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 2017年第2期29卷 365-371页

作者：许胜付斌章陈明宇张立新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

针对"流水线"调度的时分复用片上网络受限于复杂的全局时钟网络以及低的网络利用效率等问题,提出一种时分复用片上网络设计方案.首先建立专属的调度控制网络,有效地避免了对全局时钟网络的依赖;然后提出最小空余带宽分配算法... 详细信息

针对"流水线"调度的时分复用片上网络受限于复杂的全局时钟网络以及低的网络利用效率等问题,提出一种时分复用片上网络设计方案.首先建立专属的调度控制网络,有效地避免了对全局时钟网络的依赖;然后提出最小空余带宽分配算法,合理地选择调度周期和分配带宽;最后利用双重交换仲裁设计,使用网络中空闲时间片来提升性能.实验结果表明,与之前的工作Surf NoC相比,文中方案能够在严格保证"应用域"之间无干扰的同时取得更好的网络性能.

关键词：片上网络时分复用 “流水线”调度双重交换仲裁

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一种面向科学计算的数据流优化方法

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计算机学报 2017年第9期40卷 2181-2196页

作者：申小伟叶笑春王达张浩王飞谭旭张志敏范东睿唐志敏孙凝晖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 中国科学院大学计算机与控制学院北京100049 中国科学院电子学研究所北京100090

传统数据流结构通过多上下文来隐藏指令等待源操作数的延迟,然而这种隐藏方式只能部分提高数据流处理器执行单元的利用率.在面向例如Stencil、FFT和矩阵乘法等典型科学应用时,传统数据流结构的执行单元利用率仍然较低.科学计算中的核心... 详细信息

传统数据流结构通过多上下文来隐藏指令等待源操作数的延迟,然而这种隐藏方式只能部分提高数据流处理器执行单元的利用率.在面向例如Stencil、FFT和矩阵乘法等典型科学应用时,传统数据流结构的执行单元利用率仍然较低.科学计算中的核心程序一般是对不同数据进行相同的操作,而且这些操作可以并行执行,数据之间没有直接依赖关系.传统数据流结构是面向通用计算的,通常采用循环来实现对不同数据的相同操作.在这些循环中,迭代是按照顺序依次执行的,这导致了传统数据流结构没有利用科学计算的并行性来提高性能.所以传统数据流结构在处理这些规则的科学应用时没有协调好数据流计算模式和科学计算特征,而数据流计算是非常适合科学计算这种类型的规则计算.基于科学计算的这些特征,该文提出了一种面向科学计算的数据流结构优化方法:循环流水优化方法.循环流水优化方法利用科学计算的分块和并行处理特征,对传统数据流结构中的上下文控制逻辑进行了改进,将科学计算中的循环采用硬件自迭代的方式实现,并将上下文切换逻辑进行了流水化,使数据流结构中的上下文以流水线方式进入执行单元阵列,从而提高计算单元的利用率.面对这种循环流水优化后的数据流结构,传统数据流结构上的指令映射算法不再适用.通过分析循环流水优化后的结构特征,该文进一步提出了一种改进的指令映射算法:LBC(Load Balance Centric)指令映射算法.LBC算法按照深度优先顺序依次映射数据流图中的所有指令,对每条指令分别计算执行单元阵列中所有位置的代价,取最小代价的位置作为最佳映射位置.LBC算法以执行单元负载均衡为核心,同时将定点指令和浮点指令分开处理,保证执行单元上的定点部件和浮点部件的负载均衡.每当映射一条指令时,LBC算法采用相邻节点传输延迟与已经映射的该类型指令数量的乘积作为负载代价,来实现计算部件的负载均衡.另外,LBC算法将网络拥堵也作为指令映射的影响因素.LBC算法将节点与所有父节点的距离之和作为传输代价,使指令间传输消息的路径最短,从而减小片上网络消息传递的跳数.实验结果表明,在处理典型科学应用时,相比于传统数据流结构,循环流水的优化方法将数据流结构的性能平均提高了4.6%.相比于传统指令映射算法SPDI和SPS,在循环流水优化后的数据流结构上,LBC指令映射算法将性能分别平均提升了182.6%和158.1%.

