检索结果-南通市图书馆

面向高速PAM4有线收发机的自适应和低复杂度最大似然序列检测器

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计算机辅助设计与图形学学报 2024年第3期36卷 452-463页

作者：许超龙赖明澈吕方旭王强齐星云罗章李世杰张庚国防科技大学计算机学院长沙410000

高速串行收发机是中央处理器、网卡和交换机等高性能芯片的关键部件.判决反馈均衡器(decision feedback equalization,DFE)是高速串行收发机的主要判决电路.针对传统DFE在高码间干扰(intersymbol interference,ISI)信道下的高误码率制... 详细信息

高速串行收发机是中央处理器、网卡和交换机等高性能芯片的关键部件.判决反馈均衡器(decision feedback equalization,DFE)是高速串行收发机的主要判决电路.针对传统DFE在高码间干扰(intersymbol interference,ISI)信道下的高误码率制约串行收发机速率提升的问题,提出一种面向4电平调制(4 pulse amplitude modulation,PAM4)串行收发机的自适应、低复杂度的减状态序列检测器(adaptive reduced-state sequence detector,ARSSD).ARSSD基于最大似然序列检测结构降低检测误码率;结合Viterbi算法和分区算法降低运算复杂度;采用基于迫零算法的ISI参数获取方式实现检测器参数的自适应更新.所提结构最终完成了行为仿真、电路设计以及系统验证.基于模拟前端芯片和现场可编程门阵列电路的实验结果表明,与传统DFE相比,当12~64 Gbps PAM4信号经过−8~−18 dB@16 GHz衰减信道时,32×4路并行ARSSD检测误码率降低2个数量级,与行为仿真结果一致.

关键词： 4电平调制串化器/解串器最大似然序列检测 Viterbi算法迫零算法现场可编程门阵列

R13/R26矩方法的介观尺度壁面边界条件

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国防科技大学学报 2024年第3期46卷 98-104页

作者：杨伟奇杨惠国防科技大学空天科学学院湖南长沙410073 国防科技大学计算机学院湖南长沙410073

宏观尺度NSF(Navier-Stokes-Fourier)、R13/R26矩方程边界条件在中、大克努森数Kn来流条件下计算精度大幅度降低,也极易发散。针对这一难题,提出R13/R26矩方程的介观尺度边界条件,在靠近壁面处重构速度分布函数,并输入介观尺度Boltzman... 详细信息

宏观尺度NSF(Navier-Stokes-Fourier)、R13/R26矩方程边界条件在中、大克努森数Kn来流条件下计算精度大幅度降低,也极易发散。针对这一难题,提出R13/R26矩方程的介观尺度边界条件,在靠近壁面处重构速度分布函数,并输入介观尺度Boltzmann模型方程;基于离散速度法求解宏观参数,所得到的宏观参数作为R13/R26矩方程的壁面边界条件。仿真结果表明:基于介观尺度边界条件的R13/R26矩方法相较原边界条件计算精度最大提高59.84%,同时,所提出的边界条件将矩方法对Kn的适用范围拓展到1.0。

关键词：稀薄气体矩方法非平衡流边界条件

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存储体编译和布局协同的片上缓存设计方法

国防科技大学学报 2024年第1期46卷 198-203页

作者：刘必慰熊琪杨茗宋雨露国防科技大学计算机学院湖南长沙410073 国防科技大学理学院湖南长沙410073 国防科技大学军政基础教育学院湖南长沙410073

为了提高片上缓存的速度、降低面积和功耗,提出了一种存储体编译和布局协同的片上缓存设计方法。该方法基于存储体在芯片上的不同空间位置预估该存储体的时序余量,分别采用拆分/合并、尺寸调整、阈值替换和长宽比变形等多种配置参数穷... 详细信息

为了提高片上缓存的速度、降低面积和功耗,提出了一种存储体编译和布局协同的片上缓存设计方法。该方法基于存储体在芯片上的不同空间位置预估该存储体的时序余量,分别采用拆分/合并、尺寸调整、阈值替换和长宽比变形等多种配置参数穷举组合进行存储体编译,根据时序余量选择最优的静态随机存取存储器存储体编译配置。将该方法与现有的物理设计步骤集成为一个完整的设计流程。实验结果表明,该方法能够降低约9.9%的功耗,同时缩短7.5%的关键路径延时。

