基于GPGPU-sim的多kernel场景下GPGPU性能优化实验方法

该文介绍了基于GPGPU-sim的多kernel环境下GPGPU性能优化实验方法,旨在为初学者开展多kernenl场景下GPGPU性能优化研究提供实验方法参考,也能为计算机系统结构教学提供案例。文中重点分析讨论了基于GPGPU-sim模拟器、多kernel场景下的一种自适应线程块调度方法的改进思想、实验方法及过程,还对GPGPU的微系统结构、GPGPU-sim模拟器及源代码结构进行了介绍。实验结果表明,该文阐述的实验方法可行,相对于基准方法,该文提出的改进策略可以提升多kernel场景下GPGPU的执行效率。

大数据视角下高校“党建+学科竞赛”实践育人模式研究

加强党对教育工作的全面领导,将党的政治理论和思想融入实践育人是落实立德树人的根本保证。发挥基层党组织的战斗堡垒作用和党员教师的先锋模范作用,实现党建和育人工作相结合已成为高校人才培养的研究重点。该文以“党建+学科竞赛”为切入点,阐述高校“党建+学科竞赛”实践育人模式的基本内涵、必要性、现实困境,探索强化党建引领、完善制度建设、革新思维模式、组建帮扶团队和搭建大数据平台五个方面的实施路径,促进党建和高校实践育人的根本任务有机结合,推动高校实践型和创新型人才培养。

大数据技术在国家审计中的应用——基于审计效率的视角

国家审计作为党和国家监督体系中审计监督的主导力量,需依据时代变化,不断提升审计技术,以达到价值追求、功能界定、质量评判和风险管理等功能,从而为国家治理指明方向。信息化时代,大数据技术在国家审计中的应用逐渐成为审计领域的重要趋势。大数据技术可以为审计机构提供更全面、及时且准确的数据,帮助审计师更好地了解被审计对象的情况,识别潜在风险并进行更有效的审计工作。本文以养老保险基金审计为例,探讨大数据技术在国家审计中对审计效率的影响,并进一步提出建议。

絮凝/陶瓷超滤组合工艺用于微污染地表水处理的中试研究

研究了以陶瓷超滤膜为核心的絮凝/超滤组合工艺用于处理微污染地表水的效果.实验结果表明,絮凝剂的投加量和原水温度都是影响体系处理能力的关键因素,其中温度与产水通量呈线性变化趋势,温度每降低1℃产水通量约降低2.98 L/(m^(2)·h);跨膜压力也是影响通量的关键因素,较高的跨膜压力提升膜通量,同时也会造成周期内膜污染的快速形成.中试结果表明,絮凝/超滤组合工艺出水浊度为0.1 NTU,浊度去除率为98.8%,高锰酸盐指数去除率为14.02%,微生物指标符合生活饮用水卫生标准,该工艺在60 d连续运行中系统保持良好的工作性能,恒压0.1 MPa下平均膜产水通量达到155 L/(m^(2)·h),实现了絮凝/超滤组合工艺在地表水处理中的应用探索.

一种SRAM辅助新型非易失性缓存的磨损均衡方法

随着半导体工艺的发展,处理器集成的片上缓存越来越大,传统存储器面临着存储密度低和漏电功耗高等问题日益严峻.近年来,新型非易失性存储技术展现出漏电功耗低、存储密度高和可扩展性强等优点,是最有潜力构建大容量缓存的新技术.然而,非易失性存储器的写操作次数有限,作为缓存将限制其寿命.同时缓存上的写操作是不均匀的,存在缓存组间和组内的写波动,这一访问特点将导致缓存的每部分磨损不均衡,现有的缓存管理策略却不能感知缓存的写波动.为解决这一问题,提出了SRAM辅助新型非易失性缓存的磨损均衡(SRAM-assistEd weAr Leveling,SEAL)方法,该方法包含写波动感知的缓存块迁移算法(Write Variation-aware blOck Migration,WVOM)和阈值指导的缓存块迁移算法(Threshold gUided Block mIgration,TUBI).SEAL方法重点关注写波动大的缓存组和写强度高的缓存单元,着力减少这部分缓存单元的写压力.WVOM感知缓存组间写波动并迁移写强度大的缓存组,用于解决组间磨损均衡问题.TUBI迁移缓存组内写局部性高的缓存块来达到组内磨损均衡.实验结果表明,SEAL方法与基准配置相比,缓存的磨损程度平均减少了34.2%,缓存的平均寿命提升了175%,性能平均提高了0.735%,系统的动态功耗平均降低了5.65%.同时,SEAL方法与最新的研究成果相比,缓存的磨损程度平均减少了13.1%,缓存的平均寿命提升了20%.