关键词：指令映射数据流循环流水科学计算处理器高性能计算

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面向高通量应用的众核处理器任务调度

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清华大学学报（自然科学版） 2017年第3期57卷 244-249页

作者：徐远超杨璐首都师范大学信息工程学院北京100048 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

具有高通量特征的大数据应用已成为目前数据中心的主流应用,这些应用在传统处理器平台上的运行效率不高,原因之一是任务调度的低效。针对高通量应用的一些典型特征以及现有任务窃取算法的不足,该文提出一种程序行为和环境感知的任务调... 详细信息

具有高通量特征的大数据应用已成为目前数据中心的主流应用,这些应用在传统处理器平台上的运行效率不高,原因之一是任务调度的低效。针对高通量应用的一些典型特征以及现有任务窃取算法的不足,该文提出一种程序行为和环境感知的任务调度机制,通过软硬件结合实现了处理器核的分区管理和任务的分级调度,减小了不同应用之间因争用共享资源对性能产生的不利影响,同时利用线程相似度高的特点提高指令缓存的命中率,从而提升系统的整体吞吐率。初步的模拟评估表明:该算法在混合负载情况下性能明显优于现有算法的,在测试的混合负载中平均优于现有算法20%。

关键词：众核处理器大数据应用高通量任务调度

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面向集成电路质量技术创新人才培养的探索与实践——计算机体系结构国家重点实验室的实践

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高教学刊 2018年第1期4卷 18-20页

作者：董慧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 中国科学院大学计算机与控制学院北京100080

文章通过以计算机体系结构国家重点实验室为例,介绍了面向计算机集成电路质量技术创新人才培养的课程体系建设及其特色,教材建设及教学成效,案例翔实。

关键词：集成电路质量技术创新人才培养

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基于数据流块的空间指令调度方法

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计算机研究与发展 2017年第4期54卷 750-763页

作者：刘炳涛王达叶笑春范东睿张志敏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 中国科学院大学计算机与控制学院北京100049 杭州电子科技大学信息与控制研究所 310018

分簇超标量处理器将硬件资源分区来避免大的单体部件导致的功耗与周期惩罚,动态多核处理器融合多个物理核的硬件资源提供适应程序需求的计算能力,这些结构合理使用空间分布的硬件资源实现高能效的计算.空间分区结构中指令负载不均衡和... 详细信息

分簇超标量处理器将硬件资源分区来避免大的单体部件导致的功耗与周期惩罚,动态多核处理器融合多个物理核的硬件资源提供适应程序需求的计算能力,这些结构合理使用空间分布的硬件资源实现高能效的计算.空间分区结构中指令负载不均衡和跨区操作数传递延迟等问题可导致性能惩罚,需要有效的指令调度方法将计算在分区间进行分布.提出了基于数据流块(data-flow block,DFB)的空间指令调度方法.DFB是动态构建、缓存并重用的一个或数个顺序执行的指令基本块的调度模式.DFB调度算法建模动态指令流中的数据流约束和硬件资源定义的调度空间,然后根据指令量化的相对关键性完成调度决策.介绍了DFB调度的微结构框架和算法.通过对分区数、分区间延迟和调度窗口容量等与调度方法密切相关的微结构参数的实验,证明了DFB调度的性能和稳定性优于负载均衡调度和基于依赖的调度.最后举例证明结合一种数据流块缓存实现的DFB调度达到的调度效果接近理想化的DFB调度.

