚本语言的结构化并行编程框架,提供结构化的并行编程接口,支持计算任务到异构计算设备的映射,便于并行程序的推理和验证。设计并实现了基于遗传算法的结构化调度算法,充分利用异构计算系统的计算能力,提高了异构计算系统的软件开发效率。实验结果表明,提出的编程框架在CPU+GPU平台上实现了相对于单处理器1.5到2.5倍的加速比。

关键词：异构计算并行计算编程框架结构化编程

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一种基于组件的aspect-oriented编程框架

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小型微型计算机系统 2008年第7期29卷 1225-1229页

作者：龚育昌张敏乔磊贾永泉中国科学技术大学计算机科学技术系安徽合肥230027

面向方面的编程(AOP:aspect-oriented programming)是一种新的编程技术.它引进了aspect,将影响多个模块的行为封装到一个可重用模块中,允许程序员对横切(crosscutting concerns)进行模块化,从而消除了面向对象编程(OOP:object-oriented ... 详细信息

面向方面的编程(AOP:aspect-oriented programming)是一种新的编程技术.它引进了aspect,将影响多个模块的行为封装到一个可重用模块中,允许程序员对横切(crosscutting concerns)进行模块化,从而消除了面向对象编程(OOP:object-oriented programming)引起的代码混乱和分散问题.本文讨论了在服务体模型上实现的一种aspect-oriented编程框架.这个编程框架使用aspect组件,定义了对OOP语言的扩展,可方便将模块化的aspect代码扩展到源程序中,解决了OOP模型在这方面的不足.

关键词：面向方面服务体模型编程框架

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面向数据处理编程框架的资源管理系统

面向数据处理编程框架的资源管理系统

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作者：陈竞中国科学院研究生院

学位级别：硕士

近年来,互联网上应用种类急剧增多,数据量急剧增大。在这种条件下,用于大规漠数据处理的分布式计算获得了飞速发展。MapReduce编程模型的提出推动了分布式编程模型的发展。很快Yahoo!根据Google的架构实现了支持MapReduce的开源框架Hado... 详细信息

近年来,互联网上应用种类急剧增多,数据量急剧增大。在这种条件下,用于大规漠数据处理的分布式计算获得了飞速发展。MapReduce编程模型的提出推动了分布式编程模型的发展。很快Yahoo!根据Google的架构实现了支持MapReduce的开源框架Hadoop,Hadoop以良好的稳定性和扩展性在学术界和工业界得到广泛的应用和推崇。自此之后各种各样的面向海量数据处理的编程模型框架开始涌现。多种数据处理编程框架的出现对现有的集群资源管理系统提出了挑战,传统的集群资源管理系统与数据处理编程框架的模式不相匹配,二者的结合存在很多困难,另一方面编程框架的集群专用性使得编程框架之间的数据共享存在诸多困难。\n 本文通过对支持多编程模型框架的资源管理系统的相关研究的细致分析对比,总结出集群资源管理系统的关键技术,并在对各种编程框架的研究和分析基础上,针对现今的资源管理系统的缺陷设计并实现了一个面向数据处理编程框架的资源管理系统,支持多种编程框架共享集群资源,解决目前的资源管理系统普遍存在的缺陷。主要研究内容及贡献如下:\n 1)提出了一种面向编程框架的资源自动伸缩的机制,通过实时监控编程框架的资源使用情况为编程框架自动伸缩资源,使得编程框架不需要做任何修改就能接入,极大地减轻了编程框架开发人员的负担,具有良好的兼容性和灵活性,方便用户使用。\n 2)提出了一种面向编程框架的轻量级资源虚拟化方案,通过基于Linux Container的虚拟化方案管理编程框架的CPU和内存资源,使得多个编程框架之间的资源互相隔离、互不干扰,同时尽量降低虚拟化带来的开销,从而保证各个编程框架的性能。\n 3)提出了一种面向多种资源的关键资源匹配算法(DRBF算法),通过减少集群内的资源碎片,提升系统吞吐量,提升集群的资源使用率。\n 4)最后设计并实现了一种面向多种数据处理编程框架的集群资源管理系统Cello,实现了上述的机制,并进行了详细的测试。通过测试验证Cello系统的资源自动伸缩机制的可行性,同时验证了Cello在保证编程框架性能的同时能减少集群的资源碎片,提高系统吞吐量,提升资源利用率。

