检索结果-内蒙古大学图书馆

中国科学：信息科学 2024年第8期54卷 1827-1842页

作者：黄禹郑龙刘海峰邱启航辛杰廖小飞金海华中科技大学大数据技术与系统国家地方联合工程研究中心武汉430074 华中科技大学服务计算技术与系统教育部重点实验室武汉430074 华中科技大学集群与网格计算湖北省重点实验室武汉430074 华中科技大学计算机科学与技术学院武汉430074 之江实验室杭州311121

近年来,以忆阻器为代表的存内计算架构被广泛研究,用于加速各种应用,并有望突破冯·诺伊曼(von Neumann)架构面临的内存墙瓶颈.本文观察到忆阻器计算操作的能源消耗存在不对称性,即在低电阻状态下对忆阻器单元的操作能耗可能比在高... 详细信息

近年来,以忆阻器为代表的存内计算架构被广泛研究,用于加速各种应用,并有望突破冯·诺伊曼(von Neumann)架构面临的内存墙瓶颈.本文观察到忆阻器计算操作的能源消耗存在不对称性,即在低电阻状态下对忆阻器单元的操作能耗可能比在高电阻状态下高出数个数量级.这为通过减少低电阻状态单元的数量来节省计算能源提供了机会.为此,本文提出了一套通用且高效的忆阻器编解码机制,可以无缝集成到现有加速器中,并且不会影响其计算结果.在编码部分,设计了一个基于减法的编码器,实现了低电阻状态到高电阻状态的编码转换,并将编码问题表述为图遍历问题以实现最优的编码结果在解码部分,配备了一个轻量级的硬件解码器,用于还原编码的计算结果,并且避免引入额外的计算时间开销。实验结果显示,本方案在机器学习和图计算等多个领域取得不俗效果,分别实现了高达31.3%和56.0%的能源节约.

关键词：存内计算忆阻器加速器高能效机器学习图计算

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一种冗余感知的高能效图计算加速器

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中国科学：信息科学 2024年第6期54卷 1369-1385页

作者：姚鹏程廖小飞金海周宇航徐鹏张伟曾圳潘晨高朱冰华中科技大学大数据技术与系统国家地方联合工程研究中心武汉430074 华中科技大学服务计算技术与系统教育部重点实验室武汉430074 华中科技大学集群与网格计算湖北省重点实验室武汉430074 华中科技大学计算机科学与技术学院武汉430074 之江实验室杭州311121

图作为一种灵活表达对象之间关系的数据结构,广泛地应用于各类重要的现实场景.近年来,随着性能提升速度放缓,通用处理器逐渐无法满足图计算应用的需求,并成为限制图计算发展的主要瓶颈.因此,面向图计算的领域专用加速器成为近年来的研... 详细信息

图作为一种灵活表达对象之间关系的数据结构,广泛地应用于各类重要的现实场景.近年来,随着性能提升速度放缓,通用处理器逐渐无法满足图计算应用的需求,并成为限制图计算发展的主要瓶颈.因此,面向图计算的领域专用加速器成为近年来的研究热点.通过定制化的硬件设计,图计算加速器可以在图计算应用中取得通用处理器数十倍的性能.然而,现有的图计算加速器在运行宽度优先算法时会频繁地重复访问幂律顶点的相关数据,进而导致了严重的冗余访存问题.在特定场景下,现有的图计算加速器的性能甚至低于通用CPU.为了解决该问题,本文提出一种冗余感知的高能效图计算加速器JiFeng.当幂律顶点完成迭代计算时,JiFeng通过跳过剩余的相邻边大幅减少其被重复访问的次数.JiFeng实现了一系列软硬件协同设计,在保证负载均衡的同时提升硬件的执行效率.为了验证JiFeng的有效性,本文采用FPGA原型系统对相关设计进行性能评估.JiFeng在典型的生成图和现实图上实现最高每秒遍历4612亿条边的性能和每秒每瓦特遍历125亿条边的能效比,并在2023年11月的图计算超算排行榜GreenGraph500的小数据集榜单上取得第2名的成绩.

