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GPU异构系统中的存储层次和负载均衡策略研究被引量：11: 2009年; GPU体系结构的革新和相应开发平台的发展使得GPU广泛地应用于科学计算领域。通过深入地分析GPU体系结构和存储层次的优缺点以及GPU上的关键性能特征,阐明了GPU体系结构、编程模型和存储层次之间的关系。针对GPU异构系统上的应用映射提出三种基本负载均衡优化策略:预取、流化、任务划分。试验结果揭示了不同的优化因子与优化效率之间的具体关联。; 马安国成玉唐遇星邢座程; 关键词：GPGPU 负载均衡策略流计算

基于神经网络的二次规划求解在GPGPU上的并行实现: GPGPU具有强大的计算能力和大规模并发执行的计算特征,并已广泛地应用于高性能计算和科学计算领域。二次规划求解包含大量计算操作,并具有高度并行性。本文在GPGPU上并行实现了基于BP神经网络模型的二次规划求解,并研究了问...; 马安国谭彩凤成玉; 关键词：人工神经网络 GPGPU; 文献传递

一种快速有效的L2 Cache可靠性预测方法被引量：1: 2013年; 随着集成电路工艺的不断进步,微处理器的软错误问题日益突出.体系结构弱点因子AVF(architectural vulnerability factor)作为可靠性评估指标之一,常用于软错误的评估.AVF在程序执行过程中呈现明显的动态变化特性,使得基于AVF预测的动态容错管理技术成为当前软错误研究领域的热门课题.即根据AVF的变化来动态选择是否对微处理器部件进行容错设计,从而在满足软错误可靠性要求的前提下尽量降低容错技术的开销.因此,基于L2 Cache AVF的动态特性研究,提出使用贝叶斯累加树模型BART(Bayesian additive regression trees)对L2 Cache AVF进行准确预测,并使用块搜索(bump hunting)技术来提取由少数几个性能参数组成的、对具有高L2 Cache AVF的执行阶段进行判定的规则,从而实现了对L2 Cache AVF的快速有效预测.; 成玉马安国王永文唐遇星张民选; 关键词：软错误

微体系结构的软错误易感性评估及其阶段特性研究: 随着集成电路工艺的不断进步,微处理器面临的软错误问题日益突出。基于软错误易感性的阶段特性对微处理器容错技术进行动态调整的动态管理技术是当前软错误研究领域的热点。为了对微处理器进行动态容错管理,首先就需要对软错误易感性进行...; 成玉张承义张民选; 关键词：软错误可靠性评估; 文献传递

微体系结构软错误易感性阶段特性研究被引量：1: 2012年; 软错误易感性的阶段特性对微处理器进行动态容错管理是当前软错误研究领域的热点。针对体系结构弱点因子AVF是最常用的软错误易感性评估指标之一,提出了一种快速有效的AVF评估框架,对微处理器关键部件的AVF值进行评估。基于基本块和性能参数信息捕获部件软错误易感性的阶段特性,并利用k路划分和回归树算法对部件的软错误易感性进行阶段划分。实验结果表明,结合性能参数信息和回归树算法能够最好地对软错误易感性的阶段特性进行识别。; 成玉马安国张承义张民选; 关键词：可靠性评估软错误

Cache存储层次的可靠性预测方法研究: 随着集成电路工艺尺寸的不断缩小,微处理器上的软错误问题越来越严重。体系结构弱点因子AVF（Architectural Vulnerability Factor）作为最常用的软错误评估指标,表示部件中的软错误导致应用程序产...; 马安国成玉邢座程; 文献传递

用于低开销容错设计的存储部件可靠性评估研究: 2011年; 低开销容错技术是当前软错误研究领域的热点。为了对微处理器进行低开销容错保护,首先就需要对微处理器可靠性(即体系结构弱点因子AVF(Architectural Vulnerability Factor))进行准确评估。然而,现有的AVF评估工具的精确性和适用范围都受到不同程度的限制。该文以微处理器上的核心部件(即存储部件)作为研究对象,对AVF评估方法进行改进,提出了一种访存操作分析和指令分析相结合的AVF评估策略HAES(Hybrid AVFEvaluation Strategy)。该文将HAES融入到通用的模拟器中,实现了更精确和更通用的AVF评估框架。实验结果表明相比其它AVF评估工具,利用该文提出的评估框架得到的AVF平均降低22.6%。基于该评估框架计算得到的AVF更加精确地反映了不同应用程序运行时存储部件的可靠性,对设计人员对微处理器进行低开销的容错设计具有重要指导意义。; 成玉马安国蒋江唐遇星张民选; 关键词：软错误

X流处理器群间互连研究: 本文介绍了几种面向流应用的微处理器的片上互连,并借鉴其优点,从X流处理器运算核心的整体性能出发,在设计验证初期就考虑其互连设计,并通过后端版图布局优化,设计了一种满足X流处理器性能要求的群间互连。; 成玉邓晴莺李少青赵振宇张民选; 文献传递

基于神经网络的二次规划求解在GPGPU上的并行实现: GPGPU具有强大的计算能力和大规模并发执行的计算特征,并已广泛地应用于高性能计算和科学计算领域。二次规划求解包含大量计算操作,并具有高度并行性。本文在GPGPU上并行实现了基于BP神经网络模型的二次规划求解,并研究了问...; 马安国谭彩凤成玉; 关键词：人工神经网络 GPGPU

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成玉