新型非易失性存储器架构的缓存优化方法综述

随着半导体工艺的发展,处理器集成的片上缓存越来越大,传统存储器件的漏电功耗问题日益严峻,如何设计高能效的片上存储架构已成为重要挑战.为解决这些问题,国内外研究者讨论了大量的新型非易失性存储技术,它们具有非易失性、低功耗和高存储密度等优良特性.为探索spintransfer torque RAM(STT-RAM),phase change memory(PCM),resistive RAM(RRAM)和domainwall memory(DWM)四种新型非易失性存储器(non-volatile memory,NVM)架构缓存的方法,对比了其与传统存储器件的物理特性,讨论了其架构缓存的优缺点和适用性,重点分类并总结了其架构缓存的优化方法和策略,分析了其中针对新型非易失性存储器写功耗高、写寿命有限和写延迟长等缺点所作出的关键优化技术,最后探讨了新型非易失性存储器件在未来缓存优化中可能的研究方向.

一个机器检测的Micro-Dalvik虚拟机模型

给出了一个寄存器架构的虚拟机模型Micro-Dalvik,包括虚拟机指令集和虚拟机运行时状态的形式化,并以大步操作语义(big-step operational semantics)的方式给出了指令单步执行的状态转换以及定义在单步执行上的自反传递闭包来表达虚拟机程序的运行时状态转换.最后,以定理的形式描述了语义满足的性质,并得到证明.这个模型的指令集包括了大部分Dalvik虚拟机指令,为获得形式语义的清晰化,它在Dalvik VM指令集上进行了必要的抽象,对其实质没有改变,因而具有较大的实用性.该形式化模型通过了定理证明助手Isabelle/HOL的验证.

通用图形处理器线程调度优化方法研究综述

随着通用图形处理器(GPGPU)并行计算能力的日益增强,其应用范围越来越广.然而由于不规则计算任务使得通用图形处理器资源难以得到充分利用,其性能并未达到最大化.在论述GPGPU微体系结构的基础上,该文重点讨论了多种针对GPGPU性能提升的线程调度优化方法,主要从针对优化分支转移提升线程级并行度、针对访存效率的提升和针对标量指令执行以提升资源利用率三方面的线程调度优化方法进行了分析和比较.另外,由于功耗问题已成为制约GPGPU发展的主要因素之一,该文还分析了影响GPGPU功耗效率的主要原因及目前提高GPGPU功耗效率的主要低功耗技术,并对目前针对GPGPU功耗优化的典型线程调度优化方法进行了分析比较.最后,该文指出了未来线程调度优化方法需要进一步探讨的一些问题.

基于2阶段同步的GPGPU线程块压缩调度方法

通用图形处理器(general purpose graphics processing unit,GPGPU)在面向高性能计算、高吞吐量的通用计算领域的应用日益广泛,它采用的SIMD(single instruction multiple data)执行模式使其能获得强大的并行计算能力.目前主流的通用图形处理器均通过大量高度并行的线程完成计算任务的高效执行.但是在处理条件分支转移的控制流中,由于通用图形处理器采用串行的方式顺序处理不同的分支路径,使得其并行计算能力受到影响.在分析讨论前人针对分支转移处理低效的线程块压缩重组调度方法的基础上,提出了2阶段同步的线程块压缩重组调度方法 TSTBC(two-stage synchronization based thread block compaction scheduling),通过线程块压缩重组适合性判断逻辑部件,分2个阶段对线程块进行压缩重组有效性分析,进一步减少了无效的线程块压缩重组次数.模拟实验结果表明:该方法较好地提高了线程块的压缩重组有效性,相对于其他同类方法降低了对线程组内部数据局部性的破坏,并使得片上一级数据cache的访问失效率得到有效降低;相对于基准体系结构,系统性能提升了19.27%.

