检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机学报 2016年第9期39卷 1763-1774页

作者：靳松韩银和王瑜华北电力大学电气与电子工程学院电子与通信工程系河北保定071001 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

高能效(Energy efficiency)已成为目前嵌入式多核片上系统(System-on-Chips,SoCs)设计中的首要优化目标.基于电压/频率岛设计的三维多核片上系统能够为构建高能效系统提供一种有力的解决方案.然而,不断增加的工艺偏差导致制造后芯片中电... 详细信息

高能效(Energy efficiency)已成为目前嵌入式多核片上系统(System-on-Chips,SoCs)设计中的首要优化目标.基于电压/频率岛设计的三维多核片上系统能够为构建高能效系统提供一种有力的解决方案.然而,不断增加的工艺偏差导致制造后芯片中电压/频率岛的性能参数偏离其额定值.在较大偏差的影响下,可能无法满足任务的截止时间约束.另外,已有的研究工作大多针对二维平台,无法很好地解决因三维集成而不断恶化的发热问题.面向采用电压/频率岛设计的三维多核SoC,文中提出一个硅后优化框架,在最小化系统能耗的同时,能够满足任务截止时间和系统热约束.除了能效感知的任务调度和电压/频率分派方法,提出的优化框架还采用任务迁移平衡核栈的功耗以实现热优化.实验结果表明,与已有的热平衡方法比较,文中提出的方法能减少平均18.6%的能耗.同时,与经典的能耗优化方法比较,文中提出的方法能降低平均5.6℃的峰值温度.

关键词：系统能耗三维多核片上系统工艺偏差电压/频率岛任务调度热优化

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

龙芯GS464E处理器核架构设计

引用

中国科学：信息科学 2015年第4期45卷 480-500页

作者：吴瑞阳汪文祥王焕东胡伟武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

龙芯GS464E是龙芯公司最新推出的高性能处理器核架构.在本文中,将介绍GS464E架构的核心特性.相比于之前的GS464架构,重点强化了访存性能和分支预测准确率,实现了MIPS DSP指令集和虚拟机支持,增大了处理器中各项队列的项数,并增大了Cach... 详细信息

龙芯GS464E是龙芯公司最新推出的高性能处理器核架构.在本文中,将介绍GS464E架构的核心特性.相比于之前的GS464架构,重点强化了访存性能和分支预测准确率,实现了MIPS DSP指令集和虚拟机支持,增大了处理器中各项队列的项数,并增大了Cache容量和TLB容量.访存子系统拥有3级Cache结构,每一级都采用LRU替换策略,可以支持多核缓存一致性协议.经过上述强化设计,GS464E处理器核已成为一个创新性的高性能处理器核架构.

关键词：处理器核多核处理器分支预测访存性能缓存一致性

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

异构多核的一种高性能容错调度方法与仿真

引用

系统仿真学报 2018年第11期30卷 4210-4219,4235页

作者：余世干唐志敏叶笑春张志敏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控制与工程学院北京100049 阜阳师范学院信息工程学院安徽阜阳236041

针对TMR(Three mode redundancy)在解决处理器瞬态故障时存在性能低下,功耗较高等问题,提出了一种考虑容错的面向异构多核的调度方法 TEAHFT,把任务划分为敏感性任务和具有容错性任务,其中敏感性任务以TMR方式执行,具有容错性任务以竞... 详细信息

针对TMR(Three mode redundancy)在解决处理器瞬态故障时存在性能低下,功耗较高等问题,提出了一种考虑容错的面向异构多核的调度方法 TEAHFT,把任务划分为敏感性任务和具有容错性任务,其中敏感性任务以TMR方式执行,具有容错性任务以竞争调度方式执行,如果未达到可靠性阈值的任务,则以TMR方式重新执行以满足系统可靠性要求。仿真实验表明,执行测试用例,TEAHFT比TMR,PB方法的性能平均提高了16.4%,注入100个错误时,TEAHFT与TMR,PB具有相近的容错效果,但是TEAHFT平均执行效率提升了14.1%,功耗平均降低了22.1%。

关键词：三模冗余异构多核竞争机制容错仿真

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

QingLong:一种基于常变量异步拷贝的神经网络编程模型

引用

计算机学报 2020年第4期43卷 587-599页

作者：杜伟健陈云霁支天吴林阳陈小兵庄毅敏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中国科学院大学上海寒武纪信息科技有限公司中科寒武纪科技股份有限公司张江实验室脑与智能科技研究院上海脑科学与类脑研究中心

近年来,人工神经网络的研究取得了巨大成就,在图像识别、自然语言处理等领域均有突破性的成果,同时产生了众多商业应用,方便了我们的生活,比如语音助手、辅助驾驶等.由于神经网络算法属于计算密集型和访存密集型的负载,传统CPU处理器已... 详细信息

