基于用户级融合I/O的Key-Value存储系统优化技术研究

传统分布式键值存储系统大都基于操作系统提供的套接字与可移植操作系统接口构建,受限于接口语义及内核开销,难以发挥底层新型网络和存储硬件高吞吐与低延迟的性能优势.聚焦键值存储系统的数据通路,面向高速以太网与NVMe(non-volatile memory express)固态存储,于用户态整合网络栈与I/O栈,协同设计以优化吞吐性能与延迟稳定性.用户级融合I/O栈的控制平面由同一处理器核心于同一上下文中统一管理网卡与固态存储设备的硬件队列,消除了传统分离式设计所导致的多次进出内核态、多次上下文切换以及潜在的核间通信与数据迁移等的弊端,最大限度降低系统软件层面的管控开销.数据平面采用统一的内存池,借助用户级设备驱动,数据于上层键值系统与底层设备之间直接通过DMA传输,没有额外数据拷贝与操作系统干涉.针对大消息访问请求,通过将数据分片并交叠执行网络与存储DMA操作,进一步掩藏了访问延迟.实现了全用户态键值存储系统UKV,支持内存-外存2层存储以及广泛应用的Memcache接口.将UKV与由Twitter开源的Fatcache系统进行了测试对比.实验结果表明,涉及外存的SET请求的每秒查询吞吐量提高了14.97%~97.78%,GET操作的每秒查询吞吐量提高了14.60%~51.81%;涉及外存的SET操作的p95延迟降低了26.12%~40.90%,GET操作的p95延迟降低了15.10%~24.36%.     

改进SSD的输电铁塔鸟窝检测

输电铁塔作为架空输电线的重要组成部分,其安全状况将影响整个电力系统的运行,鸟窝的搭建作为影响输电线路正常运行的重要因素之一,需要对此进行监控.而现有的监控手段不仅效率低,还需要耗费大量的人力物力.本文针对这一现象提出一种基于SSD算法的实时检测方法,并在SSD的网络结构基础上将前置网络VGGNet替换为ResNet-101,提高其特征提取能力,并将Softmax loss用Focal loss代替以改善SSD算法中样本不平衡的问题,并利用数据增广提高数据多样性,以提高模型的鲁棒性.实验结果表明本文所提出的方法检测精度对比原SSD算法在准确度和召回率上分别有3.17%和6.35%的提升.     

SEP3203与伪彩LCD驱动SSD1770的接口设计

本文将伪彩点阵型图形LCD控制器SSD1770应用于嵌入式系统,设计了SSD1770与ARM7TDMI内核嵌入式微处理器SEP3203之间的系统硬件连接,采用8位并行接口方式;根据SSD1770接口协议的数据传输时序,实现了底层驱动软件,并给出函数代码;最终将驱动嵌入TKernel嵌入式操作系统,在产品中得到应用。     

Study of the performance impact of a cache buffer in solid-state disks

An SSD generally has a small memory, called cache buffer, to increase its performance and the frequently accessed data are maintained in this cache buffer. These cached data must periodically write back to the NAND Flash memory to prevent the data loss due to sudden power-off, and it should immediately flush all dirty data items into a non-volatile storage media (i.e., NAND Flash memory), when receiving a flush command, while the flush command is supported in Serial ATA (SATA) and Serial Attached SCSI (SAS). Thus, a flush command is an important factor to give significant impact on SSD performance.In this paper, we have investigated the impact of a flush command on SSD performance and have conducted in-depth experiments with versatile workloads, using the modified FlashSim simulator. Our performance measurements using PC and server workloads provide several interesting conclusions. First, a cache buffer without a flush command could improve SSD performance as a cache buffer size increases, since more requested data could be handled in the cache buffer. Second, our experiments have revealed that a flush command might give a negative impact on SSD performance. The average response time per request with a flush command is getting worse compared to not supporting the flush command, as cache buffer size increases. Finally, we have proposed the backend flushing scheme to nullify the negative performance impact of the flush command. The backend flushing scheme first writes the requested data into a cache buffer and sends the acknowledgment of the request completion to a host system. Then, it writes back the data in the cache buffer to NAND Flash memory. Thus, the proposed scheme could improve SSD performance since it might reduce the number of the dirty data items in a cache buffer to write back to NAND Flash memory.All these results suggest that a flush command could give a negative impact on SSD performance and our proposed backend flushing scheme could improve the SSD performance while supporting a flush command.     

结合信号空间分集的双空时发射分集系统

为提高双空时发射分集(DSTTD)系统在独立同分布衰落(IID)信道下的性能,提出一种结合信号空间分集的DSTTD系统,在发射前先对已调信号进行信号空间的旋转映射,提高系统分集阶数。通过矩阵变换获得转换系统传输模型,利用向量高斯近似和标量高斯近似解调算法联合信道译码进行迭代检测,在保证系统性能的同时降低系统解调的复杂度。仿真结果表明,该系统比传统DSTTD系统在IID信道下至少获得2 dB的性能改善。     

基于区域增长的立体像对稠密匹配算法

该文提出了一种新的基于区域增长的立体像对稠密匹配算法,该算法适用于多种图像对,包括存在较大视差的未经校准的图像对和其中某些纹理稀疏的区域．首先用新的两层算法匹配图像对中的种子点,匹配关系再根据两种策略由这些种子点向图像的其余部分传播．区域增长过程中以新的加权差值平方和准则作为目标函数,模板窗的大小根据其中包含的纹理数量动态变化,而搜索窗的大小与可信系数成反比．对真实立体像对的稠密匹配结果表明了该算法具有良好的性能．     

Hetero-DB：Next Generation High-Performance Database Systems by Best Utilizing Heterogeneous Computing and Storage Resources

With recent advancement on hardware technologies, new general-purpose high-performance devices have been widely adopted, such as the graphics processing unit (GPU) and solid state drive (SSD). GPU may ...     

边缘环境中目标检测算法的应用研究

为了满足对安防图像数据安全准确高效的处理需求,在低延迟、高可靠性的边缘计算环境中设计了一种实时性目标检测框架,按层次分为终端网络层、边缘服务器层与云层.在终端网络层采用BING(Binarized Normed Gradients)算法区分图像的目标区域与背景区域,对不同区域采取选择性压缩以减少数据传输量.在边缘服务器...     

基于改进SSD算法的车辆检测

SSD算法利用多尺度特征图进行分类和位置回归,检测小目标效果优于YOLO算法,但SSD算法在进行车辆检测时存在漏检问题。为此,提出一种改进SSD算法。为提取更多的车辆特征信息,设计改进Inception模块替代SSD网络中的Conv8、Conv9和Conv10层。将浅层特征的位置信息和深层特征的语义信息进行均衡化融合,构建多尺度特征融合均衡化网络,提高小目标车辆识别率。在特征提取层均引入SENet,对不同特征通道的重要性进行重标定以提高模型性能。实验结果表明,改进后SSD算法在自制的车辆数据集上平均精度为90.89%,检测速度达到59.42 frame/s,相比改进前的SSD算法,在精度和速度上分别提高2.65个百分点和17.41 frame/s,能够更快速、准确地对图像中的车辆进行识别和定位。     

改进SSD算法在交通场景中的检测研究

针对目标检测算法SSD在交通应用中检测精度不高、对小尺度汽车和行人检测能力不足的问题,提出一种改进的SSD检测算法,将原SSD基础网络VGG-16替换成残差网络ResNet-50,来提高特征提取网络提取特征的能力并防止网络衰退.算法额外设计5层卷积层来简化原SSD网络结构,进行多尺度特征图的检测;将注意力机制CBAM融...