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小计算量下非规则数据密集型热函数的性能优化

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计算机研究与发展 2013年第11期50卷 2436-2443页

作者：郑宁汉古志民孙贤和北京理工大学计算机科学与技术学院可扩展计算联合实验室北京100081 清华大学计算机科学与技术系北京100084

随着云计算的兴起和发展,基于多核的非规则数据密集型应用越来越多,而大量的数据缺失问题导致这类应用的性能严重下降.利用空闲核资源的传统帮助线程方法试图提前将主线程所需要的非规则数据放入共享的最后一级缓存(last layer cache,LL... 详细信息

随着云计算的兴起和发展,基于多核的非规则数据密集型应用越来越多,而大量的数据缺失问题导致这类应用的性能严重下降.利用空闲核资源的传统帮助线程方法试图提前将主线程所需要的非规则数据放入共享的最后一级缓存(last layer cache,LLC),如果帮助线程相对于主线程具有恰当的运算速度,能在主线程访问之前将有关缺失数据放入LLC中,则热函数的性能可被改进.然而,如果热函数缺乏计算任务(称之为小计算量热函数),使用这样的传统方法就无法构建一个相对于主线程有效预取的帮助线程,其热函数性能的改善将会大大降低.针对源代码级小计算量下非规则数据密集型热函数的性能优化问题,先对帮助线程预取QoS进行了形式化描述.在此基础上,通过引入提前量等参数模型,提出了一种小计算量下热函数的性能优化方法.在Intel Core 2Duo Processor 6550处理器上,通过对科学计算测试程序em3d,mst和SPEC CPU benchmark 2006中的mcf的进行实验,相对于传统方法分别获得了1.97%,31.63%和1.10%的性能提升.

关键词：多核处理器帮助线程数据预取小计算量非规则数据密集型热函数

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科学道路上的步履与追求——兼谈学术环境

数学通报 2012年第11期51卷 1-4页

作者：孙贤和美国伊利诺伊理工大学计算机系

孙贤和教授出生在北京的一个知识分子家庭，父母都是教授．“文化大革命”中初中毕业后没有上高中，以文艺骨干的身份到北京市物资局马连道仓库做搬运工．1977年恢复高考，被录取为北京师范大学数学系1977级本科生．1983年冬天，孙贤和... 详细信息

孙贤和教授出生在北京的一个知识分子家庭，父母都是教授．“文化大革命”中初中毕业后没有上高中，以文艺骨干的身份到北京市物资局马连道仓库做搬运工．1977年恢复高考，被录取为北京师范大学数学系1977级本科生．1983年冬天，孙贤和赴美留学．1985年、1987年、1990年分别获得密西根州立大学数学硕士、计算机硕士、计算机博士学位．毕业后在美国能源部艾姆斯实验室做博士后．担任过美国国家航空与航天管理局兰利研究中心科学研究员等职．1999年到美国伊利诺伊理工大学（Illi—noisInstituteofTechnology）计算机科学系任职，目前担任计算机系系主任．孙贤和教授发表了近200篇专业著述，有4项专利，是多项国家项目的主持人．分布式计算理论和系统是孙贤和教授20多年来的重点研究课题．通常认为中央处理器是提高计算机的计算速度的主要障碍，但孙贤和教授很早就发现在重负荷计算中，数据存储是提高计算速度的主要障碍．经过长期的研究，孙贤和教授在存储器对计算的限制上的研究取得重大突破，孙一倪定律已经成为可扩展计算中三大基本定律之一．

关键词：计算机科学系学术环境北京师范大学美国能源部道路计算速度中央处理器知识分子

基于关键区间可靠度的网格工作流资源分配算法

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计算机研究与发展 2009年第11期46卷 1821-1829页

作者：于炯田国忠曹元大孙贤和北京理工大学计算机学院北京100081 北京工业大学计算机学院北京100124 新疆大学信息科学与工程学院乌鲁木齐830046 美国伊立诺理工学院计算机系美国芝加哥60616 新疆工业高等专科学校计算机工程系乌鲁木齐830091