近年来,人工神经网络的研究取得了巨大成就,在图像识别、自然语言处理等领域均有突破性的成果,同时产生了众多商业应用,方便了我们的生活,比如语音助手、辅助驾驶等.由于神经网络算法属于计算密集型和访存密集型的负载,传统CPU处理器已不能满足其大规模商业化应用的需求,因此学术界和产业界试图在GPU、FPGA和ASIC上寻求突破.其中,神经网络加速器作为一种ASIC,它提供了高性能、低功耗的硬件解决方案,相关研究也越来越多.神经网络加速器作为一种协处理器,在其计算前后需要将数据在主机与设备之间进行搬运.特别是对吞吐量要求较高的神经网络前向推理任务,需要将网络模型参数、硬件指令等常量数据和输入、输出等变量数据,分别从主机内存拷入设备内存.如果常量数据在每一份输入数据计算前都拷贝一次,就存在常量数据重复拷贝的问题,浪费了时间与存储资源.如何在神经网络开发工具软件中实现拷贝多次变量数据但只拷贝一次常量数据,如何保证指令在每次计算中都正确寻址常量和变量,如何简化用户编程,提供用户友好的接口,就成为一系列值得研究的问题.在本文中,我们提出了一种基于常变量异步拷贝的神经网络开发工具软件及其编程模型QingLong来解决上述问题. QingLong编程模型包含三个阶段:定义网络、编译网络和计算.在定义网络阶段,用户可以为神经网络的数据节点绑定常量数据;在编译网络阶段,通过REOFF数据包装法将常量数据封装为数据包;在计算网络阶段,用户拷贝一次数据包后即可多次拷入输入数据并计算输出结果 .该编程模型具有编译、计算分离,常变量异步拷贝,计算和数据拷贝可切分为三级流水线等优势.实验表明,在连续计算100份输入样本时,QingLong比DLPlib有平均17. 48倍的性能提升,且输入样本越多,性能提升的倍数越大.

关键词：神经网络编程模型常量和变量异步拷贝软件开发工具

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

脚本语言执行引擎的模糊测试技术综述

引用

高技术通讯 2022年第12期32卷 1226-1235页

作者：孙力立武成岗许佳丽张培华唐博文谢梦瑶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京100190

脚本语言作为解释性语言,需要由脚本语言执行引擎动态解释执行。由于脚本语言的广泛应用,其执行引擎也在各种平台上得到广泛部署。因此,脚本语言执行引擎中的安全漏洞往往具有很高的安全影响。模糊测试作为一种有效的自动化漏洞挖掘方法... 详细信息

脚本语言作为解释性语言,需要由脚本语言执行引擎动态解释执行。由于脚本语言的广泛应用,其执行引擎也在各种平台上得到广泛部署。因此,脚本语言执行引擎中的安全漏洞往往具有很高的安全影响。模糊测试作为一种有效的自动化漏洞挖掘方法,在挖掘脚本语言执行引擎的软件缺陷和漏洞方面也有重要作用。本文对近年来国内外学者在该领域的研究进行了系统的总结,介绍了模糊测试和脚本语言执行引擎的基本概念,整理了现有的脚本语言执行引擎的模糊测试工作的评价指标,分类梳理了脚本语言执行引擎的模糊测试工作,阐述了该领域所关注的研究问题和解决方法。最后,根据现有工作的不足和研究趋势,提出具有潜力的下一步研究方向。

关键词：脚本语言执行引擎模糊测试漏洞挖掘软件缺陷检测

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于可行序的数据竞争检测

引用

高技术通讯 2014年第7期24卷 669-676页

作者：李磊陈云霁章隆兵肖俊华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 龙芯中科技术有限公司北京100190

为了在并行程序的单次执行中找到更多的数据竞争,提出了用可行序关系替代传统的"happens-before"序关系来动态地实现数据竞争预测的算法。该算法认为:从技术上讲,如果在观测到的执行轨迹中,两个临界区之间没有可行序的关系,... 详细信息

为了在并行程序的单次执行中找到更多的数据竞争,提出了用可行序关系替代传统的"happens-before"序关系来动态地实现数据竞争预测的算法。该算法认为:从技术上讲,如果在观测到的执行轨迹中,两个临界区之间没有可行序的关系,那么这两个临界区的顺序可以被颠倒以构造出其他的执行轨迹;通过判断可行序关系来分析这些构造出来的执行轨迹,就可以找到单次执行中未暴露出来的可能的数据竞争;所有构造出来的执行轨迹中的数据竞争,可以在O(an)的时间内全部检测出来,其中n为程序中所有访存操作的个数,a为每个共享地址上的最大锁集合数。在Java Grande测试程序集上的实验结果说明,上述算法可以找到其他动态检测数据竞争的方法找不到的数据竞争,而且算法时间也完全符合理论上的O(an)时间复杂度。

