检索结果-内蒙古大学图书馆

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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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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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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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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基于用户级融合I/O的Key-Value存储系统优化技术研究

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计算机研究与发展 2020年第3期57卷 649-659页

作者：安仲奇张云尧邢晶霍志刚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工程学院北京100049

传统分布式键值存储系统大都基于操作系统提供的套接字与可移植操作系统接口构建,受限于接口语义及内核开销,难以发挥底层新型网络和存储硬件高吞吐与低延迟的性能优势.聚焦键值存储系统的数据通路,面向高速以太网与NVMe(non-volatile m... 详细信息

传统分布式键值存储系统大都基于操作系统提供的套接字与可移植操作系统接口构建,受限于接口语义及内核开销,难以发挥底层新型网络和存储硬件高吞吐与低延迟的性能优势.聚焦键值存储系统的数据通路,面向高速以太网与NVMe(non-volatile memory express)固态存储,于用户态整合网络栈与I O栈,协同设计以优化吞吐性能与延迟稳定性.用户级融合I O栈的控制平面由同一处理器核心于同一上下文中统一管理网卡与固态存储设备的硬件队列,消除了传统分离式设计所导致的多次进出内核态、多次上下文切换以及潜在的核间通信与数据迁移等的弊端,最大限度降低系统软件层面的管控开销.数据平面采用统一的内存池,借助用户级设备驱动,数据于上层键值系统与底层设备之间直接通过DMA传输,没有额外数据拷贝与操作系统干涉.针对大消息访问请求,通过将数据分片并交叠执行网络与存储DMA操作,进一步掩藏了访问延迟.实现了全用户态键值存储系统UKV,支持内存外存2层存储以及广泛应用的Memcache接口.将UKV与由Twitter开源的Fatcache系统进行了测试对比.实验结果表明,涉及外存的SET请求的每秒查询吞吐量提高了14.97%~97.78%,GET操作的每秒查询吞吐量提高了14.60%~51.81%;涉及外存的SET操作的p95延迟降低了26.12%~40.90%,GET操作的p95延迟降低了15.10%~24.36%.

关键词：键值存储系统旁路内核用户级融合I O 高速以太网 NVMe固态硬盘

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一种低开销的面向节点内互连的网络接口控制器

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计算机学报 2015年第5期38卷 909-922页

作者：苏勇曹政刘飞龙王展刘小丽安学军孙凝晖中国科学院大学计算机与控制工程学院北京100190 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

高性能计算和云计算的飞速发展对高性能互连网络的设计提出了越来越高的要求:除了要保证高带宽、低延迟和高可靠性等特性,还要面临成本和系统规模的挑战.该文针对这些特性和挑战提出了一种低开销的基于cHPP体系结构的超节点网络接口控制... 详细信息

高性能计算和云计算的飞速发展对高性能互连网络的设计提出了越来越高的要求:除了要保证高带宽、低延迟和高可靠性等特性,还要面临成本和系统规模的挑战.该文针对这些特性和挑战提出了一种低开销的基于cHPP体系结构的超节点网络接口控制器:(1)设计了兼容PCIe的网络通信协议,降低协议转换开销、减少通信延迟并增强系统可扩展性能;(2)采用PCIe高速通信接口并支持用户级通信提高软硬件交互效率,面向MPI编程模型抽象出高效通信原语(如NAP、PUT和GET)加速大数据传输;(3)硬件支持I/O虚拟化实现超节点内对网络接口控制器的高效共享.为了对该文的设计进行功能和性能验证,文章基于FPGA实现了系统原型,实验结果显示最低延迟为1.242μs,有效数据带宽可达3.19GB/s.

