检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机学报 2017年第9期40卷 2181-2196页

作者：申小伟叶笑春王达张浩王飞谭旭张志敏范东睿唐志敏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 中国科学院大学计算机与控制学院北京100049 中国科学院电子学研究所北京100090

传统数据流结构通过多上下文来隐藏指令等待源操作数的延迟,然而这种隐藏方式只能部分提高数据流处理器执行单元的利用率.在面向例如Stencil、FFT和矩阵乘法等典型科学应用时,传统数据流结构的执行单元利用率仍然较低.科学计算中的核心... 详细信息

传统数据流结构通过多上下文来隐藏指令等待源操作数的延迟,然而这种隐藏方式只能部分提高数据流处理器执行单元的利用率.在面向例如Stencil、FFT和矩阵乘法等典型科学应用时,传统数据流结构的执行单元利用率仍然较低.科学计算中的核心程序一般是对不同数据进行相同的操作,而且这些操作可以并行执行,数据之间没有直接依赖关系.传统数据流结构是面向通用计算的,通常采用循环来实现对不同数据的相同操作.在这些循环中,迭代是按照顺序依次执行的,这导致了传统数据流结构没有利用科学计算的并行性来提高性能.所以传统数据流结构在处理这些规则的科学应用时没有协调好数据流计算模式和科学计算特征,而数据流计算是非常适合科学计算这种类型的规则计算.基于科学计算的这些特征,该文提出了一种面向科学计算的数据流结构优化方法:循环流水优化方法.循环流水优化方法利用科学计算的分块和并行处理特征,对传统数据流结构中的上下文控制逻辑进行了改进,将科学计算中的循环采用硬件自迭代的方式实现,并将上下文切换逻辑进行了流水化,使数据流结构中的上下文以流水线方式进入执行单元阵列,从而提高计算单元的利用率.面对这种循环流水优化后的数据流结构,传统数据流结构上的指令映射算法不再适用.通过分析循环流水优化后的结构特征,该文进一步提出了一种改进的指令映射算法:LBC(Load Balance Centric)指令映射算法.LBC算法按照深度优先顺序依次映射数据流图中的所有指令,对每条指令分别计算执行单元阵列中所有位置的代价,取最小代价的位置作为最佳映射位置.LBC算法以执行单元负载均衡为核心,同时将定点指令和浮点指令分开处理,保证执行单元上的定点部件和浮点部件的负载均衡.每当映射一条指令时,LBC算法采用相邻节点传输延迟与已经映射的该类型指令数量的乘积作为负载代价,来实现计算部件的负载均衡.另外,LBC算法将网络拥堵也作为指令映射的影响因素.LBC算法将节点与所有父节点的距离之和作为传输代价,使指令间传输消息的路径最短,从而减小片上网络消息传递的跳数.实验结果表明,在处理典型科学应用时,相比于传统数据流结构,循环流水的优化方法将数据流结构的性能平均提高了4.6%.相比于传统指令映射算法SPDI和SPS,在循环流水优化后的数据流结构上,LBC指令映射算法将性能分别平均提升了182.6%和158.1%.

关键词：指令映射数据流循环流水科学计算处理器高性能计算

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一种基于龙芯CPU的结构级功耗评估新方法

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计算机研究与发展 2007年第5期44卷 782-789页

作者：黄琨章隆兵胡伟武张戈中国科学院计算技术研究所计算机系统结构重点实验室中国科学院研究生院北京100049

如何有效地利用处理器消耗的能量而得到尽可能高的性能成为了目前体系结构研究的热点,在研究中,结构级的功耗评估工具无疑具有重要的作用.在现有的结构级功耗模拟器中,往往只考虑了动态电路以及全定制实现方法下的功耗刻画,而忽略了以... 详细信息