关键词：数据竞争并行程序调试发生前(HB) 可行序

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

一种运算和数据协同优化的深度学习编译框架

引用

高技术通讯 2020年第2期30卷 120-125页

作者：吴林阳杜伟健陈小兵庄毅敏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 中国科学院大学北京100049 上海寒武纪信息科技有限公司上海201308

近年来,深度学习算法和深度学习处理器已被广泛应用于工业界,如何从软件层面充分挖掘深度学习处理器的性能成为目前编译器领域研究的热点和难点。现有的深度学习编译框架更侧重于对程序的运算部分进行优化,对数据的优化非常有限,这并不... 详细信息

近年来,深度学习算法和深度学习处理器已被广泛应用于工业界,如何从软件层面充分挖掘深度学习处理器的性能成为目前编译器领域研究的热点和难点。现有的深度学习编译框架更侧重于对程序的运算部分进行优化,对数据的优化非常有限,这并不能发挥深度学习处理器的峰值性能。本文分析了深度学习算法和硬件平台的特点,提出一种运算和数据协同优化的深度学习编译框架CDUCA,它包含计算图引擎、代码生成器、数据优化器3个不同层次的组件,在多个层次对运算和数据进行协同优化,最终生成高效的可部署模型。本文在现场可编程门阵列(FPGA)平台上评估了CDUCA,实验结果表明,对于典型的深度学习应用,CDUCA生成的模型性能能达到手工优化模型性能的86.5%。

关键词：深度学习深度学习处理器编译器编译优化

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

一种支持数据渗透迁移的片上缓存模型研究

引用

北京交通大学学报 2017年第5期41卷 1-9页

作者：胡九川范东睿李丹萍严龙叶笑春北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 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 中国科学院信息工程研究所北京100093

分析一种支持数据在处理器片上如流水般浸润迁移的渗透缓存层次模型,以及片上数据渗透迁移的基本算法.为了仿真验证渗透缓存模型的有效性、分析该模型及其上的数据迁移算法的性质,本文给出了描述渗透迁移模型基本结构的构成关系、渗透... 详细信息

分析一种支持数据在处理器片上如流水般浸润迁移的渗透缓存层次模型,以及片上数据渗透迁移的基本算法.为了仿真验证渗透缓存模型的有效性、分析该模型及其上的数据迁移算法的性质,本文给出了描述渗透迁移模型基本结构的构成关系、渗透迁移数据的形式化方法.仿真实验结果表明:该模型在改进处理器访存的命中率方面具有明显优势.

关键词：缓存结构渗透数据迁移及时局部性

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

融合生成对抗网络和朴素贝叶斯皮肤病诊断方法

引用

计算机科学与探索 2019年第6期13卷 1005-1015页

作者：商显震韩萌孙毓忠孙宇宁陈旭胡满满梅御东北方民族大学计算机科学与工程学院银川750021 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 云南大学软件学院昆明650091

不同皮肤病间发病率的差异导致了皮肤病数据类不平衡现象,对使用机器学习方法构建高效、准确的皮肤病诊断模型带来了巨大挑战。提出一种融合生成对抗网络(generative adversarial networks,GAN)和朴素贝叶斯的皮肤病二分类诊断方法:在... 详细信息

不同皮肤病间发病率的差异导致了皮肤病数据类不平衡现象,对使用机器学习方法构建高效、准确的皮肤病诊断模型带来了巨大挑战。提出一种融合生成对抗网络(generative adversarial networks,GAN)和朴素贝叶斯的皮肤病二分类诊断方法:在皮肤病数据集上训练朴素贝叶斯二分类器作为诊断器,创新性地使用GAN为前者生成补充训练样本,使其训练集正负类样本达到平衡。针对皮肤病诊断多分类问题,提出一种融合生成对抗网络和朴素贝叶斯的多分类诊断方法:使用GAN和朴素贝叶斯训练皮肤病单病种二分类器,并结合了词频-逆文档频率算法(term frequency-inverse document frequency,TF-IDF),将多个二分类器组合成一个多分类器作为诊断器。与六种诊断方法进行了对比实验,提出的两种皮肤病诊断方法准确率和召回率均有提升。

关键词：皮肤病诊断朴素贝叶斯(NB) 词频-逆文档频率(TF-IDF)算法生成对抗网络(GAN) 类不平衡数据

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：