存储级并行与处理器微体系结构

随着处理器和主存之间性能差距的不断增大,长延迟访存成为影响处理器性能的主要原因之一.存储级并行通过多个访存并行执行减少长延迟访存对处理器性能的影响.文中回顾了存储级并行出现的背景,介绍了存储级并行的概念及其与处理器性能模型之间的关系;分析了限制处理器存储级并行的主要因素;详细综述了提高处理器存储级并行的各种技术,进行了...     

一种挖掘多核处理器存储级并行的算法

多核处理器中,各个处理器核之间可以并发地进行外部存储访问,提供不同于单处理器的存储级并行(memory level parallelism)能力.不规则应用中的循环,传统的并行方法难以识别其并行性,不能充分利用多核处理器存储级并行能力和并行计算能力.对基于软件开发多核处理器存储级并行进行了讨论,提出一种前瞻并行多线程算法LLSM(loop level speculative mssultithreading).LLSM对不规则应用中的循环进行并行化,在多核处理器上的测试数据表明:该算法能够有效地挖掘多核处理器的存储级并行能力和计算能力,同时指出多核环境下存储级并行计算公式需要考虑线程同步开销.     

乱序执行机器上的load指令调度

随着处理器和存储器速度差距的不断拉大，访存指令尤其是频繁cache miss的指令成为影响性能的重要瓶颈。编译器由于无法得知访存指令动态执行的拍数，一般假定这些指令的延迟为cache命中或者cache miss的延迟，所以并不准确。我们引入cache profiling技术来收集访存指令运行时的cache miss或者命中的信息，利用这些信息来计算访存的延迟。乱序机器上硬件的指令调度对于发射窗口内的指令能进行很好的动态调度，编译器则对更长的范围内的指令调度更有优势。在reorder buffer中cache miss一旦发生，容易引起reorder buffer满，导致流水线阻塞。调度容易cache miss的指令。使其并行执行，从而隐藏cache miss的长延迟，就可以提高程序性能。因此，我们针对load指令，一方面修改频繁miss的指令的延迟，一方面修改调度策略，提高存储级并行度。实验证明，我们的调度对于bzip2有高达4．8％的提升，art有4％的提升，整体平均提高1．5％。     

一种改进的同步检查点设置算法

检查点设置与卷回恢复是集群系统中容错计算的重要手段.同步检查点方法在集群系统中得到了广泛应用.为了提高集群计算系统的工作效率,降低系统的容错开销,根据基于消息驱赶的同步检查点设置算法的性质和在实际应用中并行应用程序的通信特征,通过减小协同过程中的阻塞时间,降低系统中控制消息的数量,对基于消息驱赶的Syncand-Stop算法进行优化.改进的算法有效降低检查点设置的时间和空间开销,减小在系统应用中检查点设置的代价,进一步提高系统可扩展性和应用可靠性.     

一种新的自适应并行预取算法

研究了并行存储预取优化算法,根据并行存储的主要访问模式,提出要同时对文件内数据块访问和文件间访问进行建模,并对文件内数据块访问和文件间访问建模分别提出了E_IS_PPM算法和Last_N_Successor算法。最后将两个算法结合起来,提出了文件预取综合算法,算法根据计算和存储的可重叠程度以及文件预取页面的可获得性,自适应地决定预取深度。     

谓词执行及其关键技术浅析

在超标量和VLIW微处理器的设计中,指令间的相关,尤其是控制相关和数据相关,严重限制了指令级并行(ILP)的开发,从而限制了微处理器性能的进一步提高。条件执行技术(Guarded Execution)能够将控制相关转化为数据相关来处理。具体来说,它能够将控制相关于一条分支指令的其他指令转换为数据相关于该分支条件的条件指令。条件指令与常规指令的不同之处在于它含有显式的条件指示符,其语义为:首先计算指令执行条件,如果条件为真,则执行该指令中的操作,否则将其作为空操作处理。条件执行技术实质上是一种程序变换技术,变换后的程序无论对编译优化还是对硬件调度都有很大好处,但需要专门硬件机制的支持。目前只有ARM指令集与IA-64指令集支持条件执行。     

