一个机器检测的Micro-Dalvik虚拟机模型

给出了一个寄存器架构的虚拟机模型Micro-Dalvik,包括虚拟机指令集和虚拟机运行时状态的形式化,并以大步操作语义(big-step operational semantics)的方式给出了指令单步执行的状态转换以及定义在单步执行上的自反传递闭包来表达虚拟机程序的运行时状态转换.最后,以定理的形式描述了语义满足的性质,并得到证明.这个模型的指令集包括了大部分Dalvik虚拟机指令,为获得形式语义的清晰化,它在Dalvik VM指令集上进行了必要的抽象,对其实质没有改变,因而具有较大的实用性.该形式化模型通过了定理证明助手Isabelle/HOL的验证.     

通用图形处理器缓存子系统性能优化方法综述

随着工艺和制程技术的不断发展以及体系架构的日趋完善,通用图形处理器(general purpose graphics processing units, GPGPU)的并行计算能力得到了很大的提升,其在高性能、高吞吐量等通用计算应用场景的使用越来越广泛.GPGPU通过支持大量线程的并发执行,可以较好地隐藏长延时访存操作,从而获得高并行计算能力.然而,GPGPU在处理计算和访存不规则的应用时,其存储子系统的效率受到很大影响,尤其是片上缓存的争用情况尤为突出,难以及时提供计算操作所需的数据,使得GPGPU的高并行计算能力不能得到充分发挥.解决片上缓存的争用问题、优化缓存子系统的性能,是优化GPGPU性能的主要解决方案之一,也是目前研究GPGPU性能优化的主要热点之一.目前,针对GPGPU缓存子系统的性能优化研究主要集中在线程级并行度(thread level parallelism, TLP)调节、访存顺序调节、数据通量增强、最后一级缓存(last level cache, LLC)优化和基于非易失性存储(non-volatile memory, NVM)的GPGPU缓存新架构设计等5个方面.也从这5个方面重点分析讨论了目前主要的GPGPU缓存子系统性能优化方法,并在最后指出了未来GPGPU缓存子系统优化需要进一步探讨的问题,对GPGPU缓存子系统性能优化的研究有重要意义.     

适应于高渗油藏特高含水的堵水技术

本文介绍了一种低粘度液体,由聚氨酯预聚体、发泡剂、增强剂、催化剂、交联剂和稀释剂组成的防砂剂,通过添加聚乙烯醇(PVA)作为改性剂对聚氨酯进行改性,封闭型预聚体的解离温度在65℃左右,当温度升高到65℃后,混合均匀的聚乙烯醇和预聚体混合体系中的封闭剂解除,从而达到在地层温度下才能够缓慢解除封闭,达到延长固化时间的目的。     

基于编译优化的软件缺陷预测研究

软件缺陷预测有助于提高软件质量,合理配置软件测试资源,目前已经有不少基于软件度量指标的缺陷预测模型.然而,现有的软件度量指标主要集中在源代码的结构信息上,程序语义信息考虑较少.编译优化是对程序语义进行深入分析的结果,直观地认为它应该在一定程度上能够反映程序的语义信息,有助于软件缺陷预测.因此,为分析编译优化度量指标对软...     

新型非易失性存储器架构的缓存优化方法综述

随着半导体工艺的发展,处理器集成的片上缓存越来越大,传统存储器件的漏电功耗问题日益严峻,如何设计高能效的片上存储架构已成为重要挑战.为解决这些问题,国内外研究者讨论了大量的新型非易失性存储技术,它们具有非易失性、低功耗和高存储密度等优良特性.为探索spin-transfer torque RAM (STT-RAM),phase change memory (PCM),resistive RAM (RRAM)和domain-wall memory(DWM)四种新型非易失性存储器(non-volatile memory,NVM)架构缓存的方法,对比了其与传统存储器件的物理特性,讨论了其架构缓存的优缺点和适用性,重点分类并总结了其架构缓存的优化方法和策略,分析了其中针对新型非易失性存储器写功耗高、写寿命有限和写延迟长等缺点所作出的关键优化技术,最后探讨了新型非易失性存储器件在未来缓存优化中可能的研究方向.     

