NUMA架构下不平衡多线程网络通信延迟检测

针对不平衡动态多线程网络通信延迟检测不精准的问题,提出了NUMA架构下不平衡多线程网络通信延迟检测方法。引入通信进程性能降低比例,分析NUMA架构下的不平衡多线程网络通信延迟结构。计算不平衡多线程的网络通信延迟数据并行处理时间,确定静态、动态延迟路径。分析NUMA架构延迟节点组织形式,计算从发生时间到发送时间产生的延迟,并根据静态、动态信息帧检测相应延迟。由实验结果可知,所研究方法静态通信情况下的延迟时间最长为1.45 min,最短为0.5 min,与实际延迟时间一致;动态通信情况下的延迟时间最长为9 min,最短为3.1 min,与实际延迟时间仅存在最大为0.3 min的误差。

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。

基于NUMA延迟发送的时变图弱连通分量求解

时变图连通分量已经被广泛应用到不同场景,如交通路网建设、推荐系统的信息推送等.然而当前多数连通分量求解方法忽视了NUMA体系结构对计算效率产生的影响,即过高的远程内存访问延迟导致低下的算法执行效率.本文针对时变图的弱连通分量求解问题,提出一种基于NUMA延迟发送的时变图弱连通分量求解方法,它通过合理的数据内存布局,合理控制NUMA节点间的信息交换次数,最大限度减少远程内存访问数量,显著提高了算法执行效率.实验结果表明,该方法的性能明显优于当前流行的图处理系统Ligra和Polymer提供的方法.

NuMA核型阳性患者的临床特征分析

目的分析抗有丝分裂体(NuMA)核型阳性患者的临床特征,为医生对该类患者临床诊治提供参考依据。方法纳入2019年5月至2020年12月于四川大学华西医院行抗核抗体(ANA)检测的患者为研究对象,收集并分析其中NuMA型阳性患者的临床诊疗及实验室检测特点。结果114215例筛查ANA的患者中,ANA阴性75475例(66.08%),ANA阳性38740例(33.92%),滴度1∶100的NuMA型174例(54.55%),其中NuMA1有166例(52.04%),NuMA2有8例(2.51%);滴度大于等于1∶320的NuMA型145例(45.45%),其中NuMA1有133例(41.69%),NuMA2有12例(3.76%)NuMA阳性率为0.28%(319/114215)。NuMA核型阳性可出现在全身各系统的疾病中,其中(NuMA≥320)排名前三位的为自身免疫性疾病43.45%(63/145)、呼吸系统疾病15.17%(22/145)、肾脏病5.51%(8/145)。结论NuMA型是一种少见的荧光核型,流行率低,疾病分布范围广,主要分布在自身免疫性疾病,可作为自身免疫性疾病的潜在提示指标;也可为其他疾病提供参考依据。

核有丝分裂器蛋白NuMA在人脑胶质瘤中的表达

目的检测核有丝分裂器蛋白(NuMA)在人脑胶质瘤中的表达及其与胶质瘤临床病理学特征之间的关系。方法采用免疫组化SP法检测65例人脑胶质瘤标本和15例正常脑组织标本中NuMA蛋白的表达情况。结果NuMA在Ⅱ级、Ⅲ级、Ⅳ级人脑胶质瘤中的表达分别为42.9%、66.7%、82.4%;在正常脑组织中NuMA的表达率为20%。结论NuMA的过高表达与胶质瘤的组织病理学分级显著相关,而与肿瘤的组织学类型无关。

基于NUMA MPSoC的FFT并行化算法设计及实现

如何充分利用多个处理器任务级并行或线程级并行的特点提高性能已成为MPSoC设计的关键问题之一。在建立基于非均匀存储型(Non-Uniform Memory Access Architecture,NUMA)MPSoC平台的基础上,以快速傅里叶变换为例,遵循减少核间通讯及平均分配工作负载的原则,提出其并行化方法,设计出相应的并行程序及底层驱动,在FPGA原型芯片的运行环境下分析系统性能。试验结果表明,在4核MPSoC的FPGA原型系统中最高加速比可达2.65,具有较好的并行执行效率。

