检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机研究与发展 2019年第4期56卷 677-691页

作者：张明喆张法刘志勇中国科学院大学北京100049 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

作为现有存储器的潜在替代技术,新型非易失存储器受到了来自学术界和工业界越来越多的关注.目前,制约新型非易失存储器广泛应用的主要问题包括写延迟长、写操作动态功耗高、写寿命有限等.针对这些问题,传统的解决方法是利用计算机体系... 详细信息

作为现有存储器的潜在替代技术,新型非易失存储器受到了来自学术界和工业界越来越多的关注.目前,制约新型非易失存储器广泛应用的主要问题包括写延迟长、写操作动态功耗高、写寿命有限等.针对这些问题,传统的解决方法是利用计算机体系结构的方法,通过增加层或者调度的方式加以避免或隐藏.但是,这类解决方案往往存在软硬件开销大、无法同时针对不同问题进行优化等问题.近年来,随着对新型非易失存储材料研究的深入,一系列器件自身所包含的动态权衡特性被陆续发现,这也为体系结构研究提供了新的机遇.基于这些器件自身的动态权衡特性,研究人员提出了一系列新的动态非易失存储器优化方案.与传统的优化方案相比,这类新型方案具有额外硬件开销小、可同时针对多个目标进行优化等优点.首先对非易失存储器存在的问题及传统的优化方案进行了概括;然后对非易失存储器件中3个重要的动态权衡关系进行了介绍;在此基础上,对近年来出现的一系列基于非易失存储器动态权衡特性的体系结构优化方案进行梳理;最后,对此类研究的特点进行了总结,并对未来的发展方向进行了展望.

关键词：非易失存储器相变存储器自旋转移力矩存储器忆阻器动态权衡

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选择稀疏矩阵乘法最优存储格式的研究

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计算机研究与发展 2014年第4期51卷 882-894页

作者：李佳佳张秀霞谭光明陈明宇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

稀疏矩阵向量乘法（sparse matrix vector multiplication,SpMV）是科学和工程领域中重要的核心子程序之一,也是稀疏基本线性代数子程序（basic linear algebra subprograms,BLAS）库的重要函数.目前很多SpMV的优化工作在不同程度上获... 详细信息

稀疏矩阵向量乘法（sparse matrix vector multiplication,SpMV）是科学和工程领域中重要的核心子程序之一,也是稀疏基本线性代数子程序（basic linear algebra subprograms,BLAS）库的重要函数.目前很多SpMV的优化工作在不同程度上获得了性能提升,但大多数优化工作针对特定存储格式或一类具有特定特征的稀疏矩阵缺乏通用性,因此高性能的SpMV实现并没有广泛地应用于实际应用和数值解法器中.另外,稀疏矩阵具有众多存储格式,不同存储格式的SpMV存在较大性能差异.根据以上现象,提出一个SpMV的自动调优器（SpMV auto-tuner,SMAT）.对于一个给定的稀疏矩阵,SMAT结合矩阵特征选择并返回其最优的存储格式,应用程序通过调用SMAT来得到合适的存储格式,从而获得性能提升,同时随着SMAT中存储格式的扩展,更多的SpMV优化工作可以将性能优势在实际应用中发挥作用.使用佛罗里达大学的2 366个稀疏矩阵作为测试集,在Intel上SMAT分别获得9.11GFLOPS（单精度）和2.44GFLOPS（双精度）的最高浮点性能,在AMD平台上获得了3.36GFLOPS（单精度）和1.52GFLOPS（双精度）的最高浮点性能.相比Intel的核心数学函数库（math kernel library,MKL）数学库,SMAT平均获得1.4～1.5倍的性能提升.

