检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机科学与探索 2017年第6期11卷 863-874页

作者：李琨贾海鹏曹婷张云泉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京100190

快速傅里叶变换(fast Fourier transform,FFT)是用于计算离散傅里叶变换(discrete Fourier transform,DFT)或其逆运算的快速算法,在工程、科学和数学领域的应用非常广泛,例如信号分解、数字滤波、图像处理等。因此,在实际应用中对FFT算... 详细信息

快速傅里叶变换(fast Fourier transform,FFT)是用于计算离散傅里叶变换(discrete Fourier transform,DFT)或其逆运算的快速算法,在工程、科学和数学领域的应用非常广泛,例如信号分解、数字滤波、图像处理等。因此,在实际应用中对FFT算法进行细粒度优化是非常重要的。研究了FFT算法常用的分解策略以及FFT算法在大规模集群系统上的并行实现,并提出了相关的优化策略。在此基础上,对多种FFT算法在不同平台上进行了性能评估,并分析了各算法的实现、优缺点及其在大规模计算时的可扩展性。实验结果表明,相关研究有助于对现有的FFT算法进行进一步的优化,以及指导如何在大规模CPU+GPU的异构系统上根据不同需求选择实现性能更优的FFT算法。

关键词：集群快速傅里叶变换(FFT) 消息传递接口(MPI) 性能优化

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数据触发的基本块间弹性控制电路综合方法

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高技术通讯 2015年第1期25卷 46-53页

作者：黄元杰陈云霁吴承勇中国科学院计算机体系结构国家重点实验室北京100190 中国科学院计算技术研究所北京100190 中国科学院大学北京100049

研究了面向弹性粗粒度可重构阵列(CGRA)的高级语言综合方法,针对现有方法由于采用逐个执行基本块的方式限制了循环代码性能的问题,提出了一种在内层循环基本块间局部地采用数据触发的新型控制方式。这一新的综合方式在保证正确性的同时... 详细信息

研究了面向弹性粗粒度可重构阵列(CGRA)的高级语言综合方法,针对现有方法由于采用逐个执行基本块的方式限制了循环代码性能的问题,提出了一种在内层循环基本块间局部地采用数据触发的新型控制方式。这一新的综合方式在保证正确性的同时可缩短循环迭代间隔。实验表明,该方法平均只需引入25.4%的面积开销即可缩减50%的执行时间,并在5/6的测试程序上节约了执行能耗。

关键词：可重构处理器弹性电路动态调度数据流控制

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LFF:一种面向大数据应用的众核处理器访存公平性调度机制

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高技术通讯 2017年第2期27卷 103-111页

作者：张洋李文明叶笑春王达范东睿李宏亮唐志敏孙凝晖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 数学工程与先进计算国家重点实验室无锡214125

研究了众核处理器的访存公平性问题。针对众核处理器距离访存资源较近的处理单元拥有较大的访存带宽而造成的访存公平性问题,提出了一种面向大数据应用的众核处理器访存公平性调度机制:最少最远(LFF)优先访存。这种机制的原理如下:依据... 详细信息

研究了众核处理器的访存公平性问题。针对众核处理器距离访存资源较近的处理单元拥有较大的访存带宽而造成的访存公平性问题,提出了一种面向大数据应用的众核处理器访存公平性调度机制:最少最远(LFF)优先访存。这种机制的原理如下:依据处理单元距离访存资源的距离以及处理单元访存的次数来调度访存顺序,以保证各个处理单元的公平性。首先,访问次数较少的节点被赋予更高的访存优先权。其次,在具有相同访问次数的节点中,距离更远的节点优先访存。再次,在相同距离的节点中,已被选中优先次数少的有优先级。实验评估表明,该调度机制能够有效解决众核处理器的访存公平性问题,其公平性调度效果优于FR-FCFS,PAR-BS、ATLAS。在1024核情况下,系统异步率由FR-FCFS的15.5%降低到1.89%。

关键词：大数据众核处理器公平性调度

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BDSim:面向大数据应用的组件化高可配并行模拟框架

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计算机学报 2015年第10期38卷 1959-1975页

作者：李文明叶笑春张洋宋风龙王达唐士斌范东睿谢向辉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 华为技术有限公司中央研究院北京100085 高效能服务器和存储技术国家重点实验室北京100085 数学工程与先进计算国家重点实验室江苏无锡214125

大规模并行模拟是研究大数据体系结构的重要方法,对大数据应用及众核体系结构的发展有着不可替代的推动作用.然而,目前的模拟技术不能满足大数据体系结构研究的需求,主要体现在模拟速度慢、配置过程复杂以及可扩展性差等方面.为了解决... 详细信息

