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鲲鹏920 CPU是2021年面世、全球第一款基于7纳米制造工艺的ARM 64位CPU,该CPU内置一个名为KAEzip的硬件加速引擎,其核心是一个硬件压缩算法,能通过硬件提升压缩与解压缩性能.相关研究表明,压缩算法的硬化与传统软件压缩算法相比具备明显性能优势.但大数据领域中的基础性系统软件都无法识别和使用这类算法.因此研究评估硬件压缩算法在大数据环境下的性能,发现揭示制约这类算法性能的关键因素以及可能存在的缺陷具有重要意义.为此,本文首先提出一种基于“生产-消费”模型的Spark任务性能模型,形式化地表示多维资源、压缩算法和Spark任务性能之间的内在关系,从理论上分析揭示出Spark下影响压缩算法性能的关键因素.然后提出一种三层架构支持Spark识别使用硬件压缩算法.这种分层架构为进一步调优硬件压缩算法在Spark中的性能提供了灵活性,也能复用到其他大数据系统软件.在此基础上本文以KAEzip为实验对象,使用经典Spark基准测试程序全面评估它在Spark中的性能,结合性能模型分析挖掘制约KAEzip性能的关键因素与根源.对KAEzip的测试表明:(1)硬件压缩算法可有效提升Spa...  相似文献   
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一种利用适合性测试支持方法重定向的演算   总被引:1,自引:0,他引:1  
赵银亮  朱常鹏  韩博  曾庆花 《软件学报》2013,24(7):1495-1511
一些面向上下文的编程语言使用结构化的块结构(block-structured construct)将方法调用重定向到层中方法.但该结构无法支持层的动态添加与激活,这增加了程序可执行文件的大小.为了解决该问题,提出一种新方法:使用适合性测试支持方法的重定向,并定义一个运行时的适合性测试演算(runtime fitness testing calculus on top offeatherweight Java calculus)形式化描述该方法.该演算以FJ 演算(featherweight Java calculus)为核心,通过融入新的语言结构——层,基于上下文的方法查找与对象转化描述基于适合性测试的方法重定向,分析它对程序类型安全的影响,制定相应约束,并证明在满足该约束的条件下能够保持程序的类型安全,从而证明所提方法的有效性.以该演算为指导,描述如何通过扩展Java 的编译器与虚拟机,实现将层、基于上下文的方法查找与对象转化融入到Java 语言,并通过实验测试实现,证明所提方法的可行性.该演算及其实现可用于指导如何扩展类似Java(Java-like)的语言以支持程序基于上下文动态调整其行为,并同时保证程序的类型安全.  相似文献   
3.
一些面向上下文的编程语言已经实现,但在这些语言中所有的层被编译为程序可执行代码的一部分,这限制了程序的应用范围.为了解决该问题,提出一种以虚拟机为核心的方法支持动态层绑定,它融入对象组合与代理到虚拟机实现层激活,利用虚拟机服务支持动态层绑定.为了精确描述该方法并有效分析该方法对程序类型安全的影响,定义一个以Featherweight Java演算为核心的演算.基于该演算,形式化分析它对程序类型安全的影响,定义相应的约束,并证明在满足该约束下动态层绑定能保持程序的类型安全.为证明方法可行,以演算为指导,通过扩展Java的编译器与虚拟机实现并评估该方法.该演算和方法的实现可用于指导类似Java的语言的扩展,以支持程序动态地绑定层,同时保证扩展后语言的类型安全.  相似文献   
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词义归纳是解决词义知识获取的重要研究课题,利用聚类算法对词义进行归纳分析是目前最广泛采用的方法。通过比较K-Means聚类算法和EM聚类算法在 各自 词义归纳模型上的优势,提出一种新的融合距离度量和高斯混合模型的聚类算法,以期利用两种聚类算法分别在距离度量和数据分布计算上的优势,挖掘数据的几何特性和正态分布信息在词义聚类分析中的作用,从而提高词义归纳模型的性能。实验结果表明,所提混合聚类算法对于改进词义归纳模型的性能是十分有效的。  相似文献   
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