如何有效地利用处理器消耗的能量而得到尽可能高的性能成为了目前体系结构研究的热点,在研究中,结构级的功耗评估工具无疑具有重要的作用.在现有的结构级功耗模拟器中,往往只考虑了动态电路以及全定制实现方法下的功耗刻画,而忽略了以静态电路和标准单元设计为主的ASIC设计方法对处理器功耗带来的影响.由此,结合一款高性能、低功耗通用处理器——龙芯2号的具体实现,对其设计特点和功耗特性进行分析,实现了以龙芯2号处理器为基本研究对象的结构级功耗评估方法.该评估方法充分考虑了CMOS静态电路的结构级功耗刻画方法,因此更加适合目前以ASIC设计方法为主的高性能处理器结构的功耗评估.该结构级功耗评估方法与RTL级的功耗评估方法相比,具有速度快和灵活性好的优点.在2.4GHz的IntelXeon上,该功耗评估方法的速度约为300K/s,是RTL级的评估方法的5000倍,而且误差很小.

关键词：功耗评估方法龙芯2号微处理器功耗建模 ASIC设计

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网络能耗系统模型及能效算法

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计算机学报 2012年第3期35卷 603-615页

作者：张法 Antonio Fernandez Anta 王林侯晨颖刘志勇中国科学院计算技术研究所北京100190 中国科学院研究生院北京100190 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 马德里高等研究院网络所西班牙马德里28918

网络能耗问题是当前网络研究和发展的重要问题,影响着网络的设计、应用和发展.当前网络能效算法的研究大多从网络局部角度关注于网络某一(些)设施的能耗问题,缺乏从网络全局的角度研究网络整体能耗的算法和策略.文中从网络全局角度研究... 详细信息

网络能耗问题是当前网络研究和发展的重要问题,影响着网络的设计、应用和发展.当前网络能效算法的研究大多从网络局部角度关注于网络某一(些)设施的能耗问题,缺乏从网络全局的角度研究网络整体能耗的算法和策略.文中从网络全局角度研究网络的能耗模型和算法问题.文中基于3种基本网络数据传递模式和3种基本网络能耗机制,构建了网络能耗系统优化模型,对其中5种关键系统模型给出了详细的描述.针对几个关键系统模型,文中给出了形式化描述并且提出了相应的优化的节能路由算法.文中给出的网络系统能耗优化模型有助于对于网络能耗的理解和分析,所提出的能耗优化的网络数据包路由算法可以从网络路由的角度有效降低网络能耗.

关键词：能耗系统模型能效算法最优化网络延迟绿色计算

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肽段的理论串联质谱图预测方法研究进展

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生物化学与生物物理进展 2019年第2期46卷 169-180页

作者：周撷璇任睿高婉铃黄运有曾文锋孔德飞郝天舒张知非詹剑锋中国科学院计算技术研究所中国科学院计算机体系结构国家重点实验室北京100190 中国科学院大学北京100049 中国科学院计算技术研究所中国科学院智能信息处理重点实验室北京100190 首都医科大学生理学与病理生理学系北京200031

基于串联质谱技术的蛋白质组学已经成为生命科学领域的重要工具,其中肽段的理论串联质谱图(通常也被称为二级谱图)预测问题在近年来广受关注.大量高质量质谱数据的积累和计算技术的发展为此问题的解决提供了有效途径.肽段的理论二级谱... 详细信息

基于串联质谱技术的蛋白质组学已经成为生命科学领域的重要工具,其中肽段的理论串联质谱图(通常也被称为二级谱图)预测问题在近年来广受关注.大量高质量质谱数据的积累和计算技术的发展为此问题的解决提供了有效途径.肽段的理论二级谱图预测的方法可以分为两大类,一类是基于物理模型的方法,即基于移动质子模型的方法,例如MassAnalyzer、MS-Simulator;另一类是基于机器学习的方法,包括集成学习相关算法和基于神经网络的方法,例如PeptideART、MS2PIP、MS2PBPI和p Deep等.本文对这两大类方法进行了整理和综述,并简要指出了目前理论谱图预测方法存在的一些不足,展望了未来的发展方向.

