浮定点转换与SoC定点加速器字长协同设计研究

在SoC (system on chip)设计中,许多通信、多媒体等高计算复杂度应用常需要构建专用的硬件加速器,用以提高性能,降低功耗.而对于片内SoC专属硬件加速器,其运算单元和片内存储体的字长与芯片面积、功耗等休戚相关.文中提出了一种新颖的基于统计分析浮定点转换的定点硬件加速器字长设计方法,该方法同时考虑硬件设计和浮定点算法转换,利用统计参数在数学层面上求解计算信噪比,避免了采用穷举法选择最优浮定点转换算法,极大地减小了计算复杂度,有效地降低芯片面积、功耗和成本,从而能在没有DSP协处理器的低成本RISC处理器核SoC芯片上运行高计算复杂度应用.     

并行处理系统中一种改进的MARY-LO任务调度算法

讨论了并行处理系统中的任务调度问题，对基于Stone典型模型的一些算法作了些改进，改进后的算法弥补了以前算法的不足，将启发式算法，网络流量算法和贪心算法有机地结合在一起，很好地解决了处理机数目上的限制问题。     

蚂蚁算法在SRAM层次化划分中的应用

片上静态随机存储器(SRAM)是系统级芯片(SoC)中的重要组成部分,其中SRAM层次化划分直接影响SoC芯片的速度、功耗和面积等性能.该文以蚂蚁算法为基础,较好地解决了SRAM层次化划分问题,并通过实验仿真证明了该算法的良好性能.     

微型计算机机群并行计算系统的通信处理器的设计与实现

最近几年,微型计算机机群并行计算环境以其极高的性能价格比成为与并行计算机系统并驾齐驱的并行计算系统,引起了学术界和工业界的特别关注.通信瓶颈问题一直是机群并行计算作者提出、设计并实现了关键问题.为了解决微型计算机机群并行计算环境的通信瓶颈问题,系统的一种高效率并行通信处理器HCP.HCP可以用来实现Hypercube、环形、树形、一维和二维阵列等多种扑拓结构的计算机互连网络.HCP既实现了多计算机的并行通信,也实现了邻接计算机间的多位并行通信.HCP已经用于作者设计的微型计算机机群并行计算环境Hcluster.介绍HCP的原理、设计技术和实现方法.     

三维线弹性问题有限元方程的一种并行DDM预条件子

针对三维线弹性问题线性有限元离散系统,将非重叠区域分解法(DDM)和代数多层网格(AMG)法相结合,设计了一种基于简单粗空间的并行非重叠DDM预条件子.它本质性地将原线性代数系统的预条件子构造问题转化为三类子系统的求解问题.接着,根据三类子系统的特性分别设计相应的快速算法.最后,基于MPI+OpenMP二级并行架构,设计并实现了相应的并行PCG法.数值实验结果表明新的并行解法器具有良好的并行扩展性.     

基于机群的并行多连接查询处理机分布算法

多连接查询优化是并行数据库系统的核心问题.基于机群的并行数据库系统中,网络通信的带宽一直是系统的瓶颈,处理机间的数据交换会大大的增加连接操作执行的时间开销.提出了基于机群的处理机分布算法,在选择分布关系的处理机集合时,充分考虑了机群系统中引起数据重分布的因素,减少了额外的通信开销;同时兼顾并行系统中的算子内并行、算子间并行和流水线并行等多种并行,便于开发机群系统的并行性.实验结果表明,该方法具有良好的性能,有助于提高并行多连接查询的执行速度.     

并行数字图书馆系统中基于结构和内容查询界面的设计与实现

提出了并行数字图书馆系统中基于结构和内容查询界面的设计方法.研制的并行数字图书馆系统是一个基于计算机机群并行环境的通用的系统,它能够根据用户的数据特点建立用户自己的数字图书馆.并行数字图书馆系统除了提供目前数字图书馆提供的简单查询、复杂查询等一般查询功能之外,还提供了基于结构和内容的查询.因此为用户设计了一个友好查询界面并且为管理员设计了一个系统管理员界面以便管理数字图书馆系统中的资源.这些方法已经用于作者研制的数字图书馆系统中,并且取得了很好的效果.详细介绍了基于结构和内容查询界面的设计与实现.     

一种改进的Hopfield神经网络对TSP问题的求解方法

论文对Hopfield神经网络的能量函数进行重构,使得新能量函数具有参数少、表达式简洁、计算效率高等特点;并引入遗传算法中的变异算子,使得改进后的Hopfield神经网络的具有自适应调整的功能.同时,针对有效解易陷入局部极小值等问题,运用数据转换技术、贪心算法等对有效解进行优化.最后对不同规模的TSP问题仿真,结果表明这些改进方法和技巧是可行的.     

基于CF面向对象的电子商务推荐系统

在关联规则、协同过滤的基础上提出了面向对象的推荐系统.根据客户特点进行分类,采取不同模式挖掘算法,提出面向对象的协同过滤算法,为客户提供个性化的服务,从而提高电子商务推荐系统的推荐质量.通过设计实验,对算法质量进行度量和分析.     