大规模并行模拟是研究大数据体系结构的重要方法,对大数据应用及众核体系结构的发展有着不可替代的推动作用.然而,目前的模拟技术不能满足大数据体系结构研究的需求,主要体现在模拟速度慢、配置过程复杂以及可扩展性差等方面.为了解决此问题,评估面向大数据应用的高通量众核体系结构的性能与功耗,该文提出了面向大数据应用的并行模拟框架——BDSim.该框架基于组件化思想,将功能组件与框架服务单元组成并行功能单元,并可根据负载情况,自由配置组件与框架服务单元之间的映射关系.为了提高组件之间的通信和同步效率,该文提出了一种非阻塞无锁通信优化方法,和一种CMB保守同步算法的优化算法——NMTRT-CMB同步算法.模拟不同并发规模的基于2D-Mesh网络的众核系统的实验结果表明,与基于锁的并行通信方法相比,框架采用的非阻塞无锁通信优化方法可以提高并行模拟速度约10%,该算法与CMB同步算法相比,NMTRT-CMB同步算法可以减少空消息数量达90%以上.

关键词：组件化并行模拟框架并行离散事件模拟非阻塞无锁通信 CMB算法高可配大数据

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HDAS:异构集群上Hadoop+框架中的动态亲和性调度

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高技术通讯 2016年第4期26卷 333-343页

作者：何文婷崔慧敏冯晓兵中国科学院计算机体系结构国家重点实验室北京100190 中国科学院计算技术研究所北京100190 中国科学院大学北京100049

针对现有异构集群的编程框架着重于异构资源的利用,没有充分考虑共享资源竞争导致作业完成时间延长的情况,基于Hadoop+框架和异构任务模型,提出并实现了异构动态亲和性调度(HDAS)算法,该算法利用Hadoop的心跳机制监测各结点上的资源使... 详细信息

针对现有异构集群的编程框架着重于异构资源的利用,没有充分考虑共享资源竞争导致作业完成时间延长的情况,基于Hadoop+框架和异构任务模型,提出并实现了异构动态亲和性调度(HDAS)算法,该算法利用Hadoop的心跳机制监测各结点上的资源使用情况和实时负载,对系统中的异构资源用不同的策略计算与任务的亲和性,进行任务分派,使系统的资源利用更充分,从而降低共享资源竞争导致的任务延迟,提高系统的整体吞吐率,且提交到系统中的应用都会在启动后一定时间内被执行。对25种混合负载的试验表明,Hadoop+框架使用HDAS相对于Hadoop的实现可获得平均21.9x的加速比,明显优于基于异构任务模型的调度策略(17.9x),并使其中21个负载的任务平均延迟不超过6%,在任务对系统资源需求多样性丰富的混合负载上优化效果明显。

关键词： MapReduce 异构 Hadoop+ 亲和性调度

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面向低能耗的非精确异构多核上的运行时技术

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高技术通讯 2014年第8期24卷 791-799页

作者：房双德杜子东方运潭黄元杰李华伟陈云霁吴承勇中国科学院计算机体系结构国家重点实验室北京100190 中国科学院计算技术研究所北京100190 中国科学院大学北京100049

为降低异构多核处理器芯片的能耗,为非精确异构多核平台提出了一种基于分层调节器的硬件抽象和搜索方法。该方法首先将异构多核硬件及其非精确参数抽象为树状结构,其次使用能效分数标定调节器树,最后在线搜索其路径,为程序的每个算法获... 详细信息

为降低异构多核处理器芯片的能耗,为非精确异构多核平台提出了一种基于分层调节器的硬件抽象和搜索方法。该方法首先将异构多核硬件及其非精确参数抽象为树状结构,其次使用能效分数标定调节器树,最后在线搜索其路径,为程序的每个算法获得最佳的硬件及其参数配置。实验表明,该方法能够在满足用户精确度需求的前提下,相比于精确CPU核,平均降低40%的能耗,且能够很好地适应精确度需求的变化。

关键词：非精确计算异构多核分层调节器运行时能耗减少

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基于多任务学习的眼底图像红色病变点分割

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软件学报 2021年第11期32卷 3646-3658页

作者：郭松李涛李宁康宏张玉军王恺南开大学计算机学院天津300350 天津市网络与数据安全技术重点实验室(南开大学) 天津300350 计算机体系结构国家重点实验室(中国科学院) 北京100190 北京上工医信科技有限公司北京100176 中国科学院计算技术研究所北京100190

糖尿病性视网膜病变(糖网病)是导致成年人视觉损失的主要因素之一.早期的眼底筛查可以显著降低这种视觉损失的可能性.彩色眼底图像由于具有采集便利、对人体无伤害等特点,常被用于大规模的眼底筛查工作.对眼底图像中的红色病变点而言,... 详细信息