NuMA蛋白的生物学作用及其研究进展

NuMA存在于动、植物细胞中,是细胞核基质的重要组成部分,参与纺锤体极的组装与分解、核重组等过程,调节细胞周期,对细胞的有丝分裂和减数分裂具有重要作用。此外,对细胞凋亡也发挥重要作用,NuMA的降解是早期细胞调亡的标志。

面向CC-NUMA体系结构的事务内存冲突规避方法

现有的事务内存研究主要面向多核处理器和SMP机器,缺少对CC-NUMA系统的研究.而CC-NUMA是高端服务器的重要体系结构,随着用户对并行处理能力需求的不断上升,高端服务器将占据越来越重要的地位.文中概要阐述事务内存研究的基本情况,通过详尽的实验数据,深入分析了CC-NUMA结构的本地、远程访存差异特性对事务内存性能的影响,提出了一种面向CC-NUMA体系结构的冲突规避方法PBC.PBC在事务启动之前,对冲突可能性进行预测,并根据预测结果对事务进行调度,以降低事务的失败率.实验表明,文中提出的PBC方法可以显著提高CC-NUMA机器上运行事务内存的整体性能.

植物细胞核基质(Nuclear Matrix)的形态结构及其NuMA蛋白成分的研究

应用细胞选择性抽提并结合DGD包埋去包埋剂电镜技术对植物细胞核基质的形态结构进行了观察。结果显示胡萝卜悬浮培养细胞、银杏花粉细胞和精子细胞的细胞核内存在一个非染色质性的纤维蛋白网络体系。免疫荧光染色结果说明植物细胞核基质中含有与动物NuMA多抗交叉反应的多肽。免疫印迹反应显示胡萝卜悬浮培养细胞核基质蛋白与NuMA蛋白多抗的阳性反应条带为74KD和76 KD;银杏花粉细胞只有78 KD一条阳性带。以动物核基质NuMA蛋白保守杆状区的cDNA片段作为探针,与白菜子叶总DNA进行Southern杂交的结果表明植物细胞基因组中含有动物NuMA蛋白cDNA的同源序列。

CC-NUMA系统中一种块传输通讯机制的设计与实现

本文描述了一种CC-NUMA结点控制器内实现的通信机制,通信请求通过描述符进行提交,利用CC-NUMA硬件实现的Cache一致性协议,实现高性能的一致性数据传输。基于这种通信机制,实现了高速通信软件接口,使用用户级通信技术,将硬件的通讯功能抽象出来给应用层使用,在测试中获得了较好的性能。

基于CC-NUMA系统模拟器的并行程序性能分析

针对 CC- NUMA并行系统的特点 ,本文描述了模拟器—AMY的设计与实现。该模拟器运行在 x86PC机上的 L inux操作系统环境下 ,采用多项优化技术 ,能够较精确地统计并行程序的时间开销和 CC- NUMA并行系统的各项参数 ,具有执行速度快、精度高和内存开销小等特点。在 AMY模拟器环境下 ,通过对几个典型的并行测试程序的模拟执行 ,文章给出了统计的模拟结果 ,分析了并行测试程序的执行行为和开销 ,最后得出了在 CC- NUMA并行系统中对并行程序进行性能优化的有益的指导原则。

CC-NUMA架构下4路龙芯3B服务器设计与实现

针对特定领域中服务器的高性能计算、高带宽通信以及自主可控需求,在分析龙芯3B3000处理器架构特点的基础上,设计了基于CC-NUMA并行处理架构的4路龙芯3B3000高性能服务器核心模块,通过使用TOE芯片提高了网络响应效率,同时大幅降低了10G以太网接口对处理器资源的占用消耗,有效提高了服务器的综合性能。通过测试验证,该服务器能够实现高效的并行计算能力和10G以太网通信能力,且国产元器件种类占比和数量占比均可达95%以上。

四膜虫大核基质中含有NuMA类似蛋白

SUN Ying Li CHEN Dan Ying GAO Chong Ming) (College of Life Sciences, Peking University, Beijing 100871, China)

