检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：常轶松张科刘月吉董建波张广飞祁鹏飞侯锐张立新中国科学院计算技术研究所先进计算机系统实验室

快速有效的大规模复杂SoC(System-On-Clip)芯片逻辑验证方法已成为SoC芯片设计中的关键因素。利用FPGA进行逻辑验证是一种较为传统的验证方法。随着SoC芯片复杂度和规模不断增加,验证所需的FPGA芯片规模也与日俱增。然而利用大规模单芯... 详细信息

快速有效的大规模复杂SoC(System-On-Clip)芯片逻辑验证方法已成为SoC芯片设计中的关键因素。利用FPGA进行逻辑验证是一种较为传统的验证方法。随着SoC芯片复杂度和规模不断增加,验证所需的FPGA芯片规模也与日俱增。然而利用大规模单芯片FPGA并不能有效满足复杂SoC验证的需要,并会造成极大的额外开销,严重限制模拟平台的设计灵活性。针对这一问题,本文提出一种基于多片FPGA的可配置硬件模拟环境,构建以ARM Cortex-A9微处理器为核心的大规模复杂SoC验证平台,实现复杂SoC的软-硬件系统级模拟。最后利用SoC内部总线板间互连技术对ARM SoC内部的AXI总线接口逻辑进行板间扩展和延伸,提高模拟平台的可扩展性。

关键词： FPGA模拟器 ARM AXI总线

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ACSim:一个面向ARMv8体系结构的处理器仿真平台

ACSim:一个面向ARMv8体系结构的处理器仿真平台

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第十七届计算机工程与工艺年会暨第三届微处理器技术论坛

作者：江涛张乾龙张义张乐乐柴琳韩晶张武香王聪侯锐张立新孙凝晖中国科学院计算技术研究所先进计算机系统实验室

为了在ARMv8处理器问世之前,让研究人员可以对ARMv8指令集进行详细的性能评估和开展应用程序开发,我们基于gem5开发了一款ARMv8模拟器——ACSim。我们使用gem5的ISA描述语言实现了除SIMD指令以外的所有指令,包括分支指令、load/store指... 详细信息

为了在ARMv8处理器问世之前,让研究人员可以对ARMv8指令集进行详细的性能评估和开展应用程序开发,我们基于gem5开发了一款ARMv8模拟器——ACSim。我们使用gem5的ISA描述语言实现了除SIMD指令以外的所有指令,包括分支指令、load/store指令、数据处理指令、整型运算指令和浮点运算指令等。该模拟器支持多种处理器运行模式的模拟,多种内存子系统的模拟,可以和McPAT连接以模拟处理器的功耗。此外,我们对模拟器进行了详细的验证,现在模拟器已经可以运行大量的基准测试程序,包括SPEC CPU2006,Fhourstones,Dhrystone和stream等。

关键词： ARMv8 模拟器 gem5

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Nimble:一种适用于OpenFlow网络的快速流调度策略

Nimble:一种适用于OpenFlow网络的快速流调度策略

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2013全国高性能计算学术年会

作者：李龙付斌章陈明宇张立新中国科学院计算技术研究所先进计算机系统实验室北京100080 中国科学院大学北京100049 中国科学院计算技术研究所先进计算机系统实验室北京100080

突发流量是导致网络拥塞和丢包的重要原因之一.减少网络拥塞的一种万法是在多条链路间均衡网络流量.如等价多路径(ECMP)路由.然而,大多数等价多路径路由或者静态的将不同的流/数据包哈希到不同的路径.或者依赖于局部/过时的路径状态信... 详细信息

突发流量是导致网络拥塞和丢包的重要原因之一.减少网络拥塞的一种万法是在多条链路间均衡网络流量.如等价多路径(ECMP)路由.然而,大多数等价多路径路由或者静态的将不同的流/数据包哈希到不同的路径.或者依赖于局部/过时的路径状态信息做特定的优化.OpenFlow技术利用集中式控制器为根据全局网络状态信息进行动态的数据流调度提供了可能.然而,基于轮询探测网络状态的机制处理突发流量实现困难. 本文中提出了一种用于OpenFlow网络的快速流调度策略,称之为***在网络设备出现拥塞时利用packet—in消息通知控制器.模拟结果显示Nimble策略在突发流量导致网络拥塞的情形下可以有效提高网络性能.