糖尿病性视网膜病变(糖网病)是导致成年人视觉损失的主要因素之一.早期的眼底筛查可以显著降低这种视觉损失的可能性.彩色眼底图像由于具有采集便利、对人体无伤害等特点,常被用于大规模的眼底筛查工作.对眼底图像中的红色病变点而言,微动脉瘤是轻度非增殖性糖网病的主要标志,出血点与中度及重度非增殖性糖网病的诊断有关,因此,眼底图像中出血点和微动脉瘤的准确分割对糖网病分级诊断具有重要参考价值.提出一种基于多任务学习的分割模型Red-Seg来对出血点和微动脉瘤进行分割.该网络包含两个分支,每个分支处理一种病变点.设计了一种两阶段训练算法,并且两个阶段使用不同的损失函数:第1阶段使用改进的Top-k带权交叉熵损失函数,将模型训练集中在难分样本上;第2阶段将最小化假阳性和假阴性作为Red-Seg模型训练的优化目标,进一步减少病变点误分.最后,在IDRiD数据集上进行模型验证,并与其他病变点分割方法进行对比.实验结果表明,在应用Red-Seg模型进行微动脉瘤和出血点红色病变点分割时,两阶段训练算法可以显著减少病变点误分情况,尤其是出血点分割的准确率和召回率都提高2.8%.同时,与HED、FCRN、DeepLabv3+和L-Seg等图像级分割模型相比,Red-Seg模型在微动脉瘤分割上获得了更好的AUC_PR.

关键词：眼底图像糖网病微动脉瘤分割出血点分割多任务学习

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图计算加速架构综述

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计算机研究与发展 2021年第4期58卷 862-887页

作者：严明玉李涵邓磊胡杏叶笑春张志敏范东睿谢源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 美国加州大学圣塔芭芭拉分校美国加利福利亚州圣塔芭芭拉93106

在大数据时代,图被用于各种领域表示具有复杂联系的数据.图计算应用被广泛用于各种领域,以挖掘图数据中潜在的价值.图计算应用特有的不规则执行行为,引发了不规则负载、密集读改写更新操作、不规则访存和不规则通信等挑战.现有通用架构... 详细信息

在大数据时代,图被用于各种领域表示具有复杂联系的数据.图计算应用被广泛用于各种领域,以挖掘图数据中潜在的价值.图计算应用特有的不规则执行行为,引发了不规则负载、密集读改写更新操作、不规则访存和不规则通信等挑战.现有通用架构无法有效地应对上述挑战.为了克服加速图计算应用面临的挑战,大量的图计算硬件加速架构设计被提出.它们为图计算应用定制了专用的计算流水线、访存子系统、存储子系统和通信子系统.得益于这些定制的硬件设计,图计算加速架构相比于传统的通用处理器架构,在性能和能效上均取得了显著的提升.为了让相关的研究学者深入了解图计算硬件加速架构,首先基于计算机的金字塔组织结构,从上到下对现有工作进行分类和总结,并以多个完整架构实例分析应用于不同层次的优化技术之间的关系.接着以图神经网络加速架构的具体案例讨论新兴图计算应用的加速架构设计.最后对该领域的前沿研究方向进行了总结,并放眼于未来探讨图计算加速架构的发展趋势.

关键词：图计算图神经网络加速架构不规则访存数据局部性动态访存调度负载均衡

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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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一种面向众核架构的数据流编译框架

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计算机学报 2014年第7期37卷 1560-1569页

作者：魏海涛秦明康于俊清范东睿华中科技大学计算机科学与技术学院武汉430074 华中科技大学网络与计算中心武汉430074 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

数据流编程模型将程序设计与媒体处理相结合,已大量应用到各个领域.众核处理器已经成为主流和工业标准,如何利用众核架构的特性来提高流应用执行性能已成为目前研究工作的一大难点.文中提出了一个高效的流编译框架来优化流应用的执行,... 详细信息

数据流编程模型将程序设计与媒体处理相结合,已大量应用到各个领域.众核处理器已经成为主流和工业标准,如何利用众核架构的特性来提高流应用执行性能已成为目前研究工作的一大难点.文中提出了一个高效的流编译框架来优化流应用的执行,该框架包含3个优化策略:设计一个最优的软件流水调度方法;提出一个高效的数据存储分配算法;并采用合理的众核间的映射策略,减小通信以及同步的开销.文中在Godson-T上实现了该编译器框架,实验结果表明,该方法比优化前有较大性能改进.

关键词：编译框架数据流程序众核处理器软件流水并行

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