检索结果-南通市图书馆

小型微型计算机系统 1994年第10期15卷 30-34页

作者：刘松强中国科技大学近代物理系

本文介绍著名的数据流编程的图形软件ＬａｂＶＩＥＷ及其应用。并介绍作者使用ＬａｂＶＩＥＷ开发的专用子程序库以及使用这个库编制的应用程序。

关键词：图形软件数据流编程 LabVIEW

面向Storm的数据流编程模型与编译优化方法研究

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计算机工程与科学 2016年第12期38卷 2409-2418页

作者：杨秋吉于俊清莫斌生何云峰华中科技大学网络与计算中心湖北武汉430074

数据流编程模型将程序的计算与通信分离,暴露了应用程序潜在的并行性并简化了编程难度。分布式计算框架利用廉价PC构建多核集群解决了大规模并行计算问题,但多核集群层次性存储结构和处理单元对数据流程序的性能提出了新的挑战。针对数... 详细信息

数据流编程模型将程序的计算与通信分离,暴露了应用程序潜在的并行性并简化了编程难度。分布式计算框架利用廉价PC构建多核集群解决了大规模并行计算问题,但多核集群层次性存储结构和处理单元对数据流程序的性能提出了新的挑战。针对数据流程序在分布式架构下所面临的问题,设计并实现了数据流编程模型和分布式计算框架的结合——在COStream的基础上提出了面向Storm的编译优化框架。框架包括两个模块:面向Storm的层次性任务划分与调度,以及面向Storm的层次性软件流水与代码生成。层次性任务划分利用Storm的任务调度机制将程序所有子任务分配到Storm集群节点内的多核上。层次性软件流水与代码生成将子任务构造成集群节点间的软件流水和节点内多核间的软件流水,并生成相应的目标代码。实验以多核集群为目标平台,在集群上搭建Storm分布式架构,选取数字媒体处理领域典型程序作为测试程序,对面向Storm的编译优化后的程序进行实验分析。实验结果表明了结合方法的有效性。

关键词：多核集群数据流编程编译流水线 COStream

COStream数据流编程语言扩展与可视化编程环境研究

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COStream数据流编程语言扩展与可视化编程环境研究

作者：李新星华中科技大学

学位级别：硕士

随着现代应用程序复杂度的不断提高,大规模的数据计算对程序和编程框架的并行性和可扩展性的要求越来越高。数据流编程语言COStream使用特定的文法描述计算任务,编译后将各任务均匀划分至不同的核上,能充分发挥多核平台的性能。但目前CO... 详细信息

随着现代应用程序复杂度的不断提高,大规模的数据计算对程序和编程框架的并行性和可扩展性的要求越来越高。数据流编程语言COStream使用特定的文法描述计算任务,编译后将各任务均匀划分至不同的核上,能充分发挥多核平台的性能。但目前COStream语言的文法在编译阶段存在移入归约冲突,导致对运算符优先级的解析存在错误,且缺少内置的矩阵运算接口,影响了COStream数据流编程模型的可用性和易用性。针对移入归约冲突导致运算符优先级异常的问题,对COStream语言的自底向上型编译器的文法表达式进行分析,将涉及的467个移入归约冲突分类为安全的冲突、前缀错误和三元错误,对相关文法符号和表达式针对性地重新设计,形成了严格遵循运算符优先级的无冲突文法。针对COStream缺少内置矩阵运算接口的问题,为COStream设计并实现了矩阵扩展,将矩阵作为一种基础数据类型在计算节点间进行传递,同时数据流编程人员可以直接通过调用应用程序接口的方式实现常用的矩阵运算,大幅降低了数据流程序编程难度。针对COStream编译器的编译和运行过程可视化程度低的问题,设计并实现了基于WEB平台的可视化编程环境和目标代码执行方案,使得编程人员可以直观地看到所编写程序的数据流图、调度划分结果和执行结果,有效地提升了COStream编程语言的易用性。以通用X86架构多核处理器和Chrome浏览器作为实验的硬件和软件平台,选取科学计算、机器学习等领域的代表性算法作为测试程序,对新的无冲突文法、矩阵扩展接口和可视化编程环境进行测试,测试结果表明改进后的COStream编译器能生成正确的语法树,且对常用矩阵运算在降低代码量的同时能保证良好的性能,可视化程度也得到提高,表明了编译器在可用性和易用性上的有效改进。