关键词：计算机网络突发流量现象调度策略性能优化

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一种基于节点安全的传感器网络密钥分配策略

一种基于节点安全的传感器网络密钥分配策略

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第四届中国测试学术会议

作者：谢磊何子键徐勇军李晓维祝跃飞解放军信息工程大学信息工程学院中国科学院计算技术研究所计算机系统结构重点实验室、先进测试技术实验室中国科学院计算技术研究所计算机系统结构重点实验室、先进测试技术实验室中国科学院计算技术研究所计算机系统结构重点实验室、先进测试技术实验室解放军信息工程大学信息工程学院

综合了传感器、嵌入式计算、网络及无线通信、分布式信息处理等技术的无线传感器网络技术正在成为推动普适计算研究的重要实践领域。无线传感器网络是由大量传感器节点组成的分布式网络,确保传感器节点的安全可信对无线传感器网络的安... 详细信息

综合了传感器、嵌入式计算、网络及无线通信、分布式信息处理等技术的无线传感器网络技术正在成为推动普适计算研究的重要实践领域。无线传感器网络是由大量传感器节点组成的分布式网络,确保传感器节点的安全可信对无线传感器网络的安全攸关应用至关重要。本文首先提出无线传感器网络的主要安全目标包括消息安全和节点安全,节点安全高于消息安全;接着指出基于安全协处理器设计的传感器节点具有一定的抗篡改能力;并在此基础上提出一个简洁有效的局部簇密钥预分配策略,确保建立传感器节点信任机制, 实现传感器节点安全。

关键词：普适计算传感器网络可信计算密钥管理分簇网络结构随机密钥预分配

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基于SSD的机群文件系统元数据存储系统

基于SSD的机群文件系统元数据存储系统

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2011年第17届全国信息存储技术大会(IST 2011)

作者：陈卓熊劲马灿中国科学院计算技术研究所先进计算机系统实验室北京 100190 中国科学院研究生院北京 100049 中国科学院计算技术研究所先进计算机系统实验室北京 100190

随着数据量的增加和元数据操作性能需求的提高，传统基于磁盘(HDD)存储架构的机群文件系统元数据存储系统由于HDD成为性能瓶颈而无法满足需求.将SSD应用到元数据存储中，设计实现了一个基于SSD+HDD的异构元数据存储系统Hybrid MDSL.针对... 详细信息

随着数据量的增加和元数据操作性能需求的提高，传统基于磁盘(HDD)存储架构的机群文件系统元数据存储系统由于HDD成为性能瓶颈而无法满足需求.将SSD应用到元数据存储中，设计实现了一个基于SSD+HDD的异构元数据存储系统Hybrid MDSL.针对SSD的I/O特性设计了基于追加写的元数据存储组织，并通过基于访问热度的数据迁移机制提高SSD空间利用率.测试结果表明，Hybrid MDSL明显提高了元数据I/O的性能.

关键词：机群文件系统元数据存储数据热度磁盘存储架构固态硬盘

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Dorje:一个基于SSD的Key-Value存储系统

Dorje:一个基于SSD的Key-Value存储系统

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第19届全国信息存储技术学术会议

作者：刘凯捷张子刚熊劲蒋德钧岳银亮中国科学院计算技术研究所先进计算机系统实验室北京100190

当前互联网服务对数据存取提出了新的需求,主要包括存储系统需要具有良好的横向扩展能力和对非结构化数据的良好处理能力.Key-Value型存储系统在这两方面具备优势,已经成为存储系统软件栈中的重要组成部分.目前的大多数Key-Value型存储... 详细信息

