检索结果-内蒙古大学图书馆

高技术通讯 2022年第5期32卷 441-453页

作者：张志超王剑章隆兵肖俊华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 中国科学院计算技术研究所北京100190 中国科学院大学北京100049 中国电子科技集团公司第十五研究所北京100083

针对可分离卷积神经网络在星载飞机目标型号分类应用中存在的速度瓶颈以及功耗限制等问题,提出了一种基于现场可编程门阵列(FPGA)数据流调度的浮点深度分离卷积神经网络加速方法,对通用MobileNet的图像分类模型进行加速。采用基于乘法... 详细信息

针对可分离卷积神经网络在星载飞机目标型号分类应用中存在的速度瓶颈以及功耗限制等问题,提出了一种基于现场可编程门阵列(FPGA)数据流调度的浮点深度分离卷积神经网络加速方法,对通用MobileNet的图像分类模型进行加速。采用基于乘法矩阵与前向加法树的深度分离卷积计算阵列设计,解决了深度分离卷积浮点加速的线速吞吐瓶颈。实验结果表明,基于FPGA的目标分类速度为633 FPS,功耗为22.226 W,运算性能为236.04 GFLOPS,计算速度达到了Titan Xp GPU的1.10~2.61倍,计算效能是Titan Xp GPU的7.44~18.66倍。在同类基于FPGA的浮点卷积加速方案中,该方法在运算性能及能效比上达到了最优。同时,该方法提供了与原模型一致性的图像分类准确率,解耦合了软硬件协同开发流程,降低了应用开发人员使用FPGA加速计算的门槛。

关键词：深度可分离卷积现场可编程门阵列(FPGA) 数据流调度加速图像分类

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

利用页面重构与数据温度识别的闪存缓存算法

引用

计算机科学与探索 2021年第1期15卷 84-95页

作者：曾祥伟邓玉辉暨南大学信息科学技术学院广州510632 中国科学院计算技术研究所计算机体系结构国家重点实验室北京100190

基于闪存的固态盘(SSD)具有比磁盘更加优越的性能,并且在桌面系统中逐渐替代磁盘。但是,尽管在SSD中嵌入了DRAM作为缓存,闪存在不断写入的过程中也可能产生不稳定的写性能,主要是因为逻辑页写入时会频繁引发非覆盖写和垃圾回收操作。针... 详细信息

基于闪存的固态盘(SSD)具有比磁盘更加优越的性能,并且在桌面系统中逐渐替代磁盘。但是,尽管在SSD中嵌入了DRAM作为缓存,闪存在不断写入的过程中也可能产生不稳定的写性能,主要是因为逻辑页写入时会频繁引发非覆盖写和垃圾回收操作。针对此问题,提出了一种叫作PRLRU的新型闪存缓存管理方法,通过页面重构机制以及数据温度识别机制来管理缓存区。页面重构机制把即将回写的有效数据未满一个整页大小的页与多个其他有效数据不足一个页大小的页进行数据重组后再回写至闪存,通过尽可能减少非覆盖写操作来达到减少实际写操作的目的。数据温度识别机制通过对缓存页进行温度等级标记,按预定优先级顺序回写缓存页。对真实负载进行测试,实验结果表明,PRLRU能够有效提高SSD性能并延长SSD使用寿命,与LRU、BPLRU和2QW-Clock三种算法相比,写性能平均分别提高了34.5%、22.8%和28.8%,读性能平均分别提高了12.5%、10.6%和8.3%,垃圾回收数量平均分别降低了10.5%、8.7%和6.3%。

关键词：闪存非覆盖写垃圾回收页面重构数据温度识别

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于多任务学习的眼底图像红色病变点分割

引用

软件学报 2021年第11期32卷 3646-3658页

作者：郭松李涛李宁康宏张玉军王恺南开大学计算机学院天津300350 天津市网络与数据安全技术重点实验室(南开大学) 天津300350 计算机体系结构国家重点实验室(中国科学院) 北京100190 北京上工医信科技有限公司北京100176 中国科学院计算技术研究所北京100190

糖尿病性视网膜病变(糖网病)是导致成年人视觉损失的主要因素之一.早期的眼底筛查可以显著降低这种视觉损失的可能性.彩色眼底图像由于具有采集便利、对人体无伤害等特点,常被用于大规模的眼底筛查工作.对眼底图像中的红色病变点而言,... 详细信息