关键词：质谱蛋白质组学移动质子模型机器学习深度学习

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高性能计算多层次不连续非线性可扩展现象研究

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计算机学报 2020年第6期43卷 973-989页

作者：张云泉袁良陈一峯冯晓兵张贺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 北京大学北京100871 中国科学院大气物理研究所北京100029

高性能计算是计算科学的具体实践,极大地促进了各领域的科学进展,也对国家的经济建设起到了无法替代的基础性作用.从几十年发展的时间尺度和十万至百万核量级并行规模尺度研究大规模并行软件的研制发展历史来看,发现大规模并行应用软件... 详细信息

高性能计算是计算科学的具体实践,极大地促进了各领域的科学进展,也对国家的经济建设起到了无法替代的基础性作用.从几十年发展的时间尺度和十万至百万核量级并行规模尺度研究大规模并行软件的研制发展历史来看,发现大规模并行应用软件的开发中物理模型、并行算法、并行软件实现以及底层硬件多个层次中存在的可扩展性的两种有趣现象,即不连续性和非线性现象.本文总结分析这一普遍存在现象,系统梳理计算机软硬件发展,特别是高性能计算发展中的可扩展问题,为未来并行计算领域发展提供方法论层面的借鉴和指导.

关键词：高性能计算超级计算可扩展性多层次不连续非线性

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硬件感知的高效特征融合网络搜索

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计算机学报 2022年第11期45卷 2420-2432页

作者：郭家明张蕊支天何得园黄迪常明张曦珊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 寒武纪科技北京100191 中国科学院大学北京100049

特征融合网络通过融合多尺度特征来提高目标检测精度,是深度学习目标检测框架中的关键部分.已有的研究工作通过优化融合网络的拓扑结构来提高结果精度,忽略了所需的硬件资源开销以及特征选择和特征融合操作对结果的影响.本文提出了支持... 详细信息

特征融合网络通过融合多尺度特征来提高目标检测精度,是深度学习目标检测框架中的关键部分.已有的研究工作通过优化融合网络的拓扑结构来提高结果精度,忽略了所需的硬件资源开销以及特征选择和特征融合操作对结果的影响.本文提出了支持多尺度特征融合的注意力感知融合网络(Attention-aware Fusion Network,AFN),通过软硬件协同可实现硬件开销(参数存储、计算时间等)敏感的神经网络自动搜索,从融合网络的特征、路径和操作三方面实现一体化的优化部署.实验结果表明,当主干网络为ResNet50时,在实现相似检测精度时,相比现有最先进的搜索网络NAS-FPN,本文方法的参数量和计算量分别减少29.6%和22.3%,相比现有人工设计网络FPN,本文方法的AP可以提高2.1%.当主干网络为VGG时,相比现有最先进的搜索网络Auto-FPN,本文方法的AP提高了1.7%.

关键词：目标检测神经结构搜索硬件开销

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一种基于图形处理器压缩结构的预取结构设计

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高技术通讯 2022年第4期32卷 351-357页

作者：赵士彭张立志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

图形处理器(GPU)访存利用率已经成为影响其性能的关键瓶颈之一。在处理器设计中,访存的预取结构设计成为了提高访存利用率的主要方法之一。结合图形处理器的访存密集的特点,在提高预取性能的前提下,减小影响图形流水线正常效率成为热门... 详细信息

图形处理器(GPU)访存利用率已经成为影响其性能的关键瓶颈之一。在处理器设计中,访存的预取结构设计成为了提高访存利用率的主要方法之一。结合图形处理器的访存密集的特点,在提高预取性能的前提下,减小影响图形流水线正常效率成为热门的研究方向。本文基于一种图形处理器无损压缩的结构,提出了一套图形处理器的预取结构设计。本预取结构设计可在访存密集型的图形流水线中有效提高访存利用率,并不影响当前图形流水线的效率。实验结果表明,在Godson GPU图形处理器平台上,与传统预取结构相比,针对访存密集型测试程序,cache命中率可以提高15%以上。针对访存空闲的测试程序,该设计不会对流水线产生负面影响。

