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A hybrid memory architecture supporting fine-grained data migration

Frontiers of Computer Science 2024年第2期18卷 31-41页

作者： Ye CHI Jianhui YUE xiaofei liao Haikun LIU Hai JIN National Engineering Research Center for Big Data Technology and System Services Computing Technology and System LabCluster and Grid Computing LabSchool of Computer Science and TechnologyHuazhong University of Science and TechnologyWuhan 430074China Department of Computer Science Michigan Technological UniversityMichigan 49931USA

Hybrid memory systems composed of dynamic random access memory(DRAM)and Non-volatile memory(NVM)often exploit page migration technologies to fully take the advantages of different memory *** previous proposals usually migrate data at a granularity of 4 KB pages,and thus waste memory bandwidth and DRAM *** this paper,we propose Mocha,a non-hierarchical architecture that organizes DRAM and NVM in a flat address space physically,but manages them in a cache/memory *** the commercial NVM device-Intel Optane DC Persistent Memory Modules(DCPMM)actually access the physical media at a granularity of 256 bytes(an Optane block),we manage the DRAM cache at the 256-byte size to adapt to this feature of *** design not only enables fine-grained data migration and management for the DRAM cache,but also avoids write amplification for Intel Optane *** also create an Indirect Address Cache(IAC)in Hybrid Memory Controller(HMC)and propose a reverse address mapping table in the DRAM to speed up address translation and cache ***,we exploit a utility-based caching mechanism to filter cold blocks in the NVM,and further improve the efficiency of the DRAM *** implement Mocha in an architectural *** results show that Mocha can improve application performance by 8.2%on average(up to 24.6%),reduce 6.9%energy consumption and 25.9%data migration traffic on average,compared with a typical hybrid memory architecture-HSCC.

关键词： non-volatile memory hybrid memory system data migration fine-grained caching

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A survey on dynamic graph processing on GPUs: concepts, terminologies and systems

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Frontiers of Computer Science 2024年第4期18卷 1-23页

作者： Hongru GAO xiaofei liao Zhiyuan SHAO Kexin LI Jiajie CHEN Hai JIN National Engineering Research Center for Big Data Technology and System/Services Computing Technology and System Lab/Cluster and Grid Computing Lab School of Computer Science and TechnologyHuazhong University of Science and TechnologyWuhan 430074China Zhejiang Lab Hangzhou 311121China

Graphs that are used to model real-world entities with vertices and relationships among entities with edges,have proven to be a powerful tool for describing real-world problems in *** most real-world scenarios,entities and their relationships are subject to constant *** that record such changes are called dynamic *** recent years,the widespread application scenarios of dynamic graphs have stimulated extensive research on dynamic graph processing systems that continuously ingest graph updates and produce up-to-date graph analytics *** the scale of dynamic graphs becomes larger,higher performance requirements are demanded to dynamic graph processing *** the massive parallel processing power and high memory bandwidth,GPUs become mainstream vehicles to accelerate dynamic graph processing ***-based dynamic graph processing systems mainly address two challenges:maintaining the graph data when updates occur(i.e.,graph updating)and producing analytics results in time(i.e.,graph computing).In this paper,we survey GPU-based dynamic graph processing systems and review their methods on addressing both graph updating and graph *** comprehensively discuss existing dynamic graph processing systems on GPUs,we first introduce the terminologies of dynamic graph processing and then develop a taxonomy to describe the methods employed for graph updating and graph *** addition,we discuss the challenges and future research directions of dynamic graph processing on GPUs.

关键词： dynamic graphs graph processing graph algorithms GPUs

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数字经济对中国城市低碳转型的影响机理及效应

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经济地理 2024年第6期44卷 31-41页

作者：廖小菲申雨瑶长沙理工大学经济与管理学院湖南长沙410076

在“碳达峰、碳中和”战略目标以及数字经济发展新时代的背景下,数字经济如何深刻影响并推动中国城市低碳转型,已成为学术界和产业界高度关注的热点议题。文章基于2011—2021年中国273个城市的面板数据,利用SBM-GML估计法测算了中国各... 详细信息

