检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机研究与发展 2021年第2期58卷 356-370页

作者：韩书楷熊子威蒋德钧熊劲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

非易失性内存(non-volatile memory,NVM)是近几年来出现的一种新型存储介质.一方面,同传统的易失性内存一样,它有着低访问延迟、可字节寻址的特性;另一方面,与易失性内存不同的是,掉电后它存储的数据不会丢失,此外它还有着更高的密度以... 详细信息

非易失性内存(non-volatile memory,NVM)是近几年来出现的一种新型存储介质.一方面,同传统的易失性内存一样,它有着低访问延迟、可字节寻址的特性;另一方面,与易失性内存不同的是,掉电后它存储的数据不会丢失,此外它还有着更高的密度以及更低的能耗开销.这些特性使得非易失性内存有望被大规模应用在未来的计算机系统中.非易失性内存的出现为构建高效的持久化索引提供了新的思路.由于非易失性硬件还处于研究阶段,因此大多数面向非易失性内存的索引研究工作基于模拟环境开展.在2019年4月英特尔发布了基于3D-XPoint技术的非易失性内存硬件apache pass(AEP),这使得研究人员可以基于真实的硬件环境去进行相关研究工作.首先评测了真实的非易失性内存器件,结果显示AEP的写延迟接近DRAM,而读延迟是DRAM的3~4倍.基于对硬件的实际评测结果,研究发现过去很多工作对非易失性内存的性能假设存在偏差,这使得过去的一些工作大多只针对写性能进行优化,并没有针对读性能进行优化.因此,重新审视了之前研究工作,针对过去的混合索引工作进行了读优化.此外,还提出了一种基于混合内存的异步缓存方法.实验结果表明,经过异步缓存方法优化后的混合索引读性能是优化前的1.8倍,此外,经过异步缓存优化后的持久化索引最多可以降低50%的读延迟.

关键词：非易失性内存持久化内存索引存储系统键值存储系统

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图神经网络加速结构综述

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计算机研究与发展 2021年第6期58卷 1204-1229页

作者：李涵严明玉吕征阳李文明叶笑春范东睿唐志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

近年来,新兴的图神经网络因其强大的图学习和推理能力,得到学术界和工业界的广泛关注,被认为是推动人工智能领域迈入“认知智能”阶段的核心力量.图神经网络融合传统图计算和神经网络的执行过程,形成了不规则与规则的计算和访存行为共... 详细信息

近年来,新兴的图神经网络因其强大的图学习和推理能力,得到学术界和工业界的广泛关注,被认为是推动人工智能领域迈入“认知智能”阶段的核心力量.图神经网络融合传统图计算和神经网络的执行过程,形成了不规则与规则的计算和访存行为共存的混合执行模式.传统处理器结构设计以及面向图计算和神经网络的加速结构不能同时应对2种对立的执行行为,无法满足图神经网络的加速需求.为解决上述问题,面向图神经网络应用的专用加速结构不断涌现,它们为图神经网络定制计算硬件单元和片上存储层次,优化计算和访存行为,取得了良好的加速效果.以图神经网络执行行为带来的加速结构设计挑战为出发点,从整体结构设计以及计算、片上访存、片外访存层次对该领域的关键优化技术进行详实而系统地分析与介绍.最后还从不同角度对图神经网络加速结构设计的未来方向进行了展望,期望能为该领域的研究人员带来一定的启发.

关键词：图神经网络混合执行模式加速结构人工智能领域专用架构

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基于社区结构的图数据预取器设计

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高技术通讯 2022年第12期32卷 1251-1261页

作者：李策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 中国科学院大学计算机学院北京100190

由于图数据规模庞大且结构不规则,图应用运行时会产生大量高延迟内存访问,大幅度降低了通用处理器的运行效率。本文采用软硬件结合的方式设计了图计算专用预取器,利用图数据访存特点以及社区结构的存储规律,通过对图数据进行混合预取,... 详细信息

由于图数据规模庞大且结构不规则,图应用运行时会产生大量高延迟内存访问,大幅度降低了通用处理器的运行效率。本文采用软硬件结合的方式设计了图计算专用预取器,利用图数据访存特点以及社区结构的存储规律,通过对图数据进行混合预取,缩短了图计算访存的延迟,在含有较多社区的图数据集上获得了显著的性能收益。在不同图算法与图数据集上的实验表明,该预取器相对于无预取情况、流式预取器及传统图数据预取器,分别实现了65%~176%、6%~21%和4%~18%的性能提升。

关键词：图计算预取器社区结构存储规律及时性

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基于顶点度数的图数据分区域重排序

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高技术通讯 2022年第9期32卷 903-913页

作者：李策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 中国科学院大学计算机学院北京100190

图计算在机器学习、数据挖掘、网络安全等领域都有着重要应用。而图数据结构不规则且规模巨大,导致访存成为图应用运行时的瓶颈。由于图数据的顶点度数服从幂律分布,许多研究通过重排序图数据使高度数顶点连续储存在相邻位置,从而提升... 详细信息