PCRAM损耗均衡研究综述

随着半导体工艺的高速发展,计算机系统中处理器与主存之间性能差距的不断增大,传统存储器件的集成度已接近极限,能耗问题也日益突出,当前传统的主存技术面临挑战.相变随机存储器(PCRAM)具有集成度高、功耗低、非易失、字节级编址等优良特性,是最有发展潜力的、最有可能完全取代DRAM主存的非易失性存储器之一.首先介绍了PCRAM的发展与应用现状,指出T型结构是当前学术界和产业界广泛采用的器件结构,目前已经有PCRAM产品逐步开始量产并投入商业应用.然后,介绍了PCRAM当前面临的挑战,指出PCRAM面临的写耐久性局限是限制期发展与应用的主要障碍之一,分布不均匀的写操作会使PCRAM快速失效.接着,从硬件辅助和软件辅助两个角度分别介绍了当前研究人员所提出的一些具有代表性的PCRAM损耗均衡技术,在分析和归纳当前研究现状的基础上,指出了现有方案的优点和亟待完善之处.最后,展望了未来PCRAM损耗均衡技术的研究方向,为该领域今后的发展提供参考.

一种面向GPGPU的行为感知的存储调度策略

随着通用图形处理器在高性能计算领域的广泛应用,新的并行执行模式被提出。在新模式下,当前的存储调度策略未能使存储器的吞吐率达到最大。分析了图形处理器上多程序并行执行模式下应用程序访存行为特征及其性能损失不公平的原因,提出了一种基于访存行为感知的存储调度策略,利用不同程序类型的优势进行优先级调度。实验表明,该方法能够明显改善不同类型程序间性能损失不均衡的问题,相比基准结构对所有测试程序的存储系统吞吐率和公平性分别有平均9.7%和15.0%的提升。

基于USB接口的嵌入式无线传输系统设计

为了解决有线数据传输的线路布放和数据通信接口问题,方便仪器设备之间的连接,设计了一种基于USB接口的嵌入式无线传输系统。系统把新一代USB接口芯片CP2101与低功耗RF收发芯片CC1101相结合,采用单片机控制,通过自主灵活的通信协议和全球ISM频段通信标准,以及高效前向纠错信道编码技术,实现了中短距离内准确、稳定、高速的数据传输。

RoBERTa融合BiLSTM及注意力机制的隐式情感分析

隐式情感分析是自然语言处理的研究热点之一,由于其表达隐晦且缺少显示情感词,使得传统的文本情感分析方法不再适用。针对隐式情感分析中句子语义的隐藏情感捕捉困难问题,提出了基于RoBERTa融合双向长短期记忆网络及注意力机制的RBLA模型。该模型使用RoBERTa预训练模型捕获隐式情感句中字词的语义特征,再使用双向长短期记忆网络学习句子的正反向语义信息,以捕获句子间的依赖关系,实现对文本深层次特征的提取。使用注意力机制进行情感权重计算,通过softmax函数进行归一化处理,得出隐式情感分类结果。实验结果表明,与现有的几种典型隐式情感分类模型相比较,RBLA模型在精确率、召回率和F1值上均取得了较好效果。

通用图形处理器缓存子系统性能优化方法综述

随着工艺和制程技术的不断发展以及体系架构的日趋完善,通用图形处理器(general purpose graphics processing units,GPGPU)的并行计算能力得到了很大的提升,其在高性能、高吞吐量等通用计算应用场景的使用越来越广泛.GPGPU通过支持大量线程的并发执行,可以较好地隐藏长延时访存操作,从而获得高并行计算能力.然而,GPGPU在处理计算和访存不规则的应用时,其存储子系统的效率受到很大影响,尤其是片上缓存的争用情况尤为突出,难以及时提供计算操作所需的数据,使得GPGPU的高并行计算能力不能得到充分发挥.解决片上缓存的争用问题、优化缓存子系统的性能,是优化GPGPU性能的主要解决方案之一,也是目前研究GPGPU性能优化的主要热点之一.目前,针对GPGPU缓存子系统的性能优化研究主要集中在线程级并行度(thread level parallelism,TLP)调节、访存顺序调节、数据通量增强、最后一级缓存(last level cache,LLC)优化和基于非易失性存储(non-volatile memory,NVM)的GPGPU缓存新架构设计等5个方面.也从这5个方面重点分析讨论了目前主要的GPGPU缓存子系统性能优化方法,并在最后指出了未来GPGPU缓存子系统优化需要进一步探讨的问题,对GPGPU缓存子系统性能优化的研究有重要意义.