糖尿病性视网膜病变(糖网病)是导致成年人视觉损失的主要因素之一.早期的眼底筛查可以显著降低这种视觉损失的可能性.彩色眼底图像由于具有采集便利、对人体无伤害等特点,常被用于大规模的眼底筛查工作.对眼底图像中的红色病变点而言,微动脉瘤是轻度非增殖性糖网病的主要标志,出血点与中度及重度非增殖性糖网病的诊断有关,因此,眼底图像中出血点和微动脉瘤的准确分割对糖网病分级诊断具有重要参考价值.提出一种基于多任务学习的分割模型Red-Seg来对出血点和微动脉瘤进行分割.该网络包含两个分支,每个分支处理一种病变点.设计了一种两阶段训练算法,并且两个阶段使用不同的损失函数:第1阶段使用改进的Top-k带权交叉熵损失函数,将模型训练集中在难分样本上;第2阶段将最小化假阳性和假阴性作为Red-Seg模型训练的优化目标,进一步减少病变点误分.最后,在IDRiD数据集上进行模型验证,并与其他病变点分割方法进行对比.实验结果表明,在应用Red-Seg模型进行微动脉瘤和出血点红色病变点分割时,两阶段训练算法可以显著减少病变点误分情况,尤其是出血点分割的准确率和召回率都提高2.8%.同时,与HED、FCRN、DeepLabv3+和L-Seg等图像级分割模型相比,Red-Seg模型在微动脉瘤分割上获得了更好的AUC_PR.

关键词：眼底图像糖网病微动脉瘤分割出血点分割多任务学习

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于ARMv8处理器的高性能图像处理算法实现与优化研究

引用

计算机工程与科学 2022年第10期44卷 1711-1720页

作者：韦存阳贾海鹏张云泉曲国远魏大洲张广婷中国科学院计算技术研究所计算机体系结构国家重点实验室北京100190 中国科学院大学计算机科学与技术学院北京100080 中国航空无线电电子研究所上海200241

色彩空间转换、图像缩放、图像滤波都是图像处理领域常见的算法,广泛应用于数字媒体、数据通信、生物医学和航空航天等领域。目前上述算法在ARM处理器上虽有开源的OpenCV库,但缺少与Intel IPP库精度相当的高性能图像处理库。为此,根据... 详细信息

色彩空间转换、图像缩放、图像滤波都是图像处理领域常见的算法,广泛应用于数字媒体、数据通信、生物医学和航空航天等领域。目前上述算法在ARM处理器上虽有开源的OpenCV库,但缺少与Intel IPP库精度相当的高性能图像处理库。为此,根据算法的计算访存特征,将上述算法分为数据无关算法、数据共享算法及非规则访存算法3类,提出了不同类别算法在ARMv8计算平台上的优化方法体系,最终构建了一个基于ARMv8计算平台的高性能图像处理算法库,精度上对标Intel IPP库,并通过算法优化、访存优化、SIMD优化及汇编指令优化等一系列优化方法的应用,大幅提升了图像处理算法的性能。实验结果表明,在华为鲲鹏920计算平台上,重点优化的CvtColor、Filter和Resize模块性能较OpenCV算法库都有显著提升。

关键词： ARMv8 色彩空间转换图像插值图像滤波

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

图计算加速架构综述

引用

计算机研究与发展 2021年第4期58卷 862-887页

作者：严明玉李涵邓磊胡杏叶笑春张志敏范东睿谢源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 美国加州大学圣塔芭芭拉分校美国加利福利亚州圣塔芭芭拉93106

在大数据时代,图被用于各种领域表示具有复杂联系的数据.图计算应用被广泛用于各种领域,以挖掘图数据中潜在的价值.图计算应用特有的不规则执行行为,引发了不规则负载、密集读改写更新操作、不规则访存和不规则通信等挑战.现有通用架构... 详细信息