关键词：图计算加速器宽度优先搜索冗余访存 FPGA

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面向混合内存体系结构的模拟器

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华东师范大学学报（自然科学版） 2014年第5期 133-140页

作者：刘东张进宝廖小飞金海华中科技大学计算机学院服务计算技术与系统教育部重点实验室集群与网格计算湖北省重点实验室武汉430074

提出了一种基于全系统模拟器gem5的混合内存系统模拟器的构建方法.构建混合内存系统模拟器时,首先在gemg5中添加一层混合内存控制器结构,然后引入NVMain中的新型非易失性内存模型与gem5原生DRAM内存模型一起挂接到新添加的混合内存控制... 详细信息

提出了一种基于全系统模拟器gem5的混合内存系统模拟器的构建方法.构建混合内存系统模拟器时,首先在gemg5中添加一层混合内存控制器结构,然后引入NVMain中的新型非易失性内存模型与gem5原生DRAM内存模型一起挂接到新添加的混合内存控制器上.实验结果表明,该方法能够实现构建混合内存系统模拟器的目标.

关键词：混合内存模拟器相变存储器

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ErlangShen:基于流水线低访问开销的图式区块链高效事务执行机制

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电子与信息学报 2024年第5期46卷 2111-2121页

作者：肖江吴恩平张世桀伏子豪金海大数据技术与系统国家地方联合工程研究中心武汉430074 服务计算技术与系统教育部重点实验室武汉430074 集群与网格计算湖北省重点实验室武汉430074 华中科技大学计算机科学与技术学院武汉430074

基于有向无环图(DAG)的图式区块链能够显著提升系统性能,已成为近年来业界的研究热点。相较于传统串行化的链式区块链,图式区块链可在单位时间内并发处理大量事务从而提升吞吐量。随着事务量的激增,图式区块链面临事务执行效率低的瓶颈... 详细信息

基于有向无环图(DAG)的图式区块链能够显著提升系统性能,已成为近年来业界的研究热点。相较于传统串行化的链式区块链,图式区块链可在单位时间内并发处理大量事务从而提升吞吐量。随着事务量的激增,图式区块链面临事务执行效率低的瓶颈问题,即海量事务执行对状态数据访问的需求大幅增加,导致高昂的输入/输出(I/O)开销。实现低I/O访问主要包括两方面的全新挑战:一方面,图式区块链若直接采用传统的事务预取机制,将因执行逻辑不一致引入大量的陈旧读;另一方面,针对不同账户的状态访问会在默克尔树的高层节点中造成重复的I/O开销。为此,本文设计基于流水线的图式区块链高效事务执行机制—ErlangShen,包括Epoch粒度的状态预取机制和默克尔高层路径缓存机制来分别减少陈旧读的数量和重复的I/O开销。具体而言,ErlangShen充分分析并利用了事务访问频次的冷热特征,将访问热事务的逻辑执行与冷事务的状态预取并行化,以避免状态预取对事务执行的影响。此外,为了进一步提升事务执行的吞吐量,根据访问冷热状态事务的特性设计了定制化的并发控制方法。实验结果表明,ErlangShen机制能够减少约90%的陈旧读数量,与最新图式区块链事务处理机制Nezha相比,可将性能提升3~4倍。

关键词：区块链图式区块链 I/O优化并发控制状态树

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LMSA:NVM环境下高性能动态图处理数据结构

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计算机学报 2022年第7期45卷 1446-1461页

作者：祝贺华强胜金海廖小飞大数据技术与系统国家地方联合工程研究中心武汉430074 服务计算技术与系统教育部重点实验室武汉430074 集群与网格计算湖北省重点实验室武汉430074 华中科技大学计算机科学与技术学院武汉430074

在过去十数年,来自网络与社交网络的图信息量在急剧增长,这种本质上动态变化的图对存储、分析与处理的实时性需求越来越高.新兴的非易失性内存(Non-Volatile Memory,NVM)技术具有高密度、高可扩展性和接近零待机功耗的优点,同时由于字... 详细信息