关键词：片上缓存静态随机存取存储器协同设计低功耗

面向GPU的5G新型无线电的高吞吐率LDPC译码器

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国防科技大学学报 2024年第1期46卷 141-148页

作者：李荣春周鑫乔鹏王庆林国防科技大学计算机学院湖南长沙410073 国防科技大学并行与分布计算全国重点实验室湖南长沙410073

提出了一种基于图形处理单元(graphic processing unit,GPU)的5G软件无线电准循环低密度奇偶校验(low density parity check,LDPC)码译码器,为了节省片上和片下带宽,采用码字缩短和打孔技术、两级量化和数据打包方案,以提升数据带宽的... 详细信息

提出了一种基于图形处理单元(graphic processing unit,GPU)的5G软件无线电准循环低密度奇偶校验(low density parity check,LDPC)码译码器,为了节省片上和片下带宽,采用码字缩短和打孔技术、两级量化和数据打包方案,以提升数据带宽的利用率。实验基于Nvidia RTX 2080Ti GPU平台实现了高码率情况下的最小和近似译码算法的并行译码,通过分析GPU上的最优线程设置,将码率为5/6的(2080,1760)LDPC算法的译码吞吐率提升至1.38 Gbit/s,译码吞吐率性能优于现有其他基于GPU的LDPC译码器。

关键词：低密度奇偶校验 5G 图形处理单元软件无线电

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高性能异构加速器MiniGo算子优化方法

国防科技大学学报 2024年第1期46卷 131-140页

作者：乔鹏贺周雨李荣春姜晶菲国防科技大学计算机学院湖南长沙410073 国防科技大学并行与分布计算全国重点实验室湖南长沙410073

根据高性能异构加速器的特性和MiniGo的训练模式提出了一种高效的并行计算方法。对片上计算资源进行合理规划,实现异构设备之间的流水并行优化;根据异构设备间存在共享存储段设计了共享内存编码模式,减少数据传输开销;根据数字信号处理... 详细信息

根据高性能异构加速器的特性和MiniGo的训练模式提出了一种高效的并行计算方法。对片上计算资源进行合理规划,实现异构设备之间的流水并行优化;根据异构设备间存在共享存储段设计了共享内存编码模式,减少数据传输开销;根据数字信号处理簇内具有多计算资源的特点结合算子计算-访存特性设计了不同的算子并行计算优化策略。同时,面向TensorFlow实现了一个易于使用的高性能计算库。实验结果显示,该方法实现了典型算子的多核并行计算。相对于单核,卷积算子加速比为24.69。相较于裁剪版8核FT2000+CPU,该方法训练和自博弈执行速度加速比分别为3.83和1.5。

关键词：异构计算算子优化卷积神经网络强化学习

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注意力机制量化剪枝优化方法

国防科技大学学报 2024年第1期46卷 113-120页

作者：何源宏姜晶菲许金伟国防科技大学计算机学院湖南长沙410073 国防科技大学并行与分布计算全国重点实验室湖南长沙410073

面向基于注意力机制模型的巨大计算和访存开销问题,研究量化和剪枝协同优化的模型压缩技术,提出针对注意力机制中查询、键、值、概率共四个激活值矩阵的对称线性定点量化方法。同时,提出概率矩阵剪枝方法和渐进式剪枝策略,有效降低剪枝... 详细信息

面向基于注意力机制模型的巨大计算和访存开销问题,研究量化和剪枝协同优化的模型压缩技术,提出针对注意力机制中查询、键、值、概率共四个激活值矩阵的对称线性定点量化方法。同时,提出概率矩阵剪枝方法和渐进式剪枝策略,有效降低剪枝精度损失。在不同数据集上的实验结果表明,针对典型基于注意力机制模型BERT,在较低或者没有精度损失的情况下该优化方法可达到4位或8位定点量化、0.93~0.98的稀疏度,大幅度降低模型计算量,为加速量化稀疏模型的推理奠定良好的基础。