一种面向GPGPU的行为感知的存储调度策略

随着通用图形处理器在高性能计算领域的广泛应用,新的并行执行模式被提出。在新模式下,当前的存储调度策略未能使存储器的吞吐率达到最大。分析了图形处理器上多程序并行执行模式下应用程序访存行为特征及其性能损失不公平的原因,提出了一种基于访存行为感知的存储调度策略,利用不同程序类型的优势进行优先级调度。实验表明,该方法能够明显改善不同类型程序间性能损失不均衡的问题,相比基准结构对所有测试程序的存储系统吞吐率和公平性分别有平均9.7%和15.0%的提升。     

基于2阶段同步的GPGPU线程块压缩调度方法

通用图形处理器(general purpose graphics processing unit, GPGPU)在面向高性能计算、高吞吐量的通用计算领域的应用日益广泛,它采用的SIMD(single instruction multiple data)执行模式使其能获得强大的并行计算能力.目前主流的通用图形处理器均通过大量高度并行的线程完成计算任务的高效执行.但是在处理条件分支转移的控制流中,由于通用图形处理器采用串行的方式顺序处理不同的分支路径,使得其并行计算能力受到影响.在分析讨论前人针对分支转移处理低效的线程块压缩重组调度方法的基础上,提出了2阶段同步的线程块压缩重组调度方法TSTBC(two-stage synchronization based thread block compaction scheduling),通过线程块压缩重组适合性判断逻辑部件,分2个阶段对线程块进行压缩重组有效性分析,进一步减少了无效的线程块压缩重组次数.模拟实验结果表明：该方法较好地提高了线程块的压缩重组有效性,相对于其他同类方法降低了对线程组内部数据局部性的破坏,并使得片上一级数据cache的访问失效率得到有效降低;相对于基准体系结构,系统性能提升了19.27%.     

RoBERTa融合BiLSTM及注意力机制的隐式情感分析

隐式情感分析是自然语言处理的研究热点之一,由于其表达隐晦且缺少显示情感词,使得传统的文本情感分析方法不再适用。针对隐式情感分析中句子语义的隐藏情感捕捉困难问题,提出了基于RoBERTa融合双向长短期记忆网络及注意力机制的RBLA模型。该模型使用RoBERTa预训练模型捕获隐式情感句中字词的语义特征,再使用双向长短期记忆网络学习句子的正反向语义信息,以捕获句子间的依赖关系,实现对文本深层次特征的提取。使用注意力机制进行情感权重计算,通过softmax函数进行归一化处理,得出隐式情感分类结果。实验结果表明,与现有的几种典型隐式情感分类模型相比较,RBLA模型在精确率、召回率和F1值上均取得了较好效果。     

混合伊藤算法求解多尺度着色旅行商问题

着色旅行商问题（CTSP）是多旅行商问题（MTSP）与旅行商问题（TSP）的一种扩展,主要应用于含重复区域的多机工程系统（MES）等工程问题。CTSP是NP完全问题,尽管相关研究尝试采用遗传算法（GA）、模拟退火（SA）等方法求解该问题,但它们求解的问题尺度有限,且速度和求解质量上不尽人意。基于此,尝试采用一种基于均匀设计（UD）融合蚁群（ACO）算法和伊藤算法（IT?）的混合伊藤算法（UDHIT?）来求解该问题。UDHIT?采用UD来选择合适的参数组合,借助ACO的概率图模型来产生可行解,并利用伊藤算法的漂移和波动算子进行优化。实验的结果表明,UDHIT?求解多尺度CTSP的最优解和平均解比传统GA、ACO和IT?有所改善。     

混合伊藤算法求解多尺度着色旅行商问题

着色旅行商问题（CTSP）是多旅行商问题（MTSP）与旅行商问题（TSP）的一种扩展,主要应用于含重复区域的多机工程系统（MES）等工程问题。CTSP是NP完全问题,尽管相关研究尝试采用遗传算法（GA）、模拟退火（SA）等方法求解该问题,但它们求解的问题尺度有限,且速度和求解质量上不尽人意。基于此,尝试采用一种基于均匀设计（UD）融合蚁群（ACO）算法和伊藤算法（IT?）的混合伊藤算法（UDHIT?）来求解该问题。UDHIT?采用UD来选择合适的参数组合,借助ACO的概率图模型来产生可行解,并利用伊藤算法的漂移和波动算子进行优化。实验的结果表明,UDHIT?求解多尺度CTSP的最优解和平均解比传统GA、ACO和IT?有所改善。