在“碳达峰、碳中和”战略目标以及数字经济发展新时代的背景下,数字经济如何深刻影响并推动中国城市低碳转型,已成为学术界和产业界高度关注的热点议题。文章基于2011—2021年中国273个城市的面板数据,利用SBM-GML估计法测算了中国各城市低碳全要素生产率;同时,通过构建市级数字经济综合指标体系,运用双向固定效应模型、中介效应模型和调节效应模型,深入探讨了数字经济发展水平对中国城市低碳转型的影响机理及效应。研究发现:(1)数字经济发展水平对城市低碳转型具有显著的正向促进作用,且对中东部地区、非资源型城市和城市规模较大地区的促进作用更为明显。(2)数字经济对城市低碳转型的影响通过提高绿色技术创新和优化产业结构升级路径和机制进行传导。(3)政府干预和金融发展均对数字经济促进中国城市低碳转型具有显著正向调节作用。据此,提出我国应大力提升数字经济发展水平,完善城市绿色技术创新指标体系,充分发挥产业结构升级效应,实施“分类分区”政府干预,积极推进绿色金融发展战略,不断促进数字化与低碳化融合发展,以助力“双碳”目标和高质量发展战略的实现。

关键词：数字经济低碳转型绿色技术创新产业结构升级政府干预金融发展

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面向忆阻器存内计算架构的高能效编解码机制

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中国科学：信息科学 2024年第8期54卷 1827-1842页

作者：黄禹郑龙刘海峰邱启航辛杰廖小飞金海华中科技大学大数据技术与系统国家地方联合工程研究中心武汉430074 华中科技大学服务计算技术与系统教育部重点实验室武汉430074 华中科技大学集群与网格计算湖北省重点实验室武汉430074 华中科技大学计算机科学与技术学院武汉430074 之江实验室杭州311121

近年来,以忆阻器为代表的存内计算架构被广泛研究,用于加速各种应用,并有望突破冯·诺伊曼(von Neumann)架构面临的内存墙瓶颈.本文观察到忆阻器计算操作的能源消耗存在不对称性,即在低电阻状态下对忆阻器单元的操作能耗可能比在高电阻... 详细信息

近年来,以忆阻器为代表的存内计算架构被广泛研究,用于加速各种应用,并有望突破冯·诺伊曼(von Neumann)架构面临的内存墙瓶颈.本文观察到忆阻器计算操作的能源消耗存在不对称性,即在低电阻状态下对忆阻器单元的操作能耗可能比在高电阻状态下高出数个数量级.这为通过减少低电阻状态单元的数量来节省计算能源提供了机会.为此,本文提出了一套通用且高效的忆阻器编解码机制,可以无缝集成到现有加速器中,并且不会影响其计算结果.在编码部分,设计了一个基于减法的编码器,实现了低电阻状态到高电阻状态的编码转换,并将编码问题表述为图遍历问题以实现最优的编码结果在解码部分,配备了一个轻量级的硬件解码器,用于还原编码的计算结果,并且避免引入额外的计算时间开销。实验结果显示,本方案在机器学习和图计算等多个领域取得不俗效果,分别实现了高达31.3%和56.0%的能源节约.

关键词：存内计算忆阻器加速器高能效机器学习图计算

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图计算体系结构和系统软件关键技术综述

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计算机研究与发展 2024年第1期61卷 20-42页

作者：张宇姜新宇余辉赵进齐豪廖小飞金海王彪余婷大数据技术与系统国家地方联合工程研究中心(华中科技大学) 武汉430074 服务计算技术与系统教育部重点实验室(华中科技大学) 武汉430074 集群与网格计算湖北省重点实验室(华中科技大学) 武汉430074 华中科技大学计算机科学与技术学院武汉430074 之江实验室杭州311121

图计算作为分析事物之间关联关系的重要工具,近年来已成为各国政府及公司争夺的关键技术.学术界和工业界在图计算体系结构和系统软件关键技术方面取得了一定进展.然而,现实场景图计算大多具有动态变化、应用需求复杂多样等特征.这给图... 详细信息

图计算作为分析事物之间关联关系的重要工具,近年来已成为各国政府及公司争夺的关键技术.学术界和工业界在图计算体系结构和系统软件关键技术方面取得了一定进展.然而,现实场景图计算大多具有动态变化、应用需求复杂多样等特征.这给图计算在基础理论、体系架构和系统软件关键技术方面提出了新的需求,同时也带来了新的挑战.为应对这些挑战,科研人员提出了一系列图计算系统或图计算加速器,通过高性能计算、并行计算等技术来优化图计算过程.综述国内外图计算体系结构和系统软件关键技术的研究发展现状,对国内外研究的最新进展进行归纳、比较和分析,并结合国家发展战略和重大应用需求,选取与我国国计民生密切相关的领域,从典型应用分析总结图计算相关技术的行业进展.最后,就未来的技术挑战和研究方向进行展望.

