NUMA结构的高效实时稳定的垃圾回收算法

针对非一致性内存访问架构(NUMA)在垃圾回收(GC)过程中存在大量的远程内存读写导致GC性能降低的问题,对GC过程的各个阶段进行分析与研究,提出了一种基于NUMA结构的高效实时稳定的GC算法。该算法首先基于NUMA结构改进传统分代GC机制的堆空间布局,然后通过控制GC过程中扫描活跃对象阶段的初始根对象选取、动态负载均衡阶段截取任务队列的选取以及复制活跃对象阶段对象复制位置的选取,大大减少GC过程中的远程访问次数。这种改进的GC机制对所有NUMA结构具有通用性。以Godson-3处理器的NUMA平台为例进行的实验结果显示,优化的GC机制极大地缩短了GC的时间,而且提高了应用程序的性能以及稳定性。在SPECjvm2008测试中,GC时间平均缩短了14.6%(GC总时间缩短4.1%~41.58%),应用程序的性能平均提升了4.68%(最高提升17.8%),应用程序的性能稳定性提升了76.2%。     

基于可行序的数据竞争检测

为了在并行程序的单次执行中找到更多的数据竞争,提出了用可行序关系替代传统的“happens before”序关系来动态地实现数据竞争预测的算法。该算法认为：从技术上讲,如果在观测到的执行轨迹中,两个临界区之间没有可行序的关系,那么这两个临界区的顺序可以被颠倒以构造出其他的执行轨迹;通过判断可行序关系来分析这些构造出来的执行轨迹,就可以找到单次执行中未暴露出来的可能的数据竞争;所有构造出来的执行轨迹中的数据竞争,可以在O(an)的时间内全部检测出来,其中n为程序中所有访存操作的个数,a为每个共享地址上的最大锁集合数。在Java Grande测试程序集上的实验结果说明,上述算法可以找到其他动态检测数据竞争的方法找不到的数据竞争,而且算法时间也完全符合理论上的O(an)时间复杂度。     

Xmesh:一个mesh-like片上网络拓扑结构

针对片上网络(network on chip,简称NoC)的节点数量少、距离近、物理实现复杂度受到限制的特点,提出了一种新的Xmesh拓扑结构,并为该结构提出了XM路由算法.该结构在经典的mesh结构的基础上添加了两个对角线型的回边,缩短了节点间的距离,而且路由计算的复杂性不高,实现的复杂度基本没有增加.将Xmesh与经典的Mesh和Torus结构进行了理论分析比较,同时,在Popnet模拟器上基于均衡负载和热点负载两种负载模式进行性能比较.模拟结果表明,Xmesh平均延时不到Mesh结构的70%.对于均衡负载,当网络规模较小时,Xmesh的延时比Torus的更小;对于热点负载,当热点距离网络中心或者对角线比较近时,Xmesh的延时比Torus的小10%～30%.反之,其延时比Torus的大10%～30%.总的来说,Xmesh的性能与Torus比较接近,但其物理实现更为简单,Xmesh比Mesh结构的性能更好.     

一种基于龙芯CPU的结构级功耗评估新方法

如何有效地利用处理器消耗的能量而得到尽可能高的性能成为了目前体系结构研究的热点,在研究中,结构级的功耗评估工具无疑具有重要的作用.在现有的结构级功耗模拟器中,往往只考虑了动态电路以及全定制实现方法下的功耗刻画,而忽略了以静态电路和标准单元设计为主的ASIC设计方法对处理器功耗带来的影响.由此,结合一款高性能、低功耗通用处理器--龙芯2号的具体实现,对其设计特点和功耗特性进行分析,实现了以龙芯2号处理器为基本研究对象的结构级功耗评估方法.该评估方法充分考虑了CMOS静态电路的结构级功耗刻画方法,因此更加适合目前以ASIC设计方法为主的高性能处理器结构的功耗评估.该结构级功耗评估方法与RTL级的功耗评估方法相比,具有速度快和灵活性好的优点.在2.4GHz的Intel Xeon上,该功耗评估方法的速度约为300K/s,是RTL级的评估方法的5000倍,而且误差很小.     

软件DSM系统的重放

软件DSM系统的并行调试环境已经成为制约其广泛应用的一个重要因素，重放方法使得用户能用循环调试技术来调试具有执行不确定性的软件DSM程序，本文定义了软件DSM程序执行的happen-before-1关系，并依据其提出一种在软件DMS系统JIAJIA上实现重放的方法，实际应用测试表明，该方法产生很小的空间和时间开销。     

软件DSM系统中的动态数据竞争检测

数据竞争是共享存储程序中的一类难于调试的错误 .在支持域存储一致性模型的软件 DSM系统 JIAJIA上 ,通过采用汇编代码装配技术来获得程序所读写的共享变量集合的方法 ,实现了基于锁集合的动态数据竞争检测算法 .利用本文方法 ,在 TSP和 Barnes程序中找到了数据竞争情况 ,并根据找到的数据竞争 ,修正了 Barnes中的错误 .实际使用经验表明 ,本文方法易于用户使用 ,达到了实用水平     

基于蒙特卡洛方法的触发器聚类布局算法

针对触发器聚类的布局问题,提出了一种基于蒙特卡洛方法的触发器聚类布局算法。该方法的核心思想为设计合理的评分函数,并通过蒙特卡洛方法模拟触发器聚类在版图上的随机游走过程,获取样本,再通过评分函数评价样本质量,逐步地在可行域中搜索最优解。实验结果表明,相较于现有的方法,该方法在总线长与时序性能两方面,分别得到平均约9%与17%的改善与提升。此外,该方法具有较强的健壮性,适用于复杂度较高或者版图利用率较高的设计,并能够快速收敛,以较小的时间代价完成优化。     

网络RamDisk的设计与实现

在当前计算机产业中,有效的数据存储通常还是由磁盘来实现的.现在,磁盘传输速度不断改善,但远没有微处理的速度增加快,因此,磁盘存取的代价相对于处理器来说,变得越来越大.本文设计并实现一个网络RamDisk,其主要思想是利用远地空闲PC机的内存,来作为一个比本地磁盘快的存储设备.我们的网络RamDisk是在Linux操作系统下,作为一个块设备驱动程序来实现的,因此,不需要修改任何Linux系统的内核代码.我们使用了一些应用程序进行测试,获得了较好的性能.     

可调节跳变概率硬件木马检测方法

研究了芯片设计和制造过程中的硬件木马植入方法和检测技术,考虑到现有的检测方法存在木马激活时间较长或面积开销较大的问题,提出一种可调节跳变概率的加速硬件木马检测方法。该方法根据电路拓扑结构,采用权值替换策略动态选择插入实现跳变概率调节的二路选择器的顺序,提高电路中稀有节点的跳变概率,降低木马激活时间,加速硬件木马检测,优化了面积开销。在ISCAS’89基准电路的实验结果表明,同现有的加速木马检测方法相比,本文方法的面积开销节省了44.1%～68.9%,稀有节点的平均跳变概率提高了19.0%～49.1%,且电路规模越大,效果越明显。