检索结果-内蒙古大学图书馆

软件学报 2010年第12期21卷 3094-3105页

作者：叶笑春林伟范东睿张浩中国科学院计算技术研究所计算机体系结构重点实验室北京100190 中国科学院研究生院北京100049

在生物信息学中,蛋白质序列比对是最为重要的算法之一,生物技术的发展使得已知的序列库变得越来越庞大,这类算法本身又具有计算密集型的特点,这导致进行序列比对所消耗的时间也越来越长,目前的单核或者数量较少的多核系统均已经难以满... 详细信息

在生物信息学中,蛋白质序列比对是最为重要的算法之一,生物技术的发展使得已知的序列库变得越来越庞大,这类算法本身又具有计算密集型的特点,这导致进行序列比对所消耗的时间也越来越长,目前的单核或者数量较少的多核系统均已经难以满足对计算速度的要求.Godson-T是一个包含诸多创新结构的众核平台,在该系统上实现了对一种蛋白质序列比对算法的并行化,并且结合蛋白质比对算法以及Godson-T结构的特征,针对同步开销、存储访问竞争以及负载均衡3个方面对算法进行了细致的优化,最终并行部分整体也获得了更优的、接近线性的加速比,并且实际性能远远优于基于AMD Opteron处理器的工作站平台.

关键词：序列比对算法众核并行优化

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能量收集与协作网络安全容量优化技术

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计算机研究与发展 2019年第3期56卷 533-543页

作者：吴嘉鑫武继刚陈龙隋秀峰广东工业大学计算机学院广州510006 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

基于协作通信与能量收集技术,研究在能量收集认知无线电网络中,主用户和次用户的信道资源配置问题,目标是主用户安全容量最大.在该网络中,次用户发送节点具有能量收集功能,且帮助主用户发送节点进行协作传输.作为回报,在次用户协作主用... 详细信息

基于协作通信与能量收集技术,研究在能量收集认知无线电网络中,主用户和次用户的信道资源配置问题,目标是主用户安全容量最大.在该网络中,次用户发送节点具有能量收集功能,且帮助主用户发送节点进行协作传输.作为回报,在次用户协作主用户通信结束后,主用户发送节点分配频谱资源给次用户发送节点.在保证次用户服务质量的前提下,设计主用户安全容量最大化的计算方法.仿真实验结果表明:安全容量与能量收集因子成反比关系,与协作通信因子成正比关系.提出的算法可以保证主用户传输的安全容量.最后,假设次用户以恒定小功率工作,当协作通信因子从0.2～0.5变化时,提出的算法比现有策略在安全容量上平均高出79.28%,80.46%,64.23%,78.85%,此外,提出的算法比现有算法的计算效率平均高出7.34倍.

关键词：认知无线电协作通信能量收集安全容量窃听者

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一种提高时序安全属性静态检测实用性的方法

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计算机学报 2012年第2期35卷 244-256页

作者：霍玮李丰丁兆伟桑春雷张兆庆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 中国科学院研究生院北京100049

程序时序安全属性可以用有限状态自动机(FSM)来描述,对该属性的静态检测是当前研究的热点之一.该文提出了FSM切片技术,以需求驱动的模式抽取出关于时序安全属性等价的程序切片.该切片使检测规模减小、程序结构简化,因而减小了检测中组... 详细信息

程序时序安全属性可以用有限状态自动机(FSM)来描述,对该属性的静态检测是当前研究的热点之一.该文提出了FSM切片技术,以需求驱动的模式抽取出关于时序安全属性等价的程序切片.该切片使检测规模减小、程序结构简化,因而减小了检测中组合爆炸情形出现的机会,最终使时序安全属性的静态检测在准确性和可伸缩性上都得到了提高.实验表明,FSM切片可以使Saturn的可伸缩性平均提高到原来的6.34倍,使Fastcheck的准确性平均提高到原来的1.20倍.

关键词：有限状态自动机时序安全属性切片技术程序静态检测 F-衡量

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面向内存的混合容错编码动态调节设计

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计算机辅助设计与图形学学报 2014年第9期26卷 1479-1486页

作者：李冰单书畅胡瑜高翔李晓维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

针对内存系统中高强度的容错编码容易造成过大开销的问题,为同时实现容错强度和容错开销的权衡,提出一种低开销的支持混合容错编码的动态调节设计.通过分析发现常见纠错检错编码数据位长与校验位长存在固定的比例关系,提出一种地址映射... 详细信息

针对内存系统中高强度的容错编码容易造成过大开销的问题,为同时实现容错强度和容错开销的权衡,提出一种低开销的支持混合容错编码的动态调节设计.通过分析发现常见纠错检错编码数据位长与校验位长存在固定的比例关系,提出一种地址映射逻辑电路;当系统存取内存数据及容错强度发生调节时,该方法可保证容错编码中校验信息的存取,实现对内存容错强度调节以及数据与校验信息在内存中分开存储的支持.实验结果表明,文中设计简单,硬件和性能代价小、功耗开销低.

