检索结果-内蒙古大学图书馆

软件学报 2010年第4期21卷 863-874页

作者：王朋宇陈云霁沈海华陈天石张珩中国科学院计算技术研究所计算机系统结构重点实验室北京100190 中国科学院研究生院北京100049 中国科学技术大学计算机科学技术系安徽合肥230027

存储一致性验证是片上多核处理器功能验证的重要部分.由于验证并行程序的执行结果是否符合存储一致性模型理论上是NP难问题,现有的验证方法中只能采用一些时间复杂度大于O(n3)的不完全方法.发现在支持写原子性的多处理器系统中,两条执... 详细信息

存储一致性验证是片上多核处理器功能验证的重要部分.由于验证并行程序的执行结果是否符合存储一致性模型理论上是NP难问题,现有的验证方法中只能采用一些时间复杂度大于O(n3)的不完全方法.发现在支持写原子性的多处理器系统中,两条执行时间不重叠的操作之间存在确定的时间序.通过引入时间序的概念,设计并实现了一种线性时间复杂度的存储一致性验证工具***利用时间序将验证局部化,使得在表示程序执行结果的有向图中,序关系边的推导和正确性检测都被限定在有限范围内.与现有其他方法相比,LCHECK时间复杂度低,对程序长度和访存地址数没有限制,因此验证效率更高.作为国产片上多核处理器龙芯3号的重要验证工具,LCHECK发现了一些存储系统的设计错误.

关键词：存储一致性模型验证时间序片上多核处理器缓存一致性

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基于稀疏框架的静态污点分析优化技术

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计算机研究与发展 2019年第3期56卷 480-495页

作者：王蕾何冬杰李炼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

当前,隐私数据保护是信息系统安全的重要研究挑战,对应用程序进行隐私泄露检测是隐私泄露保护的有效方案.污点分析技术可以有效地对应用程序进行保密性和完整性的安全检测,提前报告出潜在的隐私泄露风险.然而,当前高敏感度的静态污点分... 详细信息

当前,隐私数据保护是信息系统安全的重要研究挑战,对应用程序进行隐私泄露检测是隐私泄露保护的有效方案.污点分析技术可以有效地对应用程序进行保密性和完整性的安全检测,提前报告出潜在的隐私泄露风险.然而,当前高敏感度的静态污点分析还存在开销过高的问题.通过对目前主流的污点分析工具FlowDroid进行深入分析,发现其污点分析计算中大量无关联污点传播是导致开销过高的重要原因,统计实验表明无关联传播占比高达85.2%.针对这一问题,尝试利用近年来一种有效的程序分析优化手段——稀疏优化——的方法,对静态污点分析中无关联的传播进行消除,达到时间和空间的开销优化.创新地将经典的数据流分析框架扩展成稀疏的形式,在此基础上提供了基于稀疏优化的污点分析方法.最后实现了工具FlowDroidSP,实验表明:FlowDroidSP在非剪枝模式下相比原FlowDroid具有平均4.8倍的时间加速和61.5%的内存降低.在剪枝模式下,具有平均18.1倍的时间加速和76.1%的内存降低.

关键词：隐私泄露检测静态程序分析污点分析程序优化安卓

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一种面向数据仓库周期性查询的增量优化方法

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软件学报 2017年第8期28卷 2126-2147页

作者：康炎丽李丰王蕾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

大数据蕴含着巨大的价值.分析类查询是获取数据价值的一种重要手段.为及时把握分析结果的变化,查询需要周期性地重复.为此,将不可避免地引入对旧数据的重复分析.目前,以重用历史数据的中间结果、优化冗余计算为核心思路的增量分析技术,... 详细信息

大数据蕴含着巨大的价值.分析类查询是获取数据价值的一种重要手段.为及时把握分析结果的变化,查询需要周期性地重复.为此,将不可避免地引入对旧数据的重复分析.目前,以重用历史数据的中间结果、优化冗余计算为核心思路的增量分析技术,存在用户透明性不佳、对历史结果存储位置的选择不够智能化等问题,对周期性增量查询的优化效果有限.从兼顾用户透明性和优化收益的角度出发,设计了一种以语义规则为指导的增量优化方法.该方法扩展了增量描述语法,以查询操作符的操作语义和输出语义指导对历史数据存储、合并位置的选择,再根据代价模型和物理查询任务的划分位置对选择结果进行调整,生成优化后可以在分布式计算框架(如Map Reduce)周期性调度执行的物理查询任务.以Apache Hive为基础,实现了上述方法的原型Hive Inc.实验结果表明:对于扩展了增量语法描述的TPC-H测试集,Hive Inc相对于优化前可以获得平均2.93倍、最高5.78倍的加速;与经典的优化技术Inc MR、Dryad Inc相比,分别可以获得1.69倍和1.61倍的加速.

