检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：陆俊东南大学

学位级别：硕士

近年来，微处理器的广泛使用及其输入/输出设备的不断创新，实现微处理器和输入/输出设备之间的高效通信非常重要。在输入/输出设备系统和微处器之间，中断控制器起着桥梁的作用。中断控制器解决了微处理器的快速运行和外设的慢速运行... 详细信息

近年来，微处理器的广泛使用及其输入/输出设备的不断创新，实现微处理器和输入/输出设备之间的高效通信非常重要。在输入/输出设备系统和微处器之间，中断控制器起着桥梁的作用。中断控制器解决了微处理器的快速运行和外设的慢速运行的速度不匹配问题，提高了传输的速率和微处理器的效率及其吞吐量，并且降低了系统的功耗。中断控制器性能的好坏是测量微处理器性能好坏的一个重要参考。因此，研究和设计高性能的中断控制器具有实用价值。　　论文首先深入分析了国内外中断控制器的研究现状，分析了同时多线程技术(Simultaneous multithreading，SMT)、抢占原理、armv8架构下中断处理模式、中断类型。其次根据通用中断控制器(Generic InterruptController，GIC)四线程的特点确定GIC的设计方案，给出GIC的系统架构图。接着研究和分析了GIC寄存器设计、中断处理流程和中断状态跳转。然后使用Verilog HDL语言编写RTL(Register Transfer Level)代码，并用Modelsim10.1b对各个子模块做模块级验证。各个子模块通过了Modelsim10.1b软件仿真测试。随后使用ISE14.5软件对中断控制器进行综合、布局布线、优化和生成二进制文件。在Xilinx Virtex-709开发板上进行测试，满足设计要求。最后使用综合软件DC(Design Compiler)进行逻辑综合，结果时序和面积均满足设计要求。　　本文完成了一种支持armv8体系架构的通用中断控制器的设计。GIC支持4个线程，每个线程支持64个中断，每个中断有16个优先级，并且支持7级中断嵌套。中断控制器的实现不仅提高了处理器的性能，还为中断控制的研究提供了一些参照价值。

关键词：中断控制器结构设计 armv8架构

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基于armv8架构的小规模GEMM自适应性能优化关键技术研究

基于ARMv8架构的小规模GEMM自适应性能优化关键技术研究

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作者：姚建宇中国科学院大学

学位级别：硕士

小规模GEMM(Small GEMM)是指输入矩阵规模小于L2cache的通用矩阵乘(General Matrix Multiplication，GEMM)。近年来随着小规模GEMM在分子动力学、计算流体力学、量子化学、芯片制造、机器学习和深度学习等领域的应用越来越广泛，如何有... 详细信息

