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微波学报 2014年第S1期30卷 44-47页

作者：林中朝张爽王星张玉赵勋旺西安电子科技大学天线与微波技术重点实验室西安710071

矩量法的计算复杂度和内存需求随着电磁目标未知量N的增大呈O(N 2)甚至O(N 3)增长,这使得其在处理未知量很大的复杂电磁问题时,往往需要很长的计算时间,因此算法并行性能的优化显得尤为重要。本文基于国产计算机平台的软硬件环境,针对Bl... 详细信息

矩量法的计算复杂度和内存需求随着电磁目标未知量N的增大呈O(N 2)甚至O(N 3)增长,这使得其在处理未知量很大的复杂电磁问题时,往往需要很长的计算时间,因此算法并行性能的优化显得尤为重要。本文基于国产计算机平台的软硬件环境,针对Block size和Process grid两个参数对矩量法并行性能的影响进行了优化测试,并根据优化测试的结论对高阶矩量法的并行性能进行了测试,测试结果表明该算法在并行规模扩大10倍以上时仍可以获得75%~80%的并行效率。此外以飞机散射特性计算为例表明并行高阶矩量法可以在国产计算机平台上有效解决此类散射问题。

关键词：高阶矩量法性能优化并行效率国产计算平台散射特性

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基于FPGA的智能中文语音识别系统的设计与实现

基于FPGA的智能中文语音识别系统的设计与实现

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作者：李佳桐中国电子科技集团公司电子科学研究院

学位级别：硕士

语音识别作为人机交互的关键技术之一,具有响应即时、操作便捷、使用者学习成本低等优点。在军用通信系统、情报系统和指挥系统上,都可以增加语音交互功能。语音识别系统中识别精度是很重要的指标,为了提升识别精度,出现了使用神经网络... 详细信息

语音识别作为人机交互的关键技术之一,具有响应即时、操作便捷、使用者学习成本低等优点。在军用通信系统、情报系统和指挥系统上,都可以增加语音交互功能。语音识别系统中识别精度是很重要的指标,为了提升识别精度,出现了使用神经网络模型的识别方法。然而识别率越高,需要的模型就越复杂,这对国产处理器的计算能力是一个极大的挑战。为了在自主可控平台上流畅地使用语音识别系统,使用异构器件进行计算加速成为了现在主流的实现方法。FPGA功耗低、并行度高、灵活性强,能够在国产平台上支撑语音识别应用的高性能计算加速。因此,本文提出并实现了一种基于国产FPGA的软硬件协同计算的语音识别系统架构。主要工作如下:1)优化语音识别系统架构在传统语音识别系统架构的基础上,增加了基于门控卷积神经网络的声学模型,优化了发音表、音素表与HCLG模型。同时为了将系统移植到国产FPGA上,对其进行精简,只保留了神经网络模型与词表,大幅减少了设计、开发、移植的成本,易于代码的理解与复现。2)设计了 FPGA算法模块将算法模块拆分为卷积神经网络算子和门控线性算子。采用模块化设计思想对卷积算子进行设计实现,每个模块配置32个计算单元,每一层的卷积根据权重数量和步长配置计算单元的使用个数及累加次数;简化了门控线性算子的激活函数。完成了门控卷积神经网络模型到FPGA的高效映射。3)设计了 FPGA数据流控制模块在数据流控制模块中设计了五个状态机,并通过状态机对数据流和算子进行调度控制,从而实现语音识别网络模型的灵活加速计算。4)实现了基于全国产CPU+FPGA的语音识别系统在国产飞腾CPU和复旦微FPGA上实现了基于门控神经网路的中文语音识别系统,并使用AISHELL数据集进行训练和推理。实验表明在全国产CPU+FPGA异构平台上实现的识别系统的计算性能,比飞腾1500A CPU提高了 18.1倍,比Intel X86 的 CPU 的提高了 5.7 倍。

关键词：国产计算平台 FPGA 神经网络语音识别系统

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高阶矩量法在国产超级计算机上的并行性能

高阶矩量法在国产超级计算机上的并行性能

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2014年全国军事微波技术暨太赫兹技术学术会议

作者：林中朝张爽王星张玉赵勋旺西安电子科技大学天线与微波技术重点实验室

矩量法的计算复杂度和内存需求随着电磁目标未知量N的增大呈O(N 2)甚至O(N 3)增长,这使得其在处理未知量很大的复杂电磁问题时,往往需要很长的计算时间,因此算法并行性能的优化显得尤为重要。本文基于国产计算机平台的软硬件环境,针对Block size和Process grid两个参数对矩量法并行性能的影响进行了优化测试,并根据优化测试的结论对高阶矩量法的并行性能进行了测试,测试结果表明该算法在并行规模扩大10倍以上时仍可以获得75%0%的并行效率。此外以飞机散射特性计算为例表明并行高阶矩量法可以在国产计算机平台上有效解决此类散射问题。

关键词：高阶矩量法性能优化并行效率国产计算平台散射特性

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