关键词：数据仓库周期性查询增量优化中间结果重用

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内建自调整的仲裁器物理不可克隆函数

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计算机辅助设计与图形学学报 2017年第9期29卷 1734-1739页

作者：龚越叶靖胡瑜李晓维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 中国科学院大学北京100190

针对仲裁器物理不可克隆函数(PUF)响应随机性难以保证的问题,提出具有内建自调整功能的仲裁器PUF设计,该设计包含激励产生模块、可调仲裁器PUF模块和自调整模块.首先在传统仲裁器PUF上增加由调整信号控制的时延调节电路,实现可调仲裁器... 详细信息

针对仲裁器物理不可克隆函数(PUF)响应随机性难以保证的问题,提出具有内建自调整功能的仲裁器PUF设计,该设计包含激励产生模块、可调仲裁器PUF模块和自调整模块.首先在传统仲裁器PUF上增加由调整信号控制的时延调节电路,实现可调仲裁器PUF结构;然后用线性反馈移位寄存器实现激励产生模块,生成用于测试PUF随机性的激励;最后加入自调整模块,通过分析PUF响应的随机性自动调整时延调节电路的调整信号,提高可调仲裁器PUF的随机性.实验结果表明,经过自调整,在FPGA上实现的多个所提仲裁器PUF,其随机性的平均值为50.62%,标准差仅为0.5%,随机性得到有效提高.

关键词：物理不可克隆函数随机性内建自调整 FPGA

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基于事件驱动的MapReduce类流量产生方法与网络评测

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计算机学报 2018年第10期41卷 2265-2281页

作者：邵恩孙凝晖郭嘉梁元国军王展曹政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

大规模网络结构设计是构建大规模分布式系统和E级高性能计算集群的核心技术之一,底层网络设计者需要结合顶层应用通信流量特征,进行网络结构选型与优化.不当的应用通信模型会引起网络结构设计与实际需求的背离,进而导致系统通信和整体... 详细信息

大规模网络结构设计是构建大规模分布式系统和E级高性能计算集群的核心技术之一,底层网络设计者需要结合顶层应用通信流量特征,进行网络结构选型与优化.不当的应用通信模型会引起网络结构设计与实际需求的背离,进而导致系统通信和整体性能的下降.传统基于"黑盒"数据分析的流量建模方法存在业务建模粒度粗和应用数据规模扩展性差等缺陷.该研究引入模拟业务内部逻辑的"事件驱动"思想,提出一种针对主流计算模式MapReduce进行流量建模与流量产生方法.与真实应用流量的对比评测显示,该方法能够准确体现MapReduce计算业务所产生网络流量的特征.基于正确的流量模型,该文对四种主流数据中心网络进行了性能模拟分析.结果表明:相较负载随机均匀分布流量,同一种网络在负载MapReduce特性流量时性能将下降超过30%,因此特性流量能更加明显地展现网络拥塞与瓶颈问题.仿真实验所得到的有关网络性能瓶颈、拓扑可扩展性以及网络性价比的结论,为大规模数据中心网络选型和性能优化提供了新的依据.

关键词：分布式系统 MapReduce 数据中心网络事件驱动大规模网络模拟

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机器学习算法可近似性的量化评估分析

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计算机研究与发展 2017年第6期54卷 1337-1347页

作者：江树浩鄢贵海李家军卢文岩李晓维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

近年来,以神经网络为代表的机器学习算法发展迅速并被广泛应用在图像识别、数据搜索乃至金融趋势分析等领域.而随着问题规模的扩大和数据维度的增长,算法能耗问题日益突出,由于机器学习算法自身拥有的近似特性,近似计算这种牺牲结果的... 详细信息

近年来,以神经网络为代表的机器学习算法发展迅速并被广泛应用在图像识别、数据搜索乃至金融趋势分析等领域.而随着问题规模的扩大和数据维度的增长,算法能耗问题日益突出,由于机器学习算法自身拥有的近似特性,近似计算这种牺牲结果的少量精确度降低能耗的技术,被许多研究者用来解决学习算法的能耗问题.我们发现,目前的工作大多专注于利用特定算法的近似特性而忽视了不同算法近似特性的差别对能耗优化带来的影响,而为了分类任务使用近似计算时能够做出能耗最优的选择,了解算法"可近似性"上的差异对近似计算优化能耗至关重要.因此,选取了支持向量机(SVM)、随机森林(RF)和神经网络(NN)3类常用的监督型机器学习算法,评估了针对不同类型能耗时不同算法的可近似性,并建立了存储污染敏感度、访存污染敏感度和能耗差异度等指标来表征算法可近似性的差距,评估得到的结论将有助于机器学习算法在使用近似计算技术时达到最优化能耗的目的.