关键词：内存系统可靠性容错设计纠错检错编码

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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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基于软硬协同的程序运行时安全保护机制

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计算机学报 2023年第1期46卷 180-201页

作者：李亚伟章隆兵张福新王剑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

内存篡改(Memory Corruption)是现代各类攻击的主要原因,通过修改内存中的数据,达到劫持控制流的目的.使用不安全语言暴露内存细节给开发者,导致很多的敏感数据可以任意被修改.现有的解决方案针对安全攻击主要包括两个方面,软件检查和... 详细信息

内存篡改(Memory Corruption)是现代各类攻击的主要原因,通过修改内存中的数据,达到劫持控制流的目的.使用不安全语言暴露内存细节给开发者,导致很多的敏感数据可以任意被修改.现有的解决方案针对安全攻击主要包括两个方面,软件检查和硬件机制保护.基于软件检查的机制虽然灵活,但是存在严重的性能问题.基于硬件的方法可以大幅度解决性能问题,而且要比软件的方式安全性更高.因此提出了很多的硬件相关的保护机制.但现有的硬件机制大都仅仅针对单一的攻击,而且缺乏灵活性.在本文中,我们提出了一种软硬件结合的解决方案,通过对程序运行时敏感数据进行加密隐藏,在访问这些敏感数据时进行解密,然后做安全检查,判断敏感数据是否被修改.在硬件实现上,本文设计了安全的Load和Store类指令,以及硬件加密解密模块.同时在软件编译器上对此类安全指令支持,针对不同的使用场景提出了两种安全策略:全局约束策略和上下文执行约束策略.相比于前者,后者提供了更加严格的约束,可适用于安全度更高的程序保护.本文的安全机制能够抵御多种攻击向量,比如针对CFI类攻击,最近的DOP攻击,GOT表和虚函数表指针感染攻击等.还可以抵御缓冲区溢出类的攻击,支持信息隐藏等.通过SPEC2006的测试程序表明,本文提出的安全机制性能损耗仅仅为4.5%.

关键词：内存篡改敏感数据加解密运行时保护

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基于粗粒度数据流架构的稀疏卷积神经网络加速

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计算机研究与发展 2021年第7期58卷 1504-1517页

作者：吴欣欣欧焱李文明王达张浩范东睿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科学与技术学院北京100049

卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)在图像处理、语音识别、自然语言处理等领域实现了很好的性能.大规模的神经网络模型通常遭遇计算、存储等资源限制,稀疏神经网络的出现有效地缓解了对计算和存储的需求.尽管现有的领域... 详细信息

卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)在图像处理、语音识别、自然语言处理等领域实现了很好的性能.大规模的神经网络模型通常遭遇计算、存储等资源限制,稀疏神经网络的出现有效地缓解了对计算和存储的需求.尽管现有的领域专用加速器能够有效处理稀疏网络,它们通过算法和结构的紧耦合实现高能效,却丧失了结构的灵活性.粗粒度数据流架构通过灵活的指令调度可以实现不同的神经网络应用.基于该架构,密集卷积规则的计算特性使不同通道共享相同的一套指令执行,然而稀疏网络中存在权值稀疏,使得这些指令中存在0值相关的无效指令,而现有的指令执行方式无法自动跳过它们从而产生无效计算.同时在执行不规则的稀疏网络时,现有的指令映射方法造成了计算阵列的负载不均衡.这些问题阻碍了稀疏网络性能的提升.基于不同通道共享一套指令的前提下,根据稀疏网络的数据和指令特征增加指令控制单元实现权值数据中0值相关指令的检测和跳过,同时使用负载均衡的指令映射算法解决稀疏网络中指令执行不均衡问题.实验表明:与密集网络相比稀疏网络实现了平均1.55倍的性能提升和63.77%的能耗减少.同时比GPU(cuSparse)和Cambricon-X实现的稀疏网络分别快2.39倍(Alexnet)、2.28倍(VGG16)和1.14倍(Alexnet)、1.23倍(VGG16).