关键词：数据流编程无冲突文法矩阵扩展可视化编程环境

面向多核集群的数据流程序层次流水线并行优化方法

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计算机学报 2014年第10期37卷 2071-2083页

作者：于俊清张维维陈文斌涂浩何云峰华中科技大学计算机科学与技术学院武汉430074 华中科技大学网络与计算中心武汉430074

数据流编程语言是一种面向领域的编程语言,它能够将计算与通信分离,暴露应用程序的并行性.多核集群中计算、存储和通信等底层资源的复杂性对数据流程序的性能提出了新的挑战.针对数据流程序在多核集群上执行存在资源利用低和扩展性差等... 详细信息

数据流编程语言是一种面向领域的编程语言,它能够将计算与通信分离,暴露应用程序的并行性.多核集群中计算、存储和通信等底层资源的复杂性对数据流程序的性能提出了新的挑战.针对数据流程序在多核集群上执行存在资源利用低和扩展性差等问题,利用同步数据流图作为中间表示,文中提出并实现了面向多核集群的层次性流水线并行优化方法.方法包含任务划分与调度、层次流水线调度和数据局部性优化,经过编译优化后生成基于MPI的可并行执行的目标代码.其中任务划分与调度是利用程序中数据和任务并行性将任务映射到计算核上,实现负载均衡和低通信同步开销;层次性流水线调度是利用程序中的并行性构造低延迟流水线调度;数据局部性优化是针对数据访问存在的Cache伪共享做面向存储的优化.实验以X86架构多核处理器组成的集群为平台,选取媒体处理领域的典型应用算法作为测试程序,对层次流水线优化进行实验分析.实验结果表明了优化方法的有效性.

关键词：多核集群数据流编程编译流水线 COStream

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数据流程序优化与可视化编程环境研究

数据流程序优化与可视化编程环境研究

作者：李彦华中科技大学

学位级别：硕士

在大数据时代,数据流编程语言相对传统的面向对象的编程语言有着明显的优势,但是在任务调度优化的过程中,要得到负载均衡的划分结果并非易事。特别是在多媒体领域,数据流程序并没有充分的利用多媒体领域的特点对任务划分进行优化,这会... 详细信息

在大数据时代,数据流编程语言相对传统的面向对象的编程语言有着明显的优势,但是在任务调度优化的过程中,要得到负载均衡的划分结果并非易事。特别是在多媒体领域,数据流程序并没有充分的利用多媒体领域的特点对任务划分进行优化,这会降低数据流程序在多核平台下的吞吐率和系统性能。数据流程序作为特定领域语言的特性也会给程序员带来新的编程挑战。针对数据流编程模块化和多媒体领域优化所遇到的问题,设计了数据流任务划分优化算法和结构化的缓存算法,按照模块化的设计思路,开发了COStream数据流语言的可视化开发环境。多媒体领域存在的迭代计数依赖关系和数据局部性是数据流架构下可以进行性能优化的方向,对于这两个问题分别提出了基于统计关联变量消除的任务划分算法和数据流结构化缓存算法,统计关联变量消除算法在迭代复制分裂算法的基础上进行了改进,消除数据流节点部分迭代依赖状态;结构化缓存算法依据数据流程序的状态分成全局和节点两种缓存实现,分别对整个SDF图和单个计算节点做数据缓存。针对数据流语言对程序员带来的编程挑战,设计实现了数据流可视化编程环境,系统由流编程框架、代码编辑和高亮、编程接口设计、流图显示、性能分析和数据流调试六个模块组成,有效解决了数据流语言编程、调试和结果分析的困难,提高了编程的效率。以X86多核服务器作为测试平台,通过对数字媒体领域的典型算法进行优化效果实验对比分析对优化算法进行了验证,实验结果表明了任务调度优化和数据缓存优化的有效性。

关键词：任务优化数据流编程结构缓存数据流可视化

面向X10的多核处理器流编程框架与流语言设计

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面向X10的多核处理器流编程框架与流语言设计

作者：谭宏华中科技大学

学位级别：硕士

随着半导体技术的发展，多核处理器逐渐取代单核处理器，成为新的工业标准。如何充分利用多核资源提供的计算能力，同时屏蔽底层细节以简化编程难度，是现今编译技术的研究热点和难点。传统的C/C++，Fortran等基于单指令流和单芯片集中... 详细信息