关键词：监督机器学习算法近似计算可近似性能耗优化

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二进制翻译中标志位的模式化翻译方法

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计算机研究与发展 2014年第10期51卷 2336-2347页

作者：王文文武成岗白童心王振江远翔崔慧敏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

二进制翻译是在不同硬件平台之间实现软件迁移的重要手段.在二进制翻译系统中,如何在没有标志位寄存器的目标平台上模拟实现源平台上标志位寄存器的功能,是影响系统性能的关键.现有的标志位分析技术通过对标志位的定值引用进行数据流分... 详细信息

二进制翻译是在不同硬件平台之间实现软件迁移的重要手段.在二进制翻译系统中,如何在没有标志位寄存器的目标平台上模拟实现源平台上标志位寄存器的功能,是影响系统性能的关键.现有的标志位分析技术通过对标志位的定值引用进行数据流分析,尽可能多地消除冗余的标志位定值.但是,对于那些会被引用的标志位定值,现有的技术仍然需要进行翻译.这不仅会导致翻译生成代码的膨胀,还会影响二进制翻译系统的性能.提出了一种二进制翻译中基于模式化的标志位翻译方法.该方法在标志位分析技术基础上,通过将源平台上标志位定值指令和引用指令组合成固定的标志位模式,然后根据模式的具体语义选择目标平台上具有相同语义功能的指令组合进行翻译.这种模式化的翻译方法,不仅可以降低因翻译标志位而引入的代码膨胀,还可以提升二进制翻译系统的性能.实验结果表明,对于SPEC CINT2006中的程序,该方法不仅可以使翻译生成的代码量平均减少7.5%,还可以将程序的性能平均提升10%.

关键词：二进制翻译标志位寄存器标志位翻译标志位模式代码优化

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时分复用片上网络的设计与优化

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计算机辅助设计与图形学学报 2017年第2期29卷 365-371页

作者：许胜付斌章陈明宇张立新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

针对"流水线"调度的时分复用片上网络受限于复杂的全局时钟网络以及低的网络利用效率等问题,提出一种时分复用片上网络设计方案.首先建立专属的调度控制网络,有效地避免了对全局时钟网络的依赖;然后提出最小空余带宽分配算法... 详细信息

针对"流水线"调度的时分复用片上网络受限于复杂的全局时钟网络以及低的网络利用效率等问题,提出一种时分复用片上网络设计方案.首先建立专属的调度控制网络,有效地避免了对全局时钟网络的依赖;然后提出最小空余带宽分配算法,合理地选择调度周期和分配带宽;最后利用双重交换仲裁设计,使用网络中空闲时间片来提升性能.实验结果表明,与之前的工作Surf NoC相比,文中方案能够在严格保证"应用域"之间无干扰的同时取得更好的网络性能.

关键词：片上网络时分复用 “流水线”调度双重交换仲裁

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面向非规则三维片上网络的自适应可靠路由方法

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计算机辅助设计与图形学学报 2016年第2期28卷 345-354页

作者：周君李华伟王天成李晓维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

面向存在永久性链接故障的非规则三维片上网络,提出一种低成本自适应可靠路由方法.首先根据非规则三维片上网络的拓扑结构,优先选择一条汉密尔顿路径进行容错路由,在没有汉密尔顿路径的情况下,则执行生成树容错路由算法绕过故障链接;然... 详细信息

面向存在永久性链接故障的非规则三维片上网络,提出一种低成本自适应可靠路由方法.首先根据非规则三维片上网络的拓扑结构,优先选择一条汉密尔顿路径进行容错路由,在没有汉密尔顿路径的情况下,则执行生成树容错路由算法绕过故障链接;然后将基于动态规划的端口选择机制拓展到三维空间,结合前述路由算法来避开网络冲突区域,完成将数据包由源路由器节点传输至目的路由器节点的路由过程.实验结果表明,与之前的AFRA方法和基于生成树的可靠路由方法相比,该方法具有较高的通信性能和可靠性,同时所需的网络开销较低.

关键词：三维片上网络非规则拓扑自适应路由永久性故障容错

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Gene Panel流程的并行设计与优化研究

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计算机学报 2019年第11期42卷 2429-2446页

作者：王元戎曾平臧大伟谭光明孙凝晖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

随着二代测序技术的快速发展,基因测序成本迅速下降,这导致基因数据的爆炸式增长,基因数据分析工具逐渐无法满足如此大规模的数据分析需求.一方面,基因数据分析工具大多仍为串行执行,无法有效地利用多核结构提升性能并导致计算资源的严... 详细信息

随着二代测序技术的快速发展,基因测序成本迅速下降,这导致基因数据的爆炸式增长,基因数据分析工具逐渐无法满足如此大规模的数据分析需求.一方面,基因数据分析工具大多仍为串行执行,无法有效地利用多核结构提升性能并导致计算资源的严重浪费;另一方面,由于前期设计和开发的局限性,分析工具所依赖的底层算法库不能兼顾高性能与友好的用户接口.Gene Panel是当前主流的面向癌症检测的基因数据分析流程,它也是由多种基因数据分析工具组成的.该文面向Gene Panel流程:(1)设计并实现了一套全新的并行Gene Panel基因数据分析流程,通过数据并行和任务并行两种主要并行手段并结合负载均衡等其他优化方法,有效地提升了多核平台的资源利用率,并获得了4~7倍的整体加速比;(2)设计并实现了一种接口友好的高性能基因数据分析底层库HCC.由于相似的算法特征,该文的优化方法同样适用于除Gene Panel外的其他测序流程.

关键词：大数据 Gene Panel 并行优化负载均衡底层库优化

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