数据并行流水线网格调度的一种优化方法

为改进计算网格上数据并行流水线的性能,用模拟退火算法优化调度,用一个实验性方法确定初始控制参数,用一个随机方法选择下一个调度方案。调整最佳调度方案的稳定次数,可实现优化开销和优化效果之间的折中。实验显示,该文的模拟退火可有效优化流水线的调度。     

一种基于数据相关性的优化数据一致性维护方法

针对数据一致性中的数据相关性问题,提出一种优化的数据一致性维护方法.在该方法中,数据对象按固定大小分块,并以数据块作为数据管理的基本单位;数据更新利用Bloom filter技术压缩表示,并进行双路径传播;发起方和协商方在一致性维护过程中,分别调用各自的协商算法检测和解决更新冲突;动态数据管理算法调节数据更新过程中的动态数据块变化,对数据块进行合并或分解.模拟测试结果表明,在选取适当范围内的分块大小时,该方法在一致性维护开销、动态性和鲁棒性方面均具有较好的性能.文中给出了选定适当分块大小的指导性方法.     

一种利用极限学习机的数据可视化方法

提出一种利用极限学习机ELM的数据可视化方法,该方法利用多维尺度分析MDS、Pearson相关性、Spearman相关性代替常用的均方误差MSE实现高维数据投影到2-维平面的数据可视化。将所提方法与近期流行的随机邻域嵌入SNE及其改进的t-SNE方法对比,并通过局部连续元准则LCMC进行质量评测。结果表明:该方法的数据可视化结果及计算性能明显优于SNE及t-SNE方法;而在提出的三种学习规则中,基于MDS的学习规则效果最好。     

基于数据相关性的调度算法

从数据份额属性间相关性的角度定量分析分布式存储网络中数据之间的关联。在此基础上提出一种分布式存储网络中数据更新的加权平均聚类算法,将相关的数据份额分布在不同网络节点上,使各节点上相关的数据保持相对分散。模拟实验结果表明,考虑数据相关性可以有效降低系统的失效概率。     

一种基于流水线的重复数据删除系统读性能优化方法

重复数据删除技术已逐渐应用到以云计算为代表的主存储系统中,这些系统对读响应时间的高要求使读性能成为重复数据删除系统中需要解决的重要问题,而已有研究对如何提高重复数据删除系统读性能关注很少.针对这一问题,对重复数据删除系统中读取流程和性能瓶颈进行了量化分析,提出了一种基于流水线的数据读取模型,然后通过并行计算机制对模型进行了进一步的优化.基于这一模型设计实现了实验系统,通过实验证明：对于网络安全监测日志文本数据和虚拟机镜像文件,应用此模型后,重复数据删除系统读速度的提高可达5倍以上;基于流水线的数据读取模型适用性强,对提高不同消冗率的数据读速度均有明显作用.     

WSN中一种基于时空相关性的网内数据聚合路由协议

无线传感器网络越来越多地应用于各种精确监测中。由于网络中节点的部署密度较大,节点周期性地产生数据,网络中出现大量具有时空相关性的冗余数据,这些冗余数据的传送需要消耗大量的能量。为了减少网络中的数据传输量,降低网络的通信开销,提出了一种基于时空相关性的网内数据聚合路由协议TS-INDAR,通过网内数据聚合技术以及对网络中具有时空相关性数据的控制,减少网路中的数据传输量。TS-INDAR通过路由树的建立最大化重叠路由,以提高网络中数据聚合的几率,通过相关区域和时间抑制对网络中具有时空相关性的数据进行控制,根据事件区域与sink节点之间的距离调整相关区域的大小。与已有路由算法相比,TS-INDAR减少了网络中的通信负载,降低了网络中的能量消耗。仿真结果显示,TS-INDAR在确保监测数据准确性的情况下,网络中的能耗较DRINA算法降低了25%,较EAST算法降低了11.6%。     

