检索结果-内蒙古大学图书馆

软件学报 2014年第3期25卷 472-488页

作者：衷璐洁霍玮李龙李丰冯晓兵张兆庆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 首都师范大学信息工程学院北京100089 中国科学院大学北京100049 中国科学院信息工程研究所第五研究室北京100093

定值-引用类错误是一类非常重要且常见的错误.当前,对这类错误的检测很难同时达到高精度和高可扩展性.通过合理组合敏感和不敏感的检测方法并控制两类方法的实施范围,可以同时达到高检测精度和高可扩展性.提出一种新颖的场景敏感的检测... 详细信息

定值-引用类错误是一类非常重要且常见的错误.当前,对这类错误的检测很难同时达到高精度和高可扩展性.通过合理组合敏感和不敏感的检测方法并控制两类方法的实施范围,可以同时达到高检测精度和高可扩展性.提出一种新颖的场景敏感的检测方法,该方法根据触发状态对潜在错误语句分类,识别不同类别语句的触发场景并实施不同开销的检测,在不降低精度的同时最小化检测开销.设计了一个多项式时间复杂度的流敏感、域敏感和上下文敏感的场景分析以进行分类,并基于程序依赖信息识别触发场景,仅对必要的触发场景实施路径敏感的检测.为上述方法实现了一种原型系统——Minerva.通过使用空指针引用错误检测为实例研究以及总代码规模超过290万行,最大单个应用超过200万行的应用验证,用例实验结果表明,Minerva的平均检测时间比当前先进水平的路径敏感检测工具Clang-sa和Saturn分别快3倍和46倍.而Minerva的误报率仅为24%,是Clang-sa和Saturn误报率的1/3左右,并且Minerva未发现漏报已知错误.上述数据表明,所提出的场景敏感的错误检测方法可同时获得高可扩展性和高检测精度.

关键词：定值-引用错误路径敏感错误检测错误目标触发场景场景敏感程序分析

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一种基于日志信息和CNN-text的软件系统异常检测方法

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计算机学报 2020年第2期43卷 366-380页

作者：梅御东陈旭孙毓忠牛逸翔肖立王海荣冯百明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京100080 中国科学院大学北京101400 北方民族大学计算机科学与工程学院银川750021 西北师范大学计算机科学与工程学院兰州730070

当前,数据挖掘作为一种高时效性、高真实性的分析方法,正在社会中扮演着越发重要的角色,其在大型数据中快速挖掘模式,发现规律的能力正逐步取代人工的作用.而在当前各个计算机领域大行其道的大型分布式系统(如Hadoop、Spark等)的日志中... 详细信息

当前,数据挖掘作为一种高时效性、高真实性的分析方法,正在社会中扮演着越发重要的角色,其在大型数据中快速挖掘模式,发现规律的能力正逐步取代人工的作用.而在当前各个计算机领域大行其道的大型分布式系统(如Hadoop、Spark等)的日志中,每天都产生着数以百万计的系统日志,这些日志的数据量之庞杂、关系之混乱,已大大影响了程序员对系统的人工监控效率,同时也提高了新程序员的培养成本.为解决以上问题,数据挖掘及系统分析两个领域相结合是一种必然的趋势,也因此,机器学习模型也越来越多地被业界提及用于做系统日志分析.然而大多数情况下,系统日志中,报告系统运行状态为“严重”的日志占少数,而这些少数信息才是程序员最需要关注的,然而大多数用于系统日志分析的机器学习模型都假设训练集的数据是均衡数据,因此这些模型在做系统日志预警时容易过度偏向大样本数据,以至于效果不够理想.本文将从深度学习角度出发,探究深度学习中的CNN-text(CT)在系统日志分析方面的应用能力,通过将CT与主流的系统日志分析机器学习模型SVM、决策树对比,探究CT相对于这些算法的优越性;将CT与CNN-RNN-text(CRT)进行对比,分析CT对特征的处理方式,证实CT在深度学习模型中处理系统日志类文本的优越性;最后将所有模型应用至两套不同的日志类文本数据中进行对比,证明CT的普适性.在CT同日志分析的主流机器学习模型对比的实验中,CT相较于最优模型的结果召回率提升了近15%;在CT同CRT模型对比的实验中,CT相较于更为先进的CRT,模型准确率高出约20%,召回率高出约80%、查准率高出约60%;在CT的普适性实验中,将各类模型融入到本文的实验数据集logstash和公开数据集WC85_1中,在准确率同其他表现较优的模型同为100%的情况下,CT的召回率高出其余召回率最高的模型(DT-Bi)近14%.从中可看出,相较于主流系统日志分析机器学习模型,如支持向量机、决策树、朴素贝叶斯等,CNN-text的局部特征提取能力及非线性拟合能力都有更为优异的表现;同时相较于同为深度学习CNN簇的CNN-RNN-text将大量权重投入到系统日志的序列特征中的特点,CNN-text则报以较少的关注,反而在序列不规则的系统日志中展现出比CNN-RNN-text更优秀的表现.最终证明了CNN-text是本文所提到的方法中最适合进行软件系统异常检测的方法.