关键词：数据处理编程框架资源管理系统自动伸缩机制

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监控使能的软件编程框架设计与实现

监控使能的软件编程框架设计与实现

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作者：毕文奇国防科学技术大学

学位级别：硕士

传统软件系统的开发一般基于相对封闭、静态、稳定的平台,然而随着分布式系统规模和复杂度的提高,软件运行平台逐步由传统的单机、封闭、静态的运行环境转变为开放、动态、多变的网络运行环境?在这种网络运行环境下,软件开发者难以完全... 详细信息

传统软件系统的开发一般基于相对封闭、静态、稳定的平台,然而随着分布式系统规模和复杂度的提高,软件运行平台逐步由传统的单机、封闭、静态的运行环境转变为开放、动态、多变的网络运行环境?在这种网络运行环境下,软件开发者难以完全预测到软件运行中的变化,需要对传统的软件开发方法加以扩展以适应客观世界的变化。因此,需要新的软件开发方法和构造框架,以此构造的软件要能够在运行过程中监视非预期的环境变化或交互行为,并以此对软件进行在线或者离线的演化。本文将面向方面技术中不同关注点分离思想应用于软件开发和构造框架中,提出了一个监控使能的软件编程模型?基于此模型构造的软件能够为软件业务功能增加监控能力和演化能力,模型将软件监控能力?演化能力作为横切关注点,独立构造,运行过程中自动注入到软件的业务功能中,避免了在构造阶段软件各种逻辑代码纠结问题。本文的主要工作可概述为如下几个方面: 1.提出了监控使能的软件编程模型?该模型能够支持软件编程人员在软件构造阶段采用分离式的方法分别构造软件业务功能逻辑、监控逻辑、演化逻辑,并在编译或运行阶段绑定各种逻辑,完成对软件业务的监控、演化功能。 2.分析比较了现有软件开发方法和相关软件构造框架,研究了Eclipse框架集成技术的基本原理和技术特点、面向方面编程思想?AspectJ技术和ASM技术,作为实现编程框架的技术手段。 3.基于编程模型,本文设计并实现了监控使能的编程框架Mepframe。Mepframe支持编程人员通过监控编程语言和嵌入注释两种方式进行监控需求的表达,提供了用户构造演化处理动作的演化处理模板,运行时绑定机制将构造阶段构造的各种逻辑在运行阶段进行绑定,使之组成一个互相协作运行的整体。 4.基于上述工作,本文通过银行ATM自动柜员机实例对Mepframe原型系统进行了验证,实验结果表明基于Mepframe框架构造的软件能够在业务功能中有效集成监控能力、演化能力,使得其能够适应不断变化的运行环境,初步证明了本文工作的可行性和有效性。

关键词：软件监控演化处理编程框架

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安全多方计算编程框架研究

安全多方计算编程框架研究

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作者：汪鹏程武汉大学

学位级别：硕士

安全多方计算允许一组互不信任的参与方在其各自输入上联合运行某个计算功能得到计算结果,而不会透露任何超出计算结果的信息,是现代密码学领域的一个重要研究方向。而随着人们对隐私的逐渐重视,安全多方计算在学术界、工业界和政府中... 详细信息

