基于SIMD指令的柔性物体并行碰撞检测

复杂场景中柔性物体间的碰撞检测依然难以满足交互设计的要求.为了提高处理速度,文中给出了一种充分利用现代CPU的并行处理能力的碰撞检测算法.算法基于两方面的并行处理:即基于SIMD指令的指令级并行处理和基于多线程的任务级并行处理.算法给出了一种针对SIMD指令特别优化的k-DOP模型--SIMD-DOP,从理论上分析了该包围盒的高效性,并与常规的16-DOP和24-DOP进行了运行效率对比.通过使用SIMD-DOP同时在多核间进行负载均衡,算法获得了优化的并行加速.文中算法已经在一台16核工作站上针对一组复杂测试场景进行了验证.     

二维SIMD结构的低功耗调度

针对二维SIMD结构,提出一种可以动态关闭空转部件且结合编译器、指令集和体系结构支持的低功耗调度算法,其中包括编译器优化二维SIMD指令,功耗指令发出部件开关信号,系统接收信号并执行。采用对不同功能单元分别调度的方式和部件局部化的方法。在模拟器上的实验结果表明该方法可以节省整个系统约15％的能量消耗。     

数据并行计算机体系结构建模

分析并研究国内外典型的数据并行计算机体系结构建模,结合LS-MPP计算机的体系结构,提出一种基于二维阵列结构的SIMD计算机抽象模型。通过对逻辑部件的时序分析,实现关于该模型的解释型SIMD仿真器,在进行细粒度时钟精确级建模时兼顾仿真效率。仿真器测试结果表明,该抽象模型具有一定应用价值。     

一种支持SIMD体系结构的高效分布式堆栈——HEDSSA

随着问题规模的增大和对实时性要求的提高,SIMD向量处理器尤其是带有向量运算单元的处理器在业界得到广泛应用。处理器上程序的运行状态一般由编译器通过堆栈进行管理。已有编译器堆栈设计机制在SIMD体系结构中严重影响了整个应用程序的运行性能。根据SIMD体系结构特点,提出了一种高效分布式堆栈设计方法——HEDSSA。实验结果表明,HEDSSA堆栈使得应用程序在进行局部数据访问、函数调用、发生中断以及动态分配数据时能够以更高的效率访问堆栈数据。     

基于SIMD部件的四倍精度浮点乘加器设计

如何减少四倍精度浮点运算的硬件开销和延迟是需要解决的重要问题。为减少四倍精度乘加器的硬件开销,基于支持64位×4的双精度浮点SIMD FMA部件,设计并实现了一种新的四倍精度浮点乘加器(QPFMA),来支持4种浮点乘加运算和乘法、加减法、比较运算,运算延迟为7拍。通过将四倍精度113位×113位尾数乘法器分解为4个57位×57位乘法器来共享双精度浮点SIMD FMA部件的53位×53位乘法器,显著减少了实现QPFMA的硬件开销。基于65nm工艺的逻辑综合结果表明,该QPFMA频率可达1.1GHz,面积是常规QPFMA设计的42.71％,仅与一个双精度浮点乘加器相当。与现有的QPFMA设计相比,相当工艺和频率下,其运算延迟减少了3拍,门数减少了65.96％。     

基于FPGA的轨道振动信号数字监测接收机设计

设计了一种基于FPGA的轨道振动信号数字监测接收机,详细阐述了接收机的数据流走向及其振动信号频域分析的实现.设计中以Altera的cycloneⅢ系列芯片EP3c25Q240C8为硬件平台,以QuartusⅡ9.1为软件平台,数据存储缓存单元使用ISIS公司的IS61NLP102418,频域分析则使用1024个点的FFT,进行功率谱估计.     

提升小波变换的数据并行计算方法研究

研究了基于SIMD PE阵列对G级像素帧进行9/7提升小波变换的数据并行计算实现方法.首先,在分析9/7提升小波变换运算公式的局部计算特点的基础上,提出了 PE状态标识法和基于PE标识的条件计算方法;其次,提出了SIMD PE阵列的虚拟化实现方法.研究表明,该方法提高了计算的并行度和规则性,并行度仅受限于阵列的规模且具...     

AMD新一代SIMD指令集剖析

对处理器来说指令集是赋予硬件活力的催化剂,就像灵魂之于肉体。因此．AMD与Intel在指令集研发的斗争上从来没有停息过,只是随着AMD的推土机微架构逐渐浮出水面．x86领域的SIMD（Single Instruction Multiple Data单指令多数据流）指令之争将暂时告一段落。据现有消息来看推土机架构的指令集规格比Sandy Bridge乃至后续的Ivy Bridge都要完整。这不禁让人好奇,以XOP、FMA4等为代表的AMD新一代指令集到底有何特点和优势．能有如此的前瞻性。     

面向嵌入式应用的数据并行语言设计

根据基于PIM(Processor-In-Memory)技术的数据并行计算机体系结构的特点和面向多媒体计算的应用需求,提出了面向嵌入式SIMD(Single Instruction Multiple Data)计算的数据并行语言PIMC。简单讨论了PIMC语言的形式化定义,并以数据并行图像处理的均值滤波算法为例对语言的使用作了说明。结合其他大量的数据并行编程实例,说明了该语言能够在基于PIM技术的SIMD并行计算机上正确描述基本多媒体处理算法的数据并行实现。     

浮点格式转换的分析与实现

针对不同类型浮点数表示不尽相同,不同机型浮点格式的转 换不仅涉及阶码和尾数的表达,还涉及到浮点数存储的方式、位和位域操作等实现起来较繁 琐的问题,分析了其存储方式的异同,开发了一个CBitArray位数组类,结合VAX机型浮点数 与微机浮点数的转换,说明了该方法可简洁方便地实现不同类型浮点格式的转换。