关键词：互连网络接口控制器直接存储器访问 PCI Express I/O虚拟化

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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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基于统计学习分析多核间性能干扰

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软件学报 2013年第11期24卷 2558-2570页

作者：赵家程崔慧敏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 中国科学院大学计算机控制与工程学院北京100049

普遍认为,云计算和多核处理器将会统治计算领域的未来.但是,目前云计算数据中心的计算资源使用率非常低,其主要原因在于多核处理器上存在严重且不可预知的性能干扰.为了保证关键应用程序的QoS,只能禁止这些关键程序与其他程序共同运行,... 详细信息

普遍认为,云计算和多核处理器将会统治计算领域的未来.但是,目前云计算数据中心的计算资源使用率非常低,其主要原因在于多核处理器上存在严重且不可预知的性能干扰.为了保证关键应用程序的QoS,只能禁止这些关键程序与其他程序共同运行,导致了资源的过度分配.为了提高数据中心的利用率,分析多核间的性能干扰成为一个关键的问题.观察到程序遭受的核间性能干扰可以表示为内存子系统总压力的线性分段函数,而与构成压力的具体应用程序无关.以此观察为基础,提出了一种基于统计学习的多核间性能干扰分析方法,使用主成分线性回归的方法获得干扰模型,可以精确且定量地预测任意程序由于内存子系统资源竞争导致的性能下降.实验结果表明,平均预测误差仅为1.1%.

关键词：云计算多核核间性能干扰统计学习主成分分析线性回归

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硬件感知的高效特征融合网络搜索

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计算机学报 2022年第11期45卷 2420-2432页

作者：郭家明张蕊支天何得园黄迪常明张曦珊郭崎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 寒武纪科技北京100191 中国科学院大学北京100049

特征融合网络通过融合多尺度特征来提高目标检测精度,是深度学习目标检测框架中的关键部分.已有的研究工作通过优化融合网络的拓扑结构来提高结果精度,忽略了所需的硬件资源开销以及特征选择和特征融合操作对结果的影响.本文提出了支持... 详细信息

特征融合网络通过融合多尺度特征来提高目标检测精度,是深度学习目标检测框架中的关键部分.已有的研究工作通过优化融合网络的拓扑结构来提高结果精度,忽略了所需的硬件资源开销以及特征选择和特征融合操作对结果的影响.本文提出了支持多尺度特征融合的注意力感知融合网络(Attention-aware Fusion Network,AFN),通过软硬件协同可实现硬件开销(参数存储、计算时间等)敏感的神经网络自动搜索,从融合网络的特征、路径和操作三方面实现一体化的优化部署.实验结果表明,当主干网络为ResNet50时,在实现相似检测精度时,相比现有最先进的搜索网络NAS-FPN,本文方法的参数量和计算量分别减少29.6%和22.3%,相比现有人工设计网络FPN,本文方法的AP可以提高2.1%.当主干网络为VGG时,相比现有最先进的搜索网络Auto-FPN,本文方法的AP提高了1.7%.

关键词：目标检测神经结构搜索硬件开销

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面向数据流结构的指令内访存冲突优化研究

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计算机研究与发展 2019年第12期56卷 2720-2732页

作者：欧焱冯煜晶李文明叶笑春王达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 中国科学院大学计算机科学与技术学院北京100049

神经网络等人工智能应用的迅速兴起给传统处理器的设计带来了巨大的挑战,粗粒度数据流架构因具有高指令并发和高通用性的特点成为研究热点.然而,由于粗粒度数据流结构处理单元采用随机访问存储器作为存储结构,加之神经网络中大部分运算... 详细信息

神经网络等人工智能应用的迅速兴起给传统处理器的设计带来了巨大的挑战,粗粒度数据流架构因具有高指令并发和高通用性的特点成为研究热点.然而,由于粗粒度数据流结构处理单元采用随机访问存储器作为存储结构,加之神经网络中大部分运算数据具有密集型特点,造成大量的指令内操作数访存冲突.通过分析典型神经网络的访存行为,发现此类应用存在指令内操作数冲突,会引起计算部件利用率的降低.基于此分析,提出了灵活的数据冗余策略.在编译指令阶段,为指令内有访存冲突的操作数申请数据冗余空间,降低指令内操作数访存延迟.实验以典型的神经网络LeNet,AlexNet为基准测试程序.采用灵活的数据冗余策略之后,能耗比相对于Round-Robin和ReHash的无数据冗余策略分别提高了30.21%和12.37%,相比于2套全数据冗余策略能耗比提高了27.95%.

关键词：数据流架构访存冲突数据冗余灵活的数据冗余策略无数据冗余策略全数据冗余策略能耗比

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