图计算在机器学习、数据挖掘、网络安全等领域都有着重要应用。而图数据结构不规则且规模巨大,导致访存成为图应用运行时的瓶颈。由于图数据的顶点度数服从幂律分布,许多研究通过重排序图数据使高度数顶点连续储存在相邻位置,从而提升图数据被访问时的时间与空间局部性。然而重排序会破坏原始图数据中存在的群落结构,导致目前基于顶点度数信息的重排序算法在高结构性图数据集上无法产生性能提升。本文针对上述问题提出了一种新的保护图数据结构性的重排序算法,通过对自然图数据集中存在的群落结构进行研究,结合处理器访存结构特性,将图数据集合理划分成不同区域后进行重排序,保护其群落存储顺序以提高重排序后访存时的局部性。本文在通用处理器平台上,对6个不同结构性图数据集和3种图计算应用共18个测试点进行了验证,实验结果表明,该重排序方法相对于原始图数据集实现了平均18.86%的性能提升,相对于目前最优的基于顶点度数信息的轻量级重排序算法实现了平均11.3%的性能提升。

关键词：图数据重排序顶点度数访存局部性幂律分布群落结构

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加权能耗最小化的无人机辅助移动边缘计算资源分配策略

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电子与信息学报 2022年第11期44卷 3858-3865页

作者：李安戴龙斌余礼苏王振南昌大学信息工程学院南昌330031 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 北京邮电大学人工智能学院北京100876

针对无人机(UAV)辅助的移动边缘计算(MEC)系统,考虑到无人机能耗与地面设备能耗不在一个数量级,该文提出通过给地面设备能耗增加一个权重因子以平衡无人机能耗与地面设备能耗。同时在满足地面设备的任务需求下,通过联合优化无人机轨迹... 详细信息

针对无人机(UAV)辅助的移动边缘计算(MEC)系统,考虑到无人机能耗与地面设备能耗不在一个数量级,该文提出通过给地面设备能耗增加一个权重因子以平衡无人机能耗与地面设备能耗。同时在满足地面设备的任务需求下,通过联合优化无人机轨迹、系统资源分配以最小化无人机和地面设备的加权能耗。该问题高度非凸,为此提出一个基于交替优化算法的两阶段资源分配策略解决该非凸问题。第1阶段在给定地面设备的卸载功率下,利用连续凸逼近(SCA)方法求解无人机轨迹规划、CPU频率资源分配及卸载时间分配;第2阶段求解地面设备的卸载功率分配。通过两阶段的交替和迭代优化找到原问题的次优解。仿真结果验证了所提算法在降低系统能耗方面的有效性。

关键词：无人机移动边缘计算连续凸逼近资源分配交替优化

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面向神威·太湖之光的多核组协同的OpenCL编译方法

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高技术通讯 2022年第9期32卷 927-936页

作者：伍明川刘颖李立民冯晓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 中国科学院大学北京100049

近年来,科学领域对高性能计算的需求与日俱增,如何有效利用新型超算架构的计算能力成为研究重点。我国自主研制的神威·太湖之光超算平台,采用了国产异构众核处理器SW26010,其包含4个核组,但未提供核组间的同步机制。为了增加其易... 详细信息

近年来,科学领域对高性能计算的需求与日俱增,如何有效利用新型超算架构的计算能力成为研究重点。我国自主研制的神威·太湖之光超算平台,采用了国产异构众核处理器SW26010,其包含4个核组,但未提供核组间的同步机制。为了增加其易编程性,本文提出了面向神威·太湖之光的核组间同步方法,并在SWCL OpenCL编译器中实现了该核组间同步方法。该方法利用跨OpenCL主机内核的数据依赖分析来标识必要的同步操作位置,并通过SW26010的交叉段进行低开销的核组间通信,程序员在不使用消息传递接口(MPI)进行显式控制同步的情况下,可以自动地将一个OpenCL Kernel程序部署到多个核组上。使用SPEC ACCEL 1.2中的OpenCL测试用例在神威太湖之光平台的实验表明,本方法的加速效果明显优于传统的MPI实现版本。

关键词： OpenCL 国产众核处理器异构同步数据依赖分析

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可调可重构的环形振荡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 2021年第3期33卷 340-345页

作者：麻超方叶靖李晓维李华伟胡瑜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 鹏城实验室深圳518000

针对环形振荡器物理不可克隆函数均匀性与独特性不够理想的问题,提出一种可调可重构的环形振荡器物理不可克隆函数设计.该设计包含可重构环形振荡器模块、整合器模块和裁决器模块.可重构环形振荡器模块由多个独立且具有相同设计的可重... 详细信息

针对环形振荡器物理不可克隆函数均匀性与独特性不够理想的问题,提出一种可调可重构的环形振荡器物理不可克隆函数设计.该设计包含可重构环形振荡器模块、整合器模块和裁决器模块.可重构环形振荡器模块由多个独立且具有相同设计的可重构环形振荡器-计数器组构成,芯片各部分的工艺偏差由计数器的数值反映;整合器模块通过将多个计数器数值进行排序并依次作差,以减弱芯片固有时延对物理不可克隆函数均匀性与独特性的不良影响;裁决器模块经预先设计阈值后,对整合器模块产生的差值进行裁决,产生最终响应.在Xilinx Zynq-7000 Soc ZC702 FPGA实现上述可调可重构的环形振荡器物理不可克隆函数,实验结果表明,均匀性的平均值为49.36%,独特性的平均值为47.07%,均趋于50%的理想值,取得了令人满意的效果.