目前针对执行时间限制严格的网格工作流资源调度与分配的研究工作已经取得了进展,然而这些工作没有考虑关键路径和非关键路径上任务执行时间的相对差异对资源分配算法产生的影响,这些算法或者仅考虑关键路径任务的资源可靠度问题而降低... 详细信息

目前针对执行时间限制严格的网格工作流资源调度与分配的研究工作已经取得了进展,然而这些工作没有考虑关键路径和非关键路径上任务执行时间的相对差异对资源分配算法产生的影响,这些算法或者仅考虑关键路径任务的资源可靠度问题而降低工作流执行成功率,或者仅考虑所有任务的资源可靠度问题而造成算法的低效率.针对这些问题,提出了一些新的定义,如关键区间和关键区间可靠度;同时也提出了一个新的网格工作流资源分配算法.与现有的分配算法相比,新的分配算法能既能保证限定期限内网格工作流执行成功率,又能提高资源分配效率.仿真结果证明了算法的正确性.

关键词：资源分配 Markov过程关键路径关键区间关键区间有效度

Server-Based Data Push Architecture for Multi-Processor Environments

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Journal of Computer Science & Technology 2007年第5期22卷 641-652页

作者：孙贤和 Surendra Byna 陈勇 Department of Computer Science Illinois Institute of Technology ChicagoIllinois 60616U.S.A.Computing DivisionFermi National Accelerator Laboratory.BataviaIL 60510-0500U.S.A. Department of Computer Science Illinois Institute of Technology ChicagoIllinois 60616U.S.A.

Data access delay is a major bottleneck in utilizing current high-end computing （HEC） machines. Prefetching, where data is fetched before CPU demands for it, has been considered as an effective solution to masking data access delay. However, current client-initiated prefetching strategies, where a computing processor initiates prefetching instructions, have many limitations. They do not work well for applications with complex, non-contiguous data access patterns. While technology advances continue to increase the gap between computing and data access performance, trading computing power for reducing data access delay has become a natural choice. In this paper, we present a serverbased data-push approach and discuss its associated implementation mechanisms. In the server-push architecture, a dedicated server called Data Push Server （DPS） initiates and proactively pushes data closer to the client in time. Issues, such as what data to fetch, when to fetch, and how to push are studied. The SimpleScalar simulator is modified with a dedicated prefetching engine that pushes data for another processor to test DPS based prefetching. Simulation results show that L1 Cache miss rate can be reduced by up to 97% （71% on average） over a superscalar processor for SPEC CPU2000 benchmarks that have high cache miss rates.

关键词： performance measurement evaluation modeling simulation of multiple-processor system cache memory

Taxonomy of Data Prefetching for Multicore Processors

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Journal of Computer Science & Technology 2009年第3期24卷 405-417页

作者： Surendra Byna 陈勇孙贤和 Department of Computer Science Illinois Institute of TechnologyChicagoIllinois 60616U.S.A.

Data prefetching is an effective data access latency hiding technique to mask the CPU stall caused by cache misses and to bridge the performance gap between processor and memory. With hardware and/or software support, data prefetching brings data closer to a processor before it is actually needed. Many prefetching techniques have been developed for single-core processors. Recent developments in processor technology have brought multicore processors into mainstream. While some of the single-core prefetching techniques are directly applicable to multicore processors, numerous novel strategies have been proposed in the past few years to take advantage of multiple cores. This paper aims to provide a comprehensive review of the state-of-the-art prefetching techniques, and proposes a taxonomy that classifies various design concerns in developing a prefetching strategy, especially for multicore processors. We compare various existing methods through analysis as well.