一种CC-NUMA系统模拟环境的研究与实现

描述了CC-NUMA模拟环境——AMY的研究与实现。它采用多项优化技术,能在X86 PC机上的Linux操作系统环境下运行,能够较精确地统计并行程序的时间开销和CC-NUMA并行系统的各项参数,它特别适合于分析并行程序在CC-NUMA系统下的执行行为和开销,能够有效指导并行程序的优化和对CC-NUMA并行系统进行深入研究。最后将AMY模拟环境与CC-NUMA系统以及其它的模拟环境进行比较分析,对它的精确性、灵活性和有效性进行了检验。

CC-NUMA并行系统通信优化的变换技术

减少通信开销是并行编译优化的主要目标之一 .该文针对具有 cache一致性的非一致存储访问并行系统 ( CC- NUMA)的特点 ,提出通过结合计算变换和数据变换 ,在统一的代数框架下对并行程序进行通信优化的策略和方法 .通过实验测试 。

Linux NUMA关键技术研究

NUMA(Non-Uniform Memory Access Architecture)系统在市场上的应用越来越广泛,许多厂商都成功推出了基于NUMA架构的服务器,重点讨论当前Linux内核中的NUMA技术,主要包括:存储管理和NUMA调度,并在SGI Altix 350 NUMA系统上对Linux进行了基本测试,为操作系统进行NUMA技术的研究提供了有力的借鉴.

CC-NUMA结构计算机含错技术研究

主要研究CC-NUMA结构计算机的主存共享状态下含错技术问题。本文对主存共享、含错区域划分进行了说明,并深入分析了在主存共享状态下的含错区域划分、乱写防护等含错技术支持和保障。

CC-NUMA时代到来——谈新一代可扩展共享存储并行处理机的发展

在实际应用对高计算性能永无休止的追求过程中,随着众多新技术、新材料和新工艺的出现,并行处理技术已取得长足进步。自进入以存储系统为中心的体系结构时代,并行处理技术已经成为现代计算机设计的关键技术。

NUMA架构内多个节点间访存延时平衡的内存分配策略

随着多核架构的发展和普及,NUMA多核架构凭借其本地访存低延时的优势,被各大商业数据中心以及科学计算集群广泛采用.NUMA架构通过增加多个内存控制器,缓解了多核架构下对同一个内存控制器的争用问题,但同时也增加了内存管理的负担.Linux的系统开发者为了实现充分利用NUMA本地访存低延时的特点,在为进程分配内存时,选择进程当前正在运行的NUMA节点作为分配内存的目标节点.这种分配会导致进/线程之间共享内存的不公平.例如,一个在当前本地节点被分配很多内存的进程,可能被调度到远端节点运行,这样会导致进程的性能波动.针对这一问题,该文设计了一种保证NUMA架构内各内存节点间访存延时平衡的内存分配策略,并在Linux系统中实现和验证.延时的获取方法依赖平台,但是系统内核的策略是通用的.实验结果表明,与Linux默认的内存分配策略相比,进/线程间的不公平性平均降低了16%(最多34%),并且各进/线程的性能没有较大抖动.

面向多处理器虚拟机的动态NUMA方法

NUMA内存技术在增加了计算机系统内存带宽的同时,其跨节点访存延迟高的特点也增加了虚拟化平台的内存管理难度.现有的多核虚拟机NUMA优化方法大多为静态方法,即无需动态调节虚拟机状态.这些方法大都限制了虚拟化监控器调度虚拟CPU的灵活性,降低了虚拟化平台负载均衡的能力,而影响虚拟机的运行效率.针对该问题,提出动态NUMA方法——在告知虚拟机NUMA拓扑结构的情况下,该方法通过调节虚拟机内操作系统NUMA相关数据结构方法,达到配合虚拟机监控器任务调度器的目的,实现虚拟机运行效率的提升.相较于静态方法,本文提出调节虚拟机NUMA数据结构,以适应虚拟机监控器调度器的动态方法.此方法提高了虚拟CPU的调度灵活性,提高了虚拟化平台负载均衡的能力,从而保证了多处理器虚拟机的运行效率.