关键词：系统日志分析系统异常预警不均衡数据机器学习深度学习 CNN-text

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基于功耗计数器的处理器功耗实时估算方法

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高技术通讯 2024年第1期34卷 25-32页

作者：贾凡章隆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 中国科学院计算技术研究所北京100190 中国科学院大学北京100049

针对现有的2类处理器功耗实时估算方法的不足,本文开发了一种基于功耗计数器的处理器功耗实时估算方法。该方法结合了基于性能事件计数器和基于电路信号方法的优点,利用功耗计数器记录与处理器功耗密切相关的电路信号的变化次数,能够以... 详细信息

针对现有的2类处理器功耗实时估算方法的不足,本文开发了一种基于功耗计数器的处理器功耗实时估算方法。该方法结合了基于性能事件计数器和基于电路信号方法的优点,利用功耗计数器记录与处理器功耗密切相关的电路信号的变化次数,能够以较小的观测粒度实时估算处理器的功耗,并且具有较低的硬件开销。本文在龙芯GS364处理器上实现并评估了该方法。结果表明,使用16个功耗计数器可以在512个时钟周期的粒度内实现0.83%的估算误差,与此同时,它的硬件开销只占处理器总面积的0.063%。

关键词：功耗估算功耗计数器功耗管理性能事件计数 LASSO回归

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处理器验证激励在线筛选技术

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计算机辅助设计与图形学学报 2012年第5期24卷 690-698页

作者：郭崎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 中国科学院研究生院北京100039 北京龙芯中科技术服务中心有限公司北京100190

如何生成高质量的验证激励是功能验证中的核心问题之一.随着功能验证的不断进行,验证激励的有效性也随之降低.为了提高验证激励的质量,提出一种在线筛选技术来处理验证激励.该技术采用单分类支持向量机来在线地构建分类器,以对新生成的... 详细信息

如何生成高质量的验证激励是功能验证中的核心问题之一.随着功能验证的不断进行,验证激励的有效性也随之降低.为了提高验证激励的质量,提出一种在线筛选技术来处理验证激励.该技术采用单分类支持向量机来在线地构建分类器,以对新生成的验证激励是否冗余进行预测,如果是冗余的,则不进入仿真阶段进行仿真.在此基础上,进一步提出指令序列核函数来衡量不同指令序列的相似程度.实验结果表明,与约束随机生成技术相比,文中技术可以减少约83%的验证激励及79%的验证时间.

关键词：功能验证激励生成在线学习功能覆盖率核函数

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基于模型树的多核设计空间探索技术

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计算机辅助设计与图形学学报 2012年第6期24卷 710-720页

作者：郭崎陈天石陈云霁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 中国科学院研究生院北京100049 北京龙芯中科技术服务中心有限公司北京100190

处理器设计面临的重要挑战是如何在庞大的设计空间中高效地找到满足约束的设计结构,而预测模型方法是探索复杂设计空间的重要方法.为了提高预测模型的实用性,提出一种基于模型树的多核设计空间探索技术.首先对整个设计空间中部分设计结... 详细信息

处理器设计面临的重要挑战是如何在庞大的设计空间中高效地找到满足约束的设计结构,而预测模型方法是探索复杂设计空间的重要方法.为了提高预测模型的实用性,提出一种基于模型树的多核设计空间探索技术.首先对整个设计空间中部分设计结构进行采样模拟,然后通过模型树算法构建设计参数与处理器响应之间的预测模型,最后通过该模型预测出其他设计结构的响应以找到满足约束的最优设计.实验结果表明,与现有的基于支持向量机和人工神经网络的预测模型技术相比,针对性能预测,采用文中技术能够提高74.87%和38.87%的准确度;针对能耗预测,能够提高2.66%和16.82%的准确度.

关键词：设计空间探索多核处理器预测模型模型树

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基于非易失存储器件的内存键值存储系统的性能研究

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高技术通讯 2017年第6期27卷 519-529页

作者：魏巍蒋德钧熊劲陈明宇中国科学院计算机体系结构国家重点实验室北京100190 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

分析了互联网应用为满足后端存储系统高性能要求而引用的内存键值存储系统的应用特点,指出:为了永久保存数据,这些系统还需要在后端将数据从易失性的内存拷贝到慢速的非易失存储设备中;将新型的非易失存储器件(NVM)引入内存键值存储系... 详细信息

分析了互联网应用为满足后端存储系统高性能要求而引用的内存键值存储系统的应用特点,指出:为了永久保存数据,这些系统还需要在后端将数据从易失性的内存拷贝到慢速的非易失存储设备中;将新型的非易失存储器件(NVM)引入内存键值存储系统可减少其性能开销;根据NVM的特征,内存键值系统可采用两种架构:将NVM替代磁盘作为二级存储设备和将NVM替代DRAM直接作为主存储设备。基于上述分析,实现了两种NVM架构的内存键值存储系统,并通过实验分析,总结出了内存键值存储系统选择NVM架构的原则,这些原则可有效指导内存键值存储系统在采用当前以及未来NVM器件时,对架构的选择。其次,还通过理论和实验分析,得出了不同架构下的内存键值系统在软件层的主要开销,指出了未来针对这些系统的软件设计的优化方向。

