酸浸—萃取法回收废旧CPU中的金试验研究

研究了先采用王水浸出电子固体废弃物CPU,得到金质量浓度为256.1 mg/L的浸出液,再采用溶剂萃取法回收酸浸液中的金。考察了萃取剂种类、浓度、萃取时间、萃取相比、萃取温度对金萃取效果的影响。结果表明:以浓度80%的二丁基卡必醇为萃取剂,在相比V_(O)∶V_(A)=1∶4、常温条件下振荡反应10 min,金萃取率可达99.86%,再用草酸进行反萃取即可获得海绵金产品,回收效果较好。该法在CPU等含金电子固废的综合回收方面具有一定推广价值。

CPU利用率的估算

用量化的方法分析多道程序系统CPU利用率的问题。

基于PCIe总线的主从CPU数据传输系统设计与实现

电力系统保护自动化设备存在多CPU板卡间高速数据传输和存储需求,介绍了一种基于PCIe总线接口实现的主从CPU数据传输系统。采用飞腾FT2000/4处理器为核心构建硬件系统,通过嵌入式Linux操作系统、PCIe设备驱动和应用程序部署软件系统,主CPU侧负责数据采集和处理,从CPU侧通过PCIe总线读取数据完成传输和存储功能。测试情况表明,该方案实现的系统稳定可靠,能够有效地满足高速传输、实时存储的应用业务需求,具有较高的工程应用价值。

信创CPU与Intel CPU在NUMA架构方面的调优实践

通过选取具有代表性的基准测试工具,文章对比了信创CPU和IntelCPU在多核性能方面的表现。同时,针对NUMA架构的特点进行了调优实验,并通过分析性能数据得出了调优前后的性能差异。结果表明,通过NUMA调优可以有效提高处理器的性能。

面向多核CPU与GPU平台的图处理系统关键技术综述

图计算作为分析与挖掘关联关系的一种关键技术,已在智慧医疗、社交网络分析、金融反欺诈、地图道路规划、计算科学等领域广泛应用.当前,通用CPU与GPU架构的并行结构、访存结构、互连结构及同步机制的不断发展,使得多核CPU与GPU成为图处理加速的常用平台.但由于图处理具有处理数据规模大、数据依赖复杂、访存计算比高等特性,加之现实应用场景下的图数据分布不规则且图中的顶点与边呈现动态变化,给图处理的性能提升和高可扩展性带来严峻挑战.为应对上述挑战,大量基于多核CPU与GPU平台的图处理系统被提出,并在该领域取得显著成果.为了让读者了解多核CPU与GPU平台上图处理优化相关技术的演化,首先剖析了图数据、图算法、图应用特性,并阐明图处理所面临的挑战.然后分类梳理了当前已有的基于多核CPU与GPU平台的图处理系统,并从加速图处理设计的角度,详细、系统地总结了关键优化技术,包括图数据预处理、访存优化、计算加速和数据通信优化等.最后对已有先进图处理系统的性能、可扩展性等进行分析,并从不同角度对图处理未来发展趋势进行展望,希望对从事图处理系统研究的学者有一定的启发.

国产CPU的现状与发展展望综述

阐述国产CPU在我国信息化进程中的作用。介绍国产CPU的发展现状,分析国产CPU在性能、市场占有率、生态、指令集安全方面所面临的问题,结合现状及问题提出思考与建议。

应用n-LSTM的云平台任务CPU负载预测方法

云平台任务的CPU负载预测有助于云平台资源的优化配置,以改善资源利用率.它是有效管理云资源的重要手段.为提高任务CPU负载预测精度,本文主要做了以下工作:1)利用热度图提取用于进行CPU负载预测的资源使用特征;2)设计并实现了一种基于n-LSTM的云平台任务的CPU负载预测方法DPFE-n-LSTM;3)分别在阿里云平台数据集和Google云平台数据集上进行了实验,结果表明,相对于目前已经提出的CPU负载预测模型BP、LSTM和CNN-LSTM,DPFE-n-LSTM方法具有更好的预测性能.

基于国产ARM架构CPU的导航卫星精密定轨解算效率优化方法

以国产飞腾CPU为例,讨论在国产ARM架构CPU基础上的导航卫星精密定轨解算效率优化方法。基于导航卫星精密定轨解算流程中钟差约化和法方程求逆耗时较多,分别利用多线程和OpenBlas对上述2个过程进行优化。结果表明,优化后解算效率大幅提升。钟差约化方面,采用100个测站32颗导航卫星进行解算时,原始单历元平均耗时1.105 s,优化后为0.188 s;法方程求逆方面,原始求逆平均耗时2 264 s,优化后仅需78 s。

基于MPI的鲲鹏CPU核间通信研究

核间通信延时是影响高性能计算系统整体运行效率的重要因素.国产鲲鹏CPU在高性能计算领域应用日益广泛,针对鲲鹏CPU的缓存架构及多核间接口互联进行分析,研究影响鲲鹏CPU核间通信延时的因素.在消息传递接口(MPI)环境下进行节点内核间通信实验,对包括跨三级缓存、跨物理CPU通信等不同模式下通信延时进行对比,发现通信数据包大于500 KB后,跨L3 Cache TAG的通信延时反优于共享L3 Cache TAG的通信延时.针对通信数据包在64 KB大小时的通信延迟异常,分析得出是MPI的Eager模式和Rendezvous模式的默认切换阈值所造成.对这两种模式进行实验对比,验证不同大小的通信数据包在不同模式下和跨核通信时的延时特征,Eager模式更适合低延时的小消息发送.在实际应用中可根据通信数据包大小调整两种模式的默认切换阈值,以达到更好的传输效果.实验结果表明由于鲲鹏CPU存在复杂的多核结构,在并行计算程序设计时可以进行针对性优化,以提升程序的运行效率.