关键词：处理器微结构负载均衡旨令调度数据流关键路径

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基于静态特征的硬件木马检测

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高技术通讯 2017年第6期27卷 506-513页

作者：赵跃辉沈海华中国科学院大学计算机与控制学院北京101408 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

分析了集成电路全球化设计、制造致使集成电路易被植入硬件木马(HT)从而使其存在遭受恶意攻击隐患的硬件安全形势,以及现有硬件木马检测方法的技术特点,在此基础上提出了一种基于静态特征的硬件木马检测新方法——HTChecker。HTChecker... 详细信息

分析了集成电路全球化设计、制造致使集成电路易被植入硬件木马(HT)从而使其存在遭受恶意攻击隐患的硬件安全形势,以及现有硬件木马检测方法的技术特点,在此基础上提出了一种基于静态特征的硬件木马检测新方法——HTChecker。HTChecker基于硬件木马的静态特征利用子图同构技术来检测木马。与其他的检测方法相比,它可以快速精确地找出已知特征的硬件木马。为了不受限于机器内存的大小,该方法借助图数据库来存储电路,这样它对超大规模的电路也可以进行检测。使用ISCAS’89和OpenCores benchmark电路对HTChecker进行了评估,木马电路被随机地插入到这些电路中。实验结果显示HTChecker可以快速精确地找出木马,并且不需要"Golden Chip"的辅助。HTChecker可以有效地处理实际的VLSI设计。

关键词：硬件安全静态特征硬件木马(HT) 木马检测子图同构

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大规模集群上多维FFT算法的实现与优化研究

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计算机科学与探索 2017年第6期11卷 863-874页

作者：李琨贾海鹏曹婷张云泉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 中国科学院大学计算机与控制学院北京100190

快速傅里叶变换(fast Fourier transform,FFT)是用于计算离散傅里叶变换(discrete Fourier transform,DFT)或其逆运算的快速算法,在工程、科学和数学领域的应用非常广泛,例如信号分解、数字滤波、图像处理等。因此,在实际应用中对FFT算... 详细信息

快速傅里叶变换(fast Fourier transform,FFT)是用于计算离散傅里叶变换(discrete Fourier transform,DFT)或其逆运算的快速算法,在工程、科学和数学领域的应用非常广泛,例如信号分解、数字滤波、图像处理等。因此,在实际应用中对FFT算法进行细粒度优化是非常重要的。研究了FFT算法常用的分解策略以及FFT算法在大规模集群系统上的并行实现,并提出了相关的优化策略。在此基础上,对多种FFT算法在不同平台上进行了性能评估,并分析了各算法的实现、优缺点及其在大规模计算时的可扩展性。实验结果表明,相关研究有助于对现有的FFT算法进行进一步的优化,以及指导如何在大规模CPU+GPU的异构系统上根据不同需求选择实现性能更优的FFT算法。

关键词：集群快速傅里叶变换(FFT) 消息传递接口(MPI) 性能优化

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LFF:一种面向大数据应用的众核处理器访存公平性调度机制

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高技术通讯 2017年第2期27卷 103-111页

作者：张洋李文明叶笑春王达范东睿李宏亮唐志敏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 中国科学院大学计算机与控制学院北京100049 数学工程与先进计算国家重点实验室无锡214125

研究了众核处理器的访存公平性问题。针对众核处理器距离访存资源较近的处理单元拥有较大的访存带宽而造成的访存公平性问题,提出了一种面向大数据应用的众核处理器访存公平性调度机制:最少最远(LFF)优先访存。这种机制的原理如下:依据... 详细信息

研究了众核处理器的访存公平性问题。针对众核处理器距离访存资源较近的处理单元拥有较大的访存带宽而造成的访存公平性问题,提出了一种面向大数据应用的众核处理器访存公平性调度机制:最少最远(LFF)优先访存。这种机制的原理如下:依据处理单元距离访存资源的距离以及处理单元访存的次数来调度访存顺序,以保证各个处理单元的公平性。首先,访问次数较少的节点被赋予更高的访存优先权。其次,在具有相同访问次数的节点中,距离更远的节点优先访存。再次,在相同距离的节点中,已被选中优先次数少的有优先级。实验评估表明,该调度机制能够有效解决众核处理器的访存公平性问题,其公平性调度效果优于FR-FCFS,PAR-BS、ATLAS。在1024核情况下,系统异步率由FR-FCFS的15.5%降低到1.89%。

