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类脑处理器异步片上网络架构

计算机研究与发展 2023年第1期60卷 17-29页

作者：杨智杰王蕾石伟彭凌辉王耀徐炜遐国防科技大学计算机学院长沙410073

类脑处理器较深度学习处理器具有能效优势.类脑处理器的片上互连一般采用具有可扩展性高、吞吐量高和通用性高等特点的片上网络.为了解决采用同步片上网络面临的全局时钟树时序难以收敛的问题以及采用异步片上网络面临的链路延迟匹配、... 详细信息

类脑处理器较深度学习处理器具有能效优势.类脑处理器的片上互连一般采用具有可扩展性高、吞吐量高和通用性高等特点的片上网络.为了解决采用同步片上网络面临的全局时钟树时序难以收敛的问题以及采用异步片上网络面临的链路延迟匹配、缺乏电子设计自动化工具实现和验证的问题,提出了一种异步片上网络架构——NosralC,用于构建全局异步局部同步(global asynchronous local synchronous,GALS)的多核类脑处理器.NosralC采用异步链路和同步路由器实现.实验表明,NosralC较同步基线,在4个类脑应用数据集下展现出37.5%~38.9%的功耗降低、5.5%~8.0%的平均延迟降低和36.7%~47.6%的能效提升,同时增加不多于6%的额外资源以及带来较小的性能开销(吞吐量降低0.8%~2.4%).NosralC在现场可编程门阵列(FPGA)上得到了验证,证明了该架构的可实现性.

关键词：类脑处理器片上网络异步电路全局异步局部同步脉冲神经网络

一种基于Chiplet集成技术的超高阶路由器设计

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计算机工程与科学 2022年第2期44卷 207-213页

作者：梁崇山戴艺徐炜遐国防科技大学计算机学院湖南长沙410073

高带宽、低延迟的高阶路由器对于构建大规模可扩展的互连网络有着重要的作用,但是受限于单个路由芯片设计复杂度的不断增加以及摩尔定律、登纳德缩放定律的放缓与停滞,在单个路由芯片上扩展更多的端口数将变得越来越难。Chiplet将多个... 详细信息

高带宽、低延迟的高阶路由器对于构建大规模可扩展的互连网络有着重要的作用,但是受限于单个路由芯片设计复杂度的不断增加以及摩尔定律、登纳德缩放定律的放缓与停滞,在单个路由芯片上扩展更多的端口数将变得越来越难。Chiplet将多个裸片以特定的方式集成在一个高级封装内,形成具有特定功能的大芯片,以此解决芯片设计中涉及的规模、研制成本和周期等方面的问题。根据Chiplet集成技术的思想,利用已有的路由芯片,提出了一种基于Chiplet的128端口高阶路由器,这种高阶路由器内部是一个由多个Switch Die以二层胖树拓扑构成的网络。通过实际的RTL级代码仿真测试,对比于单芯片的高阶路由器设计方式,所设计的路由器在扩展了更多端口数的同时,还能够达到较好的性能。

关键词：高阶路由器 Chiplet 互连网络

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面向有限目标集的无冲突无线射频识别技术

上海交通大学学报 2013年第1期47卷 7-12页

作者：李小芳张民选徐炜遐国防科学技术大学计算机学院长沙410073

为了解决多目标识别问题,提出了一种基于频分多址、面向有限目标集的无冲突无线射频识别(RFID)技术,并通过了模拟实验的验证.结果表明,所构建的RFID系统具有无冲突、识别速度快、灵敏度高等优点,适用于电子物品监视、幼儿园管理等目标... 详细信息

为了解决多目标识别问题,提出了一种基于频分多址、面向有限目标集的无冲突无线射频识别(RFID)技术,并通过了模拟实验的验证.结果表明,所构建的RFID系统具有无冲突、识别速度快、灵敏度高等优点,适用于电子物品监视、幼儿园管理等目标集大小有限的应用领域.

关键词：无线射频识别频分多址频率合成器负载调制

一种高速缓冲存储器的可综合伪随机功能验证方法

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上海交通大学学报 2013年第1期47卷 123-128页

作者：张建民张峻夏军庞征斌徐炜遐国防科学技术大学计算机学院长沙410073

针对微处理器的高速缓冲存储器(Cache),提出了一种可综合的伪随机功能验证方法,对其在实际芯片中的性能进行测试,并与常见的基于软件模拟的随机功能验证方法进行了对比.结果表明,与基于软件模拟的伪随机功能验证方法相比,所提出的可综... 详细信息

针对微处理器的高速缓冲存储器(Cache),提出了一种可综合的伪随机功能验证方法,对其在实际芯片中的性能进行测试,并与常见的基于软件模拟的随机功能验证方法进行了对比.结果表明,与基于软件模拟的伪随机功能验证方法相比,所提出的可综合伪随机验证方法的处理速度快约3个数量级,并且能够发现更多的功能错误.