随着半导体技术的发展，多核处理器逐渐取代单核处理器，成为新的工业标准。如何充分利用多核资源提供的计算能力，同时屏蔽底层细节以简化编程难度，是现今编译技术的研究热点和难点。传统的C/C++，Fortran等基于单指令流和单芯片集中式内存结构的传统编程模型已经无法适应多核处理器结构。数据流编程模型作为高效的并行编程模型被提出来，并广泛用于计算密集型应用。针对当前流编程模型的文法不易理解，编程复杂度高和可移植性差等问题，设计并实现了一种数据流编程模型，包括数据流编程语言COStream和相应的编译系统。COStream是一种数据流编程语言，文法设计基于C语言，并加入了具有数据流图特点的文法结构，文法易懂，具有可重用，扩展性好等特点。为了使COStream流程序运行于不同的多核处理器平台，设计并实现了COStream流编译系统。编译系统结合高效并行编程语言X10，利用同步数据流图作为相应的中间代码表示，同时根据目标系统结构特点，对数据流程序进行并行优化，并生成以软件流水方式执行的X10目标代码。实验以通用多核处理器和集群为平台，选取数字媒体领域典型的算法作为测试程序，从不同方面对COStream编译结果的性能进行测试与评估。实验结果表明，COStream具有较好的扩展性，在不同多核处理器平台上达到了接近线性的加速比，并保持了较高的负载率。

关键词：多核处理器数据流编程 X10 软件流水

基于GPU/CPU混合架构的流程序多粒度划分与调度方法研究

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计算机工程与科学 2017年第1期39卷 15-26页

作者：陈文斌杨瑞瑞于俊清华中科技大学计算机科学与技术学院湖北武汉430074

数据流编程语言简化了相关领域的编程,很好地把任务计算和数据通信分开,从而使应用程序分别在任务级和数据级均具有可并行性。针对GPU/CPU混合架构中存在的大量数据并行、任务并行和流水线并行等问题,提出并实现了面向GPU/CPU混合架构... 详细信息

数据流编程语言简化了相关领域的编程,很好地把任务计算和数据通信分开,从而使应用程序分别在任务级和数据级均具有可并行性。针对GPU/CPU混合架构中存在的大量数据并行、任务并行和流水线并行等问题,提出并实现了面向GPU/CPU混合架构的数据流程序任务划分方法和多粒度调度策略,包括任务的分类处理、GPU端任务的水平分裂和CPU端离散任务的均衡化,构造了软件流水调度,经过编译优化生成OpenCL的目标代码。任务的分类处理根据数据流程序各个任务的计算特点和任务间的通信量大小,将各任务分配到合适的计算平台上;GPU端任务的水平分裂利用GPU端任务的并行性将其均衡分裂到各个GPU,以避免GPU间高额的通信开销影响程序整体的执行性能;CPU端离散任务的均衡化通过选择合适CPU核,将CPU端各任务均衡分配给各CPU核,以保证负载均衡并提高各CPU核的利用率。实验以多块NVIDIA Tesla C2050、多核CPU为混合架构平台,选取多媒体领域典型的算法作为测试程序,实验结果表明了划分方法和调度策略的有效性。

关键词：混合架构数据流编程任务划分存储优化

COStream数据流程序的任务划分与缓冲区优化

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COStream数据流程序的任务划分与缓冲区优化

作者：李平然华中科技大学

学位级别：硕士

随着应用程序对计算能力要求的提升,传统单核处理器已经无法满足要求,多核处理器成为了生产工作的事实标准。COStream作为一种数据流编程语言,通过将通信与计算分离暴露出程序的并行性,能充分利用多核平台的性能。但COStream主要关注计... 详细信息

随着应用程序对计算能力要求的提升,传统单核处理器已经无法满足要求,多核处理器成为了生产工作的事实标准。COStream作为一种数据流编程语言,通过将通信与计算分离暴露出程序的并行性,能充分利用多核平台的性能。但COStream主要关注计算模块的实现,所实现的IO缓冲区无法将数据读取与调度结合,对内存资源也没有进行合理的管理。针对上述提到的问题,以数据流编程语言COStream作为研究对象,对数据流程序任务划分进行了优化,同时实现了能让流水线计算与数据读取同时进行的IO缓冲区和能减少内存消耗的数据流图节点间缓冲区内存分配算法。任务划分包含初始划分和负载均衡通信优化两个阶段,初始划分采用贪心思想选取候选节点构建子图,优化算法通过采用启发式策略对子图的边界节点进行移动,来对子图间负载和通信进行优化,从而获取优质的划分结果。优化后的IO缓冲区让数据读取模块和流水线调度模块能够有效通信,使两者能够并行执行,配合优化后的IO缓冲区对流水线调度的改进使数据流程序能够灵活处理不同数据量的输入。数据流图节点间缓冲区内存分配算法通过按照拓扑排序遍历数据流图模拟程序的执行过程,在模拟执行时通过分析不同缓冲区的生命周期是否重叠实现缓冲区的内存共享,减少了运行时程序的内存占用。实验以通用X86架构多核处理器作为实验平台,选取数字媒体领域应用较为广泛的算法作为测试程序,对新的划分算法、IO缓冲区和数据流图节点间缓冲区内存分配方法进行测试,表明了优化工作的有效性。