在大数据时代,图被用于各种领域表示具有复杂联系的数据.图计算应用被广泛用于各种领域,以挖掘图数据中潜在的价值.图计算应用特有的不规则执行行为,引发了不规则负载、密集读改写更新操作、不规则访存和不规则通信等挑战.现有通用架构无法有效地应对上述挑战.为了克服加速图计算应用面临的挑战,大量的图计算硬件加速架构设计被提出.它们为图计算应用定制了专用的计算流水线、访存子系统、存储子系统和通信子系统.得益于这些定制的硬件设计,图计算加速架构相比于传统的通用处理器架构,在性能和能效上均取得了显著的提升.为了让相关的研究学者深入了解图计算硬件加速架构,首先基于计算机的金字塔组织结构,从上到下对现有工作进行分类和总结,并以多个完整架构实例分析应用于不同层次的优化技术之间的关系.接着以图神经网络加速架构的具体案例讨论新兴图计算应用的加速架构设计.最后对该领域的前沿研究方向进行了总结,并放眼于未来探讨图计算加速架构的发展趋势.

关键词：图计算图神经网络加速架构不规则访存数据局部性动态访存调度负载均衡

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

处理器芯片敏捷设计方法:问题与挑战

引用

计算机研究与发展 2021年第6期58卷 1131-1145页

作者：包云岗常轶松韩银和黄立波李华伟梁云罗国杰尚笠唐丹王颖解壁伟喻文健张科孙凝晖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 中国科学院大学计算机科学与技术学院北京100049 北京大学高能效计算与应用中心北京100871 专用集成电路与系统国家重点实验室(复旦大学) 上海201203 国防科技大学计算机学院长沙410073 清华大学计算机科学与技术系北京100084

现有处理器芯片设计主要使用性能导向的设计方法,基于多步骤反复迭代的EDA技术进行性能-面积-功耗综合优化,导致极高的研发成本、周期及技术门槛.借鉴面向对象软件设计思想,以敏捷度(开发周期、开发成本和复杂度)为新的导向指标,在兼顾... 详细信息

现有处理器芯片设计主要使用性能导向的设计方法,基于多步骤反复迭代的EDA技术进行性能-面积-功耗综合优化,导致极高的研发成本、周期及技术门槛.借鉴面向对象软件设计思想,以敏捷度(开发周期、开发成本和复杂度)为新的导向指标,在兼顾性能和可靠性的前提下,提出以面向对象体系结构(object-oriented architecture,OOA)设计范式为基础的处理器敏捷设计方法.OOA设计方法旨在通过设计范式、语言与EDA工具,实现通用处理器CPU和专用处理器XPU体系结构细粒度对象的易分解、易组合和易扩展.详细梳理了OOA各技术领域的研究现状,并深入探讨了现有处理器设计方法向OOA设计目标转化存在的诸多挑战.

关键词：处理器芯片设计面向对象体系结构设计范式芯片敏捷设计语言 EDA工具

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

处理器片上缓存内及时局部性环境分析

引用

北京交通大学学报 2021年第5期45卷 116-123页

作者：胡九川范东睿程建聪严龙彭燕叶笑春李灵枝钟海斌北京交通大学计算机科学与技术学院北京100044 中国科学院计算技术研究所计算机体系结构国家重点实验室北京100190

为提高处理器内核访存效率、命中率和缩短访存延迟,将具有时间和空间关联关系的数据汇集在处理器片上缓存内,数据便具有了有利于处理器内核访存的及时局部性.本文分析了营造及时局部性环境的合理性和及时局部环境因数据迁移而产生的变... 详细信息

为提高处理器内核访存效率、命中率和缩短访存延迟,将具有时间和空间关联关系的数据汇集在处理器片上缓存内,数据便具有了有利于处理器内核访存的及时局部性.本文分析了营造及时局部性环境的合理性和及时局部环境因数据迁移而产生的变化规律,为进一步改造片上缓存结构和片上数据迁移提供新的启示.

关键词：片上数据迁移及时局部性缓存

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

可调节跳变概率硬件木马检测方法

引用

高技术通讯 2022年第2期32卷 111-121页

作者：卢新元许超陈华军章隆兵王玥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 中国科学院计算技术研究所北京100190 中国科学院大学北京100049 龙芯中科技术有限公司北京100190 黑龙江省公安厅黑龙江150008

研究了芯片设计和制造过程中的硬件木马植入方法和检测技术,考虑到现有的检测方法存在木马激活时间较长或面积开销较大的问题,提出一种可调节跳变概率的加速硬件木马检测方法。该方法根据电路拓扑结构,采用权值替换策略动态选择插入实... 详细信息