一种软件流水的反流水算法

软件流水是一种循环程序的优化技术,已经广泛应用于现代优化编译器中.为了充分利用VLIW DSP处理机的指令级并行性,必须使用软件流水技术对DSP程序进行优化.然而,在串行源代码不存在的情况下,对软件流水后的原始代码进行变换、理解、测试和调试,并转换成其他处理机的代码是非常困难的.提出了一种反流水技术,它能够将软件流水后的优化汇编代码反向转换成语义等价的相应代码.通过20个程序的初步实验,验证了所提出的反流水算法的正确性.     

一种基于扩展数据流分析的OpenMP程序应用级检查点机制

随着多核处理器体系结构在高性能计算领域日益广泛的应用,面向共享存储并行程序的容错问题成为研究的热点.近年来,检查点技术已经成为该领域占主导地位的容错机制.目前已有一些针对OpenMP程序检查点技术的研究工作,但其中绝大多数解决方案都依赖于特殊的运行时库或硬件平台.该文提出一种编译辅助的OpenMP应用级检查点,它是一种平台无关的方案,通过面向OpenMP的扩展数据流分析选择那些"必需"的变量保存到检查点映像,从而降低容错的开销,同时通过运行一种非阻塞式的协议维护检查点的全局一致性.文章讨论了该机制的各个关键问题,并通过实验评测以及与同类工作的比较,表明了该文所提出的检查点机制在容错性能方面的优势.     

多级缓存模式下的数据块替换优化算法

多数处理器中采用多级包含的cache存储层次,现有的末级cache块替换算法带来的性能开销较大.针对该问题,提出一种优化的末级cache块替换算法PLI,在选择丢弃块时考虑其在上级cache的访问频率,以较小的代价选出最优的LLC替换块.在时钟精确模拟器上的评测结果表明,该算法较原算法性能平均提升7％.     

基于GCC的IF转换算法的分析与改进

分支指令是发掘指令级并行(ILP)的一个主要障碍。IF转换能够有效地删除指令流中的分支，通过删除程序中的莱些分支，将控制依赖转换为数据依赖。能够获得更好的调度效果。本文详细分析了GCC中基于IA-64谓词执行的IF转换算法，并改进了其算法。实验数据表明。优化效果明显。     

序贯最小优化的改进算法

序贯最小优化(sequential minimal optimization,简称SMO)算法是目前解决大量数据下支持向量机(support vector machine,简称SVM)训练问题的一种十分有效的方法,但是确定工作集的可行方向策略会降低缓存的效率.给出了SMO的一种可行方向法的解释,进而提出了一种收益代价平衡的工作集选择方法,综合考虑与工作集相关的目标函数的下降量和计算代价,以提高缓存的效率.实验结果表明,该方法可以提高SMO算法的性能,缩短SVM分类器的训练时间,特别适用于样本较多、支持向量较多、非有界支持向量较多的情况.     

基于MapReduce模型的推测执行优化算法

作为数据中心大规模处理框架,MapReduce集群包含成百上千个节点,多采用推测执行的方法来有效解决并行计算中的掉队任务。针对集群中实时性需求较高并且任务量较小的目标作业,提出基于MapReduce模型的推测执行优化算法,其目的是在满足实时性需求的基础上尽量减少目标作业的完成时间。首先通过分析任务模型和时间模型,引入数学0-1规划模型,求得整体作业的完成时间最小;然后设计可以在多项式复杂度内完成的启发式算法,目的是在可用资源允许的范围内尽量逼近最优值;最后通过大量实验模拟验证算法的执行效果。     

