检索结果-南通市图书馆

作者：弓晓磊内蒙古大学

学位级别：硕士

片上网络作为片上系统的新的通信方案,可以解决传统的总线式互联结构在吞吐率和扩展性上的问题。目前市场上存在许多片上网络的仿真工具,然而这些工具都侧重于某些研究方向。研究人员在建模时,不得不使用多种不同的工具,或者重新开发新... 详细信息

片上网络作为片上系统的新的通信方案,可以解决传统的总线式互联结构在吞吐率和扩展性上的问题。目前市场上存在许多片上网络的仿真工具,然而这些工具都侧重于某些研究方向。研究人员在建模时,不得不使用多种不同的工具,或者重新开发新的模拟工具,这严重影响了工作效率。本文设计并实现了一种基于gpu平台上的片上网络模拟器GNSIM。为了便于对数值的操作,并且减小使用gpu局部存储区的可能性,本文用数组表示模拟器程序中涉及到的所有数据。本文还分析了gpu的特点和gpu的编程模型,并设计了适用于gpu平台的模拟器GNSIM。因此GNSIM可以利用gpu的强大的并行能力使得模拟器性能更高,缩短了模拟器的模拟运行时间。为了评估片上网络模拟器的性能,本文将其与一款高效的模拟器MABSIM进行了对比实验,通过在这两个模拟器上建立相同的拓扑结构和参数设置,对比了这两个模拟器对所建模型的性能评估结果和运行时间,得出所设计的模拟器的运行速度高于MABSIM。最后还对GNSIM进行了性能优化,进一步提高系统的运行速度。

关键词：片上网络模拟器 gpu平台性能优化

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有限差分算法在众核平台上的优化研究

有限差分算法在众核平台上的优化研究

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作者：郝鑫解放军信息工程大学

学位级别：硕士

近年来基于异构众核架构的高性能计算机系统取得了巨大的成功,与硬件技术不断高速发展相比,高性能应用软件的研发受异构编程模型和并行运行效率的限制,发展相对滞后。作为电磁学、地震学、流体力学等领域的重要算法,有限差分算法的性能... 详细信息

近年来基于异构众核架构的高性能计算机系统取得了巨大的成功,与硬件技术不断高速发展相比,高性能应用软件的研发受异构编程模型和并行运行效率的限制,发展相对滞后。作为电磁学、地震学、流体力学等领域的重要算法,有限差分算法的性能决定了应用软件的有效性,而目前针对众核平台的高效并行有限差分算法研究尚且较少。为了解决此问题,本文研究了有限差分算法特点,归纳了有限差分算法在MIC和gpu两种被广泛使用的众核平台上优化时所面临的三个难题:非连续性访存、异构协同计算和多众核节点并行计算。在MIC众核平台上,提出三步递进法对有限差分算法进行优化:首先,通过分支消除、循环展开、不变量外提等基本优化法削减计算强度并为向量化扫除障碍;然后,通过分析数据依赖,循环分块,使用向量指令集改写核心算法等并行优化法,充分利用MIC协处理器多线程、长向量的机制;最后,在异构众核平台(CPU+MIC)下,通过数据传输最小化,负载均衡等异构协同优化法,实现CPU和MIC的并行计算。在gpu众核平台上,从一个gpu到多个gpu对有限差分算法进行优化:首先使用CUDA编程模型实现有限差分并行算法,利用多CUDA流计算模式实现算法中核心迭代的流水线执行方式,最大化gpu计算资源使用率;然后针对算法不规则访存的特征,利用低延迟可编程控制的共享内存对算法进行分块并行,充分利用单gpu中每个流多处理器SM的低延迟共享内存资源;最后对数据进行划分以实现有限差分算法在多gpu上并行计算,并通过优先计算gpu间交叠网格消除数据依赖以及Peer To Peer数据传输方式获得了接近线性的性能加速比。经测试,相对于串行有限差分算法,优化后的并行有限差分算法在MIC众核平台上和gpu众核平台上均达到了约120倍的最大加速比,此外本文提出的优化方法在多gpu众核平台上获得了线性增长的加速比,具有很好的并行性和可扩展性。优化过程中所使用的技术,特别是针对异构协同、多众核节点并行所做的优化,为其他运行于异构众核平台的应用程序并行优化提供了可借鉴的思路。

关键词：有限差分算法不规则访存 MIC平台 gpu平台异构协同并行优化

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一种BPNNs识别算法的医学检测泛实时性问题研究

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计算机科学 2018年第6期45卷 301-307页

作者：刘玉成理查德.丁张颖超南京财经大学国家级重点实验中心南京210003 美国波士顿克罗诺斯研究所波士顿*** 南京信息工程大学信息与控制学院南京210044

尿沉渣空间环境的复杂性,导致采集的有形成分图像存在较多冗余信息,提取有效的图像信息变得较为困难,进而使得识别系统需要处理的数据量十分巨大。虽然BP神经网络算法的串行版本DJ8000系统平台解决了细胞等有形成分的识别准确率问题,但... 详细信息

尿沉渣空间环境的复杂性,导致采集的有形成分图像存在较多冗余信息,提取有效的图像信息变得较为困难,进而使得识别系统需要处理的数据量十分巨大。虽然BP神经网络算法的串行版本DJ8000系统平台解决了细胞等有形成分的识别准确率问题,但其不能满足尿沉渣图像医学检验的实时性要求。为此,提出了基于BP神经网络算法优化的并行处理gpu框架的系统平台。它采用并行优化框架,同步高效地对数据进行加速处理;同时,以gpu计算和测试平台为硬件系统支持,无论是在硬件指标、数据传输及总线技术还是软硬件的兼容性方面,都有助于解决算法中时常出现的负载不均衡的问题。实验数据表明,BP神经网络尿沉渣识别算法在优化并行框架的gpu系统处理平台上显示的加速比、时效比和运行时间等相关性能参数值都有所提升。相比于DJ8000系统平台,优化的AMD HD7970和NVIDIAGTX680两个并行处理gpu框架系统平台相应的加速比参数值分别是前者的10.82~21.35个和7.63~15.28个标准当量。实验数据充分说明,优化并行框架的gpu处理系统中相关的逻辑数据、地址数据和线性寻程的函数映射关系均能相互动态分配对接并优化算法架构,实现软件到硬件系统的最优比映射,最终解决由于线程间负载不均衡导致的性能瓶颈问题,从而有效地化解了医学领域实时检测中的时效性这一难题。