CPU环境下多传感器数据融合的机器人3D目标检测方法

实时、准确的3D目标检测算法能提供目标的位置和形态信息,为移动机器人实现高效导航、有效避障等各项任务提供保障。现有的3D目标检测算法对硬件设备运算能力的依赖较为严重,为了在确保检测精度的同时降低方法对硬件设备的要求,提出一种能部署在移动机器人CPU环境下的多传感器融合3D目标检测方法。方法结合了2D目标检测和点云聚类技术,利用2D目标检测技术从图像中获取目标的检测信息,根据相机与雷达的空间映射关系对检测框内的点云进行分割,并对分割后的点云进行聚类和信息提取,从而实现3D目标的检测和定位功能。通过与经典的多传感器3D目标检测算法MVX-Net的对比,该算法有更优的检测精度,同时具有更小的计算复杂度。此外,该方法在实际移动机器人CPU设备的边缘终端上进行部署分析,算法的处理速度达到0.069s/帧,满足10Hz激光雷达频率的需求。

面向众核CPU的稠密线性求解器性能评测与优化

稠密线性求解器在高性能计算和机器学习等领域扮演着重要的角色。其典型的并行算法实现通常构建在著名的fork-join或task-based编程模型之上。尽管采用fork-join模型的主流稠密线性代数库能将大部分的计算转移到高度优化、高性能的BLAS 3例程上,由于fork-join不灵活的执行流,它们仍然未能高效地利用众核CPU的计算资源。采用task-based编程模型的开源库能实现更加灵活、负载更均衡的算法,因此能获得明显的性能提升。然而,在众核CPU平台上,尤其是对于中等矩阵规模的问题而言,它们仍然有较大的优化空间。对稠密线性求解器的性能进行了全面的测评,以定位性能瓶颈,并提出了2种优化策略,以提高程序性能。具体地,通过重叠LU分解和下三角求解的计算过程,减少同步开销线程的空等,从而提高算法的并行性;进一步通过减少冗余的矩阵打包操作,降低算法的访存开销。分别在2个主流的众核CPU平台(Intel®Xeon Gold®6252N(48核)和HiSilicon Kunpeng 920(64核))上进行了性能评估。实验结果表明,该优化的稠密线性求解器在上述两个CPU平台上,相比最佳开源实现分别取得了10.05%(Xeon)和13.63%(Kunpeng 920)的性能提升。

基于龙芯3号CPU的服务器功耗测试及分析

阐述了龙芯3号CPU的性能特点及应用情况,在对比了采用龙芯CPU以及Intel和AMD CPU服务器测得的实际功耗值的基础上,分析了这三种CPU在不同情况下的能耗特点以及制造工艺对性能和功耗的影响。对影响CPU功耗的主频、CPU负荷以及节能功能等因素进行了研究,提出增加动态调频和提升制造工艺的建议。

MQTT物联网平台在国产申威CPU平台上的移植部署

当前国产芯片正在得到大力的推广,国产芯片软件生态也在迅速建设中,文章围绕开源MQTT服务软件在国产申威CPU平台的移植、部署、测试应用,主要讨论MQTT协议以及基于国产申威CPU平台移植部署MQTT服务器的方法,移植完成后通过基于国产CPU服务器搭建物联网平台进行测试,测试系统采用B/S系统架构,实现了多个客户端之间通过MQTT服务实现数据的交换。目的在于推广基于国产芯片的国产软件生态建设,让更多的人参与到国产芯片的软件生态建设中,有利于积极推进各种软件项目从底层到应用层的国产化发展,为信创国产化事业添砖加瓦。

基于SPEC CPU 2006的国产处理器性能测试设计与分析

通过研究不同架构的国产处理器,介绍了国产处理器发展现状。基于处理器的工作过程,分析了影响处理器性能的内部与外部因素。分别设计使用不同内存容量、不同内存速率与不同版本GCC编译器的试测场景,使用国际权威的CPU性能测试工具SPEC CPU2006对基于ARM、X86架构的国产处理器的计算速度性能和吞吐量性能进行了测试,并对比基准程序的得分情况,分析不同配置对测试结果的影响。结果显示,内存容量大、速率高对处理器的计算速度性能影响不大,但吞吐量性能表现更好;GCC编译器版本越高,处理器吞吐量性能测试得分越高。