安全多方计算允许一组互不信任的参与方在其各自输入上联合运行某个计算功能得到计算结果,而不会透露任何超出计算结果的信息,是现代密码学领域的一个重要研究方向。而随着人们对隐私的逐渐重视,安全多方计算在学术界、工业界和政府中有着越来越广泛的应用。从姚期智的“百万富翁问题”开始,用于安全多方计算的协议被研究和发展了数十年,已经诞生了非常多的优秀协议,并且基于这些协议构建出了可以执行任意图灵完备程序的通用安全多方计算编程框架。虽然在这些安全多方计算协议上构建的框架、领域特定语言层出不穷,但经过我们的评估发现其都有着易用性较差、和现有编程语言难以交互、不适合大数据计算等问题。为了解决这些问题,本文设计了一种基于ORAM(Oblivious RAM)的混合协议安全多方计算框架,并基于JSR 269规范和LLVM编译器框架将Java和C/C++程序编译为该计算框架上的安全多方计算应用。具体来说,本文的主要贡献有如下三点:1.通过易用性、功能性、交互性等多个评估指标,对现有的较为常用的若干通用安全多方计算框架进行了评估,总结了现有框架存在的易用性较差等问题及其原因,并对这些不足进行了讨论和分析;2.设计了一种基于ORAM的混合协议安全多方计算框架,具有ORAM为大数据计算提供的亚线性电路复杂度、低通信复杂度的优势,同时基于姚氏混淆电路、布尔电路、算术电路的混合协议为前端语言的表达能力、功能性提供了更多的灵活性;3.提出并实现了基于JSR 269和LLVM编译器框架的安全多方计算编译器构建方案,将Java和C/C++程序编译为本文提出的计算框架上的安全多方计算应用。通过若干典型安全多方计算应用场景对本文方案进行了测试,实验结果表明,本文提出的计算框架和编译器构建方案,在易用性、功能性、交互性上比现有框架都更具优势。

关键词：安全多方计算编程框架编译器 ORAM 混合协议

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面向神经网络处理器的编程框架研究

面向神经网络处理器的编程框架研究

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作者：赵浩钧中国科学院大学

学位级别：硕士

随着智能时代的到来，深度学习在图像识别、网络搜索、在线导航等领域发挥着越来越重要的作用。面向深度学习的专用神经网络处理器(简称IPU)设计了专有的运算部件，因此在处理图像识别等关键智能应用上可达CPU百倍的能效。但是，编程困... 详细信息

随着智能时代的到来，深度学习在图像识别、网络搜索、在线导航等领域发挥着越来越重要的作用。面向深度学习的专用神经网络处理器(简称IPU)设计了专有的运算部件，因此在处理图像识别等关键智能应用上可达CPU百倍的能效。但是，编程困难仍然是神经网络处理器走向推广应用的壁垒。\n 本文为专用的神经网络处理器实现了一个高效、易用的编程框架，主要工作包括以下几个方面:\n 1.调研了业界开展的深度学习硬件加速器研究，并对比了开源社区中被广泛使用的深度学习编程框架，以及这些编程框架常用的优化方法。\n 2.实现了面向神经网络处理器的编程框架。以MXNet作为研究基础，完成了神经网络处理器设备支持、引擎调度、内存管理、网络模型基本操作的扩展。\n 3.建立了神经网络处理器执行时间的评估模型。依据对该性能模型的分析，提出了“层融合”优化和访存优化。“层融合”优化减少了处理器的启动次数和多个操作中间结果的载入载出。访存优化实现了在多个Batch间共享网络模型参数，减少数据拷贝，并由编程框架确定了最佳的BatchSize，使得预测所有图片需要的Batch数量减少，总的硬件启动开销降低。\n 在寒武纪神经网络处理器平台上对本文的编程框架进行功能验证和性能评估，实现了AlexNet、CaffeNet、VGG、GoogleNet、ResNet等典型的卷积神经网络模型。对比CPU上的Top1和Top5准确率，证实了本文实现的编程框架可以正确的运行在神经网络处理器上。并且经过“层融合”优化和访存优化后神经网络在IPU上的执行时间相对于优化前有10％到40％的加速比提升，有效提升了神经网络处理器的执行效率，充分发挥了IPU的性能。

关键词：神经网络处理器编程框架 MXNet技术深度学习

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