关键词：图形处理器(GPU) 访存子系统预取结构压缩结构

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高速低功耗传输电路的时钟系统设计

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微电子学与计算机 2008年第1期25卷 108-111页

作者：黄志正杨祎高茁中国科学院计算技术研究所计算机系统结构重点实验室

利用锁相环(PLL)为高速低功耗并行传输电路发射机生成时钟信号的系统。设计了一个稳压器(Voltage Regulator),为PLL中对噪声敏感的模块提供低噪声的电压源。在此基础上提出了一种新型的动态改变工作频率的方法,应用于源同步(source-sync... 详细信息

利用锁相环(PLL)为高速低功耗并行传输电路发射机生成时钟信号的系统。设计了一个稳压器(Voltage Regulator),为PLL中对噪声敏感的模块提供低噪声的电压源。在此基础上提出了一种新型的动态改变工作频率的方法,应用于源同步(source-synchronous)模式的高速传输电路。此方法可以在不改变PLL状态的情况下快速改变输入输出(I/O)电路的工作频率,降低功耗。整个芯片采用0.18μm CMOS工艺设计并流片测试成功。

关键词：时钟锁相环高速传输功耗

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基于静态调度的多线程程序分析方法

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高技术通讯 2018年第7期28卷 575-582页

作者：周卿李炼冯晓兵中国科学院计算技术研究所计算机系统结构国家重点实验室北京100190 中国科学院大学北京100190

静态多线程程序分析是一种在编译时刻分析多线程程序的执行行为和特征的有效方法。本文通过分析多线程程序实际执行的特点,提出了一种基于静态调度的多线程分析方法。该方法通过模拟多线程程序的动态执行方式,从而在不运行程序的情况下... 详细信息

静态多线程程序分析是一种在编译时刻分析多线程程序的执行行为和特征的有效方法。本文通过分析多线程程序实际执行的特点,提出了一种基于静态调度的多线程分析方法。该方法通过模拟多线程程序的动态执行方式,从而在不运行程序的情况下也能较准确地获得多线程的行为特征。实验表明,该分析方法可以有效地提高多线程程序中同步关系的识别和匹配精度,为分析和检测多线程性能瓶颈以及程序错误等信息奠定了基础。

关键词：静态多线程程序分析多线程控制流图调度同步关系可能并行分析

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基于极小碰集求解算法的测试向量集约简

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计算机研究与发展 2019年第11期56卷 2448-2457页

作者：欧阳丹彤陈晓艳叶靖邓召勇张立明吉林大学计算机科学与技术学院长春130012 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 符号计算与知识工程教育部重点实验室(吉林大学) 长春130012 中国科学院计算技术研究所北京100190

自动测试向量生成的目的是对特定的故障模型确定1个高质量测试向量集使得芯片(设计)的故障覆盖率达到期望值,在芯片测试中是非常重要的环节.TetraMAX ATPG 2018是众多ATPG工具中功能最强、最易于使用的自动测试向量生成工具,可以在很短... 详细信息

自动测试向量生成的目的是对特定的故障模型确定1个高质量测试向量集使得芯片(设计)的故障覆盖率达到期望值,在芯片测试中是非常重要的环节.TetraMAX ATPG 2018是众多ATPG工具中功能最强、最易于使用的自动测试向量生成工具,可以在很短的时间内生成具有高故障覆盖率的高质量测试向量集.提出基于极小碰集求解算法的极小完全测试向量集求解算法,通过对测试向量集约简问题重新建模,利用极小碰集求解算法对TetraMAX ATPG 2018产生的测试向量集进行约简.利用这一算法可以有效地缩减测试向量集规模,且保证其故障覆盖率不变,对降低芯片的测试成本有着重要的现实意义.实验针对固定型故障,结果表明:该算法具有良好的约简效果,而且可以保证所得测试向量集中不包含冗余的测试向量.

关键词：电路测试自动测试向量生成测试向量集约简故障覆盖率极小碰集固定型故障

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