当前互联网服务对数据存取提出了新的需求,主要包括存储系统需要具有良好的横向扩展能力和对非结构化数据的良好处理能力.Key-Value型存储系统在这两方面具备优势,已经成为存储系统软件栈中的重要组成部分.目前的大多数Key-Value型存储系统依然沿用传统的基于锁的并发控制机制,在多核处理器成为主流的硬件趋势下,其处理高并发读写请求的能力受到了很大的限制.另一方面,SSD(Solid State Disk)以其良好的随机访问性能和低能耗而被广泛运用于数据中心,Key-Value型存储系统需要根据SSD的特性来优化读写模式,才能更好地发挥SSD的性能.本文设计实现了一个面向新型数据负载,并且基于SSD的Key-Value型存储系统Dorje.该系统针对高并发访问负载进行优化,并在保证数据可靠性的同时针对SSD优化读写模式.通过与主流Key-Value型存储系统的性能比较实验,Dorje在读写混合并发访问能力上最多可以获得1.6倍的性能提升.

关键词：数据存储系统固态硬盘读写模式访问能力

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高性能计算机评测框架及其在“神威”蓝光上的实践

高性能计算机评测框架及其在“神威”蓝光上的实践

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2013全国高性能计算学术年会

作者：程华陈左宁孙凝晖漆锋滨王明杨数学工程与先进计算国家重点实验室无锡214083 江南计算技术研究所无锡214083 中国科学院计算技术研究所北京100080

系统性的评测工作是全面评价和优化HPC系统的重要手段,作用日益突出。当前,针对HPC的评测缺乏专门的评价体系、缺乏对可靠性、功耗、复杂性、扩展性等瓶颈问题的系统性评测方法,以及自动化水平低的问题。本文在总结历代“神威”超级计... 详细信息

系统性的评测工作是全面评价和优化HPC系统的重要手段,作用日益突出。当前,针对HPC的评测缺乏专门的评价体系、缺乏对可靠性、功耗、复杂性、扩展性等瓶颈问题的系统性评测方法,以及自动化水平低的问题。本文在总结历代“神威”超级计算机评测的基础上,从测试级别、功能模块和测试类型三个维度,研究并实现了HPC系统评测框架TESTER@HPC,包括HPC评测技术体系和基于该评测技术体系的自动化测试系统两部分。 HPC评测技术体系分两个层次:(1)系统级评测规范,共6类134项评测要求;(2)子系统级评测规范,针对主机节点、海量存储、互连网络、并行语言和编译器四个关键子系统,分别建立了评测目标集合,以及与之对应的评测方法集合和评测X-具集合,共17类936项评测要求。自动化测试系统集成了HPC评测技术体系的所有内容,对所有可自动化执行的测试项,支持多节点并发的远程作业执行、监控和结果回收,可进行大规模并发的功能、性能、稳定性自动化测试,并实现了故障注入子系统,用于多种模式的故障注入测试。使用TESTER@HPC在“神威”蓝光上进行了多轮测试,共发现224个问题,包括5个致命问题,66个严重问题66个,153个一般问题,并提出44个建议改进项,98.8％的问题在系统交付前得到解决,为提高“神威”蓝光的成熟度和系统的稳定运行发挥了作用,测试效率提高了113％,推动了HPC系统评测工作的系统化和规范化.

关键词：高性能计算机系统性评测框架体系架构技术标准

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基于多核超限学习机的实时心电信号分析

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集成技术 2015年第5期4卷 36-45页

作者：秦兴彬颜延樊建平王磊中国科学院计算技术研究所计算机应用研究中心北京100190 深圳市低成本健康重点实验室深圳518055 中国科学院深圳先进技术研究院深圳518055

心电分类是一种复杂的模式识别问题。目前,大部分基于不同机器学习模型的心电分类方法都取得了很高的分类精度,但学习效率不高,因此需要一种快速的心电学习方法。文章提出了基于多种核函数的超限学习方法,利用不同的核函数将特征映射到... 详细信息

心电分类是一种复杂的模式识别问题。目前,大部分基于不同机器学习模型的心电分类方法都取得了很高的分类精度,但学习效率不高,因此需要一种快速的心电学习方法。文章提出了基于多种核函数的超限学习方法,利用不同的核函数将特征映射到希尔伯特空间,使心电数据在高维空间中线性可分,并在MIT-BIH标准库进行了该方法的实验验证。与其他方法相比,文章所提出的方法具有较高的分类准确率和更快的学习速度,对临床上动态心电图的检测与分析和个性化的实时心电监测具有重要意义。