关键词：图计算体系结构系统软件图遍历图挖掘图神经网络单机系统分布式系统加速器行业应用

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An E-band CMOS frequency quadrupler with 1.7-dBm output power and 45-dB fundamental suppression

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Journal of Semiconductors 2022年第9期43卷 46-52页

作者： xiaofei liao Dixian Zhao Xiaohu You National Mobile Communication Research Laboratory Southeast UniversityNanjing 211189China Purple Mountain Laboratories Nanjing 211111China

This paper presents an E-band frequency quadrupler in 40-nm CMOS *** circuit employs two push-push frequency doublers and two single-stage neutralized *** pseudo-differential class-B biased cascode topo-logy is adopted for the frequency doubler,which improves the reverse isolation and the conversion *** tech-nique is applied to increase the stability and the power gain of the amplifiers *** stacked transformers are used for single-ended-to-differential transformation as well as output bandpass *** output bandpass filter enhances the 4th-harmonic output power,while rejecting the undesired harmonics,especially the 2nd *** core chip is 0.23 mm^(2)in size and consumes 34 *** measured 4th harmonic achieves a maximum output power of 1.7 dBm with a peak conversion gain of 3.4 dB at 76 *** fundamental and 2nd-harmonic suppressions of over 45 and 20 dB are achieved for the spectrum from 74 to 82 GHz,respectively.

关键词： capacitor neutralization CMOS E-band frequency doubler frequency quadrupler push-push

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UCat: heterogeneous memory management for unikernels

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Frontiers of Computer Science 2023年第1期17卷 51-61页

作者： Chong TIAN Haikun LIU xiaofei liao Hai JIN National Engineering Research Center for Big Data Technology and System Services Computing Technology and System Lab/Cluster and Grid Computing LabSchool of Computing Science and TechnologyHuazhong University of Science and TechnologyWuhan 430074China

Unikernels provide an efficient and lightweight way to deploy cloud computing services in application-specialized and single-address-space virtual machines (VMs). They can efficiently deploy hundreds of unikernel-based VMs in a single physical server. In such a cloud computing platform, main memory is the primary bottleneck resource for high-density application deployment. Recently, non-volatile memory (NVM) technologies has become increasingly popular in cloud data centers because they can offer extremely large memory capacity at a low expense. However, there still remain many challenges to utilize NVMs for unikernel-based VMs, such as the difficulty of heterogeneous memory allocation and high performance overhead of address *** this paper, we present UCat, a heterogeneous memory management mechanism that support multi-grained memory allocation for unikernels. We propose front-end/back-end cooperative address space mapping to expose the host memory heterogeneity to unikernels. UCat exploits large pages to reduce the cost of two-layer address translation in virtualization environments, and leverages slab allocation to reduce memory waste due to internal memory fragmentation. We implement UCat based on a popular unikernel--OSv and conduct extensive experiments to evaluate its efficiency. Experimental results show that UCat can reduce the memory consumption of unikernels by 50% and TLB miss rate by 41%, and improve the throughput of real-world benchmarks such as memslap and YCSB by up to 18.5% and 14.8%, respectively.

关键词： unikernel virtualization non-volatile memory heterogeneous memory large page slab allocation

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基于迭代协作学习框架的信誉医学参与方选择

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计算机研究与发展 2024年第9期61卷 2347-2363页

作者：陆枫李炜顾琳刘帅王润衡任宇飞戴小海廖小飞金海大数据技术与系统国家地方联合工程研究中心(华中科技大学) 武汉430074 服务计算技术与系统教育部重点实验室(华中科技大学) 武汉430074 集群与网格计算湖北省重点实验室(华中科技大学) 武汉430074 华中科技大学计算机科学与技术学院武汉430074 中澳能源信息学和需求响应技术联合研究中心(悉尼大学) 悉尼2006 分布式与高性能计算中心(悉尼大学) 悉尼2006 悉尼大学计算机学院悉尼2006 华中科技大学同济医学院附属同济医院计算机中心武汉430030

联邦学习和群智学习等协作学习技术,能够在保护数据隐私的条件下充分利用分布在各地的分布式数据深度挖掘数据中所蕴含的知识,拥有非常广阔的应用前景,尤其是在强调隐私惯例和道德约束的医疗健康领域.任何协作工作都需要选择可靠的参与... 详细信息