在过去十数年,来自网络与社交网络的图信息量在急剧增长,这种本质上动态变化的图对存储、分析与处理的实时性需求越来越高.新兴的非易失性内存(Non-Volatile Memory,NVM)技术具有高密度、高可扩展性和接近零待机功耗的优点,同时由于字节寻址等特性被认为是替代DRAM的潜在候选者,它们可以满足动态图信息快速增长的存储与处理要求.然而,由于NVM的硬件限制和数据一致性要求,传统动态图数据结构在NVM环境下效率低下.为了解决NVM环境下动态图数据结构存在的读写不对称和耐久性低等问题,本文设计与实现了层级合并排序数组(Level Merge Sorted Array,LMSA),它是一种支持在对数时间内同时完成读与写操作的动态图数据结构,它使用层级数组存储动态图中边信息来提升查询速度与减少因动态图数据结构性质维护而产生的写次数.为了低开销地保证数据一致性,LMSA利用无日志记录一致性方案进行插入、删除和更新等操作.在配置了英特尔傲腾持久内存DCPMM(Intel Optane DC Persistent Memory Module)机器上的实验结果表明,与最新的动态图数据结构Stinger和GraphTinker相比,LMSA插入操作吞吐量是Stinger的4.3~12.6倍,是GraphTinker的1.4~4.35倍,其删除操作吞吐量是Stinger的5.7~20.1倍,是GraphTinker的1.4~4.58倍.

关键词：动态图非易失性内存数据结构写优化崩溃一致性

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基于网格的一种安全组播密钥分配策略

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电子学报 2007年第4期35卷 769-777页

作者：李运发金海邹德清韩宗芬华中科技大学计算机学院服务计算技术与系统教育部重点实验室集群与网格计算湖北省重点实验室湖北武汉430074

在网格中,组播是实现大规模信息资源共享的一种重要方式,然而,如何保障组播的安全性是一个十分复杂的问题.本文将以集中控制和分布式管理所采用的密钥管理策略为基础,在遵循网格组播机制的前提下,考虑成员动态变化因素,提出了分层方法... 详细信息

在网格中,组播是实现大规模信息资源共享的一种重要方式,然而,如何保障组播的安全性是一个十分复杂的问题.本文将以集中控制和分布式管理所采用的密钥管理策略为基础,在遵循网格组播机制的前提下,考虑成员动态变化因素,提出了分层方法、成员发现协议、分簇协议和密钥分配策略,从而形成了一种基于网格的安全组播密钥分配策略.仿真实验结果表明此密钥分配策略具有良好的可行性和有效性.

关键词：组播分层方法成员发现协议分簇协议密钥分配

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动态内存分配器研究综述

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计算机学报 2018年第10期41卷 2359-2378页

作者：刘翔童薇刘景宁冯丹陈劲龙武汉光电国家实验室武汉430074 信息存储系统教育部重点实验室(华中科技大学计算机科学与技术学院) 武汉430074

通用动态内存分配器自出现以来一直是系统软件的基本组件.伴随着近些年来多核处理器的发展和新型非易失存储器的出现,关于动态内存分配器的研究也随之聚焦于不同的优化方向,比如多线程环境下的性能优化和针对新型非易失内存介质特性的优... 详细信息

通用动态内存分配器自出现以来一直是系统软件的基本组件.伴随着近些年来多核处理器的发展和新型非易失存储器的出现,关于动态内存分配器的研究也随之聚焦于不同的优化方向,比如多线程环境下的性能优化和针对新型非易失内存介质特性的优化.该文在归纳整理近三十年动态内存分配器的发展和研究状况的同时,对推动内存分配器发展的历史原因进行了分析.此外,作者整理了现有动态内存分配器测试可采用的工作负载和标准测试集,并提出了一套全面、多维度评价内存分配器的指标体系.最后,作者指出了现有工作的优势和面临的缺陷,并探讨了未来内存分配器相关的研究方向,为该领域在今后的发展提供了一定的参考.