关键词： SpMV 自动调优数值解法器稀疏矩阵 SpBLAS

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面向稀疏卷积神经网络的GPU性能优化方法

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软件学报 2020年第9期31卷 2944-2964页

作者：董晓刘雷李晶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 中国科学院大学北京100190

近些年来,深度卷积神经网络在多项任务中展现了惊人的能力,并已经被用在物体检测、自动驾驶和机器翻译等众多应用中.但这些模型往往参数规模庞大,并带来了沉重的计算负担.神经网络的模型剪枝技术能够识别并删除模型中对精度影响较小的参... 详细信息

近些年来,深度卷积神经网络在多项任务中展现了惊人的能力,并已经被用在物体检测、自动驾驶和机器翻译等众多应用中.但这些模型往往参数规模庞大,并带来了沉重的计算负担.神经网络的模型剪枝技术能够识别并删除模型中对精度影响较小的参数,从而降低模型的参数数目和理论计算量,给模型的高效执行提供了机会.然而,剪枝后的稀疏模型却难以在GPU上实现高效执行,其性能甚至差于剪枝前的稠密模型,导致模型剪枝难以带来真正的执行性能收益.提出一种稀疏感知的代码生成方法,能够生成高效的稀疏卷积GPU程序.首先为卷积算子设计了算子模板,并结合GPU的特点对模板代码进行了多种优化.算子模板中的源代码经过编译和分析被转换为算子中间表示模板,设计了一种稀疏代码生成方法,能够结合剪枝后的稀疏参数,基于中间表示模板生成对应的稀疏卷积代码.同时,利用神经网络执行过程中的数据访问特点对数据的访问和放置进行了优化,有效提升了访存吞吐量.最后,稀疏参数的位置信息被隐式编码在生成的代码中,不需要额外的索引结构,降低了访存需求.在实验中证明了:相对于GPU上已有的稀疏神经网络执行方法,提出的稀疏感知的代码生成方法能够有效提升稀疏卷积神经网络的性能.

关键词：神经网络稀疏 GPU 性能优化卷积代码生成

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面向并发性能下降的调度策略的综述

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计算机研究与发展 2014年第1期51卷 17-30页

作者：吕方崔慧敏霍玮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

随着行业应用的飞速扩张,数据中心以及云等日益成为主流服务平台.高性能的片上多核系统也随之成为重要的可分配资源之一.然而,在对多用户提供服务(并发执行、并置执行)时,其所固有的共享资源会引发严重的并发性能下降.在此背景下,多核... 详细信息

随着行业应用的飞速扩张,数据中心以及云等日益成为主流服务平台.高性能的片上多核系统也随之成为重要的可分配资源之一.然而,在对多用户提供服务(并发执行、并置执行)时,其所固有的共享资源会引发严重的并发性能下降.在此背景下,多核系统的性能以及资源利用率问题成为研究热点.软件调度策略作为一种性价比较高的调节手段对于缓解资源冲突一直行之有效,然而,硬件技术的变迁对其调节的效力将产生一定影响.首先从片上多核结构关键技术入手,对共享资源的变化进行了详细阐述,在此基础上,对当前主流应用领域中两种不同类型的软件调度策略进行介绍和分析.在总结现有策略的局限性以及面临的新挑战的同时,对未来的研究趋势作了展望.

关键词：片上多核处理器共享资源并发性能下降并置执行映射调度

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开源C/C++静态软件缺陷检测工具实证研究

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软件学报 2022年第6期33卷 2061-2081页

作者：李广威袁挺李炼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

软件静态缺陷检测是软件安全领域中的一个研究热点.随着使用C/C++语言编写的软件规模和复杂度的逐渐提高,软件迭代速度的逐渐加快,由于静态软件缺陷检测不需要运行目标代码即可发现其中潜藏的缺陷,因而在工业界和学术界受到了更为广泛... 详细信息