关键词： taxonomy of prefetching strategies multicore processors data prefetching memory hierarchy

QoS Guided Min—Min Heuristic for Grid Task Scheduling

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Journal of Computer Science & Technology 2003年第4期18卷 442-451页

作者：何晓珊孙贤和 Gregor von Laszewski Department of Computer Science Illinois Institute of Technology IL USA Mathematics and Computer Science Division Argonne National Laboratory IL USA

Task scheduling is an integrated component of computing. With the emergence of Grid and ubiquitous computing, new challenges appear in task scheduling based on properties such as security, quality of service, and lack of central control within distributed administrative domains. A Grid task scheduling framework must be able to deal with these issues. One of the goals of Grid task scheduling is to achieve high system throughput while matching applications with the available computing resources. This matching of resources in a non-deterministically shared heterogeneous environment leads to concerns over Quality of Service (QoS). In this paper a novel QoS guided task scheduling algorithm for Grid computing is introduced. The proposed novel algorithm is based on a general adaptive scheduling heuristics that includes QoS *** algorithm is evaluated within a simulated Grid environment. The experimental results show that the new QoS guided Min-Min heuristic can lead to significant performance gain for a variety of applications. The approach is compared with others based on the quality of the prediction formulated by inaccurate information.

关键词： QoS 任务调度网格计算服务质量非贡献计算

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学习《工会法》第五章的心得

中国工会财会 2002年第1期 32+31-32+31页

作者：孙贤和哈尔滨铁路局工会会计学会

含下伏气的第一类天然气水合物藏开发实验与模拟研究进展

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化工进展 2024年第4期43卷 2091-2103页

作者：孙贤柳军王晓辉孙长宇陈光进中国石油大学(北京)化学工程与环境学院北京102249 济宁经济技术开发区管理委员会山东济宁272000

第一类天然气水合物藏由上部含水合物沉积层和下伏气-液两相流层组成,是目前天然气水合物开采的首选目标。本文对第一类天然气水合物藏特征及试采情况进行了介绍,并回顾了相关实验和数值模拟研究进展。实验研究方面总结了第一类水合物... 详细信息

第一类天然气水合物藏由上部含水合物沉积层和下伏气-液两相流层组成,是目前天然气水合物开采的首选目标。本文对第一类天然气水合物藏特征及试采情况进行了介绍,并回顾了相关实验和数值模拟研究进展。实验研究方面总结了第一类水合物储层的重塑方案和该类水合物藏的产气特性。指出第一类水合物藏在储层塑造方面存在一定的局限性,多数实验研究中合成的水合物储层其下伏气是没有多孔介质的纯气体,不能模拟实际带有下伏气层的水合物储层的传质过程。而且,不同产气阶段的产气速率差异明显,初始阶段产气速率明显更快。此外,适用于经典的第三类水合物藏分解特性的建模思路,即将甲烷水合物的分解描述为移动边界问题,假设水合物分解发生在尖锐界面上,不适用于第一类水合物藏分解的数值模拟研究,因为该类水合物储层在分解阶段同时出现多个分解前沿。文中同时提出了有关第一类水合物藏开发未来的研究方向,即扩大研究尺度和模拟自然海洋环境水合物储层受力情况,以更贴近自然水合物成藏环境,提高研究结论的可参考性。

关键词：第一类水合物藏重塑传热传质数值模拟

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Reevaluating Data Stall Time with the Consideration of Data Access Concurrency

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Journal of Computer Science & Technology 2015年第2期30卷 227-245页

作者：刘宇航孙贤和 Department of Computer Science Illinois Institute of Technology Chicago IL 60616-3793 U.S.A.

Data access delay has become the prominent performance bottleneck of high-end computing systems. The key to reducing data access delay in system design is to diminish data stall time. Memory locality and concurrency are the two essential factors influencing the performance of modern memory systems. However, existing studies in reducing data stall time rarely focus on utilizing data access concurrency because the impact of memory concurrency on overall memory system performance is not well understood. In this study, a pair of novel data stall time models, the L-C model for the combined effort of locality and concurrency and the P-M model for the effect of pure miss on data stall time, are presented. The models provide a new understanding of data access delay and provide new directions for performance optimization. Based on these new models, a summary table of advanced cache optimizations is presented. It has 38 entries contributed by data concurrency while only has 21 entries contributed by data locality, which shows the value of data concurrency. The L-C and P-M models and their associated results and opportunities introduced in this study are important and necessary for future data-centric architecture and algorithm design of modern computing systems.

关键词： memory wall data stall time memory concurrency concurrent average memory access time (C-AMAT)