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一种面向异构计算的结构化并行编程框架 总被引:1,自引:0,他引:1
随着人工智能时代的到来,异构计算在深度学习、科学计算等领域发挥着越来越重要的作用。目前异构计算系统在应用上的瓶颈之一在于缺少高效的软件开发框架,已有的OpenCL、CUDA等支持GPU、DSP及FPGA的编程框架基于C/C++语言和传统的并行编程方法,导致软件开发效率较低,软件推理和调试困难,难以灵活处理计算设备之间的协作和调度。提出一种面向异构计算平台的基于脚本语言的结构化并行编程框架,提供结构化的并行编程接口,支持计算任务到异构计算设备的映射,便于并行程序的推理和验证。设计并实现了基于遗传算法的结构化调度算法,充分利用异构计算系统的计算能力,提高了异构计算系统的软件开发效率。实验结果表明,提出的编程框架在CPU+GPU平台上实现了相对于单处理器1.5到2.5倍的加速比。 相似文献
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从降低节点度、减少网络链路数和缩短网络直径的角度出发,提出一种新型的互连网络结构--基三分层互连网络,深入地研究了该网络的静态度量并和2-D Mesh做了相应的比较.针对基三分层互连网络提出了一种使消息沿两节点间确定路径传递的分布式确定路由算法DDRA.该算法充分利用基三分层互连网络的层次特性,不需要构建路由表,且算法实现简单,路由效率高,且易于硬件实现. 相似文献
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直接互连网络已成为构建大规模并行系统的主流网络互连体系结构,路由算法对互连网络的通信性能和并行系统性能的发挥起着重要作用。针对静态互连网络,提出一种新的基于路由表查找技术的分布式路由算法HDRA,该算法有效地利用历史寻径信息,加快路由寻径速度,提高网络传输性能,而且算法设计简单,易于硬件实现。 相似文献
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任务并行程序设计模型已成为并行程序设计的主流,其通过发掘任务并行性来提高并行计算机的系统性能.提出一种支持容错的任务并行程序设计模型,将容错技术融入到任务并行程序设计模型中,在保证性能的同时提高系统可靠性.该模型以任务为调度、执行、错误检测与恢复的基本单位,在应用级实现容错支持.采用一种Buffer-Commit计算模型支持瞬时错误的检测与恢复;采用应用级无盘检查点实现节点故障类型永久错误的恢复;采用一种支持容错的工作窃取任务调度策略获得动态负载均衡.实验结果表明,该模型以较低的性能开销提供了对硬件错误的容错支持. 相似文献
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现代多处理器片上系统(multiprocessor system-on-chip, MPSoC)通常采用片上网络(network-on-chip, NoC)作为其基本互连结构,应用映射是基于片上网络互连的MPSoC设计中的关键问题,应用映射决定应用划分成的各个任务到片上网络节点的分配.许多基于片上网络互连的MPSoC系统将共享存储作为网络中的独立节点,针对这类MPSoC系统,提出一种访存敏感的增量式动态映射策略.该策略离线分析获取应用的访存特征,运行中当应用到达系统时,根据其访存特征选择不同的映射算法,将热点应用围绕共享存储器布局,非热点应用远离共享存储器布局,并最小化应用间以及应用所含任务间的通信链路竞争.模拟实验表明:与贪恋区域选择加随机节点映射的策略相比较,提出的策略对系统整体通信功耗平均节约34.6%,性能提升可达36.3%,并能适应不同片上网络规模. 相似文献
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应用映射是MPSoC设计中的关键问题,针对多应用负载的MPSoC,提出一种访存与用户行为敏感的动态映射策略,该策略根据应用的数据访问特征区分热点与非热点应用,并对用户行为进行建模,根据用户行为模型,进一步在运行时区分关键与非关键应用.对每个进入系统的应用,按照应用的热点及关键性分类动态选择在线映射算法,让热点应用围绕存储器布局,非热点应用尽量避免占用存储器附近的资源;对关键应用,最小化应用内通信开销和链路竞争,对非关键应用,最小化应用间通信开销和链路竞争.实验表明,与单纯考虑访存或用户行为的映射策略相比,本文策略能够降低系统整体的通信能耗. 相似文献
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