关键词：核方法超限学习机心电监测心电信号分类实时分类

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pDeep:基于深度学习的肽段串联谱图预测方法

pDeep:基于深度学习的肽段串联谱图预测方法

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第三届全国质谱分析学术报告会

作者：曾文锋周撷璇迟浩贺思敏詹剑锋张知非中国科学院智能信息处理重点实验室中国科学院计算技术研究所先进计算机系统研究中心中国科学院计算技术研究所首都医科大学

蛋白质组学主要使用串联质谱技术进行肽段鉴定。其中数据库搜索是最常用的串联质谱鉴定策略之一。该方法先将肽段进行理论碎裂得到理论串联谱图,之后将理论串联谱图与实验串联谱图进行匹配,从而确定实验谱图对应的肽序列。因此,如果理... 详细信息

蛋白质组学主要使用串联质谱技术进行肽段鉴定。其中数据库搜索是最常用的串联质谱鉴定策略之一。该方法先将肽段进行理论碎裂得到理论串联谱图,之后将理论串联谱图与实验串联谱图进行匹配,从而确定实验谱图对应的肽序列。因此,如果理论谱图预测准确,那么得到匹配结果的可靠性自然也会提高。然而肽段碎裂是一个非常复杂的物理化学过程,当前我们对碎裂过程的物理规律还未完全了解。传统的机器学习算法在处理这种高度复杂的肽段与谱图之间的函数关系时,无法进一步考虑近/远端氨基酸对某处肽键碎裂的影响。为了更准确预测理论串联谱图,我们将深度学习常用算法之一,长短时记忆(long short-term memory,LSTM [1]),用于构建谱图预测模型,该算法能够考虑输入之间的相关关系,所以自然能够考虑近/远端氨基酸对碎裂的影响。在通过大规模可靠的小鼠HCD谱图,我们训练得到了理论谱图预测模型p Deep。我们将pDeep与其他同类软件,PeptideART、MS-Simulator和MassAnalyzer,进行了对比,结果显示p Deep较它们有较大提升(如图1a所示)。接着我们在两种不同数据集:跨实验室数据集[2]和合成肽段数据集ProteomeTools[3]上测试了p Deep,其预测谱图与实验谱图的相似度的中值都达到了0.94以上(图1b和1c)。

关键词：理论谱图预测深度学习

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基于多核的超限学习方法在实时心电信号监测与分析中的应用研究

基于多核的超限学习方法在实时心电信号监测与分析中的应用研究

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第五届全国可穿戴计算学术会议暨2015可穿戴与医学变革研讨会

作者：秦兴彬颜延樊建平王磊中国科学院计算技术研究所计算机应用研究中心北京100190 中国科学院深圳先进技术研究院深圳市低成本健康重点实验室深圳518071 中国科学院深圳先进技术研究院深圳518071

超限学习机是一种快速学习方法,目前在各个研究领域获得了广泛的研究热潮.相比传统的学习方法,超限学习机采用单隐藏层前馈神经网络(Single-hidden Layer Feedforward Neural Network,SLFNs),随机初始化隐藏层权值,直接求解输出层权值,... 详细信息

超限学习机是一种快速学习方法,目前在各个研究领域获得了广泛的研究热潮.相比传统的学习方法,超限学习机采用单隐藏层前馈神经网络(Single-hidden Layer Feedforward Neural Network,SLFNs),随机初始化隐藏层权值,直接求解输出层权值,而不需要复杂的迭代过程.在很多的研究中,超限学习方法比其他学习方法的准确率更高,速度更快.核方法在极限学习中更加多样,通过不同的核函数将特征映射到希尔伯特空间,使数据在高维空间中线性可分.心电分类是一种复杂的模式识别问题,基于各种学习模型的心电分类方法被广泛的研究,大部分都取得了很高的精确度,但学习效率不高.本文将研究多种核函数在心电数据分类中的应用,以及不同的核方法的分类效率和精度的比较.

关键词：超限学习方法核函数心电信号监测数据分类

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