异构多核上支持OpenMP3.0的自适应任务粒度策略

任务粒度是决定任务并行程序性能的关键因素,鉴于不同应用其最优的任务粒度可能不同,提出一种异构多核Cell处理器上支持OpenMP3.0的自适应任务粒度策略.该策略首先广度生成任务,直到所有的线程达到饱和,之后若某个线程执行完自身任务而处于空闲状态时,通过回溯到忙碌线程的任务树中最早可以派生任务的结点处生成新任务,以供空闲线程窃取执行.该策略不仅保证生成的任务粒度最大化,并且有效地解决了负载不均衡问题.实验在一个Cell处理器上进行,结果表明与顺序执行速度相比,自适应任务粒度策略达到了4.1到7.2的加速比,并且该策略优于现有的Tascell和AdaptiveTC方案,同时对于绝大部分应用表现出了良好的可扩展行.     

指导cache静态划分的程序性能profiling优化技术

对于共享cache的多核处理器,如何管理好各个核对cache的利用,对于充分发挥多核处理器性能是很关键的问题.目前采用的cache替换方法程序间会出现性能干扰,cache静态划分技术则是通过为同时运行的程序分配不同的空间来解决性能干扰问题.为了给程序分配合适大小的cache空间,需要对程序进行性能profiling,即事先多遍运行收集程序在各种cache容量下的性能数据,这种性能profiling方法开销巨大,影响实用.为了解决性能profiling需要多遍运行程序的问题,提出了只需单遍运行的程序性能profiling优化技术.该技术利用在线的phase分析技术识别程序的运行阶段,避免对相同阶段的重复profiling;同时分析程序各phase的性能同cache容量变化的关系趋势,对于性能不敏感的容量变化则不进行profiling,降低开销.在程序运行结束后通过程序各phase在cache各种容量下的性能来估计程序在各容量下的整体性能,以指导cache静态划分.实验表明,该技术的开销仅为7%,而该方法指导的cache划分比未划分时有8%的性能改进,同多遍运行的程序性能profiling指导的cache划分性能相比仅有1%的下降.     

一种基于VFD多核系统的硬实时任务节能调度算法

由于芯片功耗不断增加,节能已成为一个亟待解决的重要问题.基于全局异步局域同步(GALS)及电压频率域(VFD)技术的多核处理器计算平台,提出周期性硬实时任务节能调度算法.首先将给定任务集中的实时任务按最差匹配递减(WFD)策略映射到各个计算核上,使各计算核的利用率相对更加均衡,然后利用静态电压?频率调整策略,将每一个VFD内各计算核的共享运行频率降至此VFD中负载最重的计算核的利用率以回收并利用空闲时间节能.在静态策略的基础上提出空闲时间重分配(SR)策略,在保证实时任务可调度的前提下,通过进行任务迁移来平衡VFD内各计算核上的空闲时间分布,以进一步降低VFD的共享运行频率,从而降低能耗.实验表明提出的节能算法可取得较好的节能效果.     

一种有效的Batch RSA改进算法

Batch RSA算法的解密性能与指数计算阶段的大数模幂运算的实现效率有着直接的关系.针对提升Batch RSA算法的解密性能,提出一种Batch RSA算法的改进方案.提升通过将Batch RSA算法指数计算阶段的一些运算量转移到加密方,并且运用多素数技术使得解密时大数模幂运算的模数位数和指数位数减小.理论分析和实验结果表明该方案不仅提升了批处理RSA算法的解密性能,且该方案易于并行实现,可使得基于多核平台的RSA密码算法的性能得到进一步提升.     

基于硬件队列扩展的网卡虚拟化方案

多核架构的虚拟平台对偏重于I/O访问的应用普遍存在虚拟化性能开销大的问题。为此,提出一种基于驱动域的网卡虚拟化方案。通过具有独立中断的硬件队列对网卡进行硬件扩展,减少网卡I/O访问中虚拟机监控器的参与,提高访问效率。测试结果表明,在消息长度达到1 024 Byte时,使用虚拟接口的时延仅比非虚拟化环境高10%。     

基于功能和数据划分的H.264并行解码算法

针对H.264视频解码算法的并行模块选择、划分及解码速度优化等问题,面向TilePro64多核平台,提出一种可扩展的H.264并行解码算法。对该算法的内部功能模块进行整合和划分,根据核间数据的依赖关系,动态分配功能模块及优化算法并行效率。实验结果表明,该算法在解码效率、多核并行程度、解码时延等方面均有较好性能,相比传统并行解码算法,其并行加速比提高约25%。     

MPEG2到H.264的并行视频转码算法

针对高清视频的实时转码需求,提出一种基于多核处理器的并行视频转码算法。在确定转码系统所需核数的基础上,采用功能划分和数据划分相结合的方法对转码器进行划分,通过优化核间数据交互,实现MPEG2到H.264的高清视频转码。实验结果表明,该算法能提高转码模块的并行程度以及数据交互性能。     

多核虚拟机监控系统

随着多核处理器时代的到来,虚拟化技术被广泛使用,而多核虚拟机就是其中一种.目前多核虚拟机监控一般都是采用硬件虚拟化的技术,即通过虚拟化技术虚拟出多个串口来达到监控目的.给出一种基于系统级共享内存的多核虚拟化监控系统方案,并提供了完整的设计与实现方案.     

基于多核并行的海量数据序列模式挖掘*

为了在多核处理器上充分利用多核资源以提升挖掘性能,提出了一种动态与静态任务分配机制相结合的基于多核的并行序列模式挖掘算法。该算法采用数据并行与任务并行相结合的策略,在各处理器核生成局部序列模式后,再与其他处理器核协同,以最终获得所有的全局序列模式。算法通过并行局部归约技术消除了局部序列的重复生成与计算,并可结合静态与动态任务分配机制解决处理器的负载不均衡问题。理论分析和实验都证实了该算法可有效利用多核计算平台及多核体系结构优势,具有较高的运行效率和加速比。     

基于多线程评估的基因表达式编程算法

分析了基因表达式编程(GEP)算法的性能关键,指出提升的一个重要瓶颈是在个体评估阶段;结合多核CPU并行计算能力,提出了基于多线程评估的GEP算法(MTEGEP),并通过实验验证了MTEGEP的高效性：在双核CPU环境下MTEGEP运算速度是传统GEP的1.89倍,而在8核CPU环境下达到了6.48倍。实验结果表明该算法能有效提升GEP算法的性能。