多标准视频编码器下的运动估计评估

运动估计是视频编码过程中最为复杂和耗时的阶段。为分析和优化其性能,从多个流行的开源视频编码器中提取出单独的运动估计算法模块,根据视频分辨率和视频内容的不同建立程序输入集,从而构成一套完整的测试程序集合。利用性能分析工具对算法性能和微体系结构性能进行量化分析,给出这些算法在当今主流处理器体系结构上的性能差异。实验结果表明,复杂视频和高分辨率视频下的运动估计算法耗时最长,且大部分算法的指令级并行性没有太大差异。算法最后一级高速缓存的缺失率和分支误预测率都较低,分别在0.01%和7%以下。     

主流视频编解码软件的硬件性能分析与设计

网络视频会议以及高清视频点播等应用的广泛流行,对视频编解码的编码质量以及编码速度提出了更高的要求。为帮助硬件设计人员设计更强大的专用处理器去适应视频编解码应用的发展趋势,并评估处理器设计的合理性和正确性,对视频编解码进行分析和测试,提出一套基准测试程序。采用自顶向下的分析方法,以流行性、编解码效率、压缩质量和开源性为标准,选取主流的视频编解码软件,进行热点函数分析。抽取变换、量化以及滤波过程中的热点函数,使之成为视频编解码测试程序,为其构造典型输入集。通过分析真实硬件平台上这些测试程序的计算和访存特性,给出处理器设计的建议。结果证明,该基准测试程序使用10%的代码量即可反映视频编解码过程的主要特征,对处理器设计具有指导意义。     

面向数据流结构的指令映射优化方法

在高性能计算领域,数据流是一类重要的计算结构,也在很多实际场景表现出很好的性能和适用性。在数据流计算模式中,程序是以数据流图来表示的,数据流计算中一个关键的问题是如何将数据流图映射到多个执行单元上。通过分析现有数据流结构的指令映射方法及其不足,提出了基于数据流结构的新型指令映射优化方法。主要是根据多地址共享数据包的特性对指令映射方法进行优化,延迟多地址共享数据路由包的拆分,减少网络拥堵。     

嵌入式处理器中访存部件的低功耗设计研究

以“龙芯1号”处理器为研究对象,探讨了嵌入式处理器中访存部件的低功耗设计方法.通过对访存部件的结构、功耗以及关键路径进行分析,利用局部性原理,提出一种根据虚拟地址历史记录进行判断的方法,可以显著减少TLB和Cache对RAM块的访问次数,使得TLB部件功耗平均降低了28.1%,Cache部件功耗平均降低了54.3%,处理器总功耗平均降低了23.2%,而关键路径延时反而减少,处理器性能略有提高.     

嵌入式处理器在片调试功能的验证

以龙芯1号处理器为研究对象,探讨了基于JTAG的处理器在片调试功能的验证方法.根据在片调试的结构特征建立了功能覆盖率模型,并以访存模式为基准分步建立虚拟验证原型.整个验证将定向功能测试和指令集随机测试有机地结合起来,迅速定位了设计中多个难以发现的错误.最终验证的功能覆盖率达到100%,FPGA原型经长时间运行无误.     

系统芯片中低功耗测试的几种方法

在系统芯片可测试性设计中考虑功耗优化问题是当前国际上新出现的研究领域。在可测试性设计中考虑功耗的主要原因是数字电路在测试方式下的功耗比系统在正常工作方式下高很多。测试期间的功耗会引发系统成本上升，可靠性降低，成品率下降。本文介绍低功耗测试技术中的一些基本概念，对已有的几种主要的降低测试功耗方法进行分析，最后给出一种高性能微处理器的真速低功耗自测试方法。     

Linux对x86系统4G以上大内存的寻址和管理

存储器是Linux系统的一个主要的资源，它必须被小心管理。很明显，每个程序员都喜欢有无限大的存储空间，但不幸的是，这是不可能的。所以很早计算机体系结构就实现了一个存储层次，用一个很小但非常快的昂贵的cache，几十或上百兆的中等速度中等价格的RAM，     

JTAG调试通信接口的软件模拟

介绍了对处理器中JTAG调试通信接口的软件模拟方法。JTAG接口负责连接主机端与目标处理器,其由tdi、tms、tck和tdo构成,其中tck是tap控制器的时钟控制信号,比处理器的主频小几个数量级;Tms是tap状态机控制信号,tdi和tdo分别是串行数据输入和输出信号。主机端的这种时钟信号是脉冲性的,不具有周期性,给模拟主机端同目标处理器的通信带来困难。利用当前主流操作系统中的多任务环境,给主机和目标处理器分配不同的进程,结合共享内存机制和进程间通信机制有效地实现了对JTAG调试接口信号的软件模拟。这种方法目前已经用在了GodsonX处理器的JTAG调试系统中。     

面向稀疏卷积神经网络的CGRA加速器研究

本文针对规模日益增长和演变迅速的稀疏卷积神经网络(CNN)应用,提出一款高能效且灵活的加速结构DyCNN来提升其性能和能效。DyCNN基于兼具灵活性和高能效的粗粒度可重构架构(CGRA)设计,可以利用其指令的高并行性来高效支持CNN的操作。DyCNN使用基于数据感知的指令动态过滤机制来滤除各计算单元中由于稀疏CNN中权值静态稀疏性和激活值动态稀疏性产生的大量无效计算和访存指令,使它们能像执行稠密网络一样高效复用一组指令。此外DyCNN利用基于负载感知的动静结合负载调度策略解决了稀疏导致的负载不均衡问题。实验结果表明,DyCNN运行稀疏CNN与运行密集CNN相比实现了平均1.69倍性能提升和3.04倍能效提升,比先进的GPU(cuSPARSE)和Cambricon-X上的解决方案分别实现了2.78倍、1.48倍性能提升和35.62倍、1.17倍能效提升。     

混合体系结构中有状态硬件加速器的优化

在诸多计算领域中,硬件加速器可以代替通用处理器上执行的软件完成专用功能,达到提高性能和降低功耗的目的.网络应用中,许多硬件加速器是无状态的,这就需要一个网络流的全部数据包到达后才能被处理.有状态加速器则可以确保每个数据包到达后即可被处理,因而具有更好的性能和灵活性.由于网络流的并发性,有状态加速器需要维护众多并发网络流...