关键词：大数据众核处理器公平性调度

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基于非易失存储器件的内存键值存储系统的性能研究

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高技术通讯 2017年第6期27卷 519-529页

作者：魏巍蒋德钧熊劲陈明宇中国科学院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

分析了互联网应用为满足后端存储系统高性能要求而引用的内存键值存储系统的应用特点,指出:为了永久保存数据,这些系统还需要在后端将数据从易失性的内存拷贝到慢速的非易失存储设备中;将新型的非易失存储器件(NVM)引入内存键值存储系... 详细信息

分析了互联网应用为满足后端存储系统高性能要求而引用的内存键值存储系统的应用特点,指出:为了永久保存数据,这些系统还需要在后端将数据从易失性的内存拷贝到慢速的非易失存储设备中;将新型的非易失存储器件(NVM)引入内存键值存储系统可减少其性能开销;根据NVM的特征,内存键值系统可采用两种架构:将NVM替代磁盘作为二级存储设备和将NVM替代DRAM直接作为主存储设备。基于上述分析,实现了两种NVM架构的内存键值存储系统,并通过实验分析,总结出了内存键值存储系统选择NVM架构的原则,这些原则可有效指导内存键值存储系统在采用当前以及未来NVM器件时,对架构的选择。其次,还通过理论和实验分析,得出了不同架构下的内存键值系统在软件层的主要开销,指出了未来针对这些系统的软件设计的优化方向。

关键词：内存键值存储系统非易失存储器件(NVM) 持久内存性能分析数据持久化机制

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面向固态硬盘的Spark数据持久化方法设计

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计算机研究与发展 2017年第6期54卷 1381-1390页

作者：陆克中朱金彬李正民隋秀峰深圳大学计算机与软件学院广东深圳518060 广东工业大学计算机学院广州511400 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 国家计算机网络应急技术处理协调中心北京100029 中国工程院战略咨询中心北京100088

基于固态硬盘(solid-state drive,SSD)和硬盘(hard disk drive,HDD)混合存储的数据中心已经成为大数据计算领域的高性能载体,数据中心负载应该可将不同特性的数据按需持久化到SSD或HDD,以提升系统整体性能.Spark是目前产业界广泛使用的... 详细信息

基于固态硬盘(solid-state drive,SSD)和硬盘(hard disk drive,HDD)混合存储的数据中心已经成为大数据计算领域的高性能载体,数据中心负载应该可将不同特性的数据按需持久化到SSD或HDD,以提升系统整体性能.Spark是目前产业界广泛使用的高效大数据计算框架,尤其适用于多次迭代计算的应用领域,其原因在于Spark可以将中间数据持久化在内存或硬盘中,且持久化数据到硬盘打破了内存容量不足对数据集规模的限制.然而,当前的Spark实现并未专门提供显式的面向SSD的持久化接口,尽管可根据配置信息将数据按比例分布到不同的存储介质中,但是用户无法根据数据特征按需指定RDD的持久化存储介质,针对性和灵活性不足.这不仅成为进一步提升Spark性能的瓶颈,而且严重影响了混合存储系统性能的发挥.有鉴于此,首次提出面向SSD的数据持久化策略.探索了Spark数据持久化原理,基于混合存储系统优化了Spark的持久化架构,最终通过提供特定的持久化API实现用户可显式、灵活指定RDD的持久化介质.基于SparkBench的实验结果表明,经本方案优化后的Spark与原生版本相比,其性能平均提升14.02%.

关键词：大数据混合存储固态硬盘 Spark 持久化

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