联邦学习和群智学习等协作学习技术,能够在保护数据隐私的条件下充分利用分布在各地的分布式数据深度挖掘数据中所蕴含的知识,拥有非常广阔的应用前景,尤其是在强调隐私惯例和道德约束的医疗健康领域.任何协作工作都需要选择可靠的参与方,协作学习中全局模型的性能在很大程度上取决于参与方的选择.然而,现有研究在选择参与方时都没有对不同机构医疗数据中存在的异质性加以直接关注.导致包含稳定性在内的全局模型的性能难以得到保障.提出了从信誉的角度尝试探索求解该问题.以迭代协作学习的方式尽可能挑选出具有良好信誉的参与方进行协作学习,以获得稳定可靠的高性能全局模型.首先,提出了一个描述医疗机构数据质量的AI信誉值指标AMP(AI medical promise),以帮助其在医疗领域中形成良好的AI生态.其次,建立了一个基于后向选择的迭代协作学习(colback-learning)框架.在单次协作学习任务中,利用后向选择方法以多项式时间复杂度迭代计算出性能良好且稳定的全局模型,完成AMP计算和积累.在AMP信誉值计算中,制定了一个综合考虑全局性能指标的评分函数,以针对医疗领域更有效地指导全局模型的训练.最后,使用真实医疗数据模拟多样化的协作学习场景.实验表明,colback-learning能够选择可靠参与方训练得到性能良好的全局模型,模型的性能稳定性比现有最好的参与方选择方法提高了1.3~6倍.全局模型的可解释性与集中式学习保持了较高的一致性.

关键词：协作学习联邦学习参与方选择数据贡献区块链神经网络

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ReCSA:a dedicated sort accelerator using ReRAM-based content addressable memory

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中国计算机科学前沿:英文版 2023年第2期17卷 1-13页

作者： Huize LI Hai JIN Long ZHENG Yu HUANG xiaofei liao National Engineering Research Center for Big Data Technology and System Services Computing Technology and System LabClusters and Grid Computing LabSchool of Computer Science and TechnologyHuazhong University of Science and TechnologyWuhan 430074China

With the increasing amount of data,there is an urgent need for efficient sorting algorithms to process large data *** sorting algorithms have attracted much attention because they can take advantage of different hardware's *** the traditional hardware sort accelerators suffer“memory wall”problems since their multiple rounds of data transmission between the memory and the *** this paper,we utilize the in-situ processing ability of the ReRAM crossbar to design a new ReCAM array that can process the matrix-vector multiplication operation and the vector-scalar comparison in the same array *** this designed ReCAM array,we present ReCSA,which is the first dedicated ReCAM-based sort *** hardware designs,we also develop algorithms to maximize memory utilization and minimize memory exchanges to improve sorting *** sorting algorithm in ReCSA can process various data types,such as integer,float,double,and *** also present experiments to evaluate the performance and energy efficiency against the state-of-the-art sort *** experimental results show that ReCSA has 90.92×,46.13×,27.38×,84.57×,and 3.36×speedups against CPU-,GPU-,FPGA-,NDP-,and PIM-based platforms when processing numeric data *** also has 24.82×,32.94×,and 18.22×performance improvement when processing string data sets compared with CPU-,GPU-,and FPGA-based platforms.

关键词： ReCAM parallel sorting architecture design processing-in-memory

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低碳背景下制造业企业供应链转型升级的影响因素及优化路径

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黑河学院学报 2024年第2期15卷 49-52页

作者：廖小菲杨馨怡刘嘉宁长沙理工大学经济与管理学院湖南长沙410114

在“碳达峰”“碳中和”背景下,我国装备制造业企业供应链转型正面临诸多问题,涉及政府制度、资金成本、低碳技术创新、供应链减排能力等多个领域。根据结合装备制造业供应链存在的问题,全面归纳出装备制造业企业供应链转型升级的六个... 详细信息

在“碳达峰”“碳中和”背景下,我国装备制造业企业供应链转型正面临诸多问题,涉及政府制度、资金成本、低碳技术创新、供应链减排能力等多个领域。根据结合装备制造业供应链存在的问题,全面归纳出装备制造业企业供应链转型升级的六个影响因素,即政府制度、低碳意识、资本成本、低碳合作、能源结构、创新技术,并按企业所处外部环境和企业自身发展将其分为外生因素与内生因素。在系统性分析影响因素的基础上,指明装备制造业企业供应链低碳转型升级的优化路径。

关键词：低碳背景装备制造业企业供应链转型

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