关键词： BP神经网络 gpu平台负载不均衡并行优化线程协调

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基于gpu的宽带干涉仪测向算法实现

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现代雷达 2012年第1期34卷 35-39页

作者：蒋林鸿何子述程婷贾可新电子科技大学电子工程学院成都611731

相关干涉仪算法具有实现简单和精度高等优点,但将其运用于宽带测向时存在运算量较大等问题,文中针对该问题提出一种基于gpu的宽带干涉仪测向算法实现,利用CUDA技术对传统相关算法进行改进,使之能够适应于gpu平台并充分发挥图形处理器强... 详细信息

相关干涉仪算法具有实现简单和精度高等优点,但将其运用于宽带测向时存在运算量较大等问题,文中针对该问题提出一种基于gpu的宽带干涉仪测向算法实现,利用CUDA技术对传统相关算法进行改进,使之能够适应于gpu平台并充分发挥图形处理器强大的浮点运算能力及其出色的并行执行性,进而使算法在执行速度上能获得极大提升。算法中采用向量1范数并通过插值拟合得到来波方向的精确估计,仿真结果表明,算法在满足实时性要求的同时也能够保证较高精度。相比于CPU平台,算法的gpu实现能够获得很高的时间加速比。

关键词：宽带测向相关干涉仪 gpu平台统一计算设备架构波达方向

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卫星导航信号质量监测评估算法研究与系统实现

卫星导航信号质量监测评估算法研究与系统实现

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作者：俞睿华中师范大学

学位级别：硕士

卫星导航信号的设计及性能直接影响到卫星导航系统的定位、导航、授时等服务性能和用户的使用效能。导航信号质量监测评估的目的正是在于完成对在轨导航卫星导航信号的性能监测,验证导航信号的设计体制,评定导航信号的空间传输及服务性... 详细信息

卫星导航信号的设计及性能直接影响到卫星导航系统的定位、导航、授时等服务性能和用户的使用效能。导航信号质量监测评估的目的正是在于完成对在轨导航卫星导航信号的性能监测,验证导航信号的设计体制,评定导航信号的空间传输及服务性能。同时,能够为系统故障诊断、卫星信号完好性监测等提供重要支撑,是保证系统安全性、完备性、稳定性的必要手段。因此,导航信号质量监测评估是卫星导航系统(GNSS)设计和运行过程中的重要环节,美国与欧盟都非常重视导航信号质量的监测评估工作,GPS和Galileo都分别拥有各自的信号监测评估系统。本文的研究重点包括GNSS导航信号调制方式的研究与分析、GNSS导航信号质量评估对象、评估体系以及评估方法的研究与确立和基于gpu平台的导航信号质量评估系统的设计实现及算法验证三个方面。首先,GNSS导航信号体制研究,该部分详细介绍了目前国际上不同GNSS系统所播发导航信号的调制方式的基本原理和理论实现,并对各类调制方式进行了仿真分析,通过对它们的时域波形、频谱和相关函数的对比,总结了各类调制方式的特性,为提炼信号质量评估的对象和内容奠定基础。其次,在分析导航信号调制方式的基础上,指出了本文导航信号质量评估的对象,结合空间接口控制文件所规定的性能规范,研究并建立了导航信号质量评估的评估体系和具体指标,包括信号的时域分析、频域分析、调制域分析、相关域分析和测量域分析,并针对每项评估指标深入研究了多种评估手段和评估算法。最后,搭建了一套基于gpu平台的实时导航信号质量评估系统,对该系统的组成、工作原理、各功能单元设计、硬件设计、软件设计和接口设计进行了详细的论述,对本文研究的信号质量评估算法进行编程实现,开发了导航信号质量评估软件,通过分析和处理实测数据,对评估方法的有效性和正确性进行了验证。本文开展的导航信号质量监测评估研究既是对导航系统导航信号本身性能及各项指标的综合测量,也是从用户实际应用的角度对系统本身性能的评估,具有极其重要的意义。

关键词：卫星导航信号质量调制方式监测评估 gpu平台

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二维卷积计算在CUDAgpu架构上的性能优化研究

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电子世界 2018年第2期 56-57页

作者：马龙飞浙江省富阳中学

随着高性能计算平台的发展,gpu从最初的图形图像处理领域过渡到支持通用计算领域,实践表明,原有运行于CPU平台的程序能够在gpu计算平台上得到大幅度的性能提升。二维卷积操作是图像锐化,卷积神经网络等算法的基础运算,在计算机图形学以... 详细信息

随着高性能计算平台的发展,gpu从最初的图形图像处理领域过渡到支持通用计算领域,实践表明,原有运行于CPU平台的程序能够在gpu计算平台上得到大幅度的性能提升。二维卷积操作是图像锐化,卷积神经网络等算法的基础运算,在计算机图形学以及人工神经网络等领域有着广泛应用。因此,二维卷积操作的运行性能有着重要的研究价值,本文着重研究在gpu平台上使用CUDA编程模型对二维卷积计算进行性能优化的关键计算。

关键词：二维卷积计算 gpu平台性能优化

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