关键词：内存键值存储系统非易失存储器件(NVM) 持久内存性能分析数据持久化机制

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众核处理器片上网络的层次化全局自适应路由机制

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计算机研究与发展 2016年第6期53卷 1211-1220页

作者：张洋王达叶笑春朱亚涛范东睿李宏亮谢向辉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与控制学院北京100049 河北农业大学信息科学与技术学院河北保定071001 数学工程与先进计算国家重点实验室江苏无锡214125

Mesh和环拓扑结构以其实现简单、易于扩展的特点成为众核处理器片上网络应用最为广泛的拓扑结构.应用于Mesh结构中的健忘型路由算法在网络流量较大时影响片上网络的负载均衡,表现在降低吞吐量和增大数据包延迟.自适应算法中的本地自适... 详细信息

Mesh和环拓扑结构以其实现简单、易于扩展的特点成为众核处理器片上网络应用最为广泛的拓扑结构.应用于Mesh结构中的健忘型路由算法在网络流量较大时影响片上网络的负载均衡,表现在降低吞吐量和增大数据包延迟.自适应算法中的本地自适应算法和区域自适应算法均存在不同程度的短视现象,不适合大规模的Mesh结构,而目前全局自适应算法又由于路由计算量大而速度缓慢.提出一种新的层次化全局自适应路由机制,包括一个全局拥塞信息传播网络Roof-Mesh和一个层次化全局自适应路由算法(global hierarchical adaptive routing algorithm,GHARA).通过全局拥塞信息传播网络得到拥塞信息,GHARA采用全网分区逐级计算路由的方式,减少了全局路由的计算步骤,从而减少了平均数据包延迟、提升了饱和带宽.实验结果表明GHARA表现优于其他区域和全局自适应路由算法.在人工注入通信模式下,8×8 Mesh平均饱和带宽比全局自适应算法GCA提高10.7%,16×16Mesh平均饱和带宽比全局自适应算法GCA提高14.7%.在运行真实测试程序集SPLASH-2模式下,数据包延迟最高比GCA提高40%,平均提升14%.

关键词：众核处理器片上网络负载均衡全局拥塞信息传播网络层次化全局自适应路由算法 Roof-Mesh

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XOS:面向用户体验质量的高能效异构多核调度算法

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计算机研究与发展 2016年第7期53卷 1467-1477页

作者：宫晓利于海洋孙承君李涛张金马捷南开大学计算机与控制工程学院天津300071 南开大学软件学院天津300071 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

智能移动设备的重要作用日益凸显，然而，对于性能的追求与有限电池容量的矛盾制约了产业的发展．异构多核处理器架构以其平衡性能与能耗的优势，成为一种新型的解决方案．用户体验优化是智能移动设备的重要设计目标．借助一个分段式的... 详细信息

智能移动设备的重要作用日益凸显，然而，对于性能的追求与有限电池容量的矛盾制约了产业的发展．异构多核处理器架构以其平衡性能与能耗的优势，成为一种新型的解决方案．用户体验优化是智能移动设备的重要设计目标．借助一个分段式的用户体验模型，提出了面向异构多核设备的XOS （experience oriented scheduler ）调度算法．XOS 能够跨层获取任务信息，识别与用户直接交互的任务组，保证这些任务的计算资源分配以保障用户体验，同时限制非交互性任务的计算资源以降低能耗．通过建立一套仿真系统验证了算法的有效性并进行了调整优化，然后在Odroid‐XU3开发板Android系统中进行了原型实现和验证．实验结果表明：XOS算法对于不同类型的任务仅产生了2．7％-7．3％的用户体验下降，但节省了8％-48％的能量．

关键词：智能移动设备异构多核处理器体验质量能耗优化调度机制跨层信息

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面向大数据处理的基于Spark的异质内存编程框架

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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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面向GPU的循环合并

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高技术通讯 2013年第3期23卷 257-262页

作者：杨扬崔慧敏冯晓兵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 中国科学院研究生院北京100039

针对现有的将C或Fortran程序映射到通用图形处理单元(GPU)的自动转换工具主要关注将单个循环生成一个独立的GPU内核,从而阻碍了对循环间数据重用的利用的问题,提出一种新的面向GPU的循环合并的代码变换方法,该方法通过循环分块(strip mi... 详细信息

针对现有的将C或Fortran程序映射到通用图形处理单元(GPU)的自动转换工具主要关注将单个循环生成一个独立的GPU内核,从而阻碍了对循环间数据重用的利用的问题,提出一种新的面向GPU的循环合并的代码变换方法,该方法通过循环分块(strip mining)和冗余计算等手段达到消除迭代间数据依赖的目的,并可充分利用GPU片上的共享内存进行线程间数据交换,从而将此类程序高效地映射到GPU上。通过典型程序在GPU上的实验表明,该新方法由于能够减少对全局内存的访问,带来了最多高达1.96倍的加速比。

关键词：通用图形处理单元(GPU) 循环合并并行 CUDA 循环间数据重用

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