小规模GEMM(Small GEMM)是指输入矩阵规模小于L2cache的通用矩阵乘(General Matrix Multiplication，GEMM)。近年来随着小规模GEMM在分子动力学、计算流体力学、量子化学、芯片制造、机器学习和深度学习等领域的应用越来越广泛，如何有效提升小规模GEMM的性能已经成为GEMM优化的重要问题。虽然GEMM在许多BLAS(Basic Linear Algebra Subprograrns)库中都得到了充分优化，通用矩阵规模下其性能可逼近处理器的峰值性能，然而，由于输入矩阵的特殊性，传统GEMM优化方法，如分块操作、Pack操作以及高性能计算kernel的实现方法等，在小规模GEMM的实现中并不能取得很好的优化效果。特别是当前鲜有针对armv8架构的小规模GEMM实现和性能优化研究。因此，基于armv8架构的小规模GEMM实现和性能优化具有重要的应用价值和研究意义。　　在小规模GEMM的输入特征下，传统GEMM优化方法主要有如下不足:首先，由于小规模GEMM的输入矩阵可以完整放入L2cache中，传统矩阵的分块优化不再有意义;其次，小规模GEMM下，Pack操作开销过高，成为限制性能的主要因素;再次，原本在传统优化中可被忽略的边角处理，在小规模GEMM下也成为影响性能的重要因素，甚至成为性能瓶颈;最后，传统优化方法没有考虑到矩阵规模对性能的影响。针对上述问题，本文提出了一个输入感知的小规模GEMM自适应性能优化框架:IAATSG(Input-Aware Adaptive Tuning Framework for Small GEMM)。IAATSG通过生成大量kernel并在运行时自适应调优来解决以上传统优化方法带来的问题。实验结果表明，IAATSG与业界现有armv8平台上的BLAS库相比有极大性能优势，其相比BLIS、ArmPL、OpenBLAS、BLASFEO取得平均12.8、2.05、1.69、1.43倍的性能提升。　　本文主要贡献有:　　1.构建了一个输入感知的小规模GEMM自适应性能优化框架:IAATSG(Input-Aware Adaptive Tuning Frameworkfor Small GEMM)。IAATSG分为安装阶段和运行时阶段。IAATSG在安装阶段对小规模GEMM生成大量计算kernel和Pack kernel，在运行时阶段对小规模GEMM性能调优并利用这些kernel生成执行计划。该执行计划提供性能极好的小规模GEMM代码。　　2.设计并实现了一个基于模板的小规模GEMM高性能kernel自动生成方法，该方法抽象GEMM实现典型计算和访存模式为模板、合理分配寄存器、针对armv8架构为小规模GEMM生成高度优化的不同数据类型和转置类型的计算kernel和Pack kernel。IAAATSG将这些kernel以基本组件的形式提供给运行时阶段使用。　　3.设计并实现了一个基于运行时的小规模GEMM自适应调优方法。该方法在运行时根据输入矩阵参数定义寄存器分块方式以除去边角处理;通过引入JIT(Just-in-time)技术降低函数调用开销、自动循环展开、调整Pack操作来进一步提升性能:最后连接和分块对应的kernel形成一个执行计划并完成指定规模GEMM的高性能实现。　　4.实现了一个支持不同数据类型和转置类型的高性能小规模GEMM算法库:TinyGEMM。为用户提供统一接口来调用本文的小规模GEMM高性能实现。

关键词：小规模通用矩阵乘输入特征自适应性能优化 armv8架构

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基于armv8架构的线性代数式检索结果并行集成模式

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宁夏师范学院学报 2021年第1期42卷 79-84页

作者：吴丽娇福建船政交通职业学院通识教育学院福建福州350000

为了提高线性代数式检索结果并行集成和调度能力,提出基于armv8架构的线性代数式检索结果并行集成模式.采用语义图模型分析方法进行特征提取和概念集融合,采用概念空间融合的方法,对线性代数式检索结果并行参数融合处理,采用语义图模型... 详细信息

为了提高线性代数式检索结果并行集成和调度能力,提出基于armv8架构的线性代数式检索结果并行集成模式.采用语义图模型分析方法进行特征提取和概念集融合,采用概念空间融合的方法,对线性代数式检索结果并行参数融合处理,采用语义图模型分布式重组的方法,输出线性代数式检索结果,通过armv8架构并行集成线性代数式检索结果,仿真结果表明,采用该方法进行线性代数式检索结果并行集成的输出稳定性较高,查准率较高.提高对线性代数式检索结果的访问和资源优化调度能力.

关键词： armv8架构线性代数检索结果并行集成访问

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基于ARM V8平台的向量算法库实现与优化

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计算机工程 2019年第6期45卷 82-88页

作者：王晶张云泉梁军北京联合大学北京市信息服务工程重点实验室北京100101 北京联合大学工科综合实验教学示范中心北京100101

基于armv8架构的VecOp向量算法库,提出一种基础向量算法在armv8平台上实现和优化的方案。从访存对界优化、指令集优化、基本块优化以及向量分支优化4个方面进行精细调优,提升向量算法函数在armv8平台上的性能,以实现VecOp算法库在armv8... 详细信息

基于armv8架构的VecOp向量算法库,提出一种基础向量算法在armv8平台上实现和优化的方案。从访存对界优化、指令集优化、基本块优化以及向量分支优化4个方面进行精细调优,提升向量算法函数在armv8平台上的性能,以实现VecOp算法库在armv8平台上的优化。实验结果表明,该方案在armv8计算平台上实现的向量算法库性能提升可达到10%~300%。

