超标量处理器乱序提交机制的研究与设计

针对超标量处理器中长周期执行指令延迟退休及持续译码导致的重排序缓存（ROB）阻塞问题,提出一种指令乱序提交机制。通过设计容量可配置的多缓存指令提交结构,实现存储器操作指令和ALU类型指令的分类退休,根据超标量处理器架构及性能需求对目标缓存和存储缓存容量进行参数化配置降低流水线阻塞风险,同时利用指令目的寄存器编码提交模式加快指令提交速率。实验结果表明,该机制提高了单次指令提交数量,基于该机制的超标量处理器相比传统基于ROB顺序提交机制的超标量处理器在减少硬件开销的情况下平均IPC指数提升46%,相比基于值预测、乱序退休和组提交的超标量处理器平均IPC指数增益为19%,综合性能更优。     

基于RISC-V浮点指令集FPU的研究与设计

针对目前浮点运算软件实现速度慢,不能满足嵌入式处理器实时性要求以及运算种类有限等问题,提出了一种基于RISC-V指令集的浮点处理器,能够执行加法、减法、乘法、除法、平方根、乘累加以及比较运算,完全符合IEEE 754-2008标准。在VCS仿真环境下对浮点处理器进行了功能验证,各模块均能满足正确性要求。将浮点处理器与一款开源处理器核蜂鸟E203集成,使用SMIC 0.18工艺库完成了逻辑综合,并在FPGA上对设计进行了测试。结果表明,该浮点处理器的逻辑门数仅为24 200,吞吐量为150 MFLOPS,与已公开文献的设计方案相比,硬件面积分别减少7%、1.5%。综合运行频率可达100 MHz。     

图形处理器的历史现状和发展趋势

主要介绍图形处理器GPU的发展历史和现状,分析目前GPU发展中存在的问题和发展趋势,并提出对我国发展GPU的看法。     

DIF-2FFT算法的矩阵形式的DLP计算模式

快速傅里叶变换(FFT)是减少离散傅里叶变换(DFT)计算时间的算法。而在无线/移动通信系统中无线通信算法和多媒体应用处理算法中存在大量的矩阵或向量运算,均可以由DLP计算实现。本文研究的FFT算法就存在大量的矩阵运算,通过对FFT矩阵算法的分析,本文提出了在DLP计算模式下通过阵列计算机来实现FFT的快速算法,在MATLAB仿真平台上进行了传统算法与改进之后算法的比较,提出了进一步减少运算时间的FFT并行算法。     

OFDM接收机的关键技术研究

本文介绍了OFDM接收机的基带处理器总体架构,并设计了其中主要模块,并用Modelsim对子模块进行仿真,满足了高速低功耗的传输,改善了系统的性能。     

基于RISC-V参数化超标量处理器的优化设计

为解决嵌入式领域对处理器不同性能面积的需求,以及对重排序缓冲区阻塞,保留站派遣长短周期指令时导致的吞吐率不平衡及堵塞问题,设计并优化了一种简便配置的参数化流水线超标量处理器.通过定制化流水线中的分支预测,缓存与运算单元,将RISC-V指令划分5大类处理,对不同周期的执行单元采用级联与并行的混合分布方式,将充当排序缓存中...     

改进无迹粒子滤波的电动汽车锂电池SOC估算

针对粒子滤波对电动汽车锂电池荷电状态(SOC)估算误差大的问题,在建立二阶RC等效电路模型并利用脉冲放电实现电池参数辨识的基础上,采用了改进的无迹粒子滤波(IUPF)算法.该算法利用无迹卡尔曼在粒子滤波中生成重要的概率密度函数,然后在重采样阶段通过设置粒子阈值选择最优粒子,并用正则化粒子滤波改善了粒子退化问题.分别在恒...     

基于迁移学习的遥感图像场景分类

在遥感图像场景分类中,基于卷积神经网络 (convolutional neural network,CNN) 的分 类算法存在对训练数据的依赖性,且在缺乏训练数据时分 类效果差等问题,提出一种基于迁移学习的分类算法。首先,选取现有的多个CNN预训练模型,利用迁 移学习的优势对模型进行微调,目的是提取图像不同的高层特征;然后,融合图像的多种高 层特征,使得特征信 息更加丰富;最后,将融合后的高层特征输入到基于逻辑回归的遥感图像分类器中,得到遥 感影像的分类结果。 在UCMerced_LandUse遥感数据集中进行实验,与现有算法进行比较分析,所提算法在3种评 价指标上有明显提 升。通过分析实验结果表明,该算法在仅有10%的训练数据下,能够 达到92.01%的分类准确率和91.61%的Kappa系数。     

基于Hadoop的测试数据处理系统设计与实现

提出一种基于Hadoop软件框架进行海量测试数据处理的解决方案。在深入研究Hadoop分布式系统构架、HDFS分布式文件系统以及Map Reduce分布式编程模型的基础上,设计并实现了二进制测试数据文件到HDFS的传输机制以及基于Map Reduce的测试数据分布式格式转换系统。最后搭建实验环境,验证了整个系统的正确性并对分布式格式转换系统进行性能评估。与本地单机相比,系统在处理海量数据时具有更高的效率及更好的可拓展性。     

超立方体双环互连网络及路由算法*

给出了一种可扩展的互连网络拓扑结构,称为超立方体双环。该互连网络拓扑结构结合了超立方体拓扑的短直径、高连通性、对称性、路由简单和一种新的双环拓扑结构的可扩展性和常数节点度的优点,使得网络规模增大时,网络节点度可以保持常数;网络节点采用格雷编码和约翰逊编码的混合编码方法,网络的任意相邻节点编码有且仅有一位不同,使得路由算法设计简单。最后分别设计了基于混合编码的单播、广播路由算法。分析表明提出的互连网络具有较好的拓扑性质和通信性能。