关键词：物理不可克隆函数均匀性独特性整合器裁决器

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基于改进YOLOv8算法的实时细粒度植物病害检测

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中国农机化学报 2024年第5期45卷 188-194页

作者：薛霞刘鹏周文运城学院数学与信息技术学院山西运城044000 山西农业大学信息科学与工程学院山西晋中030800 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市100190

为解决现有识别方法在植物病害检测中遇到的密集分布、不规则形态、多尺度目标类别、纹理相似性等障碍,提出一种高性能的实时细粒度植物病害检测框架。首先,在YOLOv8主干网络和颈部设计两个新的残差块,增强特征提取和降低计算成本;其次... 详细信息

为解决现有识别方法在植物病害检测中遇到的密集分布、不规则形态、多尺度目标类别、纹理相似性等障碍,提出一种高性能的实时细粒度植物病害检测框架。首先,在YOLOv8主干网络和颈部设计两个新的残差块,增强特征提取和降低计算成本;其次,引入DenseNet层,并使用Hard-Swish函数作为主要激活函数,以提高模型的准确性;最后,设计PANet网络,用于保留细粒度的局部信息和改善特征融合。在不同的复杂环境下,对番茄植株的四种不同病害进行检测。试验结果表明,所提改进模型在检测准确性和速度上均优于现有模型的检测模型。当检测速度为71.23 FPS时,所提改进模型精确度为92.58%,召回率为97.59%,F_(1)分数为93.64%。为精准农业自动化提供有效的技术手段。

关键词：植物病害检测改进YOLOv8 实时目标检测深度神经网络残差网络

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基于PPR模型的稀疏矩阵向量乘及卷积性能优化研究

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计算机研究与发展 2021年第3期58卷 445-457页

作者：谢震谭光明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

稀疏矩阵向量乘和卷积作为高性能计算的两大计算核心,是非规则和规则访存的典型代表.目前已经做了许多针对性的优化工作,但是对于大量运行着不同指令集和拥有不同计算和访存性能的机器,仍然无法判定在特定的体系结构下导致性能效率无法... 详细信息

稀疏矩阵向量乘和卷积作为高性能计算的两大计算核心,是非规则和规则访存的典型代表.目前已经做了许多针对性的优化工作,但是对于大量运行着不同指令集和拥有不同计算和访存性能的机器,仍然无法判定在特定的体系结构下导致性能效率无法被完全释放的主要原因及性能瓶颈,同时也很难准确预测出程序在特定机器上可达到的最佳性能.通过使用性能模型方法,建模程序在真实机器上的运行细节,可以得出更加精确的性能预测,并且根据模型输出的反馈信息提出针对性的优化指导.提出了PPR(probability-process-ram)模型,并在一个通用处理器上建模程序内指令执行和数据传输开销,其中包括使用模型预测各种指令数量及内存层次之间的数据传输大小去分析程序各个阶段的性能瓶颈,并且根据模型反馈的信息提出优化方案以及优化后的性能期望.最终使用PPR建模和优化2个计算核心,同时也比较了与常用的Roofline和ECM模型的区别.

关键词：性能模型反馈优化稀疏矩阵向量乘卷积 cache模拟器

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面向CNN加速器的一种建模与优化设计方法研究

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高技术通讯 2022年第8期32卷 773-788页

作者：祁玉琼张明喆吴海彬叶笑春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

本文提出了一种卷积神经网络(CNN)加速器性能与能耗通用评估模型(CNNGModel)。CNNGModel通过CNN加速器中不同结构的具体设计,可以估计该加速器处理不同任务时需要的时间与能耗。在硬件工程师使用硬件描述语言实现该加速器前,通过CNNGMo... 详细信息

本文提出了一种卷积神经网络(CNN)加速器性能与能耗通用评估模型(CNNGModel)。CNNGModel通过CNN加速器中不同结构的具体设计,可以估计该加速器处理不同任务时需要的时间与能耗。在硬件工程师使用硬件描述语言实现该加速器前,通过CNNGModel可以提前判断当前CNN加速器的设计是否符合应用需求,从而减少后续不必要的工作量。在实验部分,首先设计并实现了3个CNN加速器;其次分析对比CNNGModel、模拟器VTA以及仿真综合3种方式得到的每个加速器在处理不同CNN时的多项结果,其中对于处理时间的估计,CNNGModel与仿真综合的差距低至3.0%,对于功率,差距则低至6.5%;最后依据CNNGModel,从能耗和性能两方面给出了多项CNN加速器优化策略。

关键词：卷积神经网络(CNN) CNN加速器性能与能耗通用评估模型(CNNGModel) CNN加速器优化策略

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