基于结构的文本信息检索技术的设计与实现

设计了文本信息检索的一些数据结构,包括结构化倒排索引、结构索引和词典等,并在此结构的基础上设计实现了基于内容和结构的查询算法。这些算法以计算机机群并行环境为基础,并行数据查询提高了查询的速度。     

一种协同验证环境与协同设计方法

基于C仿真策略建立了一种新的SoC软/硬件协同验证环境。利用此验证环境,针对计算密集型应用,提出了一种低成本的软/硬件协同设计方法。针对协同设计中最重要的验证问题,采用层次化的验证方法,在模块级使用基于C参考模型的验证策略,在系统级使用基于改进C仿真的协同验证。以一款低成本的MPEG-4解码系统芯片设计为例说明了这一方法的有效性。     

一种基于权益代表的可扩展共识协议

区块链系统在去中心化、安全性和可扩展性达到动态平衡的难点在于高效共识机制的设计.为解决现有区块链系统中共识机制面临的安全与性能的瓶颈问题,提出了一种基于权益代表的可扩展共识协议（delegate-based scalable consensus protocol,DSCP）.首先,DSCP采用分区并行共识方式来构建高性能和可拓展的区块链,并通过代理机制生成全网认可的共识区块;其次,为了提高网络分区速度和分区内的共识性能,提出了基于可验证随机函数（verifiable random function,VRF）算法的网络节点快速分区机制,设计了基于投票的分区共识算法（voting-based consensus protocol,VCP）;最后,提出了新的激励和押金机制,以增强DSCP协议的安全性.实验分析表明：与现有的区块链共识协议相比,DSCP有着良好的性能优势.     

基于遗传算法和覆盖率驱动的功能验证向量自动生成算法

提出了一种基于遗传算法和覆盖率驱动的RTL(register transfer level)代码功能验证向量自动生成算法.其特点是自动反馈覆盖率信息,构成一个闭环系统;用遗传算法动态分析覆盖率信息,自动生成针对性更强的验证向量.在SoC(syetem on chip)的模块验证中采用了该方法来自动生成验证向量;与受限随机生成方法相比,能快速达到覆盖率目标,缩短验证周期.     

基于机群系统的并行多连接查询优化算法

多连接查询优化是并行数据库系统的核心问题。已有的研究工作多集中于连接个数较少的情况,不适用于机群系统中的多连接查询优化。在机群环境中,系统的通信带宽是一种瓶颈资源。提出了基于遗传算法的多连接查询优化算法,算法考虑了关系的存储信息和网络的通信代价,有效地利用了机群系统中的资源。实验结果表明,算法具有良好的性能,能够提高多连接查询的执行效率。     

Chan-Vese模型下的复合多相水平集图像分割

Chan-Vese模型(C-V模型)能够实现图像的二区域分割,但在多区域分割上存在局限. 目前解决C-V模型多区域分割问题有两种方案：一是采用多水平集同时收敛的并行多相分割;另一种是采用多水平集依次收敛的串行多相分割. 文中将两种方案结合起来,利用并行多相算法表示区域量大和串行多相算法分割效率高的特点,提出基于C-V模型的复合多相水平集分割算法,增加了串行结构下的分割区域量,也提高了并行结构下各水平集的实际分割效率. 实验结果表明,该方法可实现多区域分割,并能检测由弱边缘构成的子目标.     

运用C4.5算法优化入侵检测系统的研究

研究了以决策树结构取代原有入侵检测系统采用的链表结构,在于改进入侵规则的存储和模式匹配,提高检测速度.用C4.5算法为决策树每个规则集节点动态选择最显著的特征,进行并行测试,实现性能优化.为了减少冗余比较和无效匹配,运用了一种基于C4.5决策树裁剪算法,以规则信息量作为判断标准.研究结果表明,此方法可以提高最终模型的预测精度,并能克服噪音数据,有效地提高了模式匹配速度和规则的访问速度.     

基于机群并行通信处理HCP的选播通信操作算法

在我们自行研制的并行通信处理器HPC基础上，给出了一种基于Hypercube互连网络环境下的通信处理器HCP的选播通信算法，该算法可实现网络上的一个HCP向其他任意多个HCP发送相同的Frame的操作。     

基于循环神经网络的汉语语言模型并行优化算法

计算复杂度高导致循环神经网络语言模型训练效率很低,是影响实际应用的一个
瓶颈. 针对这个问题,提出一种基于批处理(mini-batch) 的并行优化训练算法. 该算法利用
GPU 的强大计算能力来提高网络训练时的矩阵及向量运算速度,优化后的网络能同时并行处
理多个数据流即训练多个句子样本,加速训练过程. 实验表明,优化算法有效提升了RNN 语
言模型训练速率,且模型性能下降极少,并在实际汉语语音识别系统中得到了验证.