软件静态缺陷检测是软件安全领域中的一个研究热点.随着使用C/C++语言编写的软件规模和复杂度的逐渐提高,软件迭代速度的逐渐加快,由于静态软件缺陷检测不需要运行目标代码即可发现其中潜藏的缺陷,因而在工业界和学术界受到了更为广泛的关注.近年来涌现出大量使用软件静态分析技术的检测工具,并在不同领域的软件项目中发挥了不可忽视的作用,但是开发者仍然对静态缺陷检测工具缺乏信心.高误报率是C/C++静态缺陷检测工具难以普及的首要原因.因此,选择现有的较为完善的开源C/C++静态缺陷检测工具,在Juliet基准测试集和37个良好维护的开源软件项目上对特定类型缺陷的检测效果进行了深入研究,结合检测工具的具体实现,归纳了导致静态缺陷检测工具产生误报的关键原因.同时,通过研究静态缺陷检测工具的版本迁移轨迹,总结出了当下静态分析工具的发展方向和未来趋势,有助于未来静态分析技术的优化和发展,从而实现静态缺陷检测工具的普及应用.

关键词：软件缺陷检测静态分析软件质量保证源码安全

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面向3维片上网络的轻量级细粒度容错机制

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计算机研究与发展 2016年第2期53卷 341-353页

作者：周君李华伟王天成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

片上网络(networks-on-chip,NoC)是3维集成电路的主要通信技术之一.其中,路由器是3维片上网络的重要组成部件.现有的面向3维片上网络中路由器的容错技术,通常采取路由器整体冗余技术或者直接舍弃失效路由器的方法,这导致网络资源损失较... 详细信息

片上网络(networks-on-chip,NoC)是3维集成电路的主要通信技术之一.其中,路由器是3维片上网络的重要组成部件.现有的面向3维片上网络中路由器的容错技术,通常采取路由器整体冗余技术或者直接舍弃失效路由器的方法,这导致网络资源损失较为严重.提出一种面向3维片上网络的轻量级细粒度容错机制,充分利用故障路由器中仍能正常运行的有效资源,保障系统通信.提出的容错机制包括一种高可靠性路由器微体系结构设计和一种与之匹配的容错路由机制.通过实验对比和分析,相比较于已有的3维片上网络容错机制,提出的细粒度容错机制具备较高的通信性能和可靠性,同时面积和功耗开销较小.

关键词：片上网络 3维mesh 细粒度容错路由机制

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面向大规模计算集群的多轨分割网络

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计算机研究与发展 2017年第11期54卷 2534-2546页

作者：邵恩元国军郇志轩曹政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 中国科学院大学北京100049

在千万亿次规模的系统中,互连网络设计面临新的挑战.高性能节点和大规模是构建千万亿次系统的主要技术趋势,不断提高的节点计算能力要求互连网络提供更高的性能,而不断增大的规模又对互连网络扩展性提出了更高的要求.此外,随着系统规模... 详细信息

在千万亿次规模的系统中,互连网络设计面临新的挑战.高性能节点和大规模是构建千万亿次系统的主要技术趋势,不断提高的节点计算能力要求互连网络提供更高的性能,而不断增大的规模又对互连网络扩展性提出了更高的要求.此外,随着系统规模的增大,集合通信的执行时间也在不断增长,制约了应用的扩展性,集合通信的性能需要得到进一步优化.除性能之外,可靠性问题也随着系统规模的扩大而日益严重.而随着计算节点性能的不断提高,互连网络逐渐成为限制大规模计算机系统性能的瓶颈.互连网络核心部件交换芯片可提供的聚合网络带宽受到工艺和封装技术的限制.从网络结构与交换机结构的协同设计思想出发,提出了一种在交换机聚合带宽限定的条件下多轨分割网络结构和设计方法.通过数学建模和网络模拟仿真,分析了该多轨分割网络的性能边界.评测结果表明:该网络可将短消息(长度小于128B)的平均延迟性能提高10倍以上,为以短消息占多数的数据中心网络的性能优化提供了新思路.