关键词：自然语言处理注意力机制量化剪枝

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长向量处理器高效RNN推理方法

国防科技大学学报 2024年第1期46卷 121-130页

作者：苏华友陈抗抗杨乾明国防科技大学计算机学院湖南长沙410073 国防科技大学并行与分布计算全国重点实验室湖南长沙410073

模型深度的不断增加和处理序列长度的不一致对循环神经网络在不同处理器上的性能优化提出巨大挑战。针对自主研制的长向量处理器FT-M7032,实现了一个高效的循环神经网络加速引擎。该引擎采用行优先矩阵向量乘算法和数据感知的多核并行方... 详细信息

模型深度的不断增加和处理序列长度的不一致对循环神经网络在不同处理器上的性能优化提出巨大挑战。针对自主研制的长向量处理器FT-M7032,实现了一个高效的循环神经网络加速引擎。该引擎采用行优先矩阵向量乘算法和数据感知的多核并行方式,提高矩阵向量乘的计算效率;采用两级内核融合优化方法降低临时数据传输的开销;采用手写汇编优化多种算子,进一步挖掘长向量处理器的性能潜力。实验表明,长向量处理器循环神经网络推理引擎可获得较高性能,相较于多核ARM CPU以及Intel Golden CPU,类循环神经网络模型长短记忆网络可获得最高62.68倍和3.12倍的性能加速。

关键词：多核DSP 长向量处理器循环神经网络并行优化

面向众核处理器的阴阳K-means算法优化

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国防科技大学学报 2024年第1期46卷 93-102页

作者：周天阳王庆林李荣春梅松竹尹尚飞郝若晨刘杰国防科技大学计算机学院湖南长沙410073 国防科技大学并行与分布计算全国重点实验室湖南长沙410073

传统阴阳K-means算法处理大规模聚类问题时计算开销十分昂贵。针对典型众核处理器的体系结构特征,提出了一种阴阳K-means算法高效并行加速实现。该实现基于一种新内存数据布局,采用众核处理器中的向量单元来加速阴阳K-means中的距离计算... 详细信息

传统阴阳K-means算法处理大规模聚类问题时计算开销十分昂贵。针对典型众核处理器的体系结构特征,提出了一种阴阳K-means算法高效并行加速实现。该实现基于一种新内存数据布局,采用众核处理器中的向量单元来加速阴阳K-means中的距离计算,并面向非一致内存访问(non-unified memory access, NUMA)特性进行了针对性的访存优化。与阴阳K-means算法的开源多线程实现相比,该实现在ARMv8和x86众核平台上分别获得了最高约5.6与8.7的加速比。因此上述优化方法在众核处理器上成功实现了对阴阳K-means算法的加速。

关键词： K-means 非一致内存访问向量化众核处理器性能优化

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多核数字信号处理卷积算法并行优化

国防科技大学学报 2024年第1期46卷 103-112页

作者：许金伟王庆林李娅琳姜晶菲高蕾李荣春李东升国防科技大学计算机学院湖南长沙410073 国防科技大学并行与分布计算全国重点实验室湖南长沙410073

针对国防科技大学自主研发的异构多核数字信号处理(digital signal processing, DSP)芯片的特征以及卷积算法自身特点,提出了一种面向多核DSP架构的高性能多核并行卷积实现方案。针对1×1卷积提出了特征图级多核并行方案;针对卷积核大于... 详细信息

针对国防科技大学自主研发的异构多核数字信号处理(digital signal processing, DSP)芯片的特征以及卷积算法自身特点,提出了一种面向多核DSP架构的高性能多核并行卷积实现方案。针对1×1卷积提出了特征图级多核并行方案;针对卷积核大于1的卷积提出了窗口级多核并行优化设计,同时提出了逐元素向量化计算的核内并行优化实现。实验结果表明,所提并行优化方法实现单核计算效率最高能达到64.95%,在带宽受限情况下,多核并行扩展效率可达到48.36%~88.52%,在典型网络ResNet50上的执行性能与E5-2640 CPU相比,获得了5.39倍性能加速。

关键词：多核DSP 卷积神经网络卷积算法并行优化