基于前缀的片上网络容错源路由算法

为克服片上网络链路永久性错误带来的路由问题,提出一种基于前缀的片上网络容错源路由算法PFTSR。该算法适用于二维mesh片上网络,采用预测路径并根据反馈信息调整路径的方法进行路由探测。在仿真平台NIRGAM上进行仿真,实验结果表明,与传统片上网络容错源路由算法SRN相比,PFTSR极大降低了片上系统的功耗,并且在大多数情况下能减少探测到第一条路径的时间。     

Java虚拟机中的只读锁优化

Java虚拟机使用锁机制来实现多线程共享数据结构的同步.锁机制维护的临界区通常对共享数据结构只进行读操作.只读锁是指当某个线程持有锁在只读临界区时,其他线程可以直接进入只读临界区而无需等待.只读锁能极大地提高锁机制的同步性能.Java虚拟机的锁机制可分为轻量级锁和重量级锁两层,当线程冲突时从轻量级锁转向重量级锁.本文分别从轻量级锁和重量级锁两个层次分别进行只读锁优化.轻量级锁的只读优化算法可以减少原子操作的开销;重量级锁的只读优化算法则可以使多个线程同时在只读临界区中.最后在Java虚拟机HotSpot中实现只读锁优化,并且在龙芯3A上进行实验.性能测试用例包括单线程Java程序、多线程Java程序以及SPECjvm2008.实验结果表明,上述优化方法能极大降低线程进入和退出只读临界区的开销,提高Java虚拟机的同步性能.     

一个具有链路层支持的快速Mobile IP切换算法

由于目前流行的Mobile IP切换都假定了IP层无法得到链路层信息,所以,只能通过周期性地广播代理广告来实现位置移动检测,因而浪费了无线带宽,延长了切换时间,降低了TCP性能.一方面随着无线网络带宽的不断增高(当前的带宽已达到2Mbps),无线链路上的信息传输延迟将越来越小;另一方面,在移动计算环境中,如果IP层能够及时获得一些无线链路层的信息,那么上述的缺点就能被有效地克服.本文提出了一种具有链路层支持的快速Mobile IP切换算法,分析了快速Mobile IP切换算法和三个已知切换算法的切换时间,并在我们已完成的宽带无线IP网络中对上述切换算法进行了对比实验.理论分析和对比实验均表明快速Mobile IP切换算法的延迟降低了一个数量级且极大地改善了TCP性能.     

高效而精确的锁别名分析方法

锁别名分析能够得到锁指针变量的指向信息,有效的锁别名分析可以更好地辅助数据竞争分析和死锁分析.现有锁别名分析往往采用保守的方式处理,进而影响分析结果的准确性.针对这一问题,提出了一种锁别名分析方法,该方法首先使用GCC插件获取SSA形式的中间代码,然后对中间代码进行预处理以获得与锁、函数指针操作相关的语句,最后对预处理后的程序使用本文提出的FP_LOCK算法进行准确的流敏感、上下文敏感分析.实验结果表明该方法能精确地确定锁别名,并且经过预处理后的FP_LOCK算法对分析大程序平均有9.95倍的加速比.     

一种递归构造的合成BANYAN网络

该文提出了一种新的多路径多级互连网络——递归构造的合成BANYAN网络,网络由若干级3×3的开关组成.通过增加中间链路,解决了在已有的由Seo和Feng提出的合成BANYAN网上不能实现所有置换的问题.该网络无需复杂的数值计算,通过二进制操作就可以很容易的产生路由标志,得到更多的路径,从而大大提高了路由成功率和容错能力.该文中还给出了路由算法,并提出通过设置标识开关性能的标志位,使在路由时选取正确的路由标志,提前避开不起作用的开关,达到"预容错"的目的.     

在线考试系统中试题上传方法的优化

试题库是在线考试系统的数据基础。现有的试题上传方法需人工预处理操作,代价高,效率低。针对这一问题,提出了一种基于语义的高效、智能解析方法IDP（Intelligent Document Parsing）。IDP根据试题的类型特征,定义解析规则,并对所有段落进行规则匹配,实现类型识别。此外,针对特定类型的试题,进行分割段落、语段分析,从而完成智能解析,实现试题上传功能。实验结果表明,IDP省去了人工预处理的步骤,可以直接使用任意格式的试题资源文档完成上传任务,效率明显提升,具有很好的通用性和实用性。     

基于资源密度与节点管理的P2P随机搜索算法设计

现有的P2P搜索算法对资源特性考虑较少,文中充分考虑了资源的密度信息对搜索效率的影响,设计了动态的密度调节策略和动态的智能节点管理方案,并基于此提出了改进的多路随机算法SNKR。SNKR算法的设计基于资源密度信息,并且使用智能节点协助搜索,具有较小的消息复杂度。实验仿真结果显示,与简单多路随机算法相比,SNKR在搜索时间上改进约10%￣40%,同时很好的控制了总的消息数和重复访问节点的比例。     

龙芯3B的SIMD编译优化及分析

根据龙芯3B处理器特有的SIMD运算部件和指令集,在GCC编译器中实现了SIMD访存和SIMD运算的自动向量化.针对SIMD访存,给出了现有的访存方法,并详细介绍了适合龙芯3B的SIMD访存方法.对于不能自动向量化的其他SIMD运算,在GCC编译器中增加了Builtin函数的支持,用户可以根据标准函数接口调用SIMD运算函数,完成向量操作.通过对SPEC-CPU2000、DSPstone等大量benchmark的测试和分析,给出了龙芯3B SIMD运算的各项性能指数.对于性能表现不同的测试函数,均给出了详细分析数据和结论.测试表明,龙芯3B的SIMD运算在实际应用中有着良好的性能表现.     

资源密度对P2P搜索算法的影响

在无结构P2P网络中,资源密度影响搜索算法的搜索时间、通信开销以及搜索策略的设计与选取.在资源随机分布的假设下分析了资源密度同搜索性能的关系,给出了随机漫步和洪泛搜索的平均搜索时间和通信开销下界,并分析得出结论:增加资源备份或者降低节点被重复搜索的概率能显著提升稀有资源的搜索性能,但较难提升稠密资源的搜索性能.基于上述理论分析,提出了一个随机漫步改进算法以验证结论.仿真实验表明,实验数据同理论分析结果符合.     

曙光1000上矩阵乘积算法的性能分析

矩阵乘积算法在科学计算中应用十分广泛,文中给出了典型矩阵乘积算法在曙光１０００上的性能比较和分析,并针对ＳＵＭＭＡ算法研究了分块尺寸对基通信性能的影响,指出分块尺寸是影响其通信性能的一个重要因素,原算法并没有给出其分块尺诉具体选取方法,文中通过和实验的分析提出了一个选取最优分块尺寸的标准,实验结果显示ＳＵＭＭＡ算法按文中的标准选取最优分块尺寸后性能得到大幅芳中达机器峰值的５０．７％