关键词：大规模计算集群多轨网络带宽分割数据中心网络大规模网络模拟

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面向对象程序的上下文敏感指针分析研究

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软件学报 2022年第1期33卷 78-101页

作者：李昊峰孟海宁郑恒杰曹立庆李炼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

指针分析是编译优化、程序静态分析中的基础,很多应用都需要基于指针分析,低精度的指针分析会给这些应用带来高误报率和漏报率,通过添加上下文敏感信息是提高指针分析的精度的一个重要手段.自从面向对象的概念被提出来之后,该概念得到... 详细信息

指针分析是编译优化、程序静态分析中的基础,很多应用都需要基于指针分析,低精度的指针分析会给这些应用带来高误报率和漏报率,通过添加上下文敏感信息是提高指针分析的精度的一个重要手段.自从面向对象的概念被提出来之后,该概念得到了广泛的应用,Java、C++、.NET、C#等主流语言都支持面向对象的特性,面向对象程序的指针分析越来越受关注.做了一个系统文献综述(SLR),通过对索引到的相关文献进行分析和归类,总结了面向对象程序的上下文敏感指针分析研究的5个主要问题,并对这5个问题中用到的方法进行了分析讨论.

关键词：指针分析上下文敏感面向对象语言系统文献综述

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基于收益模型的Spark SQL数据重用机制

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计算机研究与发展 2020年第2期57卷 318-332页

作者：申毅杰曾丹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

通过数据分析发现海量数据中的潜在价值,能够带来巨大的收益.Spark具有良好的系统扩展性与处理性能,因而被广泛运用于大数据分析.Spark SQL是Spark最常用的编程接口.在数据分析应用中存在着大量的重复计算,这些重复计算不仅浪费系统资源... 详细信息

通过数据分析发现海量数据中的潜在价值,能够带来巨大的收益.Spark具有良好的系统扩展性与处理性能,因而被广泛运用于大数据分析.Spark SQL是Spark最常用的编程接口.在数据分析应用中存在着大量的重复计算,这些重复计算不仅浪费系统资源,而且导致查询运行效率低.但是Spark SQL无法感知查询语句之间的重复计算.为此,提出了基于收益模型的、细粒度的自动数据重用机制Criss以减少重复计算.针对混合介质,提出了感知异构I O性能的收益模型用于自动识别重用收益最大的算子计算结果,并采用Partition粒度的数据重用和缓存管理,以提高查询效率和缓存空间的利用率,充分发挥数据重用的优势.基于Spark SQL和TachyonFS,实现了Criss系统.实验结果表明:Criss的查询性能比原始Spark SQL提升了46%~68%.

关键词：数据分析大数据 Spark SQL 重复计算数据重用收益模型

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面向卷积神经网络加速器吞吐量优化的FPGA自动化设计方法

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计算机辅助设计与图形学学报 2018年第11期30卷 2164-2173页

作者：陆维娜胡瑜叶靖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

针对卷积神经网络FPGA加速器的资源分配与频率设置欠佳导致吞吐量受限的问题,提出一种面向吞吐量优化的自动化设计方法.首先将加速器的设计分为并行策略和频率设计,提出总体设计流程;然后将设计空间探索建模为线段分割问题,采用遗传算... 详细信息

针对卷积神经网络FPGA加速器的资源分配与频率设置欠佳导致吞吐量受限的问题,提出一种面向吞吐量优化的自动化设计方法.首先将加速器的设计分为并行策略和频率设计,提出总体设计流程;然后将设计空间探索建模为线段分割问题,采用遗传算法及贪心算法求解;最后根据求解出的并行策略完成加速器的结构设计,根据求解出的预期运行频率对加速器的布局布线优化,使实际频率可以达到预期.对AlexNet及VGG-16模型在目标器件AlteraDE5a-Net的设计实验结果表明,文中方法能有效地提升资源使用效率并给出合理频率设置;相比于其他卷积神经网络FPGA加速器设计方法,该方法可提升AlexNet和VGG-16的吞吐量82.95%和66.19%.

关键词： FPGA 卷积神经网络加速器吞吐量自动化并行设计

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