检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机研究与发展 2014年第3期51卷 681-690页

作者：苏文章隆兵高翔苏孟豪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 中国石油北京油气调控中心北京100007 龙芯中科技术有限公司北京100190

通过分析计算机系统网络数据处理相关程序的访存行为、局部性特点和系统交互等问题,指出在高速网络环境下传统处理器网络子系统设计存在很大缺陷,并进一步提出一种基于软硬件协同设计的优化方案.该方案具体包括改进的直接缓存访问技术... 详细信息

通过分析计算机系统网络数据处理相关程序的访存行为、局部性特点和系统交互等问题,指出在高速网络环境下传统处理器网络子系统设计存在很大缺陷,并进一步提出一种基于软硬件协同设计的优化方案.该方案具体包括改进的直接缓存访问技术、关键程序的cache锁策略和相应系统互连结构及一致性协议等.实验表明,与传统方案相比,基于该方案的网络TCP传输带宽提高约48%,极限情况下UDP丢包率下降40%,传输延时降低超过10%.网络测试程序在与SPEC2000测试程序并发执行情况下,网络数据带宽提高约44%.此外还讨论了该优化方案与其他网络优化技术共同使用的基本原则和相应策略.

关键词：网络处理直接缓存访问 cache锁系统互联 I O优化

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具有关键路径检测功能的脉冲触发器电路及应用

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计算机辅助设计与图形学学报 2019年第12期31卷 2197-2206页

作者：石瑞恺王昊杨梁章隆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 中国科学院计算技术研究所微处理器研究中心北京100190 中国科学院大学计算机科学与技术学院北京100049 龙芯中科技术有限公司北京100190

由于在实际生产和工作过程中受到多种复杂因素的影响,集成电路的关键路径会发生不确定的变化.这导致时序分析结果出现较大偏差,芯片的硅前-硅后一致性难以保证.为此,提出一种具备关键路径检测功能的脉冲触发器电路.该电路复用功能模式... 详细信息

由于在实际生产和工作过程中受到多种复杂因素的影响,集成电路的关键路径会发生不确定的变化.这导致时序分析结果出现较大偏差,芯片的硅前-硅后一致性难以保证.为此,提出一种具备关键路径检测功能的脉冲触发器电路.该电路复用功能模式下的冗余锁存器作为影子锁存器,并在其数据输入端插入额外的传播延迟,使2个锁存器具有不同的建立时间裕量;再通过比较2个锁存器的采样值差异实现关键路径检测功能.HSPICE仿真结果表明,该电路实现了脉冲触发器的基本功能并且能够有效地检测出关键路径;与其他几种设计相比,该电路的面积开销较小且具备显著的功耗优化手段.最后,给出该电路的集成使用流程,使之应用到物理设计中.

关键词：关键路径时序检测脉冲触发器物理设计

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基于网络负载特征感知的数据流指令调度机制研究

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高技术通讯 2018年第11期28卷 885-898页

作者：冯煜晶欧焱叶笑春范东睿谭旭唐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与控制学院北京100049

研究了数据流架构的指令调度策略,基于当前普遍采用的数据流指令调度机制,提出了支持模式切换的动态指令调度机制。由于数据流架构执行模式具有并行化特点,同一时刻存在大量并行传递的数据和并行的计算,网络传输负载呈现出非均匀的分布... 详细信息

研究了数据流架构的指令调度策略,基于当前普遍采用的数据流指令调度机制,提出了支持模式切换的动态指令调度机制。由于数据流架构执行模式具有并行化特点,同一时刻存在大量并行传递的数据和并行的计算,网络传输负载呈现出非均匀的分布模式。局部网络传输压力过大导致数据流节点中的处理单元内部出现流水线停顿,片上网络(NoC)的局部传输效率降低,从而影响数据流架构的网络传输延迟、计算部件的利用率和整体的执行效率,因此针对原有的指令调度策略提出改进方案。针对网络负载的动态变化实时调整指令调度策略,从而达到缓解网络局部拥塞,提高网络传输效率的目的。本研究使用数据流模拟器对提出的机制进行验证,实验结果表明,采用本文提出的指令调度机制,数据流网络的传输延迟平均降低了12. 8%,计算部件的利用率平均提高了14. 4%,数据流架构的整体性能平均提高了14. 7%。

关键词：数据流架构动态指令调度片上网络(NoC) 网络负载单元利用率

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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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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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一种基于计算迁移的智能终端商标识别方法

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应用科学学报 2018年第4期36卷 667-678页

作者：张金冯帆孙承君宫晓利南开大学计算机与控制工程学院天津300350 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

在移动终端进行商标识别时,使用图像处理技术的传统方法已不再适用.针对这一问题,提出基于计算迁移的智能终端商标识别方法.首先通过分析商标识别应用的组织架构来划分商标识别应用的任务节点;然后构建基于任务节点的应用成本图,设计计... 详细信息

在移动终端进行商标识别时,使用图像处理技术的传统方法已不再适用.针对这一问题,提出基于计算迁移的智能终端商标识别方法.首先通过分析商标识别应用的组织架构来划分商标识别应用的任务节点;然后构建基于任务节点的应用成本图,设计计算迁移的约束条件;最后制定计算迁移的目标函数,以实现应用能耗与应用时长的均衡.实验结果表明,该方法可以提升移动终端商标识别应用的性能,降低本地能耗,增强用户体验.