关键词：领域专用加速器粗粒度数据流稀疏卷积神经网络指令映射指令控制

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基于Hash索引的高通量基因序列比对并行加速技术研究

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计算机研究与发展 2013年第11期50卷 2463-2471页

作者：王文迪汤文段勃张春明张佩珩孙凝晖中国科学院计算技术研究所高性能计算机研究中心北京100190 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

近年来随着高通量基因测序技术的迅速发展，测序成本和周期都得到了大幅降低．然而，新一代测序技术海量数据生成能力以及各类测序算法蕴含的高并发性却对现有计算机的运算能力提出了新挑战．以一个基于Hash索引算法实现的开源重测序程... 详细信息

近年来随着高通量基因测序技术的迅速发展，测序成本和周期都得到了大幅降低．然而，新一代测序技术海量数据生成能力以及各类测序算法蕴含的高并发性却对现有计算机的运算能力提出了新挑战．以一个基于Hash索引算法实现的开源重测序程序（PerM）为例，研究了在商用多核CPU上加速该应用程序的关键技术．在一个64核SMP系统上的实验结果证明，提出的优化技术可以使Cache缺失率降低90％，性能提升4～11倍．接下来探讨了在一个包含XilinxLX330FPGA的加速卡上设计实现专用并行加速系统的相关问题．作为原型验证系统，在基于FPGA的PCIe加速卡上设计并实现了包含11个处理单元的脉动陈列并行计算系统．和IntelXeonX75508核CPU相比，提出的并行加速器有30～65倍性能功耗比优势．

关键词： Hash索引生物信息学高通量测序 FPGA 并行加速器

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基于数据预取的多核处理器末级缓存优化方法

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计算机辅助设计与图形学学报 2012年第9期24卷 1241-1248页

作者：单书畅胡瑜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 中国科学院研究生院北京100049

末级缓存的性能已成为影响多核处理器整体性能的关键因素.基于多核处理器在处理并行程序时各处理器核访存行为的相似性,提出一种降低访存缺失率的数据预取方法.首先记录各处理器核的访存缺失历史;然后通过分析历史信息预测各处理器核之... 详细信息

末级缓存的性能已成为影响多核处理器整体性能的关键因素.基于多核处理器在处理并行程序时各处理器核访存行为的相似性,提出一种降低访存缺失率的数据预取方法.首先记录各处理器核的访存缺失历史;然后通过分析历史信息预测各处理器核之间末级缓存缺失的关联关系,采用数据预取的方式,在处理器核出现读缺失之前为其末级缓存提供数据块.实验结果表明,对于4核和16核处理器系统,该方法可以分别降低末级缓存缺失率9.8%和18.4%,提高性能4.0%与12.4%.

关键词：多核处理器末级缓存并行程序数据预取

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基于压缩感知的神经网络实时综合防御策略

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计算机学报 2023年第1期46卷 1-16页

作者：王佳张扬眉苏武强罗成文吴超林秋镇李坚强深圳大学计算机与软件学院深圳518060 中国科学院大学北京100049 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

近年来,基于深度神经网络的视觉识别模型因其在准确率、成本及效率等方面的优势而广泛应用于自动驾驶、工业检测及无人机导航等领域.而深度神经网络自身易受数字域或物理域对抗样本攻击导致模型误判,因此其在无人驾驶等具有强鲁棒性、... 详细信息

近年来,基于深度神经网络的视觉识别模型因其在准确率、成本及效率等方面的优势而广泛应用于自动驾驶、工业检测及无人机导航等领域.而深度神经网络自身易受数字域或物理域对抗样本攻击导致模型误判,因此其在无人驾驶等具有强鲁棒性、高实时性要求的场景中部署和应用可能为系统引入新的风险.现有的防御方案在增强模型鲁棒性的同时往往造成准确率明显下降,且往往不能对像素攻击和补丁攻击均提供较强防御能力.因此,设计一种精度高且对多类对抗攻击均具有强鲁棒性的实时综合防御策略成为深度神经网络视觉方案落地应用的关键.本文提出一种基于压缩感知的神经网络实时综合防御策略ComDCT,首先构建图像压缩感知压缩域与其稀疏离散余弦系数之间的映射神经网络,并将网络输出的离散余弦系数通过离散余弦逆变换恢复为去除对抗性扰动的图像作为分类器输入,以降低对抗样本攻击成功率.其次,本文提出通过引入分类损失进一步提升防御策略的综合性能,并根据防御者是否掌握分类模型参数结构等信息分析讨论并验证了黑盒、白盒两种防御模式下引入分类损失的有效性.相比于ComDefend、MF、TVD、LRR等多种防御方法,本文提出的基于压缩感知的神经网络实时综合防御策略在白盒防御模式下防御性能综合指标PDA在LISA、SVHN数据集上分别提升11.88%、7.01%以上,黑盒防御模式下分别提升9.25%、6.7%以上.

关键词：深度神经网络对抗防御压缩感知无人驾驶

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