关键词：高速缓冲存储器功能验证伪随机激励硬件仿真

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基于深度神经网络的高速信道自适应均衡器

计算机工程与科学 2022年第4期44卷 605-610页

作者：翦杰罗章赖明澈肖立权徐炜遐国防科技大学计算机学院湖南长沙410073

高速串行接口是提高高性能互连网络带宽的关键技术,而信道均衡器则是提高信号完整性的核心部件。利用现代数字信号处理(DSP)结构,提出了基于深度神经网络(DNN)的高速信道均衡研究方法,此方法在面向未来50 GB以上的高速信道时,克服了传... 详细信息

高速串行接口是提高高性能互连网络带宽的关键技术,而信道均衡器则是提高信号完整性的核心部件。利用现代数字信号处理(DSP)结构,提出了基于深度神经网络(DNN)的高速信道均衡研究方法,此方法在面向未来50 GB以上的高速信道时,克服了传统判决反馈均衡器(DFE)的判决速度受限于反馈回路的固有缺陷问题。仿真结果表明,在采用PAM4编码方式,高速信道波特率为28 GB,信道损耗为15 dB,或者波特率为56 GB,信道损耗为30 dB时,与传统的15阶FFE组合2阶DFE的均衡器结构相比,本文所提出的3层DNN结构,具有更好的均衡效果,以及更快的均衡收敛速度。

关键词：深度神经网络快速串行链路数字信号处理器均衡器

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处理器值预测技术研究

电子学报 2023年第12期51卷 3591-3618页

作者：黄立波杨凌杨乾明马胜王永文隋兵才沈立徐炜遐国防科技大学计算机学院湖南长沙410073 先进微处理器芯片与系统重点实验室湖南长沙410073

当今的处理器性能与存储器带宽和延迟严重失衡的问题限制了计算系统的整体性能,而存储器的性能对制程工艺不敏感,在后摩尔时代下很难再通过集成电路制造工艺的迭代获得处理器性能收益,因此人们更多地想通过体系结构的创新获得更高性能... 详细信息

当今的处理器性能与存储器带宽和延迟严重失衡的问题限制了计算系统的整体性能,而存储器的性能对制程工艺不敏感,在后摩尔时代下很难再通过集成电路制造工艺的迭代获得处理器性能收益,因此人们更多地想通过体系结构的创新获得更高性能的计算系统.处理器值预测技术是一种能在无需改变存储系统情况下有效缓解存储墙问题的解决方案,其通过预测性地打破数据真相关进而让更多的指令可以在乱序处理器中并行执行,而无需等待由于访存等操作造成的长周期指令执行.近年来,值预测在各个方面都有了实质性的进步,但现如今还没有商用处理器使用这一技术,这主要是由于值预测技术的使用还面临许多挑战:现有的处理器的流水线架构不能直接使用值预测技术;值预测所需的预测值传递机制需要额外的硬件资源开销;值预测器巨大的存储开销让其很难在片上实现;由于值预测错误时的性能惩罚大,因此预测准确率较低的值预测器会降低处理器性能.针对这些问题,本文以值预测技术为中心,围绕值预测技术相关的流水线架构、值预测器结构和错误恢复机制三个方面分别详细论述了国内外研究成果以及其对于各个问题挑战的解决策略.最后,本文对当今的处理器值预测技术进行了总结并对未来的研究方向进行了展望.

关键词：值预测数据依赖处理器流水线存储墙超标量

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一种128位高性能全流水浮点乘加部件

国防科技大学学报 2010年第2期32卷 56-60页

作者：黎铁军李秋亮徐炜遐国防科技大学计算机学院湖南长沙410073

高精度的浮点乘加融合(FMA)部件一直是高性能微处理器设计追求的目标。提出了一种128位精度全流水FMA体系结构,采用10级平衡流水线,重点对超宽位的乘法器、加法器、前导零预测和规格化进行了流水优化。设计综合的结果表明,基于SMIC0.13... 详细信息

高精度的浮点乘加融合(FMA)部件一直是高性能微处理器设计追求的目标。提出了一种128位精度全流水FMA体系结构,采用10级平衡流水线,重点对超宽位的乘法器、加法器、前导零预测和规格化进行了流水优化。设计综合的结果表明,基于SMIC0.13μm工艺,该结构频率可以达到465MHz,比现有128位FMA性能提高了130%;在TSMC65nm工艺下,该结构的频率可达到1.075GHz,基本满足高性能计算的要求。

关键词：浮点乘加融合前导零预测高性能微处理器

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自适应寻径的路由器设计

电子学报 1997年第8期25卷 93-95页

作者：肖立权张民选徐炜遐周兴铭国防科大计算机学院

本文介绍了一种高性能路由器（ＨＰＲ）的设计，ＨＰＲ能工作在２００ＭＨＺ的高速网络主频下，每条信道的数据传输率高达４００ＭＢ／ｓ，它具有支持高速流水式信道、自适应路由算法、改进型Ｗｏｒｍｈｏｌｅ流控策略等新的特征．

关键词：路由器流水式信道流控策略计算机网络

M-LSM:An Improved Multi-Liquid State Machine for Event-Based Vision Recognition

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Journal of Computer Science & Technology 2023年第6期38卷 1288-1299页

作者：王蕾郭莎莎曲连华田烁徐炜遐 College of Computer Science and Technology National University of Defense TechnologyChangsha 410073China

Event-based computation has recently gained increasing research interest for applications of vision recogni-tion due to its intrinsic advantages on efficiency and speed.However,the existing event-based models for vision recogni-tion are faced with several issues,such as large network complexity and expensive training cost.In this paper,we propose an improved multi-liquid state machine(M-LSM)method for high-performance vision recognition.Specifically,we intro-duce two methods,namely multi-state fusion and multi-liquid search,to optimize the liquid state machine(LSM).Multi-state fusion by sampling the liquid state at multiple timesteps could reserve richer spatiotemporal information.We adapt network architecture search(NAS)to find the potential optimal architecture of the multi-liquid state machine.We also train the M-LSM through an unsupervised learning rule spike-timing dependent plasticity(STDP).Our M-LSM is evalu-ated on two event-based datasets and demonstrates state-of-the-art recognition performance with superior advantages on network complexity and training cost.

关键词： liquid state machine bio-inspired learning classification event-based vision