关键词：多核数据流编程任务划分缓冲区优化内存消耗优化

基于GPU/CPU混合架构的流程序多粒度划分与调度方法研究

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基于GPU/CPU混合架构的流程序多粒度划分与调度方法研究

作者：陈文斌华中科技大学

学位级别：硕士

数据流编程语言简化了相关领域的编程,很好地把任务计算和数据通信分开,从而使应用程序分别在任务级和数据级均具有可并行性。在多GPU和多CPU的混合架构系统平台上,任务计算与数据通信的复杂性是影响数据流程序执行效率的一个重要因素,... 详细信息

数据流编程语言简化了相关领域的编程,很好地把任务计算和数据通信分开,从而使应用程序分别在任务级和数据级均具有可并行性。在多GPU和多CPU的混合架构系统平台上,任务计算与数据通信的复杂性是影响数据流程序执行效率的一个重要因素,如何在混合架构下进行高效的任务划分与调度是近年来并行计算领域的研究问题。针对GPU/CPU混合架构系统结构中存在的大量数据并行、任务并行以及流水线并行等问题,提出并实现了面向GPU/CPU混合架构的数据流程序任务划分方法和多粒度调度策略,包括任务的分类处理、GPU端任务的水平分裂和CPU端离散任务的均衡化,构造了软件流水调度,经过编译优化生成OpenCL的目标代码。任务的分类处理根据数据流程序各个任务的计算特点以及任务之间的数据通信量大小,将各个任务分配到合适的计算平台上;GPU端任务的水平分裂利用GPU端任务的并行性将其均衡分裂到各个GPU,以避免GPU间高额的通信开销影响应用程序整体的执行性能;CPU端离散任务的均衡化通过选择合适CPU核,将CPU端各任务均衡分配给各CPU核,以保证负载均衡并提高各CPU核的利用率。编译优化包括存储访问优化和目标代码优化两部分内容,存储访问优化采用多种数据存储结构和多种访问类型的方法,以提高内存的访问效率;目标代码优化通过生成目标模板类和压缩目标结点的个数,降低目标代码的冗余量。实验以三块NVIDIA Tesla C2050、两块四核CPU作为混合架构系统平台,选取9个多媒体领域的经典算法作为测试程序,对数据流程序任务划分方法以及优化方法进行实验分析。实验结果表明,各划分方法分别在CPU与GPU平台上提高了应用程序的执行性能,优化方法提高了数据的访问效率并降低了目标代码的冗余量,验证了各划分方法和优化方法的有效性。

关键词：混合架构数据流编程任务划分存储优化

基于虚拟仪器的2DPSK数字调制解调系统的设计

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电子测试 2013年第3X期24卷 34-37页

作者：白国花王文玺中北大学信息与通信工程学院太原030051 中北大学新缘科技中心太原030051

数字调制解调作为数字通信系统的重要组成部分,对它的研究是很有必要的。本论文,主要研究二进制差分相移键控2DPSK(Binary differential phase shift keying)信号在传输过程中的调制解调。首先,对自己设定的一组二进制原始信号序列,按照... 详细信息

数字调制解调作为数字通信系统的重要组成部分,对它的研究是很有必要的。本论文,主要研究二进制差分相移键控2DPSK(Binary differential phase shift keying)信号在传输过程中的调制解调。首先,对自己设定的一组二进制原始信号序列,按照2DPSK的调制解调原理进行了深入的理论分析,最终解调出的二进制信号与原始信号一致。然后,用虚拟仪器软件Labview8.0设计了一个完整的2DPSK信号的调制解调模块,编程过程中主要采用了模块化编程、数据流编程、子VI等技巧。对该模块进行了测试,结果表明运行良好,能够有效地应用于各种通用的数字通信系统中。

关键词：数字调制解调 2DPSK 虚拟仪器模块化编程数据流编程