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针对多核平台的虚拟化环境中客户机与虚拟机管理器(virtual machine monitor,VMM)之间语义缝隙造成客户机I/O性能下降的问题,提出了一种基于I/O受限进程识别的虚拟处理器(virtual CPU,vCPU)调度机制。该机制在客户机内部利用推断技术识别I/O受限进程,通过客户机与VMM的协作实现I/O事件与I/O受限进程的关联,利用保证客户机之间公平性的虚拟对称多核处理器(virtual symmetric multi-core processor,vSMP)Internal调度算法,优先调度与I/O事件关联的I/O受限进程所在的vCPU来桥接客户机与VMM之间的语义缝隙,提高拥有vSMP的客户机中I/O负载性能。测试结果表明,相比于KVM虚拟化环境的CFS调度机制,该机制可以在保证客户机CPU公平性的前提下,有效提升运行混合负载的vSMP客户机中I/O负载性能,同时只增加较小的客户机额外开销,可以应用在负载多样性和不可预测性的虚拟桌面和云计算环境中。 相似文献
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采用TMS320DM365多媒体处理器设计并实现了一种集音视频采集、编码、压缩、本地存储、RTP/RTCP,RTSP传输的嵌入式前端服务器.该监控系统在PC或者Android系统的PDA上实时接收并播放音视频流,实现了音视频实时监控;可用于小型企业安防,智能家居等监控领域.经VLC播放器统计信息中音视频丢帧数统计测试,音视频还原流畅,同步效果良好. 相似文献
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针对支持向量机算法耗时较长的问题,利用并行计算思想,基于图形处理器对多类支持向量机算法——Crammer-Singer算法进行改进,并利用循环展开、数据暂留、缓存和开放运算语言等技术对算法加以实现.分别在4个数据集上对原算法和改进算法进行对比实验,结果表明,改进算法在性能上获得了较大提升. 相似文献
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针对实际人脸识别系统需要满足实时性的应用需要,探讨了在图形处理器(GPU)硬件架构基础上的基于主成分分析(PCA)人脸识别系统设计与实现.结合统一计算设备架构(CUDA)的计算平台,通过将算法中耗时长、适合并行的部分过程映射到GPU上并行执行改进系统的加速实现.实验结果表明:相对于基于CPU平台的串行实现,基于GPU的实现在整体上能够获得约5倍的加速,而两个执行并行的模块能分别获得最大20倍和30倍的加速. 相似文献
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提出了一种全新的快速邻居搜索方法,该方法可提高基于光滑粒子动力学的流体模拟在图形处理器上的运行效率。此外,这种新的邻居表建立方法可以对两种或者两种以上的粒子进行邻居搜索,使所有粒子能在同一背景网格下拥有独立的粒子属性。在此基础上,引入了Ghost边界粒子以加强光滑粒子动力学方法在边界模拟上的准确性,从而使流体模拟更加真实。实验证明,与传统的基于图形处理器的光滑粒子动力学模拟相比,本文方法效率更高。 相似文献
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针对最短路径算法处理大规模数据集低效的问题,提出了基于图形处理器(Graphics Processing Unit,GPU)加速的全源对最短路径并行算法.首先通过优化矩阵乘法算法实现了在工作组内和组间进行并行运算数据,然后减少了非规则行造成的工作项分支,最后降低了工作项对邻接矩阵计算条带存储资源的访问延时.实验结果表明,与基于AMD Ryzen5 1600X CPU的串行算法、基于开放多处理(Open Multi-Processing, OpenMP)并行算法和基于统一计算设备架构(Compute Unified Device Architecture, CUDA)并行算法相比,最短路径并行算法在开放式计算语言(Open Computing Language, OpenCL)架构下NVIDIA GeForce GTX 1 070计算平台上分别获得了196.35、36.76和2.25倍的加速比,验证了提出的并行优化方法的有效性和性能可移植性. 相似文献
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