一种适用于流式大数据系统测试的数据生成方法

在流式大数据系统测试过程中,测试数据集越真实,得到的测试报告越可信。然而真实大量的流式数据并不容易获取,因此需要一种方法能够产生大量符合真实场景特征的数据。这些特征包括数据属性相关性、数据时序相关性、数据流的流速变化等等。在流式大数据环境下,数据的时序相关性与流速变化尤为重要。本文提出了一种适用于流式大数据系统测试的数据生成方法,以真实场景的数据集作为种子数据,对种子数据采用最大互信息系数描述数据属性间的相关性,改进了Prim算法对属性列集合进行分组,在尽量保证属性列强相关的前提下提高生成效率,接着提出了一种时序模型选择策略,保证生成的数据在时序上的相关性,提出了双层滑动窗口的方法控制流数据输出速度。最后,本文比较了提出的方法与其他流数据生成方法的生成效率。     

一种基于功耗管理的DSP处理器设计

一种具有功耗管理特性的DSP处理器的结构设计。该处理器采用4级流水线和增强型的哈佛并行系统结构及完善的时钟管理模块,提供了一种DSP处理器的集成设计方案。能很好地满足便携式数字信号处理系统中要求的信号高速处理能力和良好的功耗特性。     

一种基于约束FP树的天体光谱数据相关性分析方法

寻找未知的天文规律是人类探索宇宙奥妙所追求目标之一.利用关联规则来描述天体光谱数据特征与其物理化学性质之间存在的、未知的相关性,是实现该目标的一种有效手段.以国家重大科学工程LAMOST项目为背景,利用一阶谓词逻辑作为天体光谱知识表示技术,提出一种约束FP树及其构造算法,从而有效提高天体光谱数据相关性分析的针对性和效率.并在此基础上,提出一种基于约束FP树的天体光谱数据相关性分析方法.实验结果分析表明,利用该相关性分析方法挖掘天体光谱数据特征和物理化学性质之间存在的相关性,是可行的和有价值的.     

分布式大数据函数依赖发现

在关系数据库中,函数依赖发现是一种十分重要的数据库分析技术,在知识发现、数据库语义分析、数据质量评估以及数据库设计等领域有着广泛的应用.现有的函数依赖发现算法主要针对集中式数据,通常仅适用于数据规模比较小的情况.在大数据背景下,分布式环境函数依赖发现更富有挑战性.提出了一种分布式环境下大数据的函数依赖发现算法,其基本思想是首先在各个节点利用本地数据并行进行函数依赖发现,基于以上发现的结果对函数依赖候选集进行剪枝,然后进一步利用函数依赖的左部(left hand side, LHS)的特征,对函数依赖候选集进行分组,针对每一组候选函数依赖并行执行分布式环境发现算法,最终得到所有函数依赖.对不同分组情况下所能检测的候选函数依赖数量进行了分析,在算法的执行过程中,综合考虑了数据迁移量和负载均衡的问题.在真实的大数据集上的实验表明,提出的检测算法在检测效率方面与已有方法相比有明显的提升.     

Microarchitecture of the Godson-2 Processor

The Godson project is the first attempt to design high performance general-purpose microprocessors in China. This paper introduces the microarchitecture of the Godson-2 processor which is a 64-bit, 4-issue, out-of-order execution RISC processor that implements the 64-bit MlPS-like instruction set. The adoption of the aggressive out-of-order execution techniques (such as register mapping, branch prediction, and dynamic scheduling) and cache techniques (such as non-blocking cache, load speculation, dynamic memory disambiguation) helps the Godson-2 processor to achieve high performance even at not so high frequency. The Godson-2 processor has been physically implemented on a 6-metal 0.18μm CMOS technology based on the automatic placing and routing flow with the help of some crafted library cells and macros. The area of the chip is 6,700 micrometers by 6,200 micrometers and the clock cycle at typical corner is 2.3ns.     