关键词：数学函数库 armv8架构向量算法库单指令流多数据访存优化

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基于大数据的高能效数据中心服务器研究

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计算机工程 2017年第8期34卷 74-81页

作者：张俊卫王晶张伟功邱柯妮首都师范大学信息工程学院北京100048 首都师范大学高可靠嵌入式系统北京市工程技术研究中心北京100048 北京数学与信息交叉科学2011协同创新中心北京100048 首都师范大学电子系统可靠性技术北京市重点实验室北京100048

分析ARM服务器的发展以及应用现状,结合数据中心的特点,设计基于armv8架构的高能效数据中心服务器,选取目前工业界具有代表性的armv8服务器参数,使用典型的数据中心负载,对X86和armv8两种架构的微体系结构级指标、性能和功耗进行定量评... 详细信息

分析ARM服务器的发展以及应用现状,结合数据中心的特点,设计基于armv8架构的高能效数据中心服务器,选取目前工业界具有代表性的armv8服务器参数,使用典型的数据中心负载,对X86和armv8两种架构的微体系结构级指标、性能和功耗进行定量评估。实验结果表明,与X86架构服务器相比,armv8架构服务器在数据中心领域具有更好的能效比,能够有效降低能耗和成本。

关键词：数据中心服务器架构 armv8架构评测模型能效

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面向ARM高性能处理器的模板计算性能优化研究

面向ARM高性能处理器的模板计算性能优化研究

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作者：冯璐霞国防科学技术大学

学位级别：硕士

基于ARM高性能处理器的SoCs是移动计算的主要平台,也是下一代高性能计算系统(HPC)的候选平台。ARM架构为满足新的需求而不断更新,最新的A RMv8架构不仅采用了多核架构,更采用能缓解计算速度与访存速度之间不匹配的多级Cache结构,而且还... 详细信息

基于ARM高性能处理器的SoCs是移动计算的主要平台,也是下一代高性能计算系统(HPC)的候选平台。ARM架构为满足新的需求而不断更新,最新的A RMv8架构不仅采用了多核架构,更采用能缓解计算速度与访存速度之间不匹配的多级Cache结构,而且还从原来的32位架构拓展到64位架构,引入全新的高级S IMD支持,提供了多级多粒度的并行处理能力。模板计算是一类重要的计算核心,广泛存在于图像和视频处理以及大规模科学和工程计算领域,作为高性能计算的研究对象,模板计算的性能优化日益受到重视。另外,模板计算的研究正逐渐从提高数据局部性的串行性能优化研究转向利用并行化和向量化来优化性能。本文以armv8架构的处理器为平台,从对模板计算的OpenMP并行化和向量化两个方面进行了提升性能的研究,主要的工作和创新表现在以下两个方面:第一,研究了armv8架构处理器的体系结构特点和典型OpenMP并行化的实现方法,根据多级Cache特点和程序的访存模式,通过线程绑定优化,增加了Ca che的命中率,减少了线程的调度开销,优化了模板计算的并行。第二,研究了多核多SIMD结构的armv8处理器平台上的高级SIMD扩展技术,分析了目前的自动向量化方法,针对模板计算的核心分析发现简单的自动向量化并不能很好的提升多维模板计算的性能,因此采用了OpenMP编译指导的向量化中的collapse子句坍塌模板代码核心的多重循环,再结合改进的并行化方法并行处理,提升了向量化的效果,进一步优化了模板计算在ARM高性能处理器上的性能。针对ARM高性能处理器的模板计算的并行化和向量化的优化研究是非常有意义的,它不仅降低了高性能计算平台的局限性,而且满足了更多应用领域的需要。

关键词：模板计算 armv8架构多级Cache OpenMP 线程绑定 SIMD collapse子句

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RCAR H3硬件平台的引导程序启动过程分析

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单片机与嵌入式系统应用 2023年第2期23卷 23-24,28页

作者：田学明李岩张晓谦田娇中国第一汽车股份有限公司长春130012

RCAR H3平台主要用于先进安全驾驶辅助系统和车载娱乐系统,具有超高的识别运算能力,同时支持高效的图形设计,符合ISO26262标准。通过了解armv8架构和TrustZone技术,本文分析RCAR H3从上电到uboot启动前的整个启动流程。

关键词： RCAR H3 armv8架构 TrustZone技术

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