关键词：动态内存管理内存分配器多线程非易失存储器存储技术

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基于环覆盖网络的端系统组播方法

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计算机工程 2009年第16期35卷 95-96,100页

作者：袁平鹏常冰琳严耀伟华中科技大学服务计算技术及系统教育部重点实验室武汉430074 华中科技大学集群与网格计算湖北省重点实验室武汉430074 华中科技大学计算机科学与技术学院武汉430074

针对传统组播方法难于维护的问题,提出一种基于环覆盖网络的端系统组播方法,按照节点之间的延迟将它们组织成不同的延迟聚集环,在此基础上进行组播,无须对每个多播源单独构建多播树,从而更好地适应多播成员的动态变化。仿真实验结果表明... 详细信息

针对传统组播方法难于维护的问题,提出一种基于环覆盖网络的端系统组播方法,按照节点之间的延迟将它们组织成不同的延迟聚集环,在此基础上进行组播,无须对每个多播源单独构建多播树,从而更好地适应多播成员的动态变化。仿真实验结果表明,该方法能够使延迟的变化随着节点数目的增大而趋于平稳。

关键词：多播树层次环覆盖网络端系统

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面向半监督聚类的最优间隔分布学习机

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中国科学：信息科学 2022年第1期52卷 86-98页

作者：张腾黎铭金海华中科技大学大数据技术与系统国家地方联合工程研究中心武汉430074 华中科技大学服务计算技术与系统教育部重点实验室武汉430074 华中科技大学集群与网格计算湖北省重点实验室武汉430074 华中科技大学计算机科学与技术学院武汉430074 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210023

基于间隔的聚类是一类经典的聚类算法,此类算法假设聚类结构能通过引入监督学习中的间隔来确定.即一个好的聚类结果,当以其簇标记作为类别标记进行监督学习时,所得分类器产生的关于间隔的目标物理量也同时达到最优.目前最为有效的间隔... 详细信息

基于间隔的聚类是一类经典的聚类算法,此类算法假设聚类结构能通过引入监督学习中的间隔来确定.即一个好的聚类结果,当以其簇标记作为类别标记进行监督学习时,所得分类器产生的关于间隔的目标物理量也同时达到最优.目前最为有效的间隔物理量是间隔分布,其基于最新的间隔理论,取得了比优化最小间隔更好的效果.然而在现实聚类任务中,我们往往还能获得一些额外的监督信息,例如两两样本之间的"必连"约束和"勿连"约束,此时优化间隔分布是否还有效尚未可知.对此,本文提出面向半监督聚类的最优间隔分布学习机(ODMSSC),对该问题进行初步探索. ODMSSC对应的形式化是一个混合整数规划,我们将其放松成一个鞍点问题,并提出一种高效的交替优化方法进行求解.最终通过真实数据集上的实验,我们验证了所提算法的有效性.

关键词：半监督聚类约束聚类最优间隔分布学习机间隔分布间隔

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基于MapReduce的数据密集型应用性能优化研究

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武汉理工大学学报 2010年第20期32卷 36-40,45页

作者：刘超金海蒋文斌李浩华中科技大学计算机科学与技术学院服务计算技术与系统教育部重点实验室&集群与网格计算湖北省重点实验室武汉430074

MapReduce是一种大规模数据处理的分布式编程模型,基于MapReduce实现的数据密集型应用,能够自动完成任务的分发和并行处理。该文验证了该模型的可扩展性,并针对现有部署方法存在的效率问题,提出针对数据密集型应用的资源需求特性,采用... 详细信息

MapReduce是一种大规模数据处理的分布式编程模型,基于MapReduce实现的数据密集型应用,能够自动完成任务的分发和并行处理。该文验证了该模型的可扩展性,并针对现有部署方法存在的效率问题,提出针对数据密集型应用的资源需求特性,采用基于参数优化的方法,以缩短MapReduce任务的执行时间。实验表明,调整参数后的优化方案具有更好的执行效率。

关键词： MapReduce 海量数据处理数据密集型应用性能优化

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