基于存储资源迭代重用的低成本寄存器重命名方法

针对超标量深流水线中物理寄存器资源冲突造成的流水线阻塞问题,提出了一种多指令共享同一物理寄存器资源的非阻塞指令发射方法。该方法可在物理寄存器资源冲突下继续分配物理寄存器,利用发射缓冲队列临时缓冲冲突的指令,增加发射流水级实际可分配的物理寄存器数量,释放发射窗口,提高物理寄存器使用的并行性。实验结果表明:相对于传统重命名方法,该方法可减少27.3%的物理寄存器资源实现传统方法相同的性能。     

一种发现函数依赖集的方法及应用

介绍了一种发现最小函数依赖集的方法.这种方法基于一致集的概念,根据一致集导出最大集及其补集,然后生成最小非平凡函数依赖集.通过使用带状划分数据库减少求一致集的运算次数,使用逐层求精的算法来计算最小非平凡函数依赖集的左部.其结果可用于数据库的重新组织和设计、属性约简、聚类、关联规则提取等知识发现工作中.     

函数依赖推理控制的方法

文章研究了在多级安全数据库系统中由于函数依赖(FD)引起的推理问题,分析了Su和Ozsoyolu提出的CLA算法存在的问题,在此基础上,提出了一个递归的最小信息丢失分层密级调整算法,并分析了算法的时间复杂度。     

龙芯2号处理器设计和性能分析

介绍龙芯2号处理器设计及其性能测试结果．龙芯2号采用四发射超标量超流水结构。片内一级指令和数据高速缓存各64KB，片外二级高速缓存最多可达8MB．为了充分发挥流水线的效率，龙芯2号实现了先进的转移猜测、寄存器重命名、动态调度等乱序执行技术以及非阻塞的Cache访问和load Speculation等动态存储访问机制．龙芯2号处理器采用0．18gm的CMOS工艺实现，在正常电压下的最高工作频率为500MHz，500MHz时的实测功耗为3～5W．龙芯2号单精度峰值浮点运算速度为20亿a／秒，双精度浮点运算速度为10亿a／秒，SPECCPU2000的实测性能是龙芯1号的8～10倍，综合性能已经达到PentiumⅢ的水平．目前芯片样机能流畅运行完整的64位中文Linux操作系统，全功能的Mozilla浏览器、多媒体播放器和OpenOffice办公套件，可以满足绝大多数桌面应用的要求．     

多维数据的完整性验证方法

为解决在边缘计算环境下多维数据的完整性验证问题,提出一种基于数据间邻居关系的完整性验证方法。该方法通过寻找数据项在多维空间各个象限的最佳近邻建立数据项间的邻居关系。经过加密的数据项和其邻居关系能够保证结果集的数据完整性。实验证明了该方法在多维数据完整性应用中的有效性。     

基于指令集模拟器的处理器建模与验证

介绍处理器仿真建模技术以及指令集模拟器在其中的应用,讨论处理器ISA, MA模型建立以及指令精确、时钟精确的指令集模拟器实现方法,提出一种基于多线程技术的调试器集成方法,介绍指令集模拟器在一款密码专用微处理器开发过程中的具体应用方法。     

基于高阶词汇依存的短语结构树重排序模型

在句法分析中,已有研究工作表明,词汇依存信息对短语结构句法分析是有帮助的,但是已有的研究工作都仅局限于使用一阶的词汇依存信息.提出了一种使用高阶词汇依存信息对短语结构树进行重排序的模型,该模型首先为输入句子生成有约束的搜索空间(例如,N-best句法分析树列表或者句法分析森林),然后在约束空间内获取高阶词汇依存特征,并利用这些特征对短语结构候选树进行重排序,最终选择出最优短语结构分析树.在宾州中文树库上的实验结果表明,该模型的最高F1值达到了85.74%,超过了目前在宾州中文树库上的最好结果.另外,在短语结构分析树的基础上生成的依存结构树的准确率也有了大幅提升.