国产高性能通用数字信号处理器的DEMO板设计

为了向用户演示高性能芯片BWDSP100,设计了一款DEMO板。通过该板可以向用户演示芯片的功能、性能等。板卡采用经典FPGA+DSP结构,处理功能强大,控制灵活。在设计过程中,贯彻以用户为中心的设计思想,不仅做到让用户使用方便,还要全面演示芯片。     

基于BWDSP的字符串与内存处理函数优化

面向BWDSP的体系结构分析了字符串与内存处理函数汇编优化方法,基于向量化与软件流水的优化技术,通过利用高效访存指令、能够提升循环执行效率的零开销循环机制、指令重排技术,结合具体功能函数的循环特性,展开针对字符串与内存处理函数的指令级并行性挖掘.实验结果表明,这些库函数的优化效率能够达到硬件平台提供函数性能理论运行时间的1.5倍以下,对BWDSP平台整体性能提升具有重要意义.     

一种DWARF格式C语言调试信息分析方法

DWARF格式是一种常见的调试信息格式,它以节点作为存储调试信息的基本单元。BWDSP系列芯片的调试系统使用一种自主可控的算法分析C语言的DWARF调试信息。该方法首先读取.debug_abbrev节区,获得节点的缩略信息。然后读取.debug_info节区,获取调试信息节点属性的取值,并把这些调试信息存储为内部数据结构。该算法已经在BWDSP系列芯片的调试系统中得到成功的使用,实践验证了其可行性与正确性。     

一种统一的调试信息管理方法

调试信息的分析和管理是调试系统的重要组成部分。调试信息在被调试文件中的存储格式有很多种。一个成熟的调试系统需要支持分析和管理多种格式的调试信息。BWDSP芯片的调试系统使用一种统一的调试信息管理方法。不同格式的调试信息经过分析后可以转换为统一的格式。调试系统的其他模块在使用调试信息时不需要关心被调试文件的调试信息格式,可以以统一的方式使用调试信息。经实践证明该方法可以以统一的方式管理C语言文件的DWARF和STABS格式的调试信息。     

基于“魂芯一号”的自适应截位浮点乘法实现

针对雷达信号处理中的高精度浮点矩阵运算的需求,设计了一种自适应截位的复数矩阵乘法的新算法,将浮点数据按照指定规则转化为定点格式,从而最大程度地保留计算精度,满足高精度算法的需求,并在国产高性能处理器———“魂芯一号”上编程实现。同时,将新算法分别与“魂芯一号”浮点算法、TS201浮点算法进行对比,新算法从精度和误差分布上都有明显优势,说明新算法是有效可行的,最终在某型号雷达上使用。     

高性能BWDSP处理器指令代码压缩技术研究

DSP处理器的功能日益强大,软件程序的复杂程度也在不断增大,软件的代码量迅速增加。采用LZW字典压缩对由源程序指令代码经过编译、汇编后生成的二进制机器代码进行压缩,可减少指令代码存储空间大小,这样在BWDSP处理器存储空间有限的条件下可以存储更多指令程序代码,同时增加Cache命中率,提高BWDSP处理整体性能。BWDSP处理器指令Cache代码压缩系统以指令Cache块为压缩单元。在高性能BWDSP处理器平台上对典型雷达信号程序代码压缩进行仿真实验,得出平均代码压缩率为60%左右。     

投资者视角下的奖励型众筹问题研究

随着众筹行业的迅猛发展,众筹项目数量迅速增长,使得投资者在项目选择上花费了大量的时间精力.本文旨在帮助投资者以最少时间成本选择优质的众筹项目.在假设众筹项目优质程度与融资完成比有正相关关系的前提下,本文基于京东众筹数据,利用CART回归树算法进行决策树建模,模型R²达到0.746.研究结果表明,投资者应重点关注目标金额,关注人数,项目进展和话题这四个指标.本文研究结果仅适用于奖励型众筹,对于其他类型众筹应当重新选择自变量进行模型建立,但决策树模型仍然可以适用.     

一种DWARF格式行号调试信息解析方法

调试系统是嵌入式芯片配套基础软件的重要组成部分。而调试系统的核心是对可执行文件中调试信息的解析以及对调试信息的管理。DWARF调试信息格式是一种普遍使用的调试信息格式,它可以以压缩的二进制格式存储调试信息,并具有丰富的表达形式。BWDSP芯片是一款自主开发的高性能通用DSP,其调试系统使用一种自主创新的方法解析DWARF行号调试信息。经实践证明,该方法可以高效正确地解析出DWARF行号调试信息。     

基于BWDSP众核的CNN计算任务划分优化

作为深度学习算法之一的卷积神经网络在多个领域有着重要的应用.因为其网络模型的规模和结构比较复杂，数据量较大，故需要考虑降低其对计算资源的要求.一般地，对于大数据量的计算任务，需要使用数据并行的方法进行任务的划分计算，而仅使用数据并行而对计算的任务的特点不加以结合，其数据传输量较高.因此需要通过对CNN网络结构及其计算特性的分析，设计合理的计算任务划分策略，减少数据的传输量.本文首先介绍了深度学习加速器中对计算任务的优化处理，接着介绍BWDSP的众核深度学习加速器的体系架构，并设计计算划分策略，基于VGGNet-16网络模型进行实验对比分析.实验结果表明该优化算法可以显著的提高数据传输的性能，降低数据的传输量.     

基于国产DSP“魂芯一号”的天气雷达信号处理器设计

中国电子科技集团公司第三十八研究所研发了首款国产高端数字信号处理芯片"魂芯一号"(BWDSP100),为了打破国外高端芯片的垄断,该国产信号处理器在天气雷达中的应用具有重要意义。在自主开发的软件环境中,通过傅里叶变换法、脉冲对法和批处理方法等3种处理模式实现了天气雷达回波参数估计的处理过程,硬件上利用了"魂芯一号",它具有4个核并行处理,能高效实时完成3种主要处理模式。论证结果表明,"魂芯一号"在精度和速度上均优于国外高端信号处理器。国产信号处理器应用于天气雷达上将突出其优越的实用价值。