关键词：计算迁移商标识别云计算目标函数

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面向存储网络的融合I/O模拟器设计与实现

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高技术通讯 2020年第10期30卷 983-997页

作者：魏征黎斐南邢晶霍志刚孙凝晖中国科学院大学北京100089 计算机体系结构国家重点实验室北京100089 中国科学院计算技术研究所北京100089

在现有计算机系统结构中,要实现跨节点的数据存储操作,数据需要先经过本地网卡、远程网卡、远程内存才能到达远程存储设备。这一过程通常还需要远程节点操作系统和应用软件的参与才能完成。随着硬件技术的发展,存储设备的访问延迟大幅... 详细信息

在现有计算机系统结构中,要实现跨节点的数据存储操作,数据需要先经过本地网卡、远程网卡、远程内存才能到达远程存储设备。这一过程通常还需要远程节点操作系统和应用软件的参与才能完成。随着硬件技术的发展,存储设备的访问延迟大幅下降。为了进一步降低节点数据传输延迟,充分发挥存储设备的性能优势,本文设计了面向网络与存储的融合I/O设备模型UIO,通过让多个功能模块共享存储设备中的内存和数据通路,以简化跨节点数据存储的传输通路优化。并加入辅助计算功能实现数据处理操作,通过与可编程硬件的结合,可以让用户定制辅助计算模块,提高UIO设备的处理效率,扩展应用场景。设计并实现了面向key-value存储系统的UIO设备模拟器,使用4 kB长度value的情况下,与传统数据通路对比,远程put延迟可以降低31%,远程get延迟减少20%。综合指令延迟和指令使用频率对整体操作延迟进行分析,UIO设备在目标场景中预期可以达到比传统数据通路更低的延迟。

关键词：设备融合模拟器 key-value存储可编程硬件

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Half-Art——一种基于Halftone和QArt的新型二维码艺术化算法

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应用科学学报 2018年第3期36卷 485-494页

作者：燕伯禹孙承君冯帆张金宫晓利南开大学计算机与控制工程学院天津300071 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

为了提高二维码的辨识度和多样性,对Halftone算法的基本思想和优缺点进行了分析,并对其应用进行了扩展.结合Halftone和QArt的部分思想,提出了一种新型的艺术化算法——Half-Art.该算法分为数据修饰和图片处理两个阶段,分别使用了里德-... 详细信息

为了提高二维码的辨识度和多样性,对Halftone算法的基本思想和优缺点进行了分析,并对其应用进行了扩展.结合Halftone和QArt的部分思想,提出了一种新型的艺术化算法——Half-Art.该算法分为数据修饰和图片处理两个阶段,分别使用了里德-所罗门码的数学特性和二值化后的图层蒙版粘贴算法将二维码向目标图片拟合.Half-Art算法综合了Halftone和QArt两种算法的优点,弥补了Halftone算法杂点过多、QArt算法拟合程度不高等缺点,优化后的二维码在通过电子渠道传播时具有良好的可读性.

关键词：二维码艺术化 Half-Art 扩展Halftone

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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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基于区间必然集的测试用例生成方法

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计算机辅助设计与图形学学报 2013年第4期25卷 550-556,563页

作者：王雅文宫云战肖庆北京邮电大学网络与交换技术国家重点实验室北京100876 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 装甲兵工程学院信息工程系北京100072

针对自动化单元测试中面向路径的测试用例生成问题,通过改进传统的基于符号执行的测试用例生成方法,提出"符号化区间"来表示和分析变量的静态取值范围,并给出简单表达式和逻辑表达式中"区间可能集"和"区间必然... 详细信息

针对自动化单元测试中面向路径的测试用例生成问题,通过改进传统的基于符号执行的测试用例生成方法,提出"符号化区间"来表示和分析变量的静态取值范围,并给出简单表达式和逻辑表达式中"区间可能集"和"区间必然集"的计算方法.提出了面向路径的值区间分析算法,通过对给定路径进行前向数据流分析来计算各条边上的区间上下文环境以及各符号的必然取值区间,在路径出口处的符号值区间必然集中任意取值,可得到覆盖给定路径的测试用例.与基于约束求解的传统方法相比,文中方法省去了表达式变换及调用约束求解器的过程,对输入变量弱关联的情况能够快速、准确地生成测试用例.

关键词：测试用例面向路径符号执行上下文环境区间必然集

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