基于Gem5+NVMain的混合存储体系结构模拟实验方法

该文设计一种基于Gem5模拟器和NVMain模拟器的混合存储全系统构建模拟实验方法,以更好地对混合存储体系架构的性能优化进行研究分析。文章对混合存储体系框架进行分析,阐述Gem5模拟器和NVMain模拟器的特性及它们的源程序结构;介绍如何构建Gem5全系统运行环境、基于NVMain模块配置混合存储组件,以及相应测试程序集的配置过程;对构建的配置了混合存储模块的全系统进行了模拟测试。实验结果表明,该文构建的混合存储系统实验方法有效可行。

基于Gem5模拟器的缓存存储体系实验方法

设计了一种简单、高效的基于Gem5模拟器的缓存存储体系实验方法。分析了Gem5模拟器的源代码结构、函数调用序列以及缓存存储体系源码;设计了4种Gem5模拟器使用和缓存体系结构修改的实验方法,并对这些方法进行了分析;在此基础上,设计了基于Gem5的性能评价实验。该实验能加深学生对缓存存储体系的理解,为计算机存储体系结构的理论和实验教学提供了新途径。

大数据视角下高校复合型审计人才培养实现路径——以南京审计大学为例

针对当前审计人才培养过程中存在教育思想观念落后、审计实践环境建设不足、审计人才培养需求供给失衡等诸多问题,构建了一种大数据视角下高校复合型审计人才培养的实现路径,具体阐述审计人才培养、大数据审计仿真实践平台和审计生态圈构建的创新实施方法,并以具体的复合型审计人才培养为例,将大数据思维融入到审计人才培养的各环节中,从而有效提高审计人才培养质量和社会服务能力,以期能为高校审计人才培养提供一些参考和借鉴。

大数据时代高校科研经费绩效影响与审计思考

大数据时代,海量数据的审计与分析技术为审计人员提供了新的思维模式。为探寻高校科研经费绩效的影响因素,挖掘促进高校科研经费绩效水平提升的发力点,文章以公开数据集为样本,运用大数据技术提取基础数据源,构建科研经费绩效与科研资源投入和科研资源产出的关系模型,通过多元线性回归检验和Spearman相关性检验验证理论假设。实证分析结果表明:科研人员和科研经费支出的投入对绩效水平有明显促进作用;科研经费拨入和专著的产出能反映科研绩效的提升程度;高校学术成果和成果授奖水平普遍偏低。据此提出完善高校科研经费内部审计制度、强化科研人员激励约束体系和探索大数据审计创新模式的审计建议,以促进高校科研经费绩效水平的提升。

基于编译优化的软件缺陷预测研究

软件缺陷预测有助于提高软件质量,合理配置软件测试资源,目前已经有不少基于软件度量指标的缺陷预测模型.然而,现有的软件度量指标主要集中在源代码的结构信息上,程序语义信息考虑较少.编译优化是对程序语义进行深入分析的结果,直观地认为它应该在一定程度上能够反映程序的语义信息,有助于软件缺陷预测.因此,为分析编译优化度量指标对软件缺陷预测的影响,本文首先基于当前编译器中广泛使用的优化选项,设计了9种编译优化度量指标.结合源代码结构层面的度量指标,构建了5种软件缺陷预测度量模型.利用weka中提供的13种常用的分类器,对比分析了添加不同优化度量指标的模型效果,对编译优化度量与软件缺陷预测之间的关系进行了评价,同时与DP-CNN(Defect Prediction via Convolutional Neural Network)模型进行了对比.实验结果表明:编译优化度量指标对软件缺陷预测的召回率有显著影响;在代码复杂度度量指标的基础上增加编译优化度量指标,可以提升所有软件缺陷预测模型的性能,平均提升幅度约为5%;基于代码大小的优化度量和基于性能的优化度量具有各自的特点,两者相结合可以在软件缺陷预测中获得更好的性能.

混合伊藤算法求解多尺度着色旅行商问题

着色旅行商问题(CTSP)是多旅行商问题(MTSP)与旅行商问题(TSP)的一种扩展,主要应用于含重复区域的多机工程系统(MES)等工程问题。CTSP是NP完全问题,尽管相关研究尝试采用遗传算法(GA)、模拟退火(SA)等方法求解该问题,但它们求解的问题尺度有限,且速度和求解质量上不尽人意。基于此,尝试采用一种基于均匀设计(UD)融合蚁群(ACO)算法和伊藤算法(IT?)的混合伊藤算法(UDHIT?)来求解该问题。UDHIT?采用UD来选择合适的参数组合,借助ACO的概率图模型来产生可行解,并利用伊藤算法的漂移和波动算子进行优化。实验的结果表明,UDHIT?求解多尺度CTSP的最优解和平均解比传统GA、ACO和IT?有所改善。