一种遥测智能终端设备双CPU架构系统软件升级的方案研究

针对双CPU架构的遥测智能终端设备提出了一种基于Inotify机制与NFS文件系统的系统软件升级方案。Inotify是Linux操作系统中一种实时监控文件系统变化的机制,NFS(Network File System)文件系统是一种网络文件系统,允许用户在不同的计算机或者各节点之间共享文件和存储资源。详细介绍了该方案的设计和实现,并对方案的性能进行了分析和评估。实验结果表明,该方案具有较高的实时性和可靠性,可有效提高遥测智能终端设备多CPU架构的升级效率。

基于Moldflow优化的计算机CPU涡轮风扇模具设计

结合CPU涡轮风扇的注射成型要求,采用CAE辅助分析优化得到了塑件的成型方案为1模1腔、正面中心轴顶端进浇模腔布局,单点热嘴环形热浇口浇注。利用分层抽芯的方法将单个涡轮叶槽的脱模采用上、中、下3层滑块的顺序实施抽芯的方法进行侧抽芯脱模,从而得到整个涡轮风扇叶槽的所需脱模机构为27个滑块机构,分别为上层9个上滑块机构、中层9个中滑块机构、下层9个下滑块机构。根据滑块机构的抽芯驱动需要,将模具的整体结构采用一种假三板模结构,分3次开模,第一次开模用作下层9个滑块机构的侧抽芯驱动;第二次开模用作上层9个滑块机构的侧抽芯驱动;第三次开模用作塑件的完全脱模,第三次开模打开后,随着中层9个油缸驱动9个中滑块侧抽芯动作的完成,塑件自动脱落而实现完全脱模。结合涡轮风扇叶槽难以脱模的实践难题,设计了3层滑块机构按序抽芯,根据模具开模提供的驱动进行设计,有效地解决了涡轮风扇塑件的成型难题,机构动作可靠,生产效率较高。

基于CPU+GPU混合架构的雷达信号处理方法

针对雷达系统复杂化趋势,提出了基于CPU+GPU混合架构的信号处理方法。依据运算复杂度进行任务的细粒度划分,将复杂处理任务解耦为逻辑处理和运算处理两部分,并映射到CPU+GPU核心进行处理。根据雷达信号处理的拆解包、脉冲压缩、相参积累、目标检测、目标检测后处理及解模糊过程,将对应处理映射到CPU+GPU核心以提高加速比。实验结果表明,相比多核DSP信号处理方法,该方法具有更好的性能。

基于CPU环境的多类型数据库同步方法、装置及设备

目前基于国产CPU和操作系统的全国产环境下应用生态日益完善,在国产环境下WEB应用系统需要支持神通、达梦、金仓、翰高等多种国产数据库,以满足不同客户的需求。日常WEB应用系统迭代开发过程中,存在不同数据库间存在关键字不统一、支持的数据类型不一致、SQL语句语法格式不相同、自带的函数存在差异、支持的数据库操作不完全相同等问题,开发维护及问题定位困难。通过应用多类型数据库适配与同步方法,开发人员只需要输入基准数据库的连接信息,导出XML数据库结构描述模板,导出的XML文件包含数据库类型、数据表结构等信息,项目实施人员只需要输入数据库的基本信息后,将基准数据库生成的XML文件导入,点击生成SQL。就可以生成与基准数据库有差异性的SQL语句,或者直接点击同步,也可以将目标数据库的表结构与基准数据库的表结构进行同步,简化了项目组人员的升级过程。

C++实现X86架构计算机CPU加速的路径研究

计算机CPU加速可以提高处理器性能,更快地执行相关指令,完成数据处理任务。伴随大数据时代到来,计算任务增多、应用程序的负载增高,更需要通过CPU加速,为计算机提供必要的计算能力,确保系统的兼容性和未来的可扩展性。C++语言可以通过编写利用CPU特定指令集的程序间接实现CPU加速,显著提高计算密集型任务的性能。围绕C++实现X86架构计算机CPU加速的路径进行研究和分析,就X86架构的CPU加速要点进行阐述,分析C++语言实现CPU加速的策略,为提高计算机性能提供支持。

基于国产CPU环境的国产数据库历史数据迁移技术

针对目前数据迁移方法存在数据迁移耗时长、存储空间最大占用率较高、迁移学习错误率高和被访问数据在线概率低的问题,开展基于国产CPU环境的国产数据库历史数据迁移技术的研究。首先在国产CPU环境中集群部署系统软硬件,提高历史数据在国产数据库之间的迁移速率。其次建立孤立森林模型,将历史数据输入孤立森林模型中展开趋势预测,剔除国产数据库中存在的异常数据,减少待迁移的数据量。最后,构建数据迁移模型,并采用交替优化策略求取模型最优解,完成国产数据库历史数据的迁移。实验结果表明,该方法的数据迁移时间为18 min,储存空间最大占用率在10%~25%之间,ALC指标值为0.78~0.95,被访问数据在线概率能够始终保持在97%以上,证明该方法数据迁移耗时较短,存储空间最大占用率较低,迁移学习的错误率低,访问效率高,具有较好的应用效果。