研究了芯片设计和制造过程中的硬件木马植入方法和检测技术,考虑到现有的检测方法存在木马激活时间较长或面积开销较大的问题,提出一种可调节跳变概率的加速硬件木马检测方法。该方法根据电路拓扑结构,采用权值替换策略动态选择插入实现跳变概率调节的二路选择器的顺序,提高电路中稀有节点的跳变概率,降低木马激活时间,加速硬件木马检测,优化了面积开销。在ISCAS’89基准电路的实验结果表明,同现有的加速木马检测方法相比,本文方法的面积开销节省了44.1%~68.9%,稀有节点的平均跳变概率提高了19.0%~49.1%,且电路规模越大,效果越明显。

关键词：硬件木马跳变概率稀有节点二路选择器加速木马检测结构

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

面向稀疏卷积神经网络的GPU性能优化方法

引用

软件学报 2020年第9期31卷 2944-2964页

作者：董晓刘雷李晶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 中国科学院大学北京100190

近些年来,深度卷积神经网络在多项任务中展现了惊人的能力,并已经被用在物体检测、自动驾驶和机器翻译等众多应用中.但这些模型往往参数规模庞大,并带来了沉重的计算负担.神经网络的模型剪枝技术能够识别并删除模型中对精度影响较小的参... 详细信息

近些年来,深度卷积神经网络在多项任务中展现了惊人的能力,并已经被用在物体检测、自动驾驶和机器翻译等众多应用中.但这些模型往往参数规模庞大,并带来了沉重的计算负担.神经网络的模型剪枝技术能够识别并删除模型中对精度影响较小的参数,从而降低模型的参数数目和理论计算量,给模型的高效执行提供了机会.然而,剪枝后的稀疏模型却难以在GPU上实现高效执行,其性能甚至差于剪枝前的稠密模型,导致模型剪枝难以带来真正的执行性能收益.提出一种稀疏感知的代码生成方法,能够生成高效的稀疏卷积GPU程序.首先为卷积算子设计了算子模板,并结合GPU的特点对模板代码进行了多种优化.算子模板中的源代码经过编译和分析被转换为算子中间表示模板,设计了一种稀疏代码生成方法,能够结合剪枝后的稀疏参数,基于中间表示模板生成对应的稀疏卷积代码.同时,利用神经网络执行过程中的数据访问特点对数据的访问和放置进行了优化,有效提升了访存吞吐量.最后,稀疏参数的位置信息被隐式编码在生成的代码中,不需要额外的索引结构,降低了访存需求.在实验中证明了:相对于GPU上已有的稀疏神经网络执行方法,提出的稀疏感知的代码生成方法能够有效提升稀疏卷积神经网络的性能.

关键词：神经网络稀疏 GPU 性能优化卷积代码生成

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于收益模型的Spark SQL数据重用机制

引用

计算机研究与发展 2020年第2期57卷 318-332页

作者：申毅杰曾丹熊劲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

通过数据分析发现海量数据中的潜在价值,能够带来巨大的收益.Spark具有良好的系统扩展性与处理性能,因而被广泛运用于大数据分析.Spark SQL是Spark最常用的编程接口.在数据分析应用中存在着大量的重复计算,这些重复计算不仅浪费系统资源... 详细信息

通过数据分析发现海量数据中的潜在价值,能够带来巨大的收益.Spark具有良好的系统扩展性与处理性能,因而被广泛运用于大数据分析.Spark SQL是Spark最常用的编程接口.在数据分析应用中存在着大量的重复计算,这些重复计算不仅浪费系统资源,而且导致查询运行效率低.但是Spark SQL无法感知查询语句之间的重复计算.为此,提出了基于收益模型的、细粒度的自动数据重用机制Criss以减少重复计算.针对混合介质,提出了感知异构I O性能的收益模型用于自动识别重用收益最大的算子计算结果,并采用Partition粒度的数据重用和缓存管理,以提高查询效率和缓存空间的利用率,充分发挥数据重用的优势.基于Spark SQL和TachyonFS,实现了Criss系统.实验结果表明:Criss的查询性能比原始Spark SQL提升了46%~68%.

关键词：数据分析大数据 Spark SQL 重复计算数据重用收益模型

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

通借通还

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：