异构环境下Hadoop推测执行算法

研究和分析Hadoop推测执行算法在异构环境下性能较差的问题,在深入研究源码的基础上提出改进算法。该算法根据系统负载情况自动调节后备任务的执行,实现系统负载均衡。采用Zaharia提出的历史平均剩余完成时间来估计剩余时间,并使用剩余时间值大于20%的方法来判断掉队者,进而得到更精确的掉队者队列。该算法在一定程度上提高了异构环境中推测执行的性能。      

基于预留缓存的并发访问及多任务并行支撑技术研究

在航天装备在役考核试验执行中,对于存在时空重叠的多个任务以及子任务,需要应用并行执行支撑技术。本文以典型航天装备在役考核综合评估任务为对象,从任务流层面和数据流层面,采用基于预留缓存的多线程并行并发技术,对多任务进行并行处理和执行。依托自主研发的航天装备在役考核综合评估系统,对本文方法进行了验证。系统运行结果表明,采用本文的多任务并行执行支撑技术可以高效快速地对大纲设计、数据采集等多个过程进行并发执行控制,对多源数据进行并行处理计算,有效提高了在役考核试验执行和综合评估的效率。     

基于执行记录的工作流模式挖掘算法

工作流模式挖掘是数据挖掘新的研究领域,可以从工作流执行所产生的记录中还原工作流模式,能有效地应用于业务需求建模和业务流程重构等方面。该文提出一种基于偏序代数运算和三角优化规则的工作流模式挖掘算法,只需要对业务执行记录进行一次性扫描,就能在线性时间内识别并还原出工作流模式。研究实验表明,该算法能获得较优的工作流模式,完整性较高,能包含原工作流,受执行记录覆盖率影响不大。而执行记录覆盖率越高,该算法所得工作流模式与原工作流模式的一致性也越大,因此,算法具有较高的应用价值。     

基于分支混淆算法的符号执行技术

符号执行是静态分析中的一项常用技术,数组元素混淆问题是限制符号执行本身性能的关键因素之一。通过分析数组混淆实质,提出了一种分支混淆算法,利用边混淆边符号执行的策略,可以处理较为复杂的数组问题。该策略使用实时的约束求解,及时地剪除不可达的混淆分支。结合符号执行和约束求解技术,开发了基于分支混淆算法的工具原型ASym。初步实验表明,利用分支混淆算法可以处理具有分支结构的数组混淆问题,避免延迟替换出现的数组语义误差,且在很大程度上缩减了分支数量,提高执行效率。     

多线程软件执行效率与改进方法研究

将软件进行多线程改进,可以解决软件并行性问题,能够显著提升软件的运行效率。但如果软件改进的方法不当很容易造成系统不稳定。该丈简要介绍了线程与进程的特点与差异,对在Linux操作系统环境下软件多线程与多进程的执行效率进行了对比,分析了产生这种执行效率差异的原因以及多线程与多进程技术应用在软件各方面改进时的优劣,并提出了实施软件改进的策略与实现方法。     

面向WCET估计的Cache分析研究综述

实时系统时间分析的首要任务是估计程序的最坏情况执行时间(worst-case execution time,简称WCET).程序的WCET 通常受到硬件体系结构的影响,Cache则是其中最为突出的因素之一.对面向WCET计算的Cache分析研究进行了综述,介绍了经典Cache分析框架与Cache分析核心技术,并从循环结构分析、数据Cache分析、多级Cache分析、多核共享Cache分析、非LRU替换策略分析等角度介绍了Cache分析在不同维度上的研究问题与主要挑战,总结了现有技术的优缺点,展望了Cache分析研究的未来发展方向.     

程序执行时间的静态预估与可视化分析方法

软件时间性能分析与评估技术是实时软件开发中的一个重要课题.提出了一种基于控制流程图的程序执行时间的可视化分析框架,研究了中间代码段与源程序中语句的对应关系的自动分析、源程序语句行的CPU周期数的提取和计算方法、基于控制流程图的点到点最大时间分析算法和CPU周期的绝对时间估计方法.设计并实现了一个实用的基于控制流程图的程序执行时间